WWW.KONF.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Авторефераты, диссертации, конференции
 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 11 |

«Информационная система контроля качества продукции на установке каталитического риформинга бензина ...»

-- [ Страница 1 ] --

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (МАМИ)»

/УНИВЕРСИТЕТ МАШИНОСТРОЕНИЯ/



На правах рукописи

Рылов Михаил Андреевич Информационная система контроля качества продукции на установке каталитического риформинга бензина 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (химическая технология;

нефтехимия и нефтепереработка; биотехнология)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Софиев Александр Эльхананович Москва – 2015 Введение

Глава 1. Обзор современных систем усовершенствованного управления технологическими процессами (APC)

1.1. Анализ уровня автоматизации технологических процессов российских промышленных предприятий

1.2. Понятие APC систем

1.3. Поставщики

1.4. Краткое описание АРС технологий основных поставщиков.

1.4.1. Aspen Technology

1.4.1.1. Полное наименование системы и ее модулей

1.4.1.2. Наличие дополнительно поставляемых решений, расширяющих функциональность

1.4.2. Emerson Process Management

1.4.2.1. Полное наименование системы и ее модулей

1.4.2.2. Архитектура решения и описание реализованной функциональности............32 1.4.2.3. Наличие дополнительно поставляемых решений, расширяющих функции системы 34 1.4.3. Honeywell

1.4.3.1. Полное наименование системы и ее модулей

1.4.3.2. Архитектура решения и описание реализованной функциональности............36 1.4.3.3. Наличие дополнительно поставляемых решений, расширяющих функции системы 37 1.4.3.4. Наличие и возможности интеграции с решениями третьих сторон..................38 1.4.3.5. Развитость пользовательского интерфейса

1.4.3.6. Состав серверного оборудования, необходимого для оптимальной работы..40 1.4.4. Invensys

1.4.4.1. Полное наименование системы и ее модулей

1.4.4.2. Наличие дополнительно поставляемых решений

1.4.5. Yokogawa/Shell Global Solutions

1.4.5.1. Основные продукты и области применения

1.4.5.2. Наличие дополнительных решений, расширяющих функции системы...........51 1.5. Функциональность решений

1.6. Открытость и модульность APC решений, возможность постепенного наращивания систем

1.7. Особенности российских партнеров отдельных разработчиков

1.8. Апробированность APC решений в России и странах СНГ

1.9. Уровень локализации APC решений

1.10. Методологическая оснащенность

1.11. Лицензирование и стоимость APC продуктов и услуг

1.12. Экономический эффект от внедрения

Глава 2. Разработка алгоритма прогнозирования показателей качества нефтепродуктов.

..........63

2.1. Описание технологического процесса каталитического риформинга бензина...............63 2.1.1. Блок предварительной гидроочистки

2.1.2. Блок стабилизации гидрогенизата

2.1.3. Блок каталитического риформинга

2.1.3.1 Реакторное отделение с турбокомпрессором

2.1.3.2 Печное отделение и котел-утилизатор

2.1.4. Блок стабилизации катализата

2.2. Основные факторы, влияющие на процесс гидроочистки

2.3. Основные факторы, влияющие на процесс риформинга

2.4. Технологические процессы как объекты управления

2.4.1. Технологические установки

2.4.2. Параметры технологических процессов

2.4.3. Решаемые задачи

2.4.4. Управление выходом и качеством продуктов

2.4.5. Специфика моделирования технологических процессов

2.5. Факторные преобразования

2.5.1. Постановка задачи

2.5.2. Свойства факторных преобразований

2.6. Прогнозирование и восстановление данных

2.6.1. Определение количества предысторий, включаемых в модели

2.6.2. Структура ошибок прогнозирования





2.6.3. Показатели точности моделирования

2.6.4. Восстановление отдельных данных и определение их достоверности в совокупности

2.7. Построение модели установки каталитического риформинга бензина

Глава 3. Нелинейная модель прогноза показателей качества нефтепродуктов

3.1. Кластеризация данных

3.2. Самоорганизующиеся карты Кохонена

3.2.1. Структура сети

3.2.2. Алгоритм обучения сети

3.3.

Работа модели в режиме «совет оператору»

3.4. Построение нелинейной модели установки каталитического риформинга бензина...118 Разработка системы прогнозирования качества продукции на основе данных единого Глава 4.

информационного пространства предприятия

4.1. Краткая характеристика объекта автоматизации

4.2. Проблемы взаимодействия уровней оперативного управления производством НПЗ.126 4.3. Единое информационное пространство

4.4. Цели АСОУП

4.5. Структура АСОУП

4.6. Интеграция данных разнородных систем в единое информационное пространство предприятия

4.6.1. Требования к внедряемой системе

4.6.1.1. Требования к подсистеме сбора и передачи данных

4.6.1.2. Требования к подсистеме хранения и обработки информации

4.6.1.3. Требования к подсистеме представления информации

4.6.1.4. Взаимосвязь со смежными системами

4.6.1.5. Требования к режимам функционирования системы

4.6.2. Принципы организации информационного пространства

4.6.2.1. Модули для интеграции разнородных систем

4.6.2.1.1. Интерфейсы сбора данных

4.6.2.1.2. Ручной ввод данных

4.6.2.2. Подсистема представление информации

4.6.2.2.1. Представление информации в виде мнемосхем

4.6.2.2.2. Представление информации в виде отчетов

4.6.2.3. Подсистема инженерных вычислений

4.7. Система моделирования качества продукции

4.8. Реализация системы моделирования качества продукции

4.8.1. Механизмы интеграции с PI System

4.8.1.1. Получение данных из тега PI-сервера в LabVIEW

4.8.2. Структура системы моделирования

4.8.2.1. АРМ Конфигурирования

4.8.2.2. Сервер моделирования

4.8.2.3. АРМ Администратора

4.8.2.4. АРМ Пользователя

4.9. Методика построения модели и контроля качества продукта для технологического процесса каталитического риформинга бензина

Основные результаты

Список литературы

Приложение №1. Краткая характеристика PI System

Приложение № 2. Модель процесса контроля качества

Приложение № 3. Значения технологических параметров, лабораторные данные по качеству и результаты моделирования.

