На правах рукописи

МИТРИЧЕВ СЕРГЕЙ ИГОРЕВИЧ

РАЗРАБОТКА ОСНОВ СОЗДАНИЯ

ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ СИСТЕМ

СИНТЕЗА И ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

ПЕРИОДИЧЕСКИМИ ХТС ДЛЯ

ПРОИЗВОДСТВА СМАЗОЧНООХЛАЖДАЮЩИХ ЖИДКОСТЕЙ

05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (химическая технология, нефтехимия и биотехнология)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2007

Работа выполнена на кафедре кибернетики химико-технологических процессов Российского Химико-Технологического Университета им. Д.И.Менделеева

Научный руководитель доктор технических наук, профессор Чулок Александр Ильич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор кафедры КХТП РХТУ им.

Д.И.Менделеева Дорохов Игорь Николаевич кандидат технических наук, доцент кафедры информатики Таганрогского технологического института Южного Федерального Университета Котеленко Сергей Анатольевич Ведущее предприятие Московский Государственный Университет Инженерной Экологии

Защита состоится «08» ноября 2007 г. в 11:00 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д212.204.03 при Российском Химико-Технологическом Университете им. Д.И.Менделеева по адресу: 125047, Москва, Миусская пл., д.9.

С диссертацией можно ознакомиться в Информационно-библиотечном центре РХТУ им. Д.И. Менделеева.

Автореферат диссертации разослан «27» сентября 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д212.204.03 Женса А.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность разработки основ создания высокотехнологичных систем синтеза и оптимального управления периодическими ХТС для производства смазочно-охлаждающих жидкостей связана с тем, что эффективные СОЖ являются необходимым продуктом практически для всех металлообрабатывающих отраслей машиностроения, в которых СОЖ - неотъемлемый элемент технологического процесса. С ростом промышленного производства в России развиваются перспективные отрасли тяжелой промышленности, а также автомобильная промышленность (в том числе и с иностранным участием). В этих условиях повышенные требования предъявляются к используемым компонентам, среди которых смазочноохлаждающие жидкости и технологические среды играют одну из основных ролей.

Одной из актуальнейших проблем технологии производства СОЖ, является задача обеспечения защиты продукта от биоповреждений – необратимых изменений показателей сред под воздействием микроорганизмов, – что означает улучшение экономических и экологических показателей продукта. При возникновении биоповреждений увеличивается удельное потребление СОЖ для обеспечения тех же условий работы станков и оборудования, и как следствие увеличение частоты и объемов сбрасываемых загрязненных стоков.

Целью данной работы является разработка необходимого математического и алгоритмического аппарата, создание компьютерной информационной системы моделирования периодических производственных систем и оптимизации управления производством СОЖ, учитывающей все присущие производству СОЖ ограничения и специфику процесса, а также проведение сравнительного анализа практического применения разработанных методов и алгоритмов для производства конкретных марок СОЖ, в том числе:

1. Разработка и адаптация математического аппарата для создания эффективной автоматизированной системы синтеза и управления периодической ХТС производства СОЖ на основе системного анализа данного типа ХТС.

2. Разработка алгоритмического аппарата и компьютерной системы (набора компьютерных программ), осуществляющей синтез периодической ХТС и осуществляющей динамическое управление ХТС путем автоматического составления расписаний (календарных графиков) с использованием актуальных критериев оптимизации. Разрабатываемая система должна обладать следующими признаками:

1) Подсистемы составления расписаний должны генерировать оптимальные расписания для любых типов технологических регламентов в пределах рассматриваемого типа производства, т.е. производства смазочноохлаждающих жидкостей.

2) Создаваемые расписания работы периодической ХТС производства СОЖ должны обладать высокой надежностью и помехоустойчивостью.

3) Система должна поддерживать реализовывать динамический режим работы для реализации стратегии реактивного управления периодической ХТС.

Научная новизна заключается в том, что в работе обобщены современные методы и осуществлена разработка новых математических и алгоритмических основ создания высокотехнологичных систем синтеза и оптимального управления периодическими ХТС для производства СОЖ путем системного анализа структуры данного производства, разработки математических моделей и алгоритмов с их реализацией на ЭВМ, а также методики синтеза аппаратурного оформления и объемно-календарного планирования периодического производства с применением методов дискретной математики.

