РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ АТМОСФЕРНОГО БЛОКА УСТАНОВКИ ПЕРВИЧНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ НЕФТИ НА ОСНОВЕ ДОСТУПНОЙ ИНФОРМАЦИИ РАЗЛИЧНОГО ХАРАКТЕРА

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-138-3-264-273
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

В настоящее время разработка моделей сложно формализуемых объектов, характеризующиеся нечеткостью является одним из актуальных вопросов науки и практики. В связи с этим целью и задачами данной работы является разработка на основе имеющейся статистической и нечеткой информации эффективных моделей атмосферного блока, некоторые параметры которого характеризуются нечеткостью. В ходе исследований системно используются методы регрессионного анализа, экспертной оценки и теории нечетких множеств. В результате исследований созданы эффективные модели ректификационной и атмосферной колонн атмосферного блока установки первичной переработки нефти. Идентифицированы статистические модели, определяющие объем нефтепродуктов на выходе этих колонн, и нечеткие модели, оценивающие качество получаемых нефтепродуктов. Структуры моделей, определяющих объем и качество продукции, идентифицированы с использованием идеи метода последовательного включения регрессоров, а идентификация неизвестных параметров осуществлено путем модификации метода наименьших квадратов. Для параметрической идентификации использован пакет программ REGRESS. Идентификация нечетких параметров проводится на основе множеств уровня α методов нечетких множеств. Разработанный комплекс моделей позволяет определить эффективные режимы работы объектов исследования в производственной ситуации, характеризующейся нечеткостью.