Hydrotreating unit models based on statistical and fuzzy information

2021

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.21533/pen.v9i4.2307
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

This paper presents the results of mathematical models’ development for hydrotreating reactor, stripping соlumn, absorbers and hydrotreating furnace which are basic units of hydrotreating block in catalytic reforming unit. Since these objects of modeling in reforming unit of Atyrau refinery operate in conditions of insufficiency and fuzziness of the initial information, their mathematical models are developed on the basis of a systematic approach, using available information of different nature (experimental-statistical data, fuzzy information from the experts), with appropriate methods of construction for mathematical models. Mathematical models, describing the dependence of the production output from the hydrotreating reactor, columns and furnace, are designed as a nonlinear regression models based on experimental-statistical data. Whereas models, evaluating the quality indicators of generated products from the hydrotreating reactor and columns, i.e., hydrogenation, hydrogen-containing and hydrocarbon-containing gases are built based on fuzzy information from specialists-experts in the form of fuzzy multiple regression equations. We have plotted the graph for the dependence of hydrogenation products output on the temperature in the hydrotreating reactor. To describe the dependence of the optimum temperature value in hydrotreating process on raw material quality, a linguistic model is designed based on compositional rules of inference and fuzzy information. Membership functions of fuzzy parameters are constructed for linguistic models.