Практическая ценность данной работы состоит в создании необходимого алгоритмического и информационного аппарата для осуществления оптимального синтеза ХТС и управления производством СОЖ с учетом современных требований к гибкости и надежности производства, с учетом применения нового типа биоцидных присадок, увеличивающих экономические и экологические показатели продукции. Предлагаемый подход дает возможность реализации новых схем работы производства СОЖ «от заказа» в динамическом режиме, при этом поддерживая реализацию новейших разработок в области рецептур и присадок при производстве смазочно-охлаждающих жидкостей.

Апробация работы была осуществлена в рамках научных конференций МКХТ-2001 (Москва) и CHISA-2002 (Прага, Чехия), а также проведена промышленная апробация и получен акт принятия в опытную промышленную эксплуатацию разработанных в рамках данной работы математических моделей, алгоритмов и программных модулей от международной компании «Иперион Системс Инжиниринг», работающей с сфере промышленной автоматизации.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы из 110 наименований, содержит 21 рисунок и 5 таблиц. Общий объем работы составляет 152 страницы печатного текста.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы диссертации, дан обзор содержания работы и сформулированы цели и задачи исследования.

В первой главе дан анализ опубликованных в литературе исследований и существующих систем в области моделирования периодических многопродуктовых химико-технологических систем, и, в частности, в области моделирования производства СОЖ, масел и смазок.

В настоящее время применяют три группы водосмешиваемых СОЖ: эмульсионные (на базе 60-80% эмульсий нефтяных масел), полусинтетические (содержащие от 5 до 50% нефтяного масла) и не содержащие в своей основе нефтяных масел синтетические СОЖ. В качестве дисперсной фазы также используются ингибиторы коррозии, биоциды и присадки, улучшающие эксплуатационные характеристики продукта.

Технология производства СОЖ характеризуется процессами периодического типа, малотоннажностью, большой номенклатурой сырья и материалов, постоянным обновлением ассортимента. Признаками подотрасли СОЖ в нефтехимической промышленности являются однородность продукции, однотипность технологических процессов и оборудования. Производство СОЖ осуществляется в основном на нефтеперерабатывающих заводах, нефтемаслозаводах, оснащенных установками, на которых кроме СОЖ часто изготовляют и другие продукты - различные масла, пластичные смазки, присадки и т.п.

Основными методами синтеза аппаратурного оформления периодической ХТС в настоящее время являются целочисленно-стохастические методы, а также методы дискретной математики. Особенностью постановки задачи синтеза аппаратурного оформления периодической ХТС является большое количество начальных условий и ограничений (различные рецептуры выпуска продуктов и присадок, необходимость одновременного выпуска множества марок СОЖ) при высоком количестве переменных (многостадийные процессы, различные типы аппаратов), что приводит к необходимости применять методы дискретной математики для решения задач большой размерности. При решении задачи объемно-календарного планирования обычно применяются методы смешанного целочисленного линейного программирования, стохастического поиска с возвратом, а также классического линейного программирования. Особенностью подхода в настоящее время является комплексное рассмотрение задачи планирования вкупе с логистической цепочкой поставок и распределения, т.е. увязка внутризаводских, корпоративных и экономических потоков в рамках единой задачи оптимизации. Немаловажную роль играет и широко применяемый в настоящее время динамический подход к составлению расписаний. Он основан на управлении временами упреждения/запаздывания и добавлением буферных зон для снижения риска возникновения задержек с использованием методов математической статистики.

Таким образом, научные исследования в области объемно-календарного планирования производства претерпевают смену парадигмы с классического подхода линеаризации и поиска оптимальных решений методами линейного программирования к современным методам дискретной математики и стохастическим методам.

Рассмотрены промышленные программные реализаций вышеперечисленных алгоритмов, причем отмечем рост сложности решений и возрастание роли компьютерного моделирования при принятии решений о формировании ассортимента и модернизации производства. Основными лидерами в разработке компьютерных программ являются американские компании, создающие программные комплексы на базе опубликованных алгоритмических разработок.

