РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ ПЕРВИЧНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ НЕФТИ В АТМОСФЕРНОМ БЛОКЕ ПРИ ДЕФИЦИТЕ И НЕЧЕТКОСТИ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Abstract

Данная работа посвящена исследованию и решению задач моделирования сложных систем на примере установки атмосферной перегонки нефти (УАВ) в условиях ограниченности и неопределенности доступной информации. Поскольку многие реальные технологические системы нефтеперерабатывающей, нефтехимической и других отраслей промышленности характеризуются неопределенностью и размытостью информации, необходимой для разработки моделей, решение вопросов дефицита и нечеткости информации является актуальной научной и практической задачей. Актуальность и важность решения данной проблемы для промышленной практики также обусловлены необходимостью повышения производительности и эффективности за счет оптимизации режимов работы производственных систем на основе их моделей. На практике при разработке моделей многих производственных объектов часто возникают проблемы, связанные с нечеткостью части исходной информации, влияющей на важные показатели работы объекта. Целью исследования является разработка системного метода синтеза статистических нечетких моделей сложных объектов в условиях дефицита и нечеткости исходной информации. Далее с использованием предложенного метода разработаны различные модели атмосферного блока установки первичной переработки нефти. В данном случае статистические модели разработаны на основе традиционных методов. При четких входных, режимных параметрах и нечетких выходных параметрах на основе предложенного метода разработаны нечеткие модели атмосферного блока, определяющие качество выпускаемой продукции. А при нечетких входных, режимных и выходных параметрах объекта качество целевого продукта атмосферного блока определяется на основе методов экспертной оценки.

More by Gulzhan Uskenbayeva

• Causal Multivariate Forecasting of Diesel Hydrotreating Variables on a Reproducible Synthetic BenchmarkAlgorithms · 2026
• A Hybrid ARX and Deep Sequence Learning Architecture for Multivariate Industrial Time-Series Forecasting: An Application in Fluid Catalytic CrackingAlgorithms · 2026 · Citations: 1
• ГИБРИДТІ МОДЕЛЬДЕУ ӘДІСТЕРІ НЕГІЗІНДЕ КҮРДЕЛІ ӨНЕРКӘСІПТІК ОБЪЕКТІЛЕРДІҢ ЦИФРЛЫҚ ЕГІЗІН ҚАЛЫПТАСТЫРУBulletin of Toraighyrov University Energetics series · 2026
• Methods for developing models and decision making in a fuzzy environment for effective control of the coking processCogent Engineering · 2026 · Citations: 1