Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Состояние теории и практики моделирования процессов разделения в химико-технологических системах ...10
1.1. Исследование динамических характеристик тепло-массообменных процессов 10
1.2. Методы решения систем уравнений динамики 22
1.3. Методы расчета статики и динамики ХТС 26
1.4. Методы расчета физико-химических и термодинамических свойств индивидуальных компонентов 28
1.5. Управление тепло-массообменными процессами 29
1.6. Выбор контрольных тарелок ректификационных и абсорбционных колонн 30
1.7. Расчет настроек ПИД-регуляторов 34
1.8. Обзор моделирующих программ и компьютерных тренажеров..39
ГЛАВА 2. Технология автоматизированной разработки компьютерных тренажеров ХТС 50
2.1. Математическое моделирование динамики ХТС 53
2.2. Расчет динамики ХТС методом «сквозной синхронизации» 58
2.3. Программная реализация математической модели динамики ХТС 61
2.3.1. Формирование иерархической структуры данных программы, моделирующей ХТС 62
2.3.2. Оптимизация размещения структуры данных моделируемой ХТС в оперативной памяти компьютера 67
2.3.3. Выбор типа переменных 70
2.3.4. Оптимизация показателей работы программы 71
ГЛАВА 3. Идентификация математической модели динамики ХТС 73
3.1. Математическая модель узла деметанизации 73
3.2. Математическая модель газофракционирующей установки ГФУ-300 79
ГЛАВА 4. Исследование и усовершенствование системы управления на основе математической модели динамики ХТС 87
4.1. Автоматизация расчета настроек ПИД-регулятора 87
4.2. Усовершенствования системы управления узла деэтанизации ГФУ-300 88
Выводы по диссертации 106
Литература 107
Приложение 121
- Выбор контрольных тарелок ректификационных и абсорбционных колонн
- Формирование иерархической структуры данных программы, моделирующей ХТС
- Математическая модель газофракционирующей установки ГФУ-300
- Усовершенствования системы управления узла деэтанизации ГФУ-300
Введение к работе
Типовыми задачами, связанными с математическим моделированием процессов и аппаратов химических технологий в составе химико-технологических систем (ХТС), являются задачи анализа, синтеза и управления. Решение этих задач подчинено единой цели - созданию ХТС с высокими технико-экономическими показателями.
Новым приложением математического моделирования ХТС является разработка компьютерных тренажеров ХТС для обучения и подготовки оперативного персонала химических предприятий.
Необходимость использования компьютерных тренажеров продиктована спецификой процессов химических технологий, которая заключается в использовании, как правило, высоких температур и давлений, токсичных, взрывопожароопасных и высококоррозионных веществ. Перечисленные факторы определяют вероятность возникновения нештатных ситуаций, развитие которых до опасных пределов может протекать за короткие промежутки времени. Это предъявляет достаточно высокие требования к квалификации оперативного персонала химических производств. Операторы должны обладать доведенными практически до автоматизма навыками диагностирования возможных отклонений от нормального режима, выявления их причин, прогнозирования возможных последствий, принятия и реализации правильных решений по ликвидации или локализации опасных ситуаций. В этой связи, обучение и тренинг операторов занимают практически столь же важное место, как и технические мероприятия по повышению надежности и безопасности процессов химических технологий.
Использование компьютерных тренажеров регламентировано «Общими правилами взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств» Госгортехнадзо ) В руководстве работой принимал участие к.т.н., докторант Тукманов Д.Г. pa России ПБ-09-170-97, в п. 1.16 [1] которых изложены основные требования, предъявляемые к разработке и содержанию компьютерных тренажеров.
На сегодняшний день обеспеченность предприятий компьютерными тренажерами, удовлетворяющими требованиям ПБ-09-170-97, абсолютно недостаточна. Это объясняется большой науко- и трудоемкостью разработки таких программных продуктов.
Теоретической базой создания компьютерных тренажеров являются математические модели динамики ХТС, включающие в себя модели всех составных элементов. Специфика компьютерных тренажеров заключается в моделировании динамического поведения всех элементов (включая систему управления), составляющих ХТС, в едином масштабе времени (реальном или сжатом). Исходя из этого, сформулированы цель и задачи работы.
Настоящая работа выполнена в соответствии с Законом Республики Татарстан «Об энергосбережении» и постановлением Кабинета Министров Республики Татарстан № 468 от 03.07.2000 г. «О республиканской целевой программе энергосбережения в Республике Татарстан на 2000-2005 годы», а также в соответствии с договорами между КГТУ и ОАО «Нижнекамскнефте-хим», ОАО «Татнефть», ОАО «Казаньоргсинтез».
Цель работы. Математическое моделирование объектов химической технологии, как иерархической совокупности машин и аппаратов, с детерминированным описанием протекающих в них процессов, контрольно-измерительных приборов и средств автоматизации, исполнительных механизмов, представляющей собой сложную динамическую химико-технологическую систему, с целью использования в компьютерных тренажерах промышленных ХТС. В соответствии с поставленной целью в работе решаются задачи:
1. Разработка метода расчета динамики ХТС, обеспечивающего адекватное моделирование взаимодействия подсистем различного уровня сложности и иерархичности во времени.
2. Разработка математических моделей динамики элементов, составляющих ХТС, и компоновка модели ХТС в целом.
3. Создание технологии автоматизированной разработки компьютерных тренажеров промышленных ХТС.
4. Разработка всех компонентов компьютерного тренажера (графический интерфейс, учебно-методическое обеспечение, система тестирования и оценки действий оператора и др.).
5. Использование разработанной математической модели динамики ХТС для усовершенствования системы управления промышленного технологического объекта.
