Логико-лингвистические модели, алгоритмы и комплексы программ прогнозирования выбросов крупнотоннажных химических производств

• Автор: Саяпин, Вячеслав Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.18, 03.00.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 150 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ

Список основных сокращений и условных обозначений

Введение

1. Современные методы и программные средства

анализа химических производств как компонентов техногенноприродных систем

1.1. Химическое производство как компонент техногенноприродной системы в условиях перехода к

устойчивому развитию

1.2. Современные методы математического моделирования

химикотехнологических систем

1.3. Возможность применения логиколингвистических

моделей для прогнозирования выбросов непрерывных химикотехнологических систем

1.4. Применение теории нечетких множеств для
отображения и , преобразования логиколингвистических моделей
1.5. Анализ инструментальных программных средств
моделирования химикотехнологических систем
1.6. Определение целей и постановка задач
диссертационной работы
2. Метод построения логиколингвистической модели
и комплексные алгоритмы прогнозирования выбросов химических производств
2.1. Диалоговоэволюционный алгоритм построения
логикоинформационной модели структуры сложной химикотехнологической системы
2.2. Метод построения логиколингвистической модели
химикотехнологической системы в условиях неопределенности
2.3. Комплексные алгоритмы прогнозирования выбросов на
основе теории нечетких множеств
2.4. Выводы по второй главе
3. Разработка автоматизированной информационной
системы прогнозирования выбросов
крупнотоннажных химических производств
3.1. Язык объектноориентированного программирования
, система управления базами данных x и среда визуального программирования i как инструментальные средства создания прикладной автоматизированной информационной системы прогнозирования выбросов
3.2. Структурные модели автоматизированных
информационных систем в формате i
3.3. Структурная модель проектируемой
автоматизированной информационной системы 1
3.4. Архитектура и режимы функционирования
автоматизированной информационной системы 1
4. Применение автоматизированной информационной
системы I для прогнозирования выбросов крупнотоннажного производства слабой азотной кислоты 5А Новомосковской акционерной компании Азот
4.1. Анализ крупнотоннажного производства слабой
азотной кислоты 5А как сложной химикотехнологической системы
4.2. Разработка логикоинформационной модели структуры
сложной химикотехнологической системы
4.3. Разработка логиколингвистической модели сложной
химикотехнологической системы
4.4. Автоматизированное прогнозирование выбросов
крупнотоннажного производства слабой азотной кислоты 5 А и экспериментальная проверка
достоверности прогноза
4.5. Выводы по четвертой главе
Основные результаты исследований
Литература


Обычно в литературе подобные системы называются системами мониторинга антропогенных изменений ОПС или системами экологического мониторинга. ОПС. Данные, характеризующие состояние природной среды, полученные в результате наблюдений или прогноза, оцениваются в зависимости от того, в какой области деятельности они используются с помощью специально выбранных или выработанных критериев. Оценка подразумевает, с одной стороны, определение ущерба от воздействия, с другой выбор оптимальных условий для человеческой деятельности, определение существующих экологических резервов. Следует отметить, что применение такого рода оценок подразумевает знание допустимых нагрузок на окружающую природную среду. Информационная система мониторинга антропогенных изменений ОПС является составной частью системы управления состоянием ТПС рис. ОПС и тенденциях его изменения должна быть положена в основу разработки мер по охране природы и учитываться при планировании развития экономики. Результаты оценки существующего и прогнозируемого состояния ТПС в свою очередь дают возможность уточнить требования к производственной подсистеме, что и является научным обоснованием мониторинга, его состава, структуры и методов наблюдений и оценки. Следует отметить, что блоки Наблюдение и Прогноз состояния тесно связаны между собой, так как прогноз состояния ОПС возможен лишь при наличии репрезентативной информации о фактическом состоянии ТПС. Построение прогноза подразумевает знание закономерностей изменений состояния ОПС и состояния производственной подсистемы в частности, структура и режим функционирования химического производства, а также возможность численного расчета прог ноза. Таким образом, неотъемлемой частью блока Прогноз состояния системы экологического мониторинга рис. Прогноз состояния источников загрязнения которая, по сути, является подсистемой технологического мониторинга химического производства. На основании вышеизложенного можно установить задачу подсистемы технологического мониторинга химического производства в рамках системы мониторинга антропогенных изменений ОПС. Требуется при известной структуре химического производства и технологическом режиме его функционирования разработать достаточно точный прогноз объема поступающих в ОПС отходов. Рис. Место подсистемы технологического мониторинга химического производства в общей схеме системы мониторинга антропогенных изменений ОПС При постоянной структуре химического производства и отсутствии чрезвычайных ситуаций, состояние источников загрязнения, т. Таким образом, становится очевидной возможность определения численной, аналитической или логической функциональной зависимости состояния источников загрязнения от технологического режима, и следовательно, применение методов математического и компьютерного моделирования для решения поставленной задачи. Широкое использование методов математического и компьютерного моделирования в современной науке связано с возможностью перебора большого числа сценариев на современных ЭВМ. Однако, следует отметить, что далеко не всегда использование моделей оказывается плодотворным. При этом недостающие для однозначных прогнозов корреляционные связи постулируются без эмпирической проверки их точности для такой проверки, как правило, просто отсутствует научная информация. Может быть много несовместимых моделей, предназначенных для ответа на один и тот же вопрос, при этом точность моделей часто бывает неизвестна. Неопределенность постулируемых корреляционных связей иногда приводит к нулевому уровню достоверности математической модели. Математические модели могут иметь конструктивное значение только при описании достаточно понятных объектов и процессов, при их повторяемости, регулярности и скольконибудь определенных количественных характеристиках 4,9,,. Таким образом, задача построения системы технологического мониторинга в виде компьютерной имитационной модели на основе некоторого математического аппарата может оказаться трудноразрешимой. Любой реальный вклад должен быть
оценен как чрезвычайно важный, учитывая беспрецедентную значимость проблемы 1,3,6,8.