Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Системный анализ проблемы перехода химического производства на наилучшие доступные технологии 8
1.1 Системные закономерности развития химических технологий 8
1.2 Наилучшие доступные технологии в сфере химического производства 14
1.3 Системная модель наилучших доступных технологий 23
Глава 2 Анализ подходов к выбору технологий производства химических продуктов 30
2.1 Проблемы формирования системы критериев для выбора наилучшей доступной технологии производства химических продуктов 30
2.2 Анализ методик выбора в многокритериальной задаче принятия решений 38
2.3 Системы поддержки принятия решения многокритериальных задач 50
Глава 3. Методико-алгоритмическая поддержка перехода химического производства на наилучшие доступные технологии 56
3.1 Функциональное моделирование процесса выбора наилучшей доступной технологии 56
3.2. Формализация задачи, алгоритм и методика многокритериального выбора технологии в качестве наилучшей доступной 67
3.3. Выбор наилучшей доступной технологии при производстве крупнотоннажных химических продуктов 75
Заключение 88
Список литературы 89
- Наилучшие доступные технологии в сфере химического производства
- Системная модель наилучших доступных технологий
- Анализ методик выбора в многокритериальной задаче принятия решений
- Формализация задачи, алгоритм и методика многокритериального выбора технологии в качестве наилучшей доступной
Наилучшие доступные технологии в сфере химического производства
Современное промышленное предприятие представляет собой настолько сложный технологический комплекс, что научно обоснованный подход к его разработке, проектированию и эксплуатации с целью достижения высокой эффективности производства все настойчивее требует системного подхода. Актуальность применения системного подхода возрастает при разработке технологии безотходных производств [5,15,17,38,48,50]. Для этого производство должно рассматриваться как сложная система. Разработка любого реального химико-технологического объекта базируется на анализе комплекса химических, физико-химических, механических, теплотехнических и экономических явлений, характеризующих все процессы, поскольку производство нельзя рассматривать как сумму отдельных технологических операций и процессов [108]. При этом для решения конкретных задач, например при создании технологии, выделяют четыре основных этапа системного исследования [66]: анализ изучаемой технологии и определение иерархической структуры, т.е. выделение уровней элементов и взаимосвязей между ними на основе фундаментальных знаний, экспериментальных данных и опыта; формализация знаний о рассматриваемой технологии и ее элементах, принятие разумных упрощений с целью получения математического описания; реализация математического описания с использованием средств вычислительной техники в виде комплекса прикладных программ; идентификация математических моделей, т.е. установление степени соответствия результатов, полученных на модели и на реальном объекте. С системных позиций технологическая операция задается набором характеристик, функций и структурой.
Определение материальных и энергетических потоков, обладающих определенными свойствами и параметрами, а также параметров работы отдельных аппаратов позволяет оценить как характеристику, так и структуру любой подсистемы технологического объекта. При этом имеется в виду, что рассматриваемый объект предназначен для выполнения определенной функции, т.е. осуществления каких-либо технологических операций, результатом которых является выход продукта или полупродукта. Все это должно учитываться при разработке новой технологии.
Таким образом, разработку технологии производства, как химико-технологической системы, осуществляют по следующим этапам: согласование и распределение материальных и энергетических потоков, определение общей нагрузки на аппараты; выбор и расчет технологического оборудования; определение затрат на все производство и рассмотрение различных вариантов технологических схем; окончательный выбор технологической схемы производства. Задача выбора оптимального варианта технологической схемы, в свою очередь, разбивается на две части: нахождение варианта получения целевых продуктов необходимой чистоты с минимальными энергетическими и капитальными закатами; рассмотрение этой схемы с точки зрения надежности и устойчивости работы.
Таким образом, разрабатываются, сравниваются и оптимизируются различные варианты технологических схем производства и из них выбирается оптимальный. Причем, во многих случаях количество возможных технологических схем значительно сокращается за счет физико-химических, технологических и экономических ограничений.
При разработке и проектировании стремятся: достигнуть минимальных энергетических и капитальных затрат; получить продукты необходимой степени чистоты; достигнуть максимального выхода целевых продуктов; выбрать наиболее устойчивые режимы работы аппаратов; достигнуть минимального сброса химических продуктов в окружающую среду.
Решение всех задач одновременно, как правило, невыполнимо, так как наблюдаются конкурентные ситуации. В связи с этим, необходимо накладывать дополнительные требования на условия оптимизации. Но во всех случаях, как правило, выбирается такое сочетание задач, чтобы были достигнуты минимальные затраты на получение продуктов необходимой степени чистоты без загрязнения окружающей среды.
Причем задачу выбора оптимальной технологической схемы вообще следует считать неосуществимой, если не введены ограничения на систему. При разработке технологических схем имеется два вида ограничений: ограничения первого вида, обусловленные законами природы (физико-химические и химические свойства компонентов и др.), и ограничения второго вида, обусловленные невозможностью на данном этапе выполнить конкретную задачу (отсутствие необходимой конструкции аппаратов, отсутствие ингибиторов и т.д.)
