Разработка основ создания высокотехнологичных систем синтеза и оптимального управления периодическими XTC для производства смазочно-охла
Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Января 2014 в 12:46, автореферат
Описание работы
Актуальность разработки основ создания высокотехнологичных систем синтеза и оптимального управления периодическими ХТС для производства смазочно-охлаждающих жидкостей связана с тем, что эффективные СОЖ являются необходимым продуктом практически для всех металлообрабатывающих отраслей машиностроения, в которых СОЖ - неотъемлемый элемент технологического процесса. С ростом промышленного производства в России развиваются перспективные отрасли тяжелой промышленности, а также автомобильная промышленность (в том числе и с иностранным участием).
Файлы: 1 файл
На правах рукописи
МИТРИЧЕВ СЕРГЕЙ ИГОРЕВИЧ
РАЗРАБОТКА ОСНОВ СОЗДАНИЯ
ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ СИСТЕМ
СИНТЕЗА И ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ
ПЕРИОДИЧЕСКИМИ ХТС ДЛЯ
ПРОИЗВОДСТВА СМАЗОЧНО-
ОХЛАЖДАЮЩИХ ЖИДКОСТЕЙ
05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации
(химическая технология, нефтехимия и биотехнология)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва 2007
Работа выполнена на кафедре кибернетики химико-технологических процессов
Российского Химико-Технологического Университета им. Д.И.Менделеева
Научный руководитель
доктор технических наук, профессор
Чулок Александр Ильич
Официальные оппоненты
доктор технических наук,
профессор кафедры КХТП РХТУ им.
Д.И.Менделеева
Дорохов Игорь Николаевич
кандидат технических наук,
доцент кафедры информатики
Таганрогского тех-
нологического института Южного Федерального
Университета
Котеленко Сергей Анатольевич
Ведущее предприятие
Московский Государственный Университет Ин-
женерной Экологии
Защита состоится «08» ноября 2007 г. в 11:00 часов в конференц-зале на заседании
диссертационного совета Д212.204.03 при Российском Химико-Технологическом
Университете им. Д.И.Менделеева по адресу: 125047, Москва, Миусская пл., д.9.
С диссертацией можно ознакомиться в Информационно-библиотечном центре
РХТУ им. Д.И. Менделеева.
Автореферат диссертации разослан «27» сентября 2007 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Д212.204.03
Женса А.В.
1
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность разработки основ создания высокотехнологичных систем
синтеза и оптимального управления периодическими ХТС для производства сма-
зочно-охлаждающих жидкостей связана с тем, что эффективные СОЖ являются
необходимым продуктом практически для всех металлообрабатывающих отраслей
машиностроения, в которых СОЖ - неотъемлемый элемент технологического про-
цесса. С ростом промышленного производства в России развиваются перспектив-
ные отрасли тяжелой промышленности, а также автомобильная промышленность
(в том числе и с иностранным участием). В этих условиях повышенные требования
предъявляются к используемым компонентам, среди которых смазочно-
охлаждающие жидкости и технологические среды играют одну из основных ролей.
Одной из актуальнейших проблем технологии производства СОЖ, является задача
обеспечения защиты продукта от биоповреждений – необратимых изменений пока-
зателей сред под воздействием микроорганизмов, – что означает улучшение эко-
номических и экологических показателей продукта. При возникновении биоповре-
ждений увеличивается удельное потребление СОЖ для обеспечения тех же усло-
вий работы станков и оборудования, и как следствие увеличение частоты и объе-
мов сбрасываемых загрязненных стоков.
Целью данной работы является разработка необходимого математическо-
го и алгоритмического аппарата, создание компьютерной информационной систе-
мы моделирования периодических производственных систем и оптимизации
управления производством СОЖ, учитывающей все присущие производству СОЖ
ограничения и специфику процесса, а также проведение сравнительного анализа
практического применения разработанных методов и алгоритмов для производства
конкретных марок СОЖ, в том числе:
1. Разработка и адаптация математического аппарата для создания эффективной
автоматизированной системы синтеза и управления периодической ХТС произ-
водства СОЖ на основе системного анализа данного типа ХТС.
2. Разработка алгоритмического аппарата и компьютерной системы (набора ком-
пьютерных программ), осуществляющей синтез периодической ХТС и осущест-
вляющей динамическое управление ХТС путем автоматического составления
расписаний (календарных графиков) с использованием актуальных критериев
2
оптимизации. Разрабатываемая система должна обладать следующими призна-
ками:
1) Подсистемы составления расписаний должны генерировать оптималь-
ные расписания для любых типов технологических регламентов в пре-
делах рассматриваемого типа производства, т.е. производства смазочно-
охлаждающих жидкостей.