Выбор контрольных тарелок ректификационных и абсорбционных колонн
Процессы химической технологии такие, как ректификация, абсорбция и др. протекают в сложных, многоступенчатых, протяженных аппаратах. Поэтому важным вопросом при разработке системы автоматического регулирования таких процессов является организация распределенного контроля и распределенного управления. Рациональное построение системы контроля распределенного технологического процесса дает возможность значительно улучшить качественные показатели системы управления [56, 57, 115, 117, 118].
Ключевым фактором в решении этой задачи является корректный выбор контрольных точек (ступеней, тарелок или сечений), по которым осуществляется оперативный контроль и коррекция параметров контуров регулирования. Положение контрольных точек определяется физико-химической сущностью индивидуально каждого тепло-массообменного процесса. Поэтому поиск контрольных точек должен осуществляться с привлечением максимально возможного количества объективной информации о процессе. Источниками такой информации могут служить справочные данные по физико-химическим свойствам разделяемых смесей и их индивидуальных компонентов, результаты экспериментальных и промышленных исследований, а также математического моделирования статики и динамики тепло-массообменных процессов.
Очевидно, что параметры, измеряемые в таких контрольных точках, должны обладать минимальной инерционностью и максимально возможной амплитудой изменения, обеспечивающей максимальный выходной сигнал с датчика.
Давление является самым малоинерционным параметром. Скорость его распространения сопоставима со скоростью звука, в силу чего стабилизация давления в масштабах всего аппарата происходит быстро. Поэтому тепло-массообменные процессы проводятся при постоянном давлении.
Самым инерционным параметром является концентрация веществ в разделяемой смеси. Скорость распространения этого параметра сопоставима со скоростью конвективной диффузии. По этой причине запаздывание отклика концентрации в продуктовых потоках на волну внешнего возмущения будет значительным. Реализация же контроля концентрации в промежуточных сечениях тепло-массообменного аппарата технически очень сложна и в большинстве случаев невозможна. Использование концентрации для оперативного контроля и коррекции параметров управляющих контуров осложняется еще и тем, что продолжительность обработки данных хроматографического анализа даже поточным хроматографом составляет, в лучшем случае, несколько минут. Поэтому работа тако 32 го контура будет неэффективна или просто бесполезна. Более того, учитывая высокую стоимость современных хроматографических анализаторов, использование последних, в ряде случаев, является экономически неоправданным.
Традиционно в процессах разделения в качестве контрольного параметра используется температура. Скорость распространения этого параметра по аппарату пропорциональна скорости потоков взаимодействующих фаз. В отличие от концентрации, температура легко поддается измерению без существенного запаздывания. В процессах разделения бинарных смесей температура является однозначной функцией концентраций компонентов в фазах для установившихся режимов работы тепло-массообменного аппарата. Недостатком температуры, как косвенного параметра, характеризующего процесс разделения, в случае с процессами разделения многокомпонентных смесей является то, что одной и той же температуре могут соответствовать различные комбинации концентраций компонентов, в силу чего температура не может служить точной мерой разделения. Поэтому такая неоднозначность температуры должна учитываться при выборе контрольных точек индивидуально для каждого режима работы тепло-массообменного аппарата. Более того, постоянство состава продукта в некоторой контрольной точке также еще не является гарантией того, что состав продуктовых потоков также будет постоянным. Это обстоятельство требует предусмотрения в системе управления тепло-массообменного аппарата возможности изменения задания регулятора в контуре поддержания контрольной температуры, например, по результатам математического моделирования технологического процесса.
Вследствие значительной протяженности тепло-массообменных аппаратов и ощутимой продолжительности пребывания взаимодействующих фаз, а также наличия внешних возмущающих факторов, профиль температуры по длине этих аппаратов может существенно меняться. По 33 этому выбор контрольных точек должен осуществляться с учетом амплитуды и динамики изменения температурного профиля.
Переходные режимы работы тепло-массообменных аппаратов, в отличие от установившихся, характеризуются различием температур паровой и жидкой фаз: жидкость находится в недогретом до кипения состоянии, а пар — в перегретом. Эту особенность также необходимо учитывать при выборе контрольных точек. В литературе предлагаются различные рекомендации и методики выбора контрольных точек для тепло-массообменных аппаратов [55, 116, 119]. В работе П. Эрриота [116] даны практические рекомендации по выбору места установки на ректификационной колонне "чувствительных элементов для измерения температуры".
В работе О.С. Кожинского [119] отмечается, что верхняя тарелка РК подвергается высокочастотному воздействию флегмы, а нижняя — греющего пара и отбора кубового остатка, поэтому расположение чувствительного элемента на концах ректификационной колонны нежелательно. В середине укрепляющей и исчерпывающей частей колонны происходят наибольшие и потому легче измеряемые изменения состава и температуры потоков. Поэтому при размещении чувствительного элемента в средней части исчерпывающей или укрепляющей секциях колонны значительно сокращается время запаздывания, и система управления вступает в действие прежде, чем начинает изменяться состав продуктов [120].
Вызывает интерес метод определения контрольных тарелок [119], основанный на использовании данных диаграммы фазового равновесия разделяемой смеси и рисунка, применяемого при графическом определении числа теоретических тарелок для бинарных систем. Если разделяемая смесь содержит более двух компонентов, методом можно пользоваться для приближенного определения контрольных тарелок с целью сокращения затрат на постановку эксперимента.
Формирование иерархической структуры данных программы, моделирующей ХТС
В силу сложности структуры ХТС, огромного числа параметров и большой размерности их математического описания размер памяти