Решить задачу выбора оптимальной технологической схемы можно, рассматривая производство как сложную систему — целостный комплекс взаимосвязанных элементов, обладающих определенной структурой. Системный подход в данном случае предусматривает определение цели, границ системы, независимых переменных, ограничений и внешних параметров. С этой целью изучаются термодинамика и кинетика процессов, физико-химические свойства как отдельных компонентов (термическая и химическая стойкость, температура кипения, упругость паров и т.д.), так и их смесей (растворимость, фазовое равновесие жидкость-жидкость и жидкость-пар, зависимость температуры кипения от состава и т. д.) и другие свойства;
Системная модель наилучших доступных технологий
Эти проблемы максимально полно охватывают наиболее вероятные негативные воздействия на окружающую среду.
Описанная в [25] методология комплексной оценки воздействия технологий на окружающую среду может использоваться для сопоставления альтернативных вариантов, рассматриваемых в качестве НДТ. Методология позволяет сравнить воздействие на окружающую среду каждой из альтернативных технологий в контексте семи приоритетных экологических проблем.
В процессе принятия решений на местном уровне обычно доступна более детализированная информация о выбросах / сбросах и о состоянии окружающей среды; поэтому может быть выполнена более детальная оценка. Эта оценка обычно включает моделирование процесса разбавления или рассеивания отдельных загрязняющих веществ, а также оценку их воздействия на окружающую среду в локальном масштабе [20]. Дополнительно для конкретной установки также может быть проведена оценка других негативных воздействий, таких как шум, запахи и вибрация. Токсичность для человека Предотвращение или минимизация токсического действия химического производства на население является приоритетным фактором при оценке доступных технологических процессов. При реализации производственного процесса потенциальное токсическое действие зависит от вида поступающих в окружающую среду химических веществ, их массы и токсичности этих химических веществ. В настоящее время существует нормативно-правовая база, которая устанавливает пороговые концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе, а также нормативно-правовая база в области техники безопасности и охраны труда применительно к риску воздействия химических веществ на рабочем месте [6,15,19]. Однако, строго говоря, в настоящее время четко согласованный научный метод суммирования различных токсичных воздействий отсутствует; некоторые из методов учитывают различные временные рамки воздействий и различные виды воздействия на здоровье человека: Показательтоксичносш\ Масса выброшен нею ЗВ 1) для человека } Фактор токсичності ЗВ где: Показатель токсичности для человека - индикаторный показатель (в кг свинцового эквивалента), используемый для сравнения альтернативных вариантов, при этом, чем больше величина, тем выше показатель токсичности. Оценка воздействия рассматриваемой технологии на климат. Парниковые газы, рост концентраций которых является причиной глобального потепления - предмет изучения большого количества ученых всех континентов [14]. Потенциал глобального потепления (ПГП/GWP) представляет собой параметр, численно определяющий радиационное (разогревающее) воздействие молекулы определенного парникового газа относительно молекулы диоксида углерода (ПГП выражен в единицах килограмм-эквивалентов CO2).
Выбросы отдельных парниковых газов (по массе) могут быть умножены на соответствующие коэффициенты (ПГП/GWP) и выражены в эквивалентах килограмма диоксида углерода. Тогда выбросы парниковых газов можно будет сложить и представить в виде суммарного эквивалента диоксида углерода, используя следующее уравнение: сумма потенциалов воздействия на глобальное потепление климата в результате выброса парниковых газов (кг эквивалента СО2) для рассматриваемой технологии,
Токсичность для водных объектов Расчеты, использованные для определения токсичности для водных объектов, аналогичны тем, которые применялись для определения показателя токсичности для человека при рассмотрении альтернативных вариантов. Токсическое воздействие отдельных загрязняющих веществ может быть описано ПДК, измеряемыми в мг/л. Таким образом, можно вычислить теоретический объем воды, необходимой для разбавления загрязняющих веществ до концентраций ниже их пороговых значений ПДК. Токсичность для] масса сброшенного ЗВ (2.3) водных объектов) ПДК где: Токсичность для водных объектов - количество воды (м3), требуемой для того, чтобы достичь концентрации, не оказывающей токсического действия; масса сброшенного загрязняющего вещества - масса загрязняющего вещества, сброшенного в водный объект, в кг.
При определении НДТ на конкретном предприятии необходима более детальная оценка, при которой потребуется детальное моделирование разбавления отдельных загрязняющих веществ и определение ПДС для каждого источника эмиссии.