2) Создаваемые расписания работы периодической ХТС производства
СОЖ должны обладать высокой надежностью и помехоустойчивостью.
3) Система должна поддерживать реализовывать динамический режим ра-
боты для реализации стратегии реактивного управления периодической
ХТС.
Научная новизна заключается в том, что в работе обобщены современные
методы и осуществлена разработка новых математических и алгоритмических ос-
нов создания высокотехнологичных систем синтеза и оптимального управления
периодическими ХТС для производства СОЖ путем системного анализа структуры
данного производства, разработки математических моделей и алгоритмов с их реа-
лизацией на ЭВМ, а также методики синтеза аппаратурного оформления и объем-
но-календарного планирования периодического производства с применением ме-
тодов дискретной математики.
Практическая ценность данной работы состоит в создании необходимого
алгоритмического и информационного аппарата для осуществления оптимального
синтеза ХТС и управления производством СОЖ с учетом современных требований
к гибкости и надежности производства, с учетом применения нового типа биоцид-
ных присадок, увеличивающих экономические и экологические показатели про-
дукции. Предлагаемый подход дает возможность реализации новых схем работы
производства СОЖ «от заказа» в динамическом режиме, при этом поддерживая
реализацию новейших разработок в области рецептур и присадок при производстве
смазочно-охлаждающих жидкостей.
Апробация работы была осуществлена в рамках научных конференций
МКХТ-2001 (Москва) и CHISA-2002 (Прага, Чехия), а также проведена промыш-
ленная апробация и получен акт принятия в опытную промышленную эксплуата-
цию разработанных в рамках данной работы математических моделей, алгоритмов
и программных модулей от международной компании «Иперион Системс Инжини-
ринг», работающей с сфере промышленной автоматизации.
3
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.
Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения,
трех глав, заключения и списка использованной литературы из 110 наименований,
содержит 21 рисунок и 5 таблиц. Общий объем работы составляет 152 страницы
печатного текста.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении показана актуальность темы диссертации, дан обзор содержа-
ния работы и сформулированы цели и задачи исследования.
В первой главе дан анализ опубликованных в литературе исследований и
существующих систем в области моделирования периодических многопродукто-
вых химико-технологических систем, и, в частности, в области моделирования
производства СОЖ, масел и смазок.
В настоящее время применяют три группы водосмешиваемых СОЖ: эмуль-
сионные (на базе 60-80% эмульсий нефтяных масел), полусинтетические (содер-
жащие от 5 до 50% нефтяного масла) и не содержащие в своей основе нефтяных
масел синтетические СОЖ. В качестве дисперсной фазы также используются инги-
биторы коррозии, биоциды и присадки, улучшающие эксплуатационные характе-
ристики продукта.
Технология производства СОЖ характеризуется процессами периодическо-
го типа, малотоннажностью, большой номенклатурой сырья и материалов, посто-
янным обновлением ассортимента. Признаками подотрасли СОЖ в нефтехимиче-
ской промышленности являются однородность продукции, однотипность техноло-
гических процессов и оборудования. Производство СОЖ осуществляется в основ-
ном на нефтеперерабатывающих заводах, нефтемаслозаводах, оснащенных уста-
новками, на которых кроме СОЖ часто изготовляют и другие продукты - различ-
ные масла, пластичные смазки, присадки и т.п.
Основными методами синтеза аппаратурного оформления периодической
ХТС в настоящее время являются целочисленно-стохастические методы, а также
методы дискретной математики. Особенностью постановки задачи синтеза аппара-
турного оформления периодической ХТС является большое количество начальных
условий и ограничений (различные рецептуры выпуска продуктов и присадок, не-
обходимость одновременного выпуска множества марок СОЖ) при высоком коли-
честве переменных (многостадийные процессы, различные типы аппаратов), что
4
приводит к необходимости применять методы дискретной математики для решения
задач большой размерности. При решении задачи объемно-календарного планиро-
вания обычно применяются методы смешанного целочисленного линейного про-
граммирования, стохастического поиска с возвратом, а также классического ли-
нейного программирования. Особенностью подхода в настоящее время является
комплексное рассмотрение задачи планирования вкупе с логистической цепочкой
поставок и распределения, т.е. увязка внутризаводских, корпоративных и экономи-
ческих потоков в рамках единой задачи оптимизации. Немаловажную роль играет и
широко применяемый в настоящее время динамический подход к составлению
расписаний. Он основан на управлении временами упреждения/запаздывания и до-
бавлением буферных зон для снижения риска возникновения задержек с использо-
ванием методов математической статистики.
