A Heuristic Multi-Criteria Optimization Method for Controlling the Benzene Production Process in a Fuzzy Environment

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.48084/etasr.17666
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

In practice, benzene production is carried out in complex technological facilities such as Benzene Production Units (BPUs). These units include several interconnected subsystems of oil refineries, characterized by several interacting operational parameters that affect both the production volume and the quality indicators of the final product. As a result, the control problem is inherently multi-criteria and is further complicated by operational constraints and uncertainty in part of the input information. In this study, the problem of multi-criteria optimization of the benzene production process control under uncertainty is considered. An efficient heuristic optimization method based on fuzzy modeling is proposed for decision-making in a fuzzy environment, which aims at improving production efficiency while taking into account several conflicting criteria. The validation results obtained through simulation using real operational data from the Atyrau Oil Refinery show that, compared with a deterministic baseline method, the proposed approach increases benzene production by 2.1 t/day (approximately 1.6%), while also outperforming the fuzzy Analytic Hierarchy Process (AHP) method. The obtained results confirm the effectiveness of the proposed approach for supporting decision-making in the management of technological processes under uncertainty.