УСОВЕРШЕНСТВОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ (APC) НЕФТЕХИМИЧЕСКИМ ПРОИЗВОДСТВОМ НА ОСНОВЕ МНОГОУРОВНЕВОЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

А. П. Веревкин, М. С. Слетнёв

Аннотация


Предложена интеграция интеллектуальной системы поддержки принятия решений (DSS) для оперативного управления нефтехимическим предприятием с APC-решением диагностики измерительных каналов. Описана методика построения нейросетевых моделей для верификации значений измеряемых параметров с учетом характера физико-химических свойств технологического процесса. Дана методология построения систем DSS с учетом потребности в верификации данных.

Ключевые слова


усовершенствованное управление;система поддержки принятия решений;нейронные сети;ансамбль нейронных сетей;верификация данных;аdvanced process control;decision support system;neural networks;neural networks ensemble;data verification;

Полный текст:

PDF

Литература


Захаркин М.А., Кнеллер Д.В. Применение методов и средств усовершенствованного управления технологическими процессами (АРС) // Датчики и системы. 2010. №11. С. 57-71.

Резанов А. Завод будущего // iTime. 2007. №4. C. 42-45.

Технология, экономика и автоматизация процессов переработки нефти и газа/ Ахметов С.А.и др. М.: Химия, 2005. C. 637-661.

Веревкин А.П., Кирюшин О.В. Проблемы повышения эффективности управления процессами добычи и переработки нефти и газа // Территория нефтегаз. 2009. №5. C. 12-15.

Веревкин А.П. Автоматическое управление технологическими процессами нефтепереработки по показателям качества продуктов: дис... докт. техн. наук. Уфа, 1999. 344с.

Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. М.: СИНТЕГ, 2005. 592с.

Чинакал В.О. Интеллектуальна подсистема поддержки принятия решений в интегрированной системе управления для производств химико-технологического типа. // Материалы III международ. конф. по пробл. упр. М. : ИПУ РАН, 2006. - Т. 2. С. 64.

Слетнёв М.С., Зозуля Ю.И. Разработка программного обеспечения системы поддержки принятия решений для управления технологическими установками производства этилена и пропилена на основе нейросетевых технологий // Проблемы управления и автоматизации технологических процессов и производств: сб. тр./ Всерос. науч.-техн. конф., посвящ. 50-летию к-ры «Автоматизация технологических процессов и производств». УГНТУ, C. 89-92.

Слетнев М. С. Оперативное управление нефтехимическим производством // Интеграция науки и производства: тез. докл. отрасл. науч.-произв. конф. Салават, 2011. С. 76-77.

Трошин С.И., Резников М.Б. Новые аналитические инструменты GE Intelligent Platforms // Автоматизация в промышленности.2001. №12. C. 19-23.

ПБ 09-540-03. Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств.- Утв. постановлением Госгортехнадзора России от 05.05.03 № 29З зарег. в Минюсте России 15.05.2003, № 4537. М.: ПИО ОБТ, 2003. 93с.

Зозуля Ю.И. Анализ баланса потоков жидкости в узлах инженерной сети на основе ее нейросетевой модели. // Нейрокомпьютеры и их применение: сб. докл. VI Всерос. конф. М., 2000. С. 53 – 55.

Бахтадзе Н. Н., Виртуальные анализаторы (идентификационный подход) // Автоматика и телемеханика. 2004. № 11. C. 3–24.

Мусаев А.А. Виртуальные анализаторы: концепция построения и применения в задачах управления непрерывными технологическими процессами // Автоматизация в промышленности. 2003. №8. C. 28-14.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2012 А. П. Веревкин, М. С. Слетнёв

УФА, УГНТУ, 2017