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

2024

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-138-3-264-273
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.