Во второй главе осуществлено построение общей математической модели рассматриваемых процессов и формулировка задачи оптимизации на основании методов системного анализа химико-технологической системы производства СОЖ.

Исходя из общей формулировки задачи оптимизации периодических процессов данной В.В. Кафаровым на основе методов системного анализа произведена декомпозиция ХТС и построена ее иерархическая структура, отражающая внутренние взаимосвязи «процесс-аппарат-рецептура-расписание» во временном разрезе.

Построена математическая модель выбора аппаратурного оформления при синтезе многоассортиментной ХТС по известным рецептурам производства каждого продукта. В модели учитывается тот факт, что структура материальных потоков ХТС при выпуске продуктов может быть разветвленной, может осуществляться параллельная обработка; технологический цикл основных аппаратов стадий ХТС состоит из операций загрузки, физико-химических превращений, выгрузки, очистки; длительность любой операции является либо константой, либо известной функцией количества перерабатываемой массы.

Технологический регламент в общем случае может быть определен исходя из математической модели аппаратурного оформления ХТС:

где:

tij – продолжительность цикла работы аппаратов стадии j ХТС при выпуске i-го продукта;

tosijkl - моменты начала l-й операции k-го цикла работы аппаратов стадии j ХТС при выпуске i-го продукта;

tofijkl - моменты окончания l-й операции k-го цикла работы аппаратов стадии j ХТС при выпуске i-го продукта;

doijkl - продолжительность l-й операции k-го цикла переработки партии i-го продукта на стадии j;

Ti = maxi ti, ppiye + (wci – 1)·Tci, i = 1, I - продолжительность выпуска партии i-го продукта;

wci = Qi /bci·wi – число циклов выпуска i-го продукта;

bci = 1 min{rij } – число партий i-го продукта, выпускаемых за цикл;

Tci = max{tij } – межцикловый период выпуска i-го продукта;

K ij = rij bci, j J i – число циклов работы аппаратов стадии j за цикл выпуска i-го продукта;

uij = [ pij + (1 pij ) nij ] ( nij rij ) – доля партии (или число партий) i-го продукта, перерабатываемая в одном основном аппарате стадии j ХТС;

oij– длительность физико-химических превращений на стадии j при выпуске i-го продукта;

vij, mij, gij – материальные индексы стадии j ХТС при выпуске i-го продукта: объемный (м3/т), массовый (кг/т) и основной;

hij – доля основных операций от общего времени занятости аппаратов стадии j Jsi переработкой партии i-го продукта;

Xj – определяющий геометрический размер основных аппаратов стадии j;

aij – удельная производительность аппарата стадии j Jsi при переработке партии iго продукта;

lij, uij, cij - длительности загрузки, выгрузки и очистки после производства партии i-го продукта для аппаратов стадии j;

В качестве критерия оптимизации задачи АО стадии ХТС обычно используют сумму амортизационных отчислений от стоимости ее оборудования за период Tp:

где Ek – нормативный коэффициент окупаемости для оборудования (0.15);

Ty – годовой эффективный фонд рабочего времени ХТС; s(taj,Xj), sv(tavjf,Xvjf) – зависимости стоимости аппаратов от их типов и определяющих размеров.

Для оптимизации управления ХТС периодического типа построена объемно-календарная модель производства СОЖ, использующая те же допущения, что и предыдущая модель, но принимающая в качестве исходных данных фиксированный набор аппаратов, т.е. исходящая из имеющегося аппаратурного оформления, что делает возможной ее применение к существующим производствам. Построенная математическая объемно-календарная модель выглядит следующим образом:

где:

Р = {P1, P2, …, Pn } - множество типов СОЖ, выпускающихся на данной периодической ХТС; А = {A1, A2,..., Аm} - множество аппаратов периодической ХТС;

i = {oij1, …, oijk}, k m - последовательность обработки СОЖ, т.е. последовательность аппаратов, через которые СОЖ типа i проходит при обработке (технологический регламент); ti,j – матрица времени обработки СОЖ, i – вид продукта или полупродукта, j - номер аппарата, i = 1…n, j = 1…m; Tнij, Ткij - моменты соответственно начала и окончания обработки i-го полупродукта на j-м аппарате, i = 1…n, j = – время переналадки для j-го аппарата с обработки полупродукта (СОЖ) i1 на выпуск полупродукта i2 (i1 =1... n, i2 = 1... n, j = 1... m), включающее в себя операции выгрузки, очистки и загрузки следующего полупродукта; 0i - время начальной наладки на выпуск СОЖ типа i; Di - директивные сроки выпуска продуктов; di - времена задержки поставки продуктов; S – последовательность выпуска СОЖ в данной периодической ХТС (производственное расписание).

