Моделирование, оптимизация и аппаратурно-технологическое оформление энергоресурсосберегающих установок синтеза азопигментов при наличии неопределенности

• Автор: Пешкова, Евгения Владимировна
• Шифр специальности: 05.17.08, 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Тамбов
• Количество страниц: 180 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ Стр.

ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ В ОБЛАСТИ ОПТИМИЗАЦИИ И АППАРАТУРНОТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОФОРМЛЕНИЯ ЭНЕРГОРЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩИХ ХТС

1.1 Исследование гибкости и оптимизация ХТП в условиях

неопределенности

1.2 Аппаратурнотехнологическое оформление непрерывных

процессов тонкого органического синтеза

1.3 Постановка задач диссертационной работы

2. НОВЫЕ ПОДХОДЫ К ОПТИМИЗАЦИИ ХТС В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

2.1 Методика компьютерного моделирования ХТС в условиях

интервальной неопределенности параметров ММ и технологических переменных

2.2 Постановка двухэтапных задач стохастической оптимизации ХТС с
мягкими и смешанными ограничениями
2.3 Разработка быстродействующих алгоритмов стохастической
оптимизации ХТС
2.4 Описание комплекса программ компьютерного моделирования и
стохастической оптимизации ХТП в условиях неопределнности
3 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕПРЕРЫВНЫХ ХТС ТОНКОГО ОРГАНИЧЕСКОГО СИНТЕЗА НА ПРИМЕРЕ ПРОИЗВОДСТВА АЗОПИГМЕТОВ
3.1 Разработка модифицированного математического описания кинетики
непрерывных процессов диазотирования и азосочетания в производстве азопигментов
3.2 Обоснование выбора типа прогрессивных конструкций энергоресурсосберегающих реакторных установок тонкого органического синтеза
3.3 Компьютерное моделирование непрерывного процесса диазотирования, осуществляемого в трубчатых реакторных установках с диффузорконфузорными устройствами турбулизации потока и циклического типа
3.4 Компьютерное моделирование непрерывного процесса азосочетания, осуществляемого в турбулентном трубчатом реакторе
4 ОПТИМИЗАЦИЯ И АППАРАТУРНОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОФОРМЛЕНИЕ ЭНЕРГ ОРЕСУ РСОСБЕРЕГАЮЩИХ РЕАКТОРНЫХ УСТАНОВОК СИНТЕЗА АЗОПИГМЕНТОВ
4.1 Оптимизация энергоресурсосберегающих реакторных установок
диазотирования в условиях неопределнности
4.2 Оптимизация турбулентных трубчатых реакторов азосочетания в
условиях неопределенности
4.3 Практические рекомендации по проектированию
энергоресурсосберегающих промышленных реакторных
установок синтеза азопигментов
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


ОУвеТ. Условие (1. ХТС. Формулировку условия гибкости (задающего ограничения задачи) определяют следующие факторы. Характер информации, содержащей неопределенность. Неопределенность может быть параметрической (известна форма математической модели, но неизвестны точные значения некоторых ее параметров) или модельной (имеется ряд альтернативных моделей, одна из которых соответствует действительности). При наличии управляющих переменных различаются два случая. В первом случае управляющие переменные могут изменяться на втором этапе, и говорят о двухэтапной постановке и двухэтапной задаче оптимизации. Во втором случае управляющие переменные остаются постоянными, и в этом случае говорят об одноэтапной постановке и одноэтапной задаче оптимизации. Тип ограничений: ограничения могут быть “жесткими” и “мягкими” (вероятностными). Жесткие ограничения не должны нарушаться ни при каких условиях. Мягкие ограничения должны выполняться с заданной вероятностью. Большинство реальных задач являются таковыми, что часть ограничений является - «жесткими», другая часть - «мягкими». ХТС называется гибкой, если на этапе функционирования выполняются все жёсткие и мягкие ограничения, т. Рассмотрим случаи, когда все ограничений являются жёсткими. Если на этапе эксплуатации процесса область неопределённых параметров та же, что и на этапе проектирования, задачу оптимального проектирования можно сформулировать как одноэтапную. При такой постановке задачи оптимизации предполагается, что поисковыми переменными являются либо только конструктивные d, либо режимные (управляющие) z, при условии, что они остаются неизменными на всём этапе функционирования процесса. Последняя задача может также возникнуть при оптимизации действующего процесса. С* = min M0{C(d, z, в)) (1. J, (1. С - целевая функция в задаче оптимизации. Me{C(d, z, в)}* X W, ¦ C(d, Z, в0)), (1. Для решения сформулированной задачи в [4] предлагается следующий алгоритм. Алгоритм 1. Шаг 1. Положим к- 0. Выбираем совокупность аппроксимационных точек 5, и начальную совокупность критических точек 5^. Шаг 2. Шаг 3. I = 1, т. Шаг 4. Если это множество пустое, то решение задачи получено. В противном случае перейдем к шагу 5. Шаг 5. Л(*). Положим V = V +1 и переходим к шагу 2. Таким образом, на у-ой итерации приходиться решать одну задачу (1. Характерной чертой алгоритма 1. В [4] предлагаются различные подходы к разрешению этой проблемы в различных частных случаях. Однако одноэтапные постановки встречаются редко и представляют меньший интерес, по сравнению с задачами, в которых можно выделить два этапа - проектирование процесса и его функционирование. Решение двухэтапных задач сложнее, чем решение одноэтапных. На этапе проектирования относительно неопределённых параметров в известно только, что они должны принадлежать области Г, в то же время на этапе функционирования они могут быть уточнены. Существенно различаются роли конструктивных с/ и технологических 2 переменных на двух этапах. Переменные б/, выбранные на этапе проектирования, естественно, остаются неизменными на всем этапе эксплуатации, в то время как технологические управляющие переменные г на этапе функционирования могут настраиваться в зависимости от того, какие значения принимают параметры 0. Фактически в данном случае решается задача выбора оптимальных коэффициентов запаса для конструктивных переменных, обеспечивающих выполнение ограничений при любых значениях параметров в, удовлетворяющих условию в еТ. Использовать одноэтапную стратегию невыгодно, поскольку мы неявно предполагаем, что один раз найденные на этапе проектирования режимные переменные г остаются затем неизменными независимо от того, какие фактические значения примут параметры 0. Это может привести к излишне большим коэффициентам запаса. Возможность подстройки параметров г на этапе функционирования дает возможность уменьшить коэффициент запаса при выполнении всех ограничений. V/ Е У, |*у(<ив) < О$J = 1,2,. Конструкция (Г} будет допустимой, если для любого 0 будут выполняться условия (1.