кандидат технических наук, доцент, заведующая кафедрой «Автоматизация и робототехника»,
644050, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
Cand. Sci. (Technical), Assoc. Prof., Head of the Department of Automation and Robotics,
11 Mira Ave., Omsk 644050
кандидат технических наук, доцент, кафедра «Автоматизация и робототехника»,
644050, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
Cand. Sci. (Technical), Assoc. Prof., Department of Automation and Robotics,
11 Mira Ave., Omsk 644050
кандидат технических наук, доцент, кафедра «Автоматизация и робототехника»,
644050, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
Cand. Sci. (Technical), Assoc. Prof., Department of Automation and Robotics,
11 Mira Ave., Omsk 644050
старший преподаватель, кафедра «Автоматизация и робототехника»,
644050, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
Senior Lecturer, Department of Automation and Robotics,
11 Mira Ave., Omsk 644050
Цель. Рассматриваются вопросы разработки модели системы прогнозного управления, обеспечивающей стабилизацию выходных параметров ректификационной установки большой мощности.
Метод. Для достижения поставленной цели предлагается свести задачу управления отбором нефтепродуктов заданного фракционного состава к управлению температурным режимом на отборных тарелках, в этом случае задания по температуре будут рассматриваться, как управляющие воздействия. Для реализации предлагаемого принципа управления построена математическая модель, позволяющая перейти от содержания фракций в нефти к непосредственно контролируемым температурам.
Результат. На основе анализа технологического процесса и конструктивных особенностей атмосферной колонны определены вектора управляющих и возмущающих воздействий, а также критерий оптимизации для задачи управления. Предложено ввести в модель прогнозного управления параметры качества нефтепродуктов, а также дополнить существующие контуры регулирования промежуточными параметрами для улучшения динамических характеристик объекта управления.
Вывод. Проведенный анализ конструктивных особенностей атмосферной трубчатки и существующего подхода к управлению ректификационной колонной выявил недостатки, связанные с отсутствием оперативного контроля качества отбираемых нефтепродуктов, а также необходимость расширения перечня стабилизируемых технологических параметров с целью оптимизации технологического процесса. Показано, что для перехода на управление по модели требуется разработать статическую модель, отражающую зависимость потенциального выхода требуемых фракций от состава сырья, и динамическую модель в виде многопараметрической оптимизационной задачи.
Objectives. The aim of the study is to develop a model of a predictive maintenance system allowing the output parameters of a high-capacity distillation unit to be stabilised.
Method. The problem of controlling the collection of oil products of a given fractional composition can be reduced to the task of controlling the temperature regime at draw-off trays. In this case, temperature control tasks are considered as control actions. In order to implement the proposed control principle, a mathematical model was constructed allowing the oil fraction content to be converted to directly controlled temperatures.
Results. Based on the analysis of the technological process and design features of the atmospheric distillation column, the vectors of maintaining and disturbing actions are determined along with the optimisation criterion for the maintenance problem. In order to improve the dynamic characteristics of the control object, oil product quality parameters are introduced into the predictive maintenance model along with the supplementation of existing control loops with intermediate parameters.
Conclusion. An analysis of the structural features of the atmospheric pipe still and the existing approach to the distillation column maintenance reveals certain disadvantages associated with the lack of operational quality control of the collected oil products, as well as the need to expand the list of stabilised technological parameters in order to optimise the technological process. It is shown that in order to switch to the proposed maintenance approach, it is necessary to develop a static model reflecting the dependency of the potential yield of the required fractions on the raw material composition along with a dynamic model in the form of a multi-parameter optimisation problem.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.