RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическое моделирование // Архив

Матем. моделирование, 2017, том 29, номер 4, страницы 30–44 (Mi mm3835)

Эта публикация цитируется в 16 статьях

Гибридный метод разработки математических моделей химико-технологической системы в условиях неопределенности

Б. Б. Оразбаевa, Е. А. Оспановa, К. Н. Оразбаеваb, Л. Т. Курмангазиеваc

a Евразийский национальный университет им. Л. Н. Гумилева
b Казахский университет экономики, финансов и международной торговли
c Атырауский государственный университет им. Х. Досмухамедова

Аннотация: Предлагается гибридный метод разработки структурированной cистемы (комплекса) математических моделей сложной химико-технологической системы (ХТС) нефтеперерабатывающего производства в условиях неопределенности на основе информации различного характера. По результатам исследований каждого элемента ХТС на основе собранной информации и критериев выбора строится модель элемента системы, затем с целью системного моделирования технологической системы в целом разработанные модели объединяются в единую систему. Разработанный метод успешно реализован при построении системы моделей основных агрегатов блока риформинга установки каталитического риформинга (ЛГ) Атырауского нефтеперерабатывающего завода (НПЗ). Проведено сравнение известных результатов и результатов моделирования на основе предложенного метода, а также экспериментальных данных установки ЛГ Атырауского НПЗ. Формализуется постановка нечеткой задачи оптимизации режимов работы ХТС на основе моделей и предлагается алгоритм ее решения. Создается структура компьютерной системы моделирования и оптимизации режимов ХТС нефтеперерабатывающего производства в условиях многокритериальности и нечеткости исходной информации.

Ключевые слова: математическое моделирование, химико-технологические системы (ХТС), блок риформинга, теория нечетких множеств, функция принадлежности.

Поступила в редакцию: 23.03.2016


 Англоязычная версия: Mathematical Models and Computer Simulations, 2018, 10:6, 748–758

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024