Приложение № 4. Акты и грамоты.

Введение Актуальность темы диссертации. Одной из основных проблем, стоящих перед современной нефтеперерабатывающей промышленностью, отмеченной в "Энергетической стратегии России на период до 2030 года", является повышение качества основных видов нефтепродуктов и экономической эффективности их производства. Достижение данных целей возможно не только путем модернизации самих нефтеперерабатывающих установок, но и систем диспетчеризации, и управления технологическими процессами (ТП).

В большинстве случаев оперативное управление технологическими процессами осуществляется на основе сбора и первичной обработки данных АСУТП, а также лабораторных анализов продукции. Обеспечение постоянного контроля качества на всем цикле производства продукции позволяет выявить брак и устранить брак на ранней стадии производства и тем самым минимизировать издержки от потери качества. Кроме того это.

обеспечит регулируемый выпуск однородной продукции.

К сожалению, результаты анализов, получаемые средствами заводских лабораторий, как правило, не обладают необходимой полнотой и оперативностью (один раз в смену или даже в сутки). Отсутствие информации по качеству, соответствующей текущему режиму технологического процесса, а также отсутствие точных количественных соотношений для корректного управления процессом, вынуждает операторов поддерживать режимы, обеспечивающие большой запас по качеству продуктов. Тем самым повышая расход сырья и энергии, и увеличивая стоимость конечного продукта.

Применение on-line анализаторов существенно повышает оперативность контроля нефтепродуктов. Но их недостатком является высокая стоимость и необходимость регулярного высококвалифицированного обслуживания.

Решение указанных проблем возможно при использовании модели процесса, которая позволит оперативно реагировать на изменение качества сырьевых и продуктовых потоков. В работах Кафарова В. В., Гордеева Л. С., Дорохова И. Н., Дудникова Е.Г., Егорова А.Ф., Юркевича Е.В., и др. показана актуальность использования математических моделей ТП для таких задач и предложены различные подходы к их реализации. Данный подход получил распространение в системах усовершенствованного управления технологическими процессами (системах Advanced process control (APC)) [2, 4, 19, 20, 99].

Решения в области усовершенствованного управления технологическими процессами и оптимизации играют важную роль в достижении высоких показателей эффективности работы установок нефтеперерабатывающих заводов в частности, увеличении (НПЗ), рентабельности производства. Многие зарубежные нефтяные компании успешно используют эту технологию на большинстве своих основных нефтеперерабатывающих установках (Petronas, Ergon, Sterling Chemicals, ExxonMobil Chemical Company, Shell).

Следует отметить, что только интегрированный подход к оптимизации установок может обеспечить получение всех потенциальных выгод от усовершенствованного управления, и только всесторонние и проверенные на практике решения приводят к достижению желаемых результатов. Многие из предлагаемых сегодня на рынке АРС решений нельзя в полной мере считать таковыми, что естественно ведет лишь к частичному решению проблем управления и оптимизации и, как следствие, к получению не всех потенциальных выгод.

К тому же большинство APC систем требует наличие строго определенных АСУТП на установке. Хочется также отметить, что нет ни одной широко известной отечественной APC системы.

Объектом исследования является установка каталитического риформинга бензина, для поддержания качества, продукции которого требуется определение значений ряда показателей качества в темпе с технологическим процессом.

Предмет исследования – информационная система контроля и прогнозирования показателей качества продуктов установки каталитического риформинга бензина.

Цель диссертационной работы заключается в разработке методического, алгоритмического и программного обеспечения для повышения эффективности функционирования установки каталитического риформинга бензина, путем регулярного прогноза качества получаемой продукции на основе человеко-машинной системы, обеспечивающей автоматизацию производства и интеллектуальную поддержку процессов управления.

В соответствии с данной целью были поставлены и решены следующие задачи:

1. Критический анализ современных методов и средств построения систем прогнозирования показателей качества, представленных на российском рынке, и оценка экономической эффективности таких систем;

2. Системный анализ установки каталитического риформинга бензина как объекта управления;

3. Разработка и реализация программно-алгоритмических решений, обеспечивающих совместимость и интеграцию различных систем, необходимых для прогнозирования показателей качества;

4. Разработка алгоритмов работы операторов с моделью прогнозирования качества;

5. Разработка на основе результатов системного анализа требований к визуализации информации для операторов;

6. Разработка модели прогнозирования октанового числа стабильного катализата;

7. Программная реализация специального математического обеспечения в виде пакета прикладных программ для построения модели прогнозирования качества нефтепродуктов.

–  –  –

рекомендовано к внедрению на ЗАО «Рязанская нефтеперерабатывающая компания».

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на 10-й Международной научно-практической конференции «Инженерные, научные и образовательные приложения на базе технологий National Instruments - 2011» (Москва 8-9 декабря 2011г.), на научно-практической конференции посвященной памяти Л.А. Костандова, где за первое место отмечен нагрудным знаком «Фонда Л.А. Костандова» (Москва, Университет Машиностроения, 2013).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ, в том числе 4 работы опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Диссертационная работа включает в себя введение, 4 главы, заключение, библиографический список из 118 наименований и 3 приложения. Основная часть работы изложена на страницах машинописного текста, содержит 60 рисунков, 14 таблиц.

