ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Обоснование целесообразности применения методологии искусственного интеллекта в задачах управления технологическими объектами ГКМ из "АСУ ТП промыслов газоконденсатного месторождения Крайнего Севера " УКПГ представляет собой достаточно сложную динамическую систему, в которой, как уже отмечалось, природный газ подвергается очистке от механических примесей и осушке, охлаждению, затем направляется в промысловый газосборный коллектор и далее — в общероссийский магистральный газопровод. [c.67] Причем С являются количественным показателем функционирования технологической линии Г р и Ю — являются показателями качества. Следует отметить, что существует несколько вариантов постановки задачи оптимизации. В частности, можно потребовать максимизации целевой функции О (2.33) при функциональных ограничениях (2.34), (2.35), т.е. максимального расхода газа в абсорбере, но при условии, что точка росы осушенного газа Г р и унос ДЭГ Ю будут находиться в заданных пределах. [c.68] Альтернативный вариант опгимизационной задачи может быть, например, сформулирован как максимизация качественного показателя Г р, но при этом расход осушенного газа О/ и унос ДЭГ К будут находиться в заданных пределах. [c.68] Не представлен в модели процесса также параметр, характеризующий состояние ДЭГ (наличие в нем механических примесей и минеральных солей), который играет очень важное значение для нормального протекания технологического процесса на УКПГ [16, 17], что, естественно, также не может не сказаться на ее адекватности. И в этом случае причиной тому — отсутствие соответствующих средств измерений. [c.69] Наконец, нельзя не отметить еще одно обстоятельство. В целях сокращения числа параметров состояния, т.е. уменьшения размерности модели (что упрощает поиск оптимального значения целевой функции), в нее не включен целый ряд менее значимых параметров. Однако исключение из модели представлений, хотя и не очень значимой совокупности факторов также, несомненно, сказывается на ее способности адекватно отражать реальные технологические ситуации. [c.69] Учитывая, что на одной лишь УКПГ имеется несколько подобных технологических линий, а в масштабе ГКМ порядка нескольких УКПГ, то трудно оценить, каковы его потери, возникающие вследствие плохой обусловленности математического описания процесса. [c.70] В этой связи в качестве некоторой альтернативы предложена так называемая тандемная модель, в которой специально созданная база знания интеллектуальной системы управления дополняет в исходной модели дфоцесса (2.33) — (2.35) тот дефицит информации об управляемом объекте, о котором шла речь выше. [c.70] Функции (2.39), вообще говоря, положительны и зависят от конкретных эксплуатационных взаимозависимых и независимых факторов состояния оборудования, его изношенности (засоренности), себестоимости переработки сырья, энергозатрат, потерь сырья и ингибиторов. Причем функции (2.39) у каждой технологической линии могуг быть различными. [c.70] Будем считать, что все функции нормализованы относительно какой-либо функции, у которой эффективность самой оптимальной производительности принимается за 1, т.е. [c.70] Рассматриваемые функции эффективности, учитывая, что они строятся экспертным путем, являются нечеткими, как и в целом сама задача распределения. [c.72] Более подробное рассмотрение решения данной задачи выходит за рамки данной книги и вполне заслуживает быть темой отдельного, самостоятельного обсуждения. [c.72] Вернуться к основной статье