К газам с наиболее сильной способностью образовывать кислотные осадки относятся диоксид серы (SO2), аммиак (NH3) и оксиды азота (NOх). Потенциалы образования кислотных осадков (ПОКО) для загрязняющих веществ рассчитываются таким образом, чтобы свойства каждого вещества можно было выразить в виде эквивалента диоксида серы. Масса выброшенного загрязняющего вещества, умноженная на потенциал образования кислотных осадков конкретного вещества, выраженный в виде эквивалента диоксида серы, позволяет рассчитать общее воздействие рассматриваемой технологии в единицах SO2- эквивалента. Выбросы загрязняющих веществ (по массе), которые были учтены при инвентаризации, суммируют с учетом следующей формулы:
Анализ методик выбора в многокритериальной задаче принятия решений
СППР принципиально отличается от информационно-аналитических систем тем, что она ориентирована на конкретного пользователя, на его знания, опыт и интуицию, его систему ценностей. В основу СППР положено признание того факта, что процесс принятия решений носит субъективный характер. При этом пользователь может опираться на мнения других экспертов и консультантов. Таким образом, система СППР помогает пользователю найти решения, которые ему представляются наилучшими, но которые без ее помощи было бы трудно, или даже невозможно отыскать из-за очень большой сложности решаемой задачи.
В настоящее время математические методы не позволяют осуществлять оптимизацию и ранжирование значений совокупностей показателей непосредственно на основе полной совокупности критериев и требуют предварительного сведения их к единой числовой оценке. В информационно-аналитических системах получение такой оценки достигается формальными методами, которые не всегда понятны пользователю, но существенно влияют на результирующее значение оценки. В СППР пользователь в диалоге с системой сопоставляет между собой возможные значения совокупностей показателей, в результате чего формируется функция предпочтений пользователя, на основе которой в дальнейшем выполняются операции оптимизации и ранжирования. Таким образом, формальная оценка вариантов принятия решения заменяется неформальной процедурой выявления предпочтений, результаты которой отражают индивидуальный подход пользователя к задаче [76].
Для СППР отсутствует не только единое общепринятое определение, но и исчерпывающая классификация. Разные авторы предлагают разные классификации. На концептуальном уровне отличает СППР, управляемые сообщениями СППР, управляемые данными, СППР, управляемые документами, СППР, управляемые знаниями и СППР, управляемые моделями. СППР, управляемые моделями, характеризуются в основном доступ и манипуляции с математическими моделями и алгоритмами. Как правило, при рассмотрении процессов принятия решений, реализуемых в СППР, выделяют информационную, модельную и экспертную составляющую поддержки принимаемых решений [24].
В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база алгоритмов и моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой алгоритмов и моделей и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером.
База данных в СППР важную роль. Некоторые редко изменяемые данные связаны с особенностями используемых технологий и аппаратов, а также с требованиями регламентов, например, требованиями к качеству производимой продукции. Другая часть данных описывает текущие параметры технологического процесса, как правило, эти данные поступают от других информационных систем, например, АСУТП. Эти данные, как правило, должны быть предварительно подготовлены специальным образом для использования в СППР. Наконец, некоторые данные вводятся непосредственно пользователем СППР.
Ядром СППР является алгоритмическое обеспечение, позволяющее ЛПР находить решение слабоструктурированных задач. База алгоритмов и моделей обеспечивает проведение анализа в СППР. Целью моделирования являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи заданных алгоритмов способствуют получению информации, полезной для принятия решений. Существует множество типов моделей и способов их классификации, например по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.
В системах поддержки принятия решения база алгоритмов и моделей состоит из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа, анализа эмпирических зависимостей, анализа иерархий и другие процедуры [87,99]. Глава 3. Методико-алгоритмическая поддержка перехода химического производства на наилучшие доступные технологии
Процесс перевода российского химического производства на НДТ может быть описан с использованием методологии функционального моделирования в рамках подхода структурного системного анализа SADT в графической нотации IDEF0, отображающей структуру и функции системы, а также потоки информации и материальных объектов, преобразуемые этими функциями, и стандартизованной в РФ [14].
Описание предметной области: для успешного решения эколого экономических задач при производстве химической продукции и стимулирования технологической модернизации химического производства необходимо широкомасштабное внедрение НДТ на предприятиях химической промышленности.
Построение функциональной модели, в соответствии с методологией IDEF0, начнем c построения контекстной диаграммы верхнего уровня, на которой объект моделирования представлен единственным блоком с граничными стрелками, показывающими связь моделируемого процесса с окружающей средой (рис.3.1).
Сегодня существуют реализованные на предприятиях технологии производства химической продукции, научные разработки и Справочные документы по НТД ЕС – это вход процесса. Также входом процесса являются ресурсы для производства химической продукции. Управлением являются Законы РФ, регламентирующие уровень воздействия предприятия на окружающую среду, технические регламенты, ГОСТ на химическую продукцию и процессы производства. Ввиду того, что определение НДТ является консенсусным решением между экологами как представителями общества и бизнесом, механизмом осуществления процесса переводу производства химической промышленности на НДТ, должны являться предприятия, государственные контролирующие органы, научные и общественные экологические организации. Выходом процесса будет являться производство химической продукции по НДТ, что включает в себя как сами химические продукты, произведенные по НДТ, так и всю информацию, сопровождающую осуществление этого процесса.