Глава 1. Обзор современных систем усовершенствованного управления технологическими процессами (APC)

–  –  –

Выгода от использования современных информационных компьютерных технологий в промышленности столь велика и очевидна, что ни одно предприятие не может отказаться от столь мощного средства.

Необходимость автоматизации понятна всем, но существует множество путей достижения данной цели. Для выбора наиболее правильного и оптимального пути надо сначала проанализировать доступные на рынке системы автоматизации и уровень развития данных технологических решений.

Сегодня к «нижней» группе задач в иерархии управления производством относят системы типа SCADA (Термин SCADA - это сокращение английского термина Supervisory Control And Data Acquisition Диспетчерское управление и сбор данных) или DCS (Distributed Control Systems - Распределенная система управления). Оба указанных типа систем принадлежат классу HMI (Human-Machine Interface), что означает «человекомашинный интерфейс»" в смысле обеспечения двусторонней связи «оператор

- технологическое оборудование». HMI это средство отображения и представления технологической информации.

До настоящего времени большинство SCADA-пакетов применялось, как правило, для создания интерфейса оператора и регистрации данных производственного процесса. В редких случаях к этому добавлялись возможности по автоматическому управлению и генерации отчетов.

Интересно отметить, что одни фирмы представляют свои продукты как системы SCADA, а другие как DCS. Выполняемый функционал у этих систем одинаков, различается лишь способ реализации.

К классу DCS можно отнести однородные системы, распределенные не только территориально, но и композиционно в том смысле, что они состоят из равноправных разнофункциональных узлов (Рисунок 1). Системы же типа SCADA (Рисунок 2) имеют серверную архитектуру. Выделенный узел осуществляет сбор информации от контроллеров, ее обработку и передачу им управляющих значений. Этот же узел может быть рабочим местом оператора или сервером отдельной операторской станции.

Рисунок 1. Обобщенная структура системы типа DCS Рисунок 2.

Обобщенная структура систем типа SCADA Таким образом, первую группу задач управления промышленным предприятием можно объединить под общим названием - АСУТП.

На сегодняшний день можно с уверенностью говорить, что на большинстве промышленных предприятий технологические процессы функционируют под управлением той или иной SCADA или DCS системы.

Результатом их применения становится «островная» структура производства – система управления построена, но охватывает лишь производственный участок. Функции анализа и вычислений, производимых с информацией, обычно сравнительно ограничены. Предоставление информации специалистам (технологам, инженерам, начальникам участков, экономистам и так далее) затруднено, так как необходимая информация разрознена и требуется время для её получения.

Если взглянуть на производство с высоты корпоративного уровня управления, объединяющего различные бизнесы и производства, то здесь, наиболее часто применяемым инструментом, является ERP (Enterprise Resource Planning- Планирование ресурсов предприятия) система. Система ERP осуществляет распределение ресурсов, контролирует достижение производственных целей и инициирует привлечение ресурсов. В том числе системы такого класса поддерживают MRP (Material Requirements PlanningПланирование потребности в материалах) - метод планирования закупки материалов и комплектующих, их бухгалтерского, управленческого и складского учёта. Основная производственная программа с указанием количества продукта, который нужно произвести, задаёт количество сырья, материалов и комплектующих. Планировщик MRP принимает решение о приобретении или выпуске необходимого количества. Принимается во внимание предполагаемая временная метка потребления ресурса и прогнозируемый срок выполнения заказа на его производство или приобретение. Но даже такой сложный механизм не всегда позволяет выполнить план. Одной из наиболее частых причин отклонения от плана является несоблюдение сроков производства, связанное с «узкими местами»неадекватным прогнозированием выпуска и низкой эффективности производства. Таким образом, в компании очевидно существование информационного недостатка на границе бизнеса и производства, существование которого непозволительно для участия в конкурентной борьбе за потребителей глобального рынка, которые требуют незамедлительного исполнения заказов, а поставщиков выбирают с минимальными ценами и максимальным качеством.

Очевидно, необходима система, которая позволит повысить эффективность производства. Производственное оборудование и выпуск продукции, происходящий в цехах и на установках, необходимо координировать с планированием и учётом работы этого оборудования, и этих установок, но и происходящим в заводоуправлении и офисах. Связь процессов бизнес-уровня и производства на «лицо», однако инструментов, позволяющих организовать на основе информационных технологий прямые связи для передачи управляющих воздействий и получения сигналов контроля - нет. Производственникам нужно программное обеспечение, позволяющее объединить острова автоматизации, собрать информацию в едином хранилище и работать с этой информацией. Подобная система позволяет повысить производительность, снизить уровень запасов незавершённого производства, укоротить производственный цикл, снизить потребление ресурсов, оптимизировать трудозатраты производственного персонала, повысить качество, снизить затраты на ремонт оборудования и многое другое. Традиционные средства такие как ERP (Enterprise Resource Planning), SCM (Supply Chain Management - Системы управления цепочками поставок), CRM (Customer Relationship Management - Система управления взаимоотношений с клиентами) и PLM (Product Lifecycle ManagementУправление жизненным циклом изделия) не выполняют этих функций в полном объёме и не предназначены для этого. Наиболее эффективно описанные задачи решаются с помощью MES (Manufacturing Executive System – Производственная исполнительная система).

MES снабжает пользователей системы необходимой производственной информацией и управляет производственными процессами, что позволяет достигать целей бизнеса. MES обеспечивает процессы и системы бизнесуровня своевременной, агрегированной и достоверной информацией о событиях на производственном уровне.