Проанализированы возможные методы решения созданных математических моделей с использованием современной алгоритмической базы. В связи с ярко выраженным дискретным характером и с очень большой размерностью получившихся моделей сделан вывод о нецелесообразности применения традиционно используемых методов линейного программирования. Для решения объемно-календарной модели периодической ХТС производства СОЖ предложено использование методов стохастического поиска и поиска на графе состояний с использованием методов дискретной математики. Для реализации актуальной в настоящий момент стратегии динамического (реактивного) составления производственных расписаний проанализирована применимость динамического подхода к созданной математической модели и сделан вывод о применимости данного подхода.

Для решения поставленных задач предлагается методика, состоящая в использовании особого критерия эффективности расписания в виде коэффициента почасового вклада прибыли и постоянных издержек (почасовой прибыли) - ПВ.

Коэффициент почасового вклада прибыли и постоянных издержек i-го продукта, может быть выражен так:

где Цi – цена i-го продукта; Иi – общие переменные издержки производства (без учета постоянных издержек); ti (часы) - время производства i-го продукта. Для n партий:

Рассмотрим целевую функцию максимальной прибыли как стоимостную функцию, которая включает коэффициент почасовой прибыли - ПВi продуктов i=1... i’ и, следовательно время перекрывания Tii’ продуктов i, i’. Выражение (3) определяет максимизируемую целевую функцию:

при ограничениях максимальных партий (М.П.) и горизонта времени:

где М.П. - максимальное число партий продукта, и Tii’ является временем перекрывания, в ч, когда партия i’-го продукта производится после партии i-го продукта.

С учетом штрафов за преждевременное выполнение/запаздывание (PE, PT), которые при умножении на время преждевременного выполнения/запаздывания (TE, TT), дают нам отрицательный эффект в денежном выражении от невыполнения назначенных сроков, уелевая функция выглядит следующим образом при ограничениях:

где N - число партий i-го продукта в последовательности k позиций, и I общее количество рассматриваемых продуктов.

В третьей главе осуществлено построение алгоритмов расчета математических моделей и их оптимизации с целью их последующей реализации на ЭВМ на языке программирования высокого уровня Паскаль.

Алгоритм решения задачи выбора аппаратурного оформления, разработан на основе дискретного метода оптимизации – метода направленного градиентного поиска в пространстве решений, и включает в себя следующие стадии: выбор начальной точки (реализуемого аппаратурного оформления), вычисления значений частных производных в точке, вычисления длины шага (в пределах ограничений) и следующей точки, повторение процедуры. Причем в случае невозможности нахождения алгоритмом решения на очередном шаге есть возможность вручную скорректировать ограничения (например разбить партию на 2 подпартии). Таким образом поиск оптимального аппаратурного оформления ведется в полуавтоматическом режиме (в режиме диалога инженера с ЭВМ).

Алгоритм составления оптимальных объемно-календарных планов при фиксированном аппаратурном оформлении был разработан на основе известного метода ветвей и границ, в который были внесены специфические модификации.

Искомой величиной алгоритма является оптимальное производственное расписание периодическая ХТС, построенное с учетом технологических регламентов производства различных СОЖ и с использованием критерия оптимальности - функции почасового вклада прибыли и издержек.

Производственное расписание однозначно характеризуется определенным в содержательной постановке рассматриваемой подзадачи набором «производственных событий», таких как: переналадка аппарата между выпусками продуктов, начало и окончание производства продуктов на конкретном аппарате. Поэтому в качестве дерева вариантов решений принято т.н. «дерево технологических событий».

