Система управления производством субстанций лекарственных препаратов с перенастраиваемой технологией

• Автор: Островский, Юрий Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 158 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.

Глава 1. Анализ существующих систем управления химикофармацевтических производств

1.1 Характеристика систем автоматизации в химикофармацевтической и микробиологической промышленности
1.2 Анализ существующих программных комплексов для синтеза гибридных систем управления.
1.3 Характеристика многоассортиментного производства субстанций лекарственных препаратов с перенастаиваемой технологией.
Глава 2. Разработка структуры и алгоритма функционирования системы управления производством субстанций лекарственных препаратов с перенастраиваемой технологией
2.1 Формулировка задач управления производством субстанций лекарственных препаратов с перенастраиваемой технологией

2.2 Технологический процесс синтеза Азидотимидина как объект управления

2.3 Структура программного комплекса интегрированной системы управления

2.4 Алгоритм функционирования системы управления производством субстанций лекарственных препаратов с перенастраиваемой технологией.
Глава 3. Разработка информационного, математического и программного обеспечения системы управления производством субстанций лекарственных препаратов с перенастраиваемой технологией.
3.1 Разработка информационного обеспечения.
3.2 Разработка математического обеспечения.
3.2.1 Изучение электропроводности стадии азидирования
3.2.2 Изучение кинетики стадии азидирования.
3.3 Разработка программного обеспечения.
Выводы.
Глава 4. Тестирование и внедрение системы управления.
Выводы
Список литерату


Поэтому повышение информативности управления является приоритетной задачей при проектировании систем управления фармацевтическими производствами. Одним из путей для ее решения является создание систем, позволяющих осуществлять прогнозирующий контроль (predictive control) технологическими процессами и производствами. Создание математических моделей для прогнозирования и управления, решение задач оценки показателей качества процесса и определения оптимальных технологических режимов является сегодня одним из динамично развивающихся направлений химической технологии [8, 9, ]. При этом для прогнозирования и оптимизации могут использоваться как линейные математические модели и алгоритмы [], так и нелинейные динамические модели [, ] и другие подходы, основанные, например, на применении технологии нейро-сетей []. Вообще, вопрос оптимизации управления периодическими процессами в фармацевтической промышленности приобрел особую важность именно в последние годы. В этих условиях любое преимущество, способное улучшить экономику производства, может существенно повлиять на успешность предприятия. Поэтому компании, занимающиеся выпуском лекарственных средств заинтересованы в развитии средств оптимизации управления производством, которые бы позволили повысить качество продукции, безопасность и экологичность процесса, т. Учитывая, проблему неполной наблюдаемости и управляемости, как правило сопровождающую производство современных АФИ, основное внимание уделяется обеспечению надлежащих технологических режимов в условиях недостаточности измерений. В последнее время предлагается несколько решений этой задачи, с использованием различных стратегий [, , ], большинство из которых основаны на принципе «черного ящика», системы с неопределенностями. В обзоре [] проанализировано большинство современных методик и предлагается новый подход, основанный на выявлении структуры соотношений измеряемых технологических переменных, ограничений и стоимости. Оптимизация проводится на базе синтезированной модели кинетики химических реакций. При этом особо подчеркивается, что применение данной стратегии возможно лишь благодаря появлению современных средств автоматизации и высокоточных измерительных приборов. Основная идея такого подхода состоит в компенсации неопределенностей, возникающих из-за неточностей математической модели процесса или неконтролируемых возмущений, с помощью современных аналитических приборов, способных оценивать показатели качества (хроматография, спектроскопия) непосредственно при ведении технологического процесса [, ]. Фактически, применение такого оборудования в производстве субстанций лекарственных препаратов позволяет расширить возможности лабораторного контроля и применять стандартные лабораторные методы контроля в масштабе промышленного производства. Н-метры и т. ВЖХ, ГЖХ) для управления в условиях недостаточной наблюдаемости. Для этого необходимо создавать такие программные комплексы или математические модели управления, которые бы предполагали возможность корректировки или обучения на базе накопленных измерений. С другой стороны, представляется чрезвычайно интересным разрабатывать новые подходы для оценки и прогнозирования ненаблюдаемых параметров в реальном времени с помощью лабораторных аналитических приборов. Производство субстанций лекарственных препаратов в промышленных (коммерческих) масштабах возможно только после проведения исследований по масштабированию и адаптации технологии синтеза. Чаще всего при этом рассматривают «ключевую» стадию, которая оказывает наибольшее влияние на показатели качества процесса: выход целевого продукта, его качество, параметры безопасности и соответствие экологическим ограничениям. При этом одной из важнейших задач является корректная обработка и анализ экспериментальных данных, что зачастую представляет серьезную проблему из-за большого объема данных, несовершенных методов обработки и не всегда очевидных подходов к интерпретации результатов. Современные тенденции проектирования систем управления предполагают развитие составных частей системы на ранних стадиях разработки технологии синтеза.