3. Моделирование технологических процессов.

Решение любой задачи автоматизации и оптимизации технологического процесса начинается с его теоретического и экспериментального изучения с целью построения адекватной математической модели. Процедуру построения модели можно разделить на три последовательных этапа. На первом из них определяется допустимый параметрический класс моделей, на втором – проводится идентификация параметров, а на третьем – оценивается адекватность построенной модели.

Построение любой математической модели, обеспечивающей удовлетворительное предсказание поведения исследуемого процесса, всегда является трудной задачей.

Основная технология нефтегазодобывающей промышленности базируется на физических процессах, элементарными составляющими которых являются:

1) механические процессы (механическая обработка твердых материалов, в частности разрушение породы при бурении);

2) гидродинамические процессы (транспорт жидкости и газа, разделение жидкостных и газовых дисперсных систем);

3) тепловые процессы (нагревание и охлаждение);

4) массообменные процессы (абсорбция десорбция, испарение и конденсация, растворение и кристаллизация, экстракционные процессы и т. д.).

Рассмотрим упрощенную схему АПВ.

М атематическая модель технологического процесса – это математическое выражение, объясняющее восстановление питания потребителей электрической энергии от напряжения сети: y=f(U), где y - питание потребителей; U - напряжение сети.

Законы распределения технологических параметров могут быть: - нормальным; - усеченным нормальным; - равномерным; - логарифмическим нормальным; - экспоненциальным.

4. Объединяемость выборок технологических параметров по критерию Вилькоксона.

О бъединяемость технологических параметров в единую генеральную совокупность производится по критерию Вилькоксона. Он заключается в том, что, если контролируемые параметры на различных участках каким-то образом связаны между собой, то используя датчик на каком-то участке, можно судить о значении технологического параметра на другом участке. Это дает возможность уменьшить количество датчиков на производстве (стоимостные расходы), не увеличивая стоимостные расходы.

q – уровень значимости – вероятностный параметр. Если q=>0,5, то есть корреляционные связи.

Количество, качество и дислокация следящих за состо­янием рассредоточенного объекта источников информации являются определяющими факторами эффективного управ­ления. Однако чрезмерное увеличение плотности и качест­венных показателей технических средств источников инфор­мации влечет за собой неоправданное повышение расходов на информационную систему.

Зависимости в стоимостном выражении от качественных показателей ИУС могут быть получены:

1) методом непосредственного эксперимента на исследу­емой системе с использованием накопленных эксплуатаци­онных статистических данных по эффективности функционирования обслуживаемой системы при естественных или искусственных измерениях различных показателей ИУС.

2) методом статистического моделирования на ЭВМ фун­кционирования обслуживаемой системы при разных значе­ниях показателей ИУС. Для определения расходов информа­ция подвергается воздействию ошибок, сравнивается с истинной и анализируются экономические последствия от появления ошибок.

Ошибка в любом элементе приводит к увеличению потерь.

Снижения стоимости потерь можно добиться повышением точности и помехоустойчивости переданной информации с применением раз­личных методов, реализация которых требует определенных затрат.