Таким образом, научные исследования в области объемно-календарного
планирования производства претерпевают смену парадигмы с классического под-
хода линеаризации и поиска оптимальных решений методами линейного програм-
мирования к современным методам дискретной математики и стохастическим ме-
тодам.
Рассмотрены промышленные программные реализаций вышеперечислен-
ных алгоритмов, причем отмечем рост сложности решений и возрастание роли
компьютерного моделирования при принятии решений о формировании ассорти-
мента и модернизации производства. Основными лидерами в разработке компью-
терных программ являются американские компании, создающие программные
комплексы на базе опубликованных алгоритмических разработок.
Во второй главе осуществлено построение общей математической модели
рассматриваемых процессов и формулировка задачи оптимизации на основании
методов системного анализа химико-технологической системы производства СОЖ.
Исходя из общей формулировки задачи оптимизации периодических про-
цессов данной В.В. Кафаровым на основе методов системного анализа произведена
декомпозиция ХТС и построена ее иерархическая структура, отражающая внутрен-
ние взаимосвязи «процесс-аппарат-рецептура-расписание» во временном разрезе.
Построена математическая модель выбора аппаратурного оформления при
синтезе многоассортиментной ХТС по известным рецептурам производства каждо-
го продукта. В модели учитывается тот факт, что структура материальных потоков
ХТС при выпуске продуктов может быть разветвленной, может осуществляться
5
параллельная обработка; технологический цикл основных аппаратов стадий ХТС
состоит из операций загрузки, физико-химических превращений, выгрузки, очист-
ки; длительность любой операции является либо константой, либо известной
функцией количества перерабатываемой массы.
Технологический регламент в общем случае может быть определен исходя
из математической модели аппаратурного оформления ХТС:
(
)
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎨
⎧
∑ ≤
=
≤
<
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎨
⎧
∈
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧
∈
∈
−
⋅
⋅
∈
∈
⋅
∈
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧
∪
∈
∈
⋅
∈
∈
⋅
=
=
=
∈
+
=
=
∈
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧
−
=
>
−
⋅
=
=
+
I
i
i
i
i
ijk
i
ij
i
ij
ij
ij
ij
ijk
be
ijk
ij
ij
ij
ijk
i
i
ij
i
i
ij
ij
ijk
be
ijk
ij
ij
ij
ijkl
ijk
ij
i
ijkl
ijkl
ijkl
l
ijk
i
ij
L
K
ij
ij
ij
ij
ij
L
ij
ij
ij
Tp
T
I
i
Q
w
Of
l
Jb
j
c
Js
j
h
h
u
o
Oe
l
A
Od
l
Lu
u
u
Oc
l
Jf
Jb
j
o
Jf
Js
j
u
o
Ob
l
A
Oa
l
Ll
u
l
do
L
l
K
k
J
j
do
tos
tof
tos
J
j
tos
tof
p
n
n
tos
tof
K
t
ij
K
ij
ij
ij
1
1
,
11
,
,
11
1
,1
,
0
,
,
,
1
,
lg
,
/
,
,
/
,
,
lg
,
/
,1
,
,1
,
,
,
иначе
,
0
,1
если
,
)
(
,
1
τ
τ
τ
τ
τ
τ
,
(1)
где:
t
ij
– продолжительность цикла работы аппаратов стадии j ХТС при выпуске i-го
продукта;
tos
ijkl
- моменты начала l-й операции k-го цикла работы аппаратов стадии j ХТС при
выпуске i-го продукта;
tof
ijkl
- моменты окончания l-й операции k-го цикла работы аппаратов стадии j ХТС
при выпуске i-го продукта;
do
ijkl
- продолжительность l-й операции k-го цикла переработки партии i-го продук-
та на стадии j;
T
i
=
⎪
⎭
⎪
⎬
⎫
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧
∑
=
=
i
y
i
ye
i
E
e
pp
i
Y
y
t
1
,
,1
max
+ (wc
i
– 1)·Tc
i
I
i
,1
, =
- продолжительность выпуска партии i-го
продукта;
wc
i
= Q
i
/bc
i
·w
i
– число циклов выпуска i-го продукта;
}
{
min
1
ij
J
j
i
r
bc
i
∈
=
– число партий i-го продукта, выпускаемых за цикл;
6
}
{
max
ij
J
j
i
t
Tc
i
∈
=
– межцикловый период выпуска i-го продукта;
i
i
ij
ij
J
j
bc
r
K
∈
⋅
=
,
– число циклов работы аппаратов стадии j за цикл выпуска
i-го продукта;
)
(
]
)
1(
[
ij
ij
ij
ij
ij
ij
r
n
n
p
p
u
⋅
⋅
−
+
=
– доля партии (или число партий) i-го про-