Архитектура MES предусматривает интеграцию со многими информационными системами. Распределение и планирование работ и ресурсов с помощью MES вносит вклад в снижение запасов и позволяет в некоторых случаях «работать с колёс», что отражается на системе управления цепочками поставок. Процесс управление жизненным циклом продукции черпает из MES информацию о заводском исполнении продукта.

Загрузка...

Комплексный взгляд на производство позволяет точнее планировать выполнение потребительских заказов и повысить оперативность реакции на непредвиденные обстоятельства, что ведёт к повышению уровня обслуживания клиентов. Детальная картина производства в реальном времени приближает компанию к обработке изменений внешней среды в реальном времени.

Таким образом, можно нарисовать вариант столь популярной сейчас пирамиды управления предприятием (Рисунок 3).

–  –  –

Рисунок 3. Пирамида комплекса автоматизации предприятия На рисунке представлены несколько уровней управления предприятием (снизу - вверх):

1-ый уровень – непосредственно объекты управления.

2-ой уровень – логические контроллеры и системы управления на основе встраиваемых персональных компьютеров, измерительные устройства.

3-ий уровень – системы SCADA и DCS. Автоматизированные системы (распределенные и локальные), осуществляющие управление посредством человеко-машинного интерфейса.

уровень – системы MES. Автоматизированные системы, 4-ый осуществляющие управление производственными процессами.

уровень – системы ERP. Автоматизированные системы, 5-ый управляющие финансово-хозяйственной деятельностью предприятия.

6-ой уровень – системы BI. Автоматизированные системы, реализующие функции высшего менеджмента, такие как стратегическое и маркетинговое планирование.

Первые три уровня управления можно объединить общим названием АСУТП – автоматизированные системы управления технологическими процессами.

Пятый и шестой уровни объединяются общим названием АСУП – автоматизированные системы управления предприятием. Так как большинство нефтеперерабатывающих предприятий входят в состав крупных управляющих компаний, системы подобного класса следует относить, применительно к нефтяным управляющим вертикально-интегрированным компаниям, к системам уровня управления компании.

Четвертый же уровень управления – АСУПП – автоматизированные системы управления производством предприятия – связующее звено, между АСУТП и АСУП.

В некоторых случаях тот или иной уровень управления может быть замещен подсистемами смежных уровней. Но следует учитывать, что приведенная на рисунке иерархия управления наиболее полно отражает вертикальное разделение функций.

Понятие APC систем 1.2.

Компании используют множество различных технологий автоматизации процессов и стратегий управления процессами для улучшения их экономической эффективности. Два наиболее общих подхода регулирующее управление и APC. За последние годы эти два подхода развились и теперь отличаются от первоначально задуманных.

Цикл управления с обратной связью ПИД регулятором (ProportionalIntegral-Derivative (PID)) был основным алгоритмом управления процессами больше половины столетия. Простой ПИД алгоритм с единственным входом/выходом (SISO) управляет большинством оборудования в перерабатывающих отраслях промышленности. Например, у типичного завода-изготовителя могут быть сотни, если не тысячи регулирующих циклов, которые выполняют основные функции управления. Для улучшения ПИД управления были разработаны сложные методы, такие как компенсаторы запаздывания и каскадное регулирование, которые когда-то считали «усовершенствованным управлением”», теперь относятся к регулирующему управлению.

Несмотря на то, что регулирующее управление обеспечивает надлежащий контроль с точки зрения безопасности завода, оно редко достигает оптимального управления по качеству, и при этом не учитывает экономические ограничения. Для более эффективного управления процессом требуются более новые методы управления. Но поскольку эти методы продолжают развиваться, значение APC также изменилось.

Термин «усовершенствованное управление процессом» (APC) вошел в употребление за рубежом после 1960ых. И первоначально под ним понимался любой алгоритм или стратегия, которая отличалась от классического ПИД управления.

Сегодня, APC охватывает множество технологий и методов управления, таких как экспертные, виртуальные анализаторы, управление по возмущению, адаптивный, многовариантный, нелинейный, и упреждающее управление по модели. Некоторые приложения APC включают несколько из этих элементов, в то время как другие исключительно фокусируются на одном определенном. Технологии, такие как нечеткая логика, экспертные системы, нейронные сети, статистика и строгие модели часто являются основными для приложений APC.

Рисунок 4 – своего рода упрощение, но он наглядно показывает иерархический подход к разработке APC систем и их место в системе управления предприятием. Этот подход предполагает использование все более и более сложных стратегий управления на верхних уровнях иерархии.

Преимущества данного подхода:

Операторы понимают стратегию – потому что используется «системный» подход к решению проблемы, разбивая большую задачу на более мелкие, которые легче решить;

Непосредственно управление ложится на более низкие уровни управляющей системы - такие решения могут реализовываться без дополнительного аппаратного и программного обеспечения;

Надежность – когда проблема возникает на уровне APC, более низкие регуляторы все еще продолжают работать.

–  –  –

Рисунок 4. Место APC в структуре управления предприятием Согласно опросу [31], какие технологии чаще всего используются в APC, проведенному группой из университета Претории Южно Африканской Республики, среди 66 экспертов, 38 пользователей и 28 поставщиков APC были получены следующие результаты:

100% 80% 60%

–  –  –

Из диаграммы (Рисунок 5) видно, что наиболее используемый метод — это упреждающее управление по модели. А вычислительные методы, такие как нейронные сети и нечеткая логика, менее популярны.

Рассмотрим некоторые из них:

Экспертное управление – анализирует текущую ситуацию, чтобы определить лучшую стратегию управления. При этом контрольный компьютер координирует действия основных циклов управления.