Вершинами дерева технологических событий являются технологические события, характеризующиеся временем их возникновения, видом события и определенным набором возможных сценариев дальнейшего функционирования ХТС в зависимости от вида события.

Рисунок 1 – Блок-схема метода ветвей и границ для оптимального объемнокалендарного планирования Решением, т.е. оптимальным расписанием работы периодической ХТС будет являться найденная ветвь дерева технологических событий, представляющая из себя последовательность технологических событий, следующих одно за другим и приводящих к прохождению всеми СОЖ всех технологических маршрутов, предписанных технологическим регламентом.

С целю повышения надежности расписаний, получаемых по вышеприведенному алгоритму были разработан вариативный алгоритм повышения надежности объемно-календарных планов. Этот алгоритм выполняет динамический сдвиг времен начала и окончания обработки партии СОЖ для еще не выполненных технологических заданий, чтобы вставить адекватные текущей технологической ситуации буферные промежутки времени.

Присвоить n значение равное количеству уже обработанных Для всех продуктов i, предшествующих n-ному продукту в последовательности выпуска, вычислить максимально возможное время окончания обработки для каждой задачи.

Для n-го продукта вычислить минимально возможное время Вычислить минимальное время сдвига (S) между продуктами Изменить расписание для n-ного продукта путем сдвига на соответствии со следующим правилом: Если продукт n еще Для всех задач, предшествующих BNn, у которых на время ожидания нет ограничения, произвести сдвиг расписания для n-ного продукта вперед на значение, равное вариации.

Рисунок 2 – Блок-схема вариативного алгоритма модификации расписаний для На основе вышеприведенных алгоритмов была разработана архитектура компьютерной интегрированной системы синтеза оптимальных ХТС производства СОЖ (далее КИС-СОЖ). Выбрана трехзвенная архитектура на основе сервера приложений, сервера баз данных и многопользовательского интерфейса на основе «тонких клиентов». Расчетное ядро использует необходимее регламентные данные и данные по аппаратурному оформлению, хранимые в базе данных на выделенном сервере. В некоторых случаях сервер баз данных и сервер приложений могут быть совмещены. Программная реализация системы КИС-СОЖ произведена на языке высокого уровня Object Pascal в среде Delphi 7.0. В качестве СУБД выбрано ПО Interbase версии 7.0.

В качестве первого сравнительного примера применения разработанных алгоритмов и методик было проанализировано действующее производство СОЖ типа «Аквол» и «Укринол» по двухстадийной схеме. За основу для сравнения был взят обычный регламент, составленный вручную по принципу последовательного производства СОЖ «Аквол» четырех марок.

Таблица 1 Сравнение результатов расчета начального расписания для стандартной двухстадийной схемы производства СОЖ «Аквол» и «Укринол»

Метод расчета Время счета Длина цик- Показатель Макс. вреПВi на тонну мя вариана ЭВМ, сек ла, часы FIFO) (модифицированный МВГ) ние (вариативный алгоритм) без учета штрафов (PE=PT=0) ние (вариативный алгоритм) с учетом штрафов (PE>0, PT>0) На системе КИС-СОЖ был проведен расчет технологического расписания с использованием разработанных нами алгоритмов составления календарных планов и повышения надежности расписаний. Проанализировав полученные результаты, мы видим, что оптимизация производственного расписания по разработанному алгоритму приводит к уменьшению времени производственного цикла и к весомому увеличению почасовой прибыли производства (на 5-7% по сравнению с ручным методом). С другой стороны, повышение надежности процесса ухудшает временные показатели расписания, но из-за наличия штрафов за преждевременное выполнение/запаздывание и ненулевой вероятности возникновения нештатных ситуаций почасовая прибыль становится еще больше.

Для разработки совмещенной технологической схемы осуществлен анализ дополнительных технологических операций синтеза полимерных присадок, которые должны осуществляться наряду с основными стадиями существующего производства СОЖ Мирол, Аквол-11 и Москвинол. В системе КИС-СОЖ осуществлен синтез оптимальной схемы и получено оптимальное расписание производства СОЖ трех марок, а также одновременное производство присадок к ним, повышающих биостабильность, а значит продлевающих срок службы СОЖ.