дукта, перерабатываемая в одном основном аппарате стадии j ХТС;
τo
ij
– длительность физико-химических превращений на стадии j при выпуске i-го
продукта;
v
ij
, m
ij
, g
ij
– материальные индексы стадии j ХТС при выпуске i-го продукта: объем-
ный (м
3
/т), массовый (кг/т) и основной;
h
ij
– доля основных операций от общего времени занятости аппаратов стадии j
∈
Js
i
переработкой партии i-го продукта;
X
j
– определяющий геометрический размер основных аппаратов стадии j;
a
ij
– удельная производительность аппарата стадии j
∈
Js
i
при переработке партии i-
го продукта;
τl
ij
, τu
ij
, τc
ij
- длительности загрузки, выгрузки и очистки после производства пар-
тии i-го продукта для аппаратов стадии j;
В качестве критерия оптимизации задачи АО стадии ХТС обычно исполь-
зуют сумму амортизационных отчислений от стоимости ее оборудования за период
Tp:
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
⋅
+
⋅
⋅
⋅
=
∑
=
j
Fv
f
jf
jf
jf
j
j
j
j
Xv
tav
sv
Nv
X
ta
s
N
Ty
Tp
Ek
Zk
1
)
,
(
)
,
(
(2)
где Ek – нормативный коэффициент окупаемости для оборудования (0.15);
Ty – годовой эффективный фонд рабочего времени ХТС; s(ta
j
,X
j
), sv(tav
jf
,Xv
jf
) – за-
висимости стоимости аппаратов от их типов и определяющих размеров.
Для оптимизации управления ХТС периодического типа построена объем-
но-календарная модель производства СОЖ, использующая те же допущения, что и
предыдущая модель, но принимающая в качестве исходных данных фиксирован-
ный набор аппаратов, т.е. исходящая из имеющегося аппаратурного оформления,
что делает возможной ее применение к существующим производствам. Построен-
ная математическая объемно-календарная модель выглядит следующим образом:
7
,
(3)
где:
Р = {P
1
, P
2
, …, P
n
} - множество типов СОЖ, выпускающихся на данной пе-
риодической ХТС; А = {A
1
, A
2
, ..., А
m
} - множество аппаратов периодической ХТС;
σ
i
= {o
i
j1
, … , o
i
jk
}, k
≤
m - последовательность обработки СОЖ, т.е. последователь-
ность аппаратов, через которые СОЖ типа i проходит при обработке (технологиче-
ский регламент); t
i,j
– матрица времени обработки СОЖ, i – вид продукта или полу-
продукта, j - номер аппарата, i = 1…n, j = 1…m; T
н
ij
, Т
к
ij
- моменты соответственно
начала и окончания обработки i-го полупродукта на j-м аппарате, i = 1…n, j =
1…m;
θ
j
i1i2
– время переналадки для j-го аппарата с обработки полупродукта
(СОЖ) i1 на выпуск полупродукта i2 (i1 =1... n, i2 = 1... n, j = 1... m), включающее в
себя операции выгрузки, очистки и загрузки следующего полупродукта;
θ
0
i
- время
начальной наладки на выпуск СОЖ типа i; D
i
- директивные сроки выпуска про-
дуктов; d
i
- времена задержки поставки продуктов; S – последовательность выпуска
СОЖ в данной периодической ХТС (производственное расписание).
Проанализированы возможные методы решения созданных математических
моделей с использованием современной алгоритмической базы. В связи с ярко вы-
раженным дискретным характером и с очень большой размерностью получивших-
ся моделей сделан вывод о нецелесообразности применения традиционно исполь-
зуемых методов линейного программирования. Для решения объемно-календарной
модели периодической ХТС производства СОЖ предложено использование мето-
дов стохастического поиска и поиска на графе состояний с использованием мето-
дов дискретной математики. Для реализации актуальной в настоящий момент стра-
тегии динамического (реактивного) составления производственных расписаний
8
проанализирована применимость динамического подхода к созданной математиче-
ской модели и сделан вывод о применимости данного подхода.
Для решения поставленных задач предлагается методика, состоящая в ис-
пользовании особого критерия эффективности расписания в виде коэффициента
почасового вклада прибыли и постоянных издержек (почасовой прибыли) - ПВ.
