Удосконалення системи автоматизованого керування процесом гідроочищення бензину

Abstract

У цій магістерській роботі представлено комплексне дослідження процесу гідроочищення бензину, спрямоване на підвищення ефективності його моделювання та аналізу за допомогою сучасних методів математичного, нейромережевого та нечіткого моделювання. У роботі розглянуто фізико-хімічні характеристики процесу, конструктивні рішення реакторів та ключові фактори, що визначають якість очищеної бензинової фракції. Розроблено статичні та динамічні математичні моделі реактора, а також виконано ідентифікацію системи на основі вхідних і вихідних параметрів процесу, що дозволило отримати адекватну модель, придатну для аналізу поведінки системи в перехідних режимах. Нейромережеве моделювання було застосовано для відтворення нелінійних залежностей між технологічними параметрами та показниками ефективності процесу. Розроблено нечітку систему моделювання на основі апарату нечітких множин і правил продукції типу Мамдані, що дало змогу формалізувати експертні знання та описати процес в умовах невизначеності й неповноти вихідної інформації. Реалізація моделі в MATLAB підтвердила ефективність запропонованого підходу для прогнозування основних технологічних показників та аналізу впливу режимних параметрів на роботу реактора. Отримані результати демонструють, що поєднання класичних математичних методів із сучасними інтелектуальними підходами — такими як нейронні мережі та нечіткі системи — є перспективною стратегією для моделювання складних хіміко-технологічних процесів. Запропоновані моделі можуть бути використані для оптимізації режимів гідроочищення, підвищення стабільності роботи реактора та підтримки прийняття рішень у нафтопереробній галузі