Виртуальные анализаторы (Рисунок 6) – используют вторичные измерения, чтобы скорректировать значения переменных, которыми управляют, чтобы сохранить не измеряемые управляемые переменные на требуемом уровне.

Не измеряемые выходы

–  –  –

Нелинейное управление – большинство систем управления сегодня предполагают, что процесс линеен или почти линеен. Однако, строго говоря, все динамические системы являются нелинейными, и есть важные процессы, для которых нарушено предположение линейности, и нелинейные методы предлагают лучшее управление.

Поставщики 1.3.

Основными поставщиками современных систем усовершенствованного управления (АРС систем) для нефтепереработки и нефтехимии являются следующие компании (в алфавитном порядке):

Aspen Technology;

Emerson;

Honeywell;

Invensys;

Shell Global Solutions.

Существуют другие менее крупные поставщики решений (IPCOS, Cutler Technology, Pavillion), но их доля на рынке АРС в нефтяной отрасли незначительна, и на Российском рынке они не присутствуют.

Компания Yokogawa использует в настоящее время технологию АРС (контроллер SMОС) фирмы Shell Global Solutions.

Если рассматривать применение APC не только в нефтепереработке, но и в других отраслях промышленности (нефтехимия, нефтедобыча и газодобыча и пр.), то на основании статистики, собранной консалтинговой компанией ARC Advisory Group по итогам 2005 и 2008 гг., доли рынка APC и оптимизации в реальном времени распределились следующим образом (Рисунок 8):

–  –  –

Разработанная AspenTech система AspenOne Advanced Process Control [6] имеет модульную структуру и состоит из следующих продуктов:

Aspen DMCplus – многомерный прогнозирующий контроллер. DMCplus это ключевой уровень системы APC. Он взаимодействует непосредственно DCS или с Информационной системой управления предприятием (Plant Information Management Systems – PIMS). DMCplus объединяет в себе инструменты для анализа и проектирования контроллера (Aspen DMCplus Desktop) с онлайновой системой для развертывания контроллера (Aspen DMCplus Online).

Инструменты (Aspen DMCplus Desktop):

– графический инструмент моделирования с DMCplus Model улучшенной обработкой данных и их анализом. Есть различные инструменты для идентификации модели, прогнозирования и кросскорреляционные функции для анализа.

– графический инструмент конфигурирования DMCplus Build контроллера. Этот компонентом ускоряет создание и обслуживание контроллера. Есть контекстно-зависимая справка и автоматический мастер проверки допустимости конфигурации контроллера.

DMCplus Simulate – графический инструмент для интерактивной оценки и тестирования производительности контроллера. Позволяет отображать необходимую информацию в виде автоматически настроенных графиков. А так же создавать графики с пользовательской настройкой.

Онлайн система (Aspen DMCplus Online) состоит из 2-ух стандартных программных уровней:

DMCplus Control – онлайновый контроллер, который включает новую оболочку, предусматривающую стандартные преобразования, вычисления и дополнительные возможности отображения. Построен на клиент-серверной архитектуре, что позволяет удаленный доступ и делает контроль и управление контроллером более простыми. Дисплеи автоматически генерируются на основе конфигурации контроллера, не требуя никакой ручной настройки. Контроллер включает ряд функций для запуска, остановки и выгрузки конфигурационных файлов в среду моделирования.

Система AspenOne Advanced Process Control поддерживает три типа контроллеров:

Основной DMCplus Control, основанный на FIR (Finite Impulse Response- Конечная импульсная характеристика (КИХ)) модели;

Линейной MIMO модели в пространстве состояний;

Нелинейной MISO модели в пространстве состояний.

–  –  –

Aspen IQ – система создания виртуальных анализаторов. Имеет продвинутый пользовательский интерфейс, позволяющий разрабатывать модели без программирования.

Поддерживаемые типы модели:

Линейные модели частных наименьших квадратов (PLS);

Нечеткие модели частных наименьших квадратов (Fussy PLS);

Гибридные нейросети (HNN);

Монотонные нейросети (MNN);

Линеаризованные строгие модели;

FIR модели.

Так же имеет различные средства предварительной обработки данных:

Графическое и числовое удаление неправильных данных;

Интерполяция для замены плохих или пропущенных данных;

Усреднение данных анализов лаборатории

–  –  –

Aspen Plus Optimizer – оптимизатор высокого уровня, предоставляет всестороннее решение проблемы оптимизации, доходности процесса, определяя оптимальные цели для отдельных модулей процесса и рассматривая условия по всему процессу.

Особенности:

Определяет оптимальные цели для модулей процесса;

Позволяет включать пользовательские модели в оптимизатор;

Частые циклы оптимизации (4-12 выполнений в день);

Использование текущих экономических ограничений;

Библиотека моделей включает строгое моделирование нефтеперерабатывающих, нефтехимических, и химических процессов;

Метод SQP (Sequential quadratic programming - последовательное квадратичное программирование) обеспечивает увеличенную устойчивость и улучшенную диагностику;

Работает на промышленном стандарте платформы Intel с операционными системами Microsoft Windows 2000, Windows XP и Windows Server 2003;

Оптимизация может работать без вмешательства и обслуживания;

Может быть сконфигурирован для работы, как в разомкнутом цикле, отправляя результаты в информационную систему завода или в DCS так и в замкнутом цикле, передавая оптимальные цели на APC более низкого уровня.

HYSYS [4] – система строгого моделирования ТП. Состоит из многочисленных программ, основные из которых приведены в работе Рылова С.А. [90] и показаны в таблице ниже (Таблица 1)

–  –  –

Используется для расчета методом последовательного HYSYS Optimizer квадратичного программирования наилучших режимов работы установок при их проектировании и [3] функционировании.