Коэффициент почасового вклада прибыли и постоянных издержек i-го продукта,
может быть выражен так:
i
i
i
i
t
И
Ц
ПВ
−
=
(1)
где Ц
i
– цена i-го продукта; И
i
– общие переменные издержки производства
(без учета постоянных издержек); t
i
(часы) - время производства i-го продукта. Для
n партий:
'
,...,
...
'
,...
'
'
'
...
i
i
t
t
ПВ
t
ПВ
ПВ
i
i
i
i
i
i
i
i
∀
+
+
=
(2)
Рассмотрим целевую функцию максимальной прибыли как стоимостную
функцию, которая включает коэффициент почасовой прибыли - ПВ
i
продуктов
i=1... i’ и, следовательно время перекрывания T
ii’
продуктов i, i’. Выражение (3) оп-
ределяет максимизируемую целевую функцию:
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⋅
−
⋅
⋅
∑ ∑
=
=
h
Ф
x
t
ПВ
ik
i
П
М
k
N
i
i
.
.
1
0
max
(3)
при ограничениях максимальных партий (М.П.) и горизонта времени:
N
i
П
М
x
mxlot
k
ik
,
,0
.
.
1
K
=
≤
∑
=
,
.
.
,
,1
1
0
П
М
k
x
N
i
ik
K
=
=
∑
=
,
h
x
x
TO
x
t
П
М
k
N
i
N
i
k
i
ik
ii
ik
П
М
k
N
i
i
≤
⋅
⋅
−
⋅
∑ ∑∑
∑∑
−
=
=
=
+
=
=
1
.
.
1
0
0
'
1
,'
'
.
.
1
0
(4)
где М.П. - максимальное число партий продукта, и T
ii’
является временем
перекрывания, в ч, когда партия i’-го продукта производится после партии i-го
продукта.
С учетом штрафов за преждевременное выполнение/запаздывание (PE, PT),
которые при умножении на время преждевременного выполнения/запаздывания
9
(TE, TT), дают нам отрицательный эффект в денежном выражении от невыполне-
ния назначенных сроков, уелевая функция выглядит следующим образом
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⋅
⋅
−
⋅
⋅
−⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
⋅
+
⋅
−
⋅
⋅
⋅
∑∑
∑∑
∑
∑∑
= =
= =
=
= =
N
k
N
i
ik
i
k
N
k
N
i
ik
i
k
N
i
iN
i
N
ik
i
N
k
N
i
i
x
PT
TT
x
PE
TE
x
t
TI
CF
x
t
HPR
1 1
1 1
1
1 1
max
(5)
при ограничениях:
i
x
N
k
ik
∀
=
∑
=
1
1
и
k
x
I
i
ik
∀
=
∑
=
1
1
(6)
где N - число партий i-го продукта в последовательности k позиций, и I -
общее количество рассматриваемых продуктов.
В третьей главе осуществлено построение алгоритмов расчета математи-
ческих моделей и их оптимизации с целью их последующей реализации на ЭВМ на
языке программирования высокого уровня Паскаль.
Алгоритм решения задачи выбора аппаратурного оформления, разработан
на основе дискретного метода оптимизации – метода направленного градиентного
поиска в пространстве решений, и включает в себя следующие стадии: выбор на-
чальной точки (реализуемого аппаратурного оформления), вычисления значений
частных производных в точке, вычисления длины шага (в пределах ограничений) и
следующей точки, повторение процедуры. Причем в случае невозможности нахож-
дения алгоритмом решения на очередном шаге есть возможность вручную скор-
ректировать ограничения (например разбить партию на 2 подпартии). Таким обра-
зом поиск оптимального аппаратурного оформления ведется в полуавтоматическом
режиме (в режиме диалога инженера с ЭВМ).
Алгоритм составления оптимальных объемно-календарных планов при
фиксированном аппаратурном оформлении был разработан на основе известного
метода ветвей и границ, в который были внесены специфические модификации.
Искомой величиной алгоритма является оптимальное производственное расписа-
ние периодическая ХТС, построенное с учетом технологических регламентов про-
изводства различных СОЖ и с использованием критерия оптимальности - функции
почасового вклада прибыли и издержек.
Производственное расписание однозначно характеризуется определенным в
содержательной постановке рассматриваемой подзадачи набором «производствен-
ных событий», таких как: переналадка аппарата между выпусками продуктов, на-
10
чало и окончание производства продуктов на конкретном аппарате. Поэтому в ка-
честве дерева вариантов решений принято т.н. «дерево технологических событий».
