Розроблення інтелектуальної система керування на основі штучних нейронних мереж для управління процесом регенерації діетиленглікогю

Abstract

У магістерській роботі розглянуто проблему підвищення ефективності та надійності керування процесом регенерації діетиленгліколю (ДЕГ), що є ключовою стадією технологічних схем осушення природного газу. У зв’язку з цим у роботі запропоновано підхід до проєктування інтелектуальної системи керування на основі штучних нейронних мереж, здатної адаптивно перебудовувати свої параметри залежно від зміни режимів роботи установки регенерації. Проведено детальний аналіз технологічних характеристик процесу регенерації ДЕГ, зокрема динаміки температурних, тискових та концентраційних параметрів, а також визначено критичні точки, що найбільше впливають на якість очищення та енергоефективність. На основі цих даних розроблено структуру нейронної мережі, оптимізовану для прогнозування стану технологічного об’єкта та формування керуючих впливів у режимі реального часу. Особливу увагу приділено підготовці навчальної вибірки, що включає експериментальні та модельні дані, а також методам підвищення узагальнювальної здатності моделі. Розроблена інтелектуальна система керування дала змогу знизити відхилення основних параметрів від заданих значень, покращити якість регенерації ДЕГ та підвищити стабільність функціонування технологічної установки. Отримані результати підтверджують перспективність застосування штучних нейронних мереж для управління складними хімічно-технологічними процесами та створюють підґрунтя для подальшої інтеграції інтелектуальних алгоритмів у системи промислової автоматизації.