–  –  –

DeltaV PredictPro [10] – многомерный прогнозирующий контроллер.

Основные возможности:

DeltaV PredictPro позволяет реализовать стратегии управления на основе прогнозирующих моделей (MPC);

Процесс тестирования для построения модели полностью автоматизирован. DeltaV Continuous Historian автоматически собирает данные по входам и выходам блока MPC;

Данные, собранные во время тестирования процесса, могут быть легко просмотрены, и аномальные данные удалены, используя простые графические инструменты;

Полученные модели могут быть просмотрены и отредактированы вручную;

DeltaV PredictPro содержит среду моделирования для проверки и тестирования полученных моделей;

Имеет графические компоненты, для создания графического интерфейса оператора. Через этот интерфейс оператор может легко взаимодействовать со стратегией MPC. Ожидаемые значения управляемых и ограничительных параметров автоматически выводятся на тренды;

Содержит встроенный оптимизатор (Embedded LP Optimizer).

Выбор оптимальной комбинации уставок по нескольким независимым циклам может быть чрезвычайно трудными для оператора, особенно когда условия эксплуатации меняются.

Встроенный оптимизатор дает возможность автоматически вести процесс на основе оптимальных экономических и энергетических затрат при соблюдении технологических ограничений;

Моделирование переменных между выборками при использовании данных от анализатора или других непостоянных измерений.

Возможность использования любых DCS или PLC, при наличии у них интерфейса modbus или OPC.

DeltaV Neuro [9] - система создания и поддержки виртуальных анализаторов.

Основные возможности:

Идентификация корреляционных связей до 20 отдельных переменных процесса с данными, поступающими из лабораторий или от поточных анализаторов;

Использование стандартного инструментария в составе DeltaV для определения необходимых входных переменных вместе с данными ручного ввода из лабораторий и данными поточных анализаторов;

Автоматический сбор и архивирование данных;

Импорт исходных данных из Microsoft Exel;

Возможность удобного просмотра и редактирования данных для построения сети;

Автоматическое построение и обучение;

Просмотр чувствительности каждого входа сети на графиках;

Возможность исключения переменных, оказывающих незначительное влияние на выход;

«Экспертный» режим. Возможность оперативно корректировать чувствительность каждого отдельного входа, изменяя корреляцию между входом и выходом. Кроме того, в экспертном режиме есть опция, которая позволяет специфицировать такие детальные параметры, как ограничения на выходные слои, максимальное/минимальное количество скрытых нейронов и максимальное количество периодов обучения.

–  –  –

В отличие от более ранней версии DeltaV Predict, система DeltaV PredictPro может работать с модельной матрицей большой размерности (порядка 2020) и обладает встроенным линейным оптимизатором (см.

Таблица 2).

–  –  –

В основе APC-решения лежит нейросетевая технология. Достаточно эффективная в несложных задачах малой размерности, она может представлять определенные неудобства при реализации APC на более крупных технологических объектах в силу сложности настройки и достаточно высокой чувствительности к качеству входных данных.

Основное достоинство DeltaV PredictPro – полная интеграция с РСУ Emerson DeltaV, обеспечивающая, в частности, высокое быстродействие.

Недостатком являются плохо предсказуемое поведение контроллера при проведении автоматического пошагового тестирования в замкнутом контуре.

–  –  –

система создания нечетких регуляторов.

DeltaV Fuzzy [8] Предназначена для случаев, когда необходимо нелинейное управление процессом. Имеет автоматическую настройку и не требует специального опыта использования нечеткой логики.

DeltaV Inspect - система мониторинга контуров ПИД-регулирования.

Данная система вычисляет и представляет в графическом виде следующие величины: загрузка контура; статус измерении; ограничение управляющих воздействий и нестабильность процесса. Для каждого входа, выхода и управляющего блока в контроллере рассчитываются квадратичное отклонение и возможное квадратичное отклонение. Значение усредняется по 100 измерениям и передается серверу. Затем вычисляется показатель нестабильности для каждого блока (обозначает возможное улучшение работы блока относительно управления с минимальными отклонениями). На основе режима работы и статуса параметра DeltaV Inspect вычисляет отклонение от нормальных условий и обеспечивает их графическое представление. Возможны следующие варианты:

Технологический параметр данного блока имеет "Плохой".

некорректное, недостоверное или ограниченное значение.

"Управляющее воздействие ограничено". На более низком уровне присутствует условие, которое ограничивает управляющее действие блока.

"Отклонение режима от нормы". Действительный режим работы блока не соответствует штатному режиму, предусмотренному для блока в конфигурации.

Процент времени, в течение которого существуют эти условия за час, за смену или за день вычисляется для каждого блока и сравнивается с заданными глобальными ограничениями по каждому условию. При выходе за одно из таких ограничений соответствующий модуль заносится в графическую сводку по модулям.

1.4.3. Honeywell 1.4.3.1. Полное наименование системы и ее модулей

Семейство APC-продуктов корпорации Honeywell называется Profit Suite [36].

Оно включает в себя несколько десятков патентованных программных продуктов.