Вершинами дерева технологических событий являются технологические события,
характеризующиеся временем их возникновения, видом события и определенным
набором возможных сценариев дальнейшего функционирования ХТС в зависимо-
сти от вида события.
Да
S := {0}, НГ := 0,
ВГ := ? , k := 1
i := 1
Ф
k
i
:= f(S(x
k
i
))
x
k
i
- висячая
Нет
Нет
Да
Opt
k
:= min (Ф
k
i
)
Opt
k
< ВГ
x
k
i
– активная
i = N ?
i := i+1
Отсечение x
k
i
k = k
max
Нет
Начало
Да
НГ < ВГ
Нет
Да
k := k+1
k:=k–1
Да
НГ := Ф
k = 0
Стоп
Да
Нет
ВГ=НГ,
S* = S
Нет
Рисунок 1 – Блок-схема метода ветвей и границ для оптимального объемно-
календарного планирования
Решением, т.е. оптимальным расписанием работы периодической ХТС бу-
дет являться найденная ветвь дерева технологических событий, представляющая из
себя последовательность технологических событий, следующих одно за другим и
11
приводящих к прохождению всеми СОЖ всех технологических маршрутов, пред-
писанных технологическим регламентом.
С целю повышения надежности расписаний, получаемых по вышеприве-
денному алгоритму были разработан вариативный алгоритм повышения надежно-
сти объемно-календарных планов. Этот алгоритм выполняет динамический сдвиг
времен начала и окончания обработки партии СОЖ для еще не выполненных тех-
нологических заданий, чтобы вставить адекватные текущей технологической си-
туации буферные промежутки времени.
Присвоить n значение равное количеству уже обработанных
продуктов плюс единица.
Если n
≤
N, то увеличить значение n на единицу и перейти на
шаг 2, иначе закончить работу алгоритма.
Для n-го продукта вычислить минимально возможное время
окончания обработки для каждой задачи.
Вычислить минимальное время сдвига (S) между продуктами
(n-1) и n. Пометить задачу, лимитирующую S, в качестве
«узкого места» (BN
n
) для данного продукта (n).
Изменить расписание для n-ного продукта путем сдвига на
значение S.
Проверить текущее состояние n-ного продукта в
соответствии со следующим правилом: Если продукт n еще
не обработан, перейти на шаг 7, иначе перейти на шаг 8.
Для всех задач, предшествующих BN
n
, у которых на время
ожидания нет ограничения, произвести сдвиг расписания для
n-ного продукта вперед на значение, равное вариации.
Для всех продуктов i, предшествующих n-ному продукту в
последовательности выпуска, вычислить максимально
возможное время окончания обработки для каждой задачи.
Рисунок 2 – Блок-схема вариативного алгоритма модификации расписаний для
повышения их помехоустойчивости
На основе вышеприведенных алгоритмов была разработана архитектура
компьютерной интегрированной системы синтеза оптимальных ХТС производства
СОЖ (далее КИС-СОЖ). Выбрана трехзвенная архитектура на основе сервера при-
ложений, сервера баз данных и многопользовательского интерфейса на основе
«тонких клиентов». Расчетное ядро использует необходимее регламентные данные
и данные по аппаратурному оформлению, хранимые в базе данных на выделенном
12
сервере. В некоторых случаях сервер баз данных и сервер приложений могут быть
совмещены. Программная реализация системы КИС-СОЖ произведена на языке
высокого уровня Object Pascal в среде Delphi 7.0. В качестве СУБД выбрано ПО
Interbase версии 7.0.
В качестве первого сравнительного примера применения разработанных ал-
горитмов и методик было проанализировано действующее производство СОЖ типа
«Аквол» и «Укринол» по двухстадийной схеме. За основу для сравнения был взят
обычный регламент, составленный вручную по принципу последовательного про-
изводства СОЖ «Аквол» четырех марок.
