2.3 Программа статистического моделирования «REGMOD»

Программа «REGMOD», разработанная по заданию и с участием автора для статистического анализа и моделирования свойств нефти представляет собой математический аппарат, предназначенный для регрессионного анализа процессов нефтепереработки методом «черного ящика».

56

Результатом расчетов с помощью программы «REGMOD» являются регрессионные модели вида

Y=B0+Bl*X1+B2*X2+B3*X3+ +Вт *Хт , (2.94)

где Y- зависимая переменная,

X], Х2, Х3,...Хт- основные независимые переменные ,а также дополнительные,

получаемые из основных (степени, отношения и т.п.),

Во, В], В2, В3, Вт- коэффициенты, подбираемые программой,

т - количество переменных основных и дополнительных (от 1 до 25).

Каждая переменная (Yи X) представляет собой массив значений (наблюдений). Наименьшее количество наблюдений -5 (на меньших количествах наблюдений метод наименьших квадратов неприменим) наибольшее количество наблюдений-100. Выходными данными являются коэффициенты уравнения (2.94) оценки ошибки прогноза, значения коэффициентов множественной корреляции и детерминации, матрицы парной корреляции и т.п. Программа разработана по заданию автора кафедрой «Автоматизации технологических процессов» СамГТУ. Участие автора заключалось в постановке задачи и отладке программы на конкретных массивах данных.

2.4 Методы исследования и применяемые критерии

Как указано выше важнейшей целью исследования является выбор функционала для оперативной оценки эффективности технологического процесса ректификации. Эффективность процесса ректификации на локальном уровне (на уровне отдельной установки или колонны) может оцениваться с позиций термодинамики, с позиций качества продуктов и с позиций общих или удельных затрат на процесс. Поэтому основным методологическим вопросом исследования являлось выявление связей термодинамической эффективности, качества разделения продуктов и общих (или удельных) энергозатрат на процесс.

57

кова [73-75]. В качестве критерия качества разделения применен критерии суммы примесей в продуктах, энергозатраты оценивались с помощью суммы энергии за-трачиваемой на создание паровых потоков в колонне и энергии отводимой конденсаторами. Методология исследования статики процесса строилась на основе принципов ее моделирования, предложенных Анисимовым [57-51, 63]. Использовались два основных методических подхода:

Активные эксперименты на детерминированных математических моделях процесса ректификации в разнотипных колоннах с различным сырьем, с помощью специально разработанной программы «POLIFUN».

Пассивные эксперименты в ходе мониторинга качества нефтей. Статистический регрессионный анализ и моделирование свойств нефтесмесей с помощью специально разработанной программы «REGMOD» , а также стандартных программно-математических средств статистического анализа (функции Exel).

Цель активных математических экспериментов - структурная и параметрическая идентификация типовых свойств статики процесса, то есть получения зависимостей эффективности процесса от основных его факторов. Для снижения размерности общая задача декомпозирована на задачи существенно меньшей размерности. Соответственно все параметры разбивались на две группы: конструкционные и режимные. Поэтому в анализе можно выделить (таблица 2.4 и схема на рисунке 2.3) два рода экспериментов:

Изучение влияния на эффективность ректификации конструкционных параметров {К).

Изучение влияния на эффективность режимных управляющих параметров (U).

Таблица 2.4 - Классификационный перечень факторов процесса ректификации

Наименование параметра Тип параметра оптимизации Уровень или стадия исследования Примечание 1 2 3 4 Тип контактного устройства А*(Конструкционный) Проектирование Тарелка питания ^"(Конструкционный) Проектирование При наличии нескольких вводов питания может быть 58

Xdi, Xwi~ содержание ;-го компонента в дистиллате и кубовом продукте соответственно;

ZFj— содержание /-го компонента в сырье;

п- общее число компонентов в сырье.

Кроме того, дополнительно и параллельно, использовался упрощенный и более понятный для практиков критерий суммы примесей (М) в смежных продуктах (например, дистиллате и кубе).

b т

M^Xw^YaXdi (2.96)

/•I ЫЫ\

где т- общее число компонентов, распределяющихся между дистилла

том и кубом (компонентны-примеси),

Ъ- номер ключевого компонента (граница разделения).

Структурная идентификация с помощью предложенной методики оптимизационного анализа включает рассмотрение зависимостей выбранных критериев Майкова (N), и критерия суммы примесей М от двух групп параметров (таблица 2.4)): на первой стадии конструкционных (К) и управляющих (U) на второй стадии.

Полученные на второй стадии зависимости использовались для разработки и применения аппаратно-программных комплексов оперативной оптимизации процесса в режиме реального времени.

i

2.5 Выводы по главе 2

Определены и описаны объекты для исследований с помощью математического моделирования.

С участием и под руководством автора разработан специализированный программно-математический аппарат для детерминированного и статистического моделирования технологического процесса программы «POLIFUN» и «REGMOD».

62

Модификация алгоритма для расчета двух вводов питания.

Модификация алгоритма для расчета сложной колонны с выводом бокового погона.

Введение блока контроля и управления сходимостью с графическим интерфейсом.

Главная особенность модифицированной методики, примененной в программе, заключается в возможности проведения однофакторного эксперимента, что позволяет детально контролировать изменение значений критерия Майкова.

Выбраны методологические принципы и критерии исследований процесса в ректификационных колоннах различного типа с помощью экспериментов на математических моделях.

На базе выбранных методологических принципов и критериев разработана методика анализа процесса ректификации путем декомпозиции общей задачи и снижения ее размерности.

63