Информацонная система контроля качества продукции на установке каталитического риформинга бензина

• Автор: Рылов, Михаил Андреевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 356 с. : ил.

Введение
Глава I. Обзор современных систем усовершенствованного управления технологическими процессами (АРС)
1.1. Анализ уровня автоматизации технологических процессов российских промышленных предприятий
1.2. Понятие АРС 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
1.4.2.3. Наличие дополнительно поставляемых решений, расширяющих функции
системы
1.4.3. Honeywell
1.4.3.1. Полное наименование системы и ее модулей
1.4.3.2. Архитектура решения и описание реализованной функциональности
1.4.3.3. Наличие дополнительно поставляемых решений, расширяющих функции
системы
1.4.3.4. Наличие и возможности интеграции с решениями третьих сторон
1.4.3.5. Развитость пользовательского интерфейса
1.4.3.6. Состав серверного оборудования, необходимого для оптимальной работы .
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
1.5. Функциональность решений
1.6. Открытость и модульность АРС 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 АРС решений
1.10. Методологическая оснащенность
1.11. Лицензирование и стоимость АРС продуктов и услуг
1.12. Экономический эффект от внедрения
Глава 2. Разработка алгоритма прогнозирования показателей качества нефтепродуктов
2.1. Описание технологического процесса каталитического риформинга бензина
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
Глава 4. Разработка системы прогнозирования качества продукции на основе данных единого информационного пространства предприятия
4.1. Краткая характеристика объекта автоматизации
4.2. Проблемы взаимодействия уровней оперативного управления производством НПЗ
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

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 АРС-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 АРС-приложений с внешней моделью
Profit NLC - АРС-решение для существенно нелинейных объектов (таких как, например, процессы полимеризации - ПЭВД, ПЭНД, и т.п.)
Profit Мах - 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 АРС-приложений с возможностью создания пользовательских критериев качества