Таблица 1 ― Сравнение результатов расчета начального расписания для стан-
дартной двухстадийной схемы производства СОЖ «Аквол» и «Укринол»
Метод расчета
Время счета
на ЭВМ, сек
Длина цик-
ла, часы
Показатель
ПВ
i
на тонну
прод.,
руб/час
Макс. вре-
мя вариа-
ции, час
Ручной расчет (принцип
FIFO)
-
184
369,23
14,72
Первоначальное расписание
(модифицированный МВГ)
0.3
177
391,53
14,72
Помехоустойчивое расписа-
ние (вариативный алгоритм)
без учета штрафов
(PE=PT=0)
0.1
182,12
380,52
6,04
Помехоустойчивое расписа-
ние (вариативный алгоритм)
с учетом штрафов (PE>0,
PT>0)
0.1
182,12
397,63
6,04
На системе КИС-СОЖ был проведен расчет технологического расписания с
использованием разработанных нами алгоритмов составления календарных планов
и повышения надежности расписаний. Проанализировав полученные результаты,
мы видим, что оптимизация производственного расписания по разработанному ал-
горитму приводит к уменьшению времени производственного цикла и к весомому
увеличению почасовой прибыли производства (на 5-7% по сравнению с ручным
методом). С другой стороны, повышение надежности процесса ухудшает времен-
ные показатели расписания, но из-за наличия штрафов за преждевременное выпол-
13
нение/запаздывание и ненулевой вероятности возникновения нештатных ситуаций
почасовая прибыль становится еще больше.
Для разработки совмещенной технологической схемы осуществлен анализ
дополнительных технологических операций синтеза полимерных присадок, кото-
рые должны осуществляться наряду с основными стадиями существующего произ-
водства СОЖ Мирол, Аквол-11 и Москвинол. В системе КИС-СОЖ осуществлен
синтез оптимальной схемы и получено оптимальное расписание производства
СОЖ трех марок, а также одновременное производство присадок к ним, повы-
шающих биостабильность, а значит продлевающих срок службы СОЖ.
П риготовление
раствора
NaNO 2
См еш ение с
ТЭ А и КЖ Т в
реакторе с
меш алкой
См еш ение с
неонолом/
синтанолом и
м инерльны м
маслом в
реакторе
Разбавление
водой и
эм ульгирова-
ние щелочью
Плавка
малеинового
ангидрида в
плавильнике
П редваритель
ны й нагрев
неонола в
реакторе
Смеш ение
неонола и
расплава
малеинового
ангидрида
См еш ение с
ТЭ А в
реакторе с
меш алкой
См еш ение и
реакция с
эф ирам и
фосф орной
кислоты , ДАФ ,
ТЭ А в
реакторе с
меш алкой
Получение
гидрохлорал-
лиламина в
реакторе с
меш алкой
Упаривание
раствора
Сополим ериза
ция в реакторе
с меш алкой
при
охлаждении
Ом ы ление в
реакторе с
меш алкой
Э кстракция
метанолом с
упариванием
П1
См еш ение основы
с биоцидной
присадкой
Товарны й
СО Ж
Реакция с
сорбиновой к-
той в реакторе
с меш алкой
Очистка в
мем бранном
фильтре
П2
Аквабор
Ф ильтрация,
фасовка
Для СО Ж типа Аквол, М ирол
Для СО Ж типа Москвинол
Синтез присадок
Закупки присадок
П олупродукты
Рисунок 3 – Рецептуры производства экологически безопасных видов СОЖ
с совмещением оборудования.
14
Совмещение оборудования в полученной схеме осуществляется за счет
совпадающих операций при производстве основы синтетических и полусинтетиче-
ских СОЖ, а также за счет достаточно продолжительных операций подготовки сы-
рья (щелочи, синтанола, ТЭА). Дополнительное совмещение и гибкость удалось
получить за счет использования одного и того же оборудования при производстве
двух видов полимеров, поскольку П1 является основой для производства полимера
П2.
P-2
Н-1
P-3
М-1
Е-2
Н-2
P-4
Е-3
Н-3
P-6
P-11
P-12
М-2
Н-4
P-13
P-14
Е-4
Е-5
P-15
P-16
Н-5
P-17
P-18
М-4
Н-8
Н-9
P-19
P-20
P-21
P-22
Е-6
P-23
P-24
Н-6
Н-7
P-25
P-26
Е-9
P-27
Н-10
P-29
P-30
СОЖ на фасовку
Н-11
Н-12
P-32
P-33
Греющий пар
P-36
P-37
Отработанный пар
Е-8
P-38
Н-14
P-39
P-41
Н-13
P-42
P-43
Е-11
Н-11
P-45
P-46
Ф-1
П-1
E-1
E-10
E-12
P-47
Об. вода
P-48
Отр. вода
P-49
Рисунок 4 – Совмещенная технологическая схема многоассортиментного
производства СОЖ и присадок
Проанализировав полученные результаты расчета сделан вывод, что для
синтезированной схемы было составлено расписание производства, имеющее
меньшую длительность цикла, чем простая сумма длительности всех стадий (в со-
ответствии с рецептурами). Это есть результат перехода к совмещенной схеме и
временного наложения начала следующего цикла и окончания предыдущего. Дру-
гим результатом расчета плана производства является сравнение аналогичных по-
казателей прибыльности производства почасовой прибыли для предлагаемых эко-
15
логически безопасных биоцидных присадок. Из сравнения результатов расчета и
справочных данных видно, что более сложные присадки полимерного типа при
производстве выгоднее для предприятия, чем применение борорганических приса-
док типа «Аквабор», если, конечно, длительность производства партии не является
лимитирующим ограничением.