В качестве основных следует назвать:

Profit Controller – многомерный прогнозирующий контроллер со встроенным линейно-квадратичным оптимизатором Profit Sensor Pro – система разработки и подстройки виртуальных анализаторов Profit Optimizer – система динамической оптимизации высокого уровня на основе линейного и квадратичного программирования (реализует динамическую оптимизацию группы технологических установок) Profit Bridge – модуль связи APC-приложений с внешней моделью Profit NLC – APC-решение для существенно нелинейных объектов (таких как, например, процессы полимеризации – ПЭВД, ПЭНД, и т.п.) Profit Max – оптимизация группы установок в реальном времени на основе строгих математических моделей Profit Stepper – система автоматического пошагового тестирования и идентификации модели ТП как в разомкнутом, так и в замкнутом контуре Profit Expert – мониторинг работы APC-приложений с возможностью создания пользовательских критериев качества

–  –  –

Основным модулем APC семейства Profit Suite является система многомерного управления и локальной оптимизации на основе прогнозирующей модели Profit Controller. Это ПО осуществляет одновременное манипулирование набором управляющих переменных (их число не ограничено) технологического процесса (ТП) так, чтобы контролируемые переменные ТП находились в установленных границах.

При этом многомерный контроллер учитывает наблюдаемые возмущения и стремится минимизировать влияние ненаблюдаемых возмущений на ТП. При наличии достаточного числа степеней свободы контроллер осуществляет также оптимизацию ТП по экономическому критерию (такому, например, как разность между стоимостью продукции и энергозатратами). В основе скоординированных действий многомерного контроллера лежит модель ТП, позволяющая в масштабе реального времени прогнозировать будущее поведение ТП. Реализованная на базе ПО Profit Controller APC-система может напрямую управлять показателями качества продукции посредством системы виртуальных анализаторов (ВА) качества продукции. Создание ВА и поддержка их работы в рамках действующей APC-системы осуществляется на основе ПО Profit Sensor Pro.

ПО многомерного управления Profit Controller устанавливается на специализированном сервере APC-системы. Связь сервера APC с РСУ осуществляется через OPC-интерфейс. APC-система ежеминутно получает измеренные значения параметров ТП, на основании этих и предшествующих значений прогнозирует поведение объекта в будущем и вырабатывает управляющие воздействия, которые по OPC-связи отправляет в РСУ в виде заданий ПИД-регуляторам.

Безопасность работы APC-системы (возможность отключения одним нажатием кнопки, безударная передача управления на операторский уровень при потере связи с сервером и т.п.) обеспечивается специальными программными средствами (watchdog и пр.), конфигурируемыми на этапе реализации APC-системы на РСУ.

Важное достоинство многомерного контроллера Honeywell – его высокая робастность (устойчивая работа при неточной модели без потери качества регулирования).

1.4.3.3. Наличие дополнительно поставляемых решений, расширяющих функции системы APC-системы Honeywell строятся по модульному принципу. Система может охватывать один или несколько технологических блоков установки, несколько технологических установок, все производство. В масштабах одной технологической установки минимально необходимым для создания APCрешения является ПО Profit Controller и Profit Sensor Pro. Остальные программные продукты семейства Profit Suite могут привлекаться в зависимости от характера стоящих перед APC задач. Так, например, для реализации динамической оптимизации группы технологических установок и координации работы их APC-систем, может быть использован оптимизатор высокого уровня Profit Optimizer.

Для расширенного мониторинга и диагностики, действующих на предприятии APC-приложений может быть использована система Profit Expert.

Система а Profit Stepper используется для автоматического пошагового тестирования и построения модели, как в открытом, так и в замкнутом контуре.

Система Profit EED – Early Event Detection – предназначена для раннего обнаружения событий на технологическом объекте.

Среда строгого технологического моделирования UniSim позволяет создавать высокоточные модели технологических объектов и использовать их как вне контура управления для выработки стратегии оптимизации, создания виртуальных анализаторов и т.д., так и в замкнутом контуре – для подстройки коэффициентов линейных прогнозирующих моделей через модуль Profit Bridge. В свою очередь, динамическая модель, созданная в среде UniSim для обучения операторов, может инкорпорировать в себя модель APC-системы на базе Profit Controller, если таковая реализованы на моделируемой технологической установке.

1.4.3.4.Наличие и возможности интеграции с решениями третьих сторон Honeywell успешно работают на РСУ любых APC-решения производителей: Honeywell, Emerson, Yokogawa, ABB, Siemens, Invensys и др. Обязательным условием успешной интеграции является наличие OPCинтерфейса, обеспечивающего двусторонний трафик.

APC-решения Honeywell допускают использование «внешней» строгой модели, разработанной как средствами Honeywell (например, в среде UniSim), так и других производителями (например, в среде Aspen HYSYS).

Использование «внешней» строгой модели в «мягком» реальном времени в тех случаях, когда в ней есть необходимость, позволяет повысить эффективность APC-решения. В качестве примера можно привести взаимодействие ПО APC Honeywell (Profit Controller) с моделью процесса пиролиза Spyro фирмы Technip.

ПО многомерного управления Honeywell не может взаимодействовать с аналогичным ПО других производителей APC. Например, оптимизатор высокого уровня Honeywell Profit Optimizer может координировать и оптимизировать работу тех технологических установок, на которых установлено ПО APC Honeywell Profit Controller. Если же на какой-то технологической установке работает APC-система другого производителя, то Profit Optimizer не будет «видеть» эту установку до тех пор, пока на ней не будет сконфигурировано APC-приложение Profit Controller.

1.4.3.5. Развитость пользовательского интерфейса

Интерфейс APC-системы включает в себя операторский и инженерный интерфейсы. И тот, и другой предоставляют все необходимые возможности управления APC-системой, контроля и диагностики ее работы, обеспечивают быстрый и удобный доступ к ее функциям и настроечным параметрам.

Операторский интерфейс может быть реализован как на мнемосхемах РСУ, так и в табличном виде и, в любом случае, русифицирован. Он включает в себя только те функции управления, которые необходимы оператору.