Формализация задачи, алгоритм и методика многокритериального выбора технологии в качестве наилучшей доступной
При многокритериальном анализе может возникнуть вопрос об изменениях в некоторой альтернативе, чтобы она стала наилучшей. При изменении одного из парных сравнений вариантов необходимо обеспечить непротиворечивость остальных. Варьируя значения соответствующего элемента матрицы сравнений и сохраняя согласованность, проводим все расчеты по описанной методике. По результатам расчетов строится диаграмма, из которой делается вывод о том, по какому критерию и с каким уровнем преимущества данный проект может превосходить первоначально выбранный лучшим проект.
Справочник ЕС, посвященный производству крупнотоннажных органических химических продуктов (LVOC) распространяется на следующие виды [24]. Производства органических химикатов, таких как: (a) простые углеводороды (линейные или циклические, насыщенные или ненасыщенные, алифатические или ароматические); (б) кислородсодержащие углеводороды, такие как спирты, альдегиды, кетоны, карбоновые кислоты, сложные эфиры, а также смеси эфиры, ацетаты, простые эфиры, пероксиды и эпоксидные смолы; (c) сернистые углеводороды; (d) азотные углеводороды, такие как амины, амиды, азотистые соединения, нитро - соединения или нитратные соединения, нитрилы, цианаты, изоцианаты; (e) фосфорсодержащие углеводороды; (f) и галогенсодержащие углеводороды; (g) металлоорганических соединений.
Хотя не существует конкретного четкого определения «крупнотоннажные химические продукты», установки по их производству обычно имеют следующие общие характеристики [108]: работают в составе крупных производств, где взаимодействия между различными процессами позволяют интегрировать процессы производства и/или систем очистки; выпускают ограниченный ассортимент продукции в больших количествах; обычно более чем 20 тыс. т/год; работают в непрерывном режиме, с нечастыми пусками и остановами; обычно сильно автоматизирована, требует ограниченного вмешательства в работу АСУ ТП; благодаря большой мощности и непрерывному действию, сложно адаптируются для другого процесса или продукта.
В качестве примера задачи идентификации технологии как наилучшей доступной рассмотрим технологии производства важнейшего крупнотоннажного химического продукта - винилхлорида.
Винилхлорид (ВХ) - является типичным представителем крупнотоннажной химии и самым многотоннажным в химической промышленности продуктом комплексной переработки минерального сырья - поваренной соли и органического сырья - нефти, природного газа и угля [109].
Винилхлорид производится в промышленных масштабах уже более 80 лет. Весь этот период, особенно после второй мировой войны, характеризовался бурным ростом его производства и, как следствие, развитием новых технологических решений, основанных, в свою очередь, на детальном изучении кинетических, физико-химических, технологических закономерностей протекающих при этом реакций.
Объем его мирового производства достиг в 2012 г. 38 млн.т. До 98% всего выпускаемого винилхлорида идет на получение поливинилхлорида (ПВХ), второго по объемам мирового производства после полиэтилена полимерного материала. Производство винилхлорида для ПВХ может базироваться как на угольном, так и на нефтяном сырье (рис.3.8) соль (хлорид натрия)
В главе 1 было показано, что технологии производства всех важнейших химических продуктов развиваются по s-образной кривой, сменяя друг друга. Как показал проведенный анализ, производство ВХ является типичным примером такого рода замещения технологий (таблица 3.2.).
Название устаревшие технологии омыление дихлорэтана реализованные в промышленности гидрохлорирование ацетилена в стационарном слое катализатора комбинированный этилен-ацетилен (нафта) комбинированный этилен-ацетилен (прямогонный бензин) сбалансированный по хлору из этилена (воздух) сбалансированный по хлору их этилена (кислород) разрабатываемые технологии 9 гидрохлорирование ацетилена в пседоожиженном слое катализатора гидрохлорирование ацетилена в жидкой фазе на ртутном катализаторе гидрохлорирование ацетилена в жидкой фазе на нертутном катализаторе гидрохлорирование ацетилена в присутствии инициаторов оксихлорирование этана взаимодействие хлорметана и дихлорметана
Постановка задачи выбора технологии как НДТ включает в себя выбор наилучшей технологии из оставшихся после отбора на первом этапе четырех оптимальных по критерию Эджворта-Парето технологии производства ВХ (таблица 3.3.). Таблица 3.2. Технологии производства винилхлорида, оптимальные по критерию Эджворта-Парето