Таблица 2 ― Сравнение результатов расчета объемно-календарного плана.
Модификация
СОЖ
Длительность
производст-
венного цикла t
i
,
часы
Ориентировочная
стоимость сырья и
энергии (перем. изд.)
И
i
, руб/т
Ориентировочная
цена продукта Ц
i
,
руб/т
Показатель
ПВ
i
на тонну
прод., руб/час
Мирол+Аквабор
(2.5%)
39
11700
15500
97
Мирол+П1 (0.5%)
46
9900
15500
122
Мирол+П2 (0.3%)
51
7600
15500
155
Аквол-11 + Аквабор
(2.5%)
41
19500
23000
85
Аквол + П1 (0.5%)
46
16400
23000
143
Аквол+П2 (0.3%)
51
12400
23000
207
Москвинол+Аквабор
(2.5%)
27
23700
26700
111
Москвинол+П1
(0.5%)
30
19300
26700
247
Москвинол+П2
(0.3%)
35
17300
26700
269
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ
1. Осуществлен системный анализ периодических ХТС производства СОЖ и вы-
полнена постановка задачи моделирования и оптимизации многоассортимент-
ной периодической ХТС применительно к данному типу производства:
2. Разработаны математические модели основных технологических операций при-
меняемых на производстве СОЖ, составлена математическая модель для синте-
за аппаратурного оформления периодической ХТС
3. Разработана математическая модель объемно-календарного планирования пе-
риодической ХТС, предложен адекватный и отвечающий современным требо-
ваниям экономический критерий оптимальности – почасовой вклад прибыли и
издержек – учитывающий политику назначенных сроков, широко применяемую
в промышленности.
16
4. Осуществлена разработка алгоритма составления оптимальных расписаний на
основе модифицированного метода ветвей и границ с поиском по дереву со-
стояний периодической ХТС:
5. Предложена архитектура и осуществлено создание прототипа программного
комплекса КИС-СОЖ для синтеза оптимальных производств СОЖ.
6. С применением разработанных методик осуществлен синтез периодической
ХТС для производства трех марок СОЖ и присадок полимерного типа, с со-
вмещением производства основных продуктов и присадок в одной схеме, в ре-
зультате которого показано значительное сокращение цикла производства при
общем повышении показателя почасовой прибыли данного производства.
СПИСОК ПЕЧАТНЫХ РАБОТ
1.
Митричев С.И., Чулок А.И. Методика и алгоритмы повышения надежности
управления многоассортиментным периодическим производством. / Хими-
ческая промышленность сегодня, №9, 2007. – С.47-48.
2.
Митричев С.И., Горчаков П.А., Чулок А.И. Разработка совмещенной техно-
логической схемы производства экологически безопасных СОЖ. / Химиче-
ская техника, №5, 2004. C. 31-35.
3.
Митричев С.И., Чулок А.И. Вариативный алгоритм оптимального управле-
ния периодическими ХТС производства смазочно-охлаждающих жидкостей.
Успехи в химии и химической технологии: Тез. докл. Том XV : №1/ РХТУ
им. Д.И.Менделеева. М., 2001. – C.24-26.
4.
Митричев С.И., Чулок А.И. Применение метода ветвей и границ для реше-
ния задачи автоматизированного проектирования оптимальных периодиче-
ских ХТС производства смазочно-охлаждающих жидкостей. Успехи в хи-
мии и химической технологии: Тез. докл. Том XV : №1/ РХТУ им.
Д.И.Менделеева. М., 2001. – C. 21-23.
5.
Чулок А.И., Митричев С.И. Решение логистической задачи объемно-
календарного планирования для многоассортиментных производств. Уче-
ные записки. Вып.1: Экономика и управление. М.: Изд-во УРАО, 2003. –
C.163-180.
6.
Chulok A.I., Mitrichev S.I. Integrated process modeling and optimization system
for production of metal cutting fluids. / Praha, CHISA-2002, P5.6 [145]
Информация о работе Разработка основ создания высокотехнологичных систем синтеза и оптимального управления периодическими XTC для производства смазочно-охла