Рисунок 3 – Рецептуры производства экологически безопасных видов СОЖ Совмещение оборудования в полученной схеме осуществляется за счет совпадающих операций при производстве основы синтетических и полусинтетических СОЖ, а также за счет достаточно продолжительных операций подготовки сырья (щелочи, синтанола, ТЭА). Дополнительное совмещение и гибкость удалось получить за счет использования одного и того же оборудования при производстве двух видов полимеров, поскольку П1 является основой для производства полимера П2.

Рисунок 4 – Совмещенная технологическая схема многоассортиментного Проанализировав полученные результаты расчета сделан вывод, что для синтезированной схемы было составлено расписание производства, имеющее меньшую длительность цикла, чем простая сумма длительности всех стадий (в соответствии с рецептурами). Это есть результат перехода к совмещенной схеме и временного наложения начала следующего цикла и окончания предыдущего. Другим результатом расчета плана производства является сравнение аналогичных показателей прибыльности производства почасовой прибыли для предлагаемых экологически безопасных биоцидных присадок. Из сравнения результатов расчета и справочных данных видно, что более сложные присадки полимерного типа при производстве выгоднее для предприятия, чем применение борорганических присадок типа «Аквабор», если, конечно, длительность производства партии не является лимитирующим ограничением.

Таблица 2 Сравнение результатов расчета объемно-календарного плана.

Модификация Длительность Ориентировочная Ориентировочная Показатель

РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ

1. Осуществлен системный анализ периодических ХТС производства СОЖ и выполнена постановка задачи моделирования и оптимизации многоассортиментной периодической ХТС применительно к данному типу производства:

2. Разработаны математические модели основных технологических операций применяемых на производстве СОЖ, составлена математическая модель для синтеза аппаратурного оформления периодической ХТС 3. Разработана математическая модель объемно-календарного планирования периодической ХТС, предложен адекватный и отвечающий современным требованиям экономический критерий оптимальности – почасовой вклад прибыли и издержек – учитывающий политику назначенных сроков, широко применяемую в промышленности.

4. Осуществлена разработка алгоритма составления оптимальных расписаний на основе модифицированного метода ветвей и границ с поиском по дереву состояний периодической ХТС:

5. Предложена архитектура и осуществлено создание прототипа программного комплекса КИС-СОЖ для синтеза оптимальных производств СОЖ.

6. С применением разработанных методик осуществлен синтез периодической ХТС для производства трех марок СОЖ и присадок полимерного типа, с совмещением производства основных продуктов и присадок в одной схеме, в результате которого показано значительное сокращение цикла производства при общем повышении показателя почасовой прибыли данного производства.

СПИСОК ПЕЧАТНЫХ РАБОТ

1. Митричев С.И., Чулок А.И. Методика и алгоритмы повышения надежности управления многоассортиментным периодическим производством. / Химическая промышленность сегодня, №9, 2007. – С.47-48.

2. Митричев С.И., Горчаков П.А., Чулок А.И. Разработка совмещенной технологической схемы производства экологически безопасных СОЖ. / Химическая техника, №5, 2004. C. 31-35.

3. Митричев С.И., Чулок А.И. Вариативный алгоритм оптимального управления периодическими ХТС производства смазочно-охлаждающих жидкостей.

Успехи в химии и химической технологии: Тез. докл. Том XV : №1/ РХТУ им. Д.И.Менделеева. М., 2001. – C.24-26.

4. Митричев С.И., Чулок А.И. Применение метода ветвей и границ для решения задачи автоматизированного проектирования оптимальных периодических ХТС производства смазочно-охлаждающих жидкостей. Успехи в химии и химической технологии: Тез. докл. Том XV : №1/ РХТУ им.

Д.И.Менделеева. М., 2001. – C. 21-23.

5. Чулок А.И., Митричев С.И. Решение логистической задачи объемнокалендарного планирования для многоассортиментных производств. Ученые записки. Вып.1: Экономика и управление. М.: Изд-во УРАО, 2003. – 6. Chulok A.I., Mitrichev S.I. Integrated process modeling and optimization system for production of metal cutting fluids. / Praha, CHISA-2002, P5.6 [145]