Инженерный интерфейс включает в себя окна для визуализации контролируемых и управляющих переменных, задания структур целевых функций оптимизации и ввода их коэффициентов, для подстройки виртуальных анализаторов по лабораторным данным и т.п.

Предусмотрены различные пароли доступа к APC-системе для операторов и инженеров, что позволяет защитить данные APC и ТП от несанкционированного доступа.

–  –  –

Connoisseur [7] – многомерный прогнозирующий контроллер.

Основные возможности:

Адаптивное многовариантное управление. Мощные, онлайновые адаптивные средства обслуживания и разработки контроллера.

Многие процессы меняют свою динамику со временем, что приводит к уменьшению эффективности многовариантного контроллера. Приложения периодически или Connoisseur автоматически используют онлайновые адаптивные средства, позволяя постоянно увеличивать преимущества контроллера.

Сбор данных и анализ. Connoisseur выполняет ряд тестирований процесса на возмущающее воздействие, результаты которых дают динамически богатые данные с минимальными отклонениями от нормальной работы процесса. Статистические инструменты позволяют рассчитывать взаимную корреляцию и спектральную плотность мощности;

Динамическое моделирование процесса. Обеспечивает более жесткое управление ключевыми переменными процесса, которые основываются на динамической модели. Позволяя достигать более выгодной рабочей точки;

Наборы моделей и планирование усиления. Разрешает приложению прогнозирующее управление по модели для процессов, которые требуют несколько моделей. Connoisseur использует онлайновое планирование усиления и может переключиться автоматически между несколькими наборами моделей, не выключая контроллер;

Оптимизация процесса. Управляет ограничениями на переменные процесса, используя методы квадратичного программирования;

Линейный метод программирования, вместе с моделью и целевой функцией экономических показателей, позволяет определять оптимальную рабочую точку на основе максимума пропускной способность, минимального потребления энергии или баланса между этими или другими показателями производительности;

Открытость. Позволяет использовать DCS, PLC системы и базы данных всех крупных поставщиков. Совместим с последними промышленными стандартами передачи данных, такими как OPC.

SimSci-Esscor ROMeo [38] – система оптимизации в разомкнутом или замкнутом контуре на основе строгих моделей. Предназначена для решения задач нелинейной оптимизации непрерывных производственных процессов.

как на отдельных установках так и всего нефтеперерабатывающего завода в целом. Стандарт OPC-UA позволяет ROMeo устанавливать связь с большим количеством приложений компании Invensys, предназначенных для моделирования процесса с использования рабочих ресурсов, включая программное обеспечение DYNSIM, PRO/II и ArchestrA Workflow, а также любые решения сторонних производителей, использующих стандарт OPCПрограммное обеспечение SimSci-Esscor ROMeo позволяет UA.

нефтеперерабатывающим предприятиям совершенствовать процесс отбора сырой нефти, оценивать ее поставки и с высокой надежностью прогнозировать выработку и качество продукции предприятия, а также определять потенциал увеличения выработки продуктов с более высокой ценностью. В качестве интегрированного решения для онлайн и офлайн оптимизации в области нефтеперерабатывающей, нефтехимической и газовой промышленности программное обеспечение SimSci-Esscor ROMeo предоставляет мониторинг оборудования, оптимизацию инженерных сетей и материальный баланс в режиме открытого или закрытого контура.

Основные возможности:

Среда позволяет многочисленным пользователям совместно использовать единственную машину пользователя ROMeo, для создания модели, а также разработки приложений с независимыми рабочими областями;

XML отчеты дают гибкость пользователю в их конфигурировании.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 11 |
Похожие работы:

«Осколков Илья Михайлович СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛИЗАЦИИ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ (на примере предприятий машиностроения) Специальность 08.00.05 – Экономика и управление...»

«Руденко Александр Леонидович ОЦЕНКА ФАКТИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ, ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА И ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕРНИЗАЦИИ ЛОПАТОК НАПРАВЛЯЮЩЕГО АППАРАТА ГИДРОТУРБИНЫ Специальность: 01.02.06 Динамика, прочность машин, приборов и аппаратуры Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель д.т.н. Мишакин В.В. Нижний Новгород – 2015 ОГЛАВЛЕНИЕ...»

«ГРНТИ: 61.61.29 Лишевич Игорь Валерьевич СОЗДАНИЕ АНТИФРИКЦИОННЫХ ТЕПЛОСТОЙКИХ УГЛЕПЛАСТИКОВ ДЛЯ ВЫСОКОСКОРОСТНЫХ ПОДШИПНИКОВ НАСОСОВ И ПАРОВЫХ ТУРБИН Специальность: 05.16.09 – материаловедение (машиностроение) Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель д.т.н., профессор В.Е....»

«ТИМЕРБАЕВ Александр Сифхатович СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КОНСТРУКЦИИ И ОБОСНОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ЦЕНТРОБЕЖНОГО СЕПАРАТОРА ДЛЯ РАЗДЕЛЕНИЯ ВОДОНЕФТЯНЫХ ЭМУЛЬСИЙ 05.02.13 Машины, агрегаты и процессы (машиностроение) Диссертация на соискание ученой степени кандидата...»

«Осколков Илья Михайлович СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛИЗАЦИИ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ (на примере предприятий машиностроения) Специальность 08.00.05 – Экономика и управление...»

«Савельева Наталия Николаевна ПОДГОТОВКА БУДУЩИХ БАКАЛАВРОВ МАШИНОСТРОЕНИЯ К ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ 13.00.08 Теория и методика профессионального образования диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук Научный руководитель – доктор педагогических наук, профессор И.Ю. Соколова Томск 2014 Содержание Введение... 3 Глава 1. Теоретическое...»









 
2016 www.konf.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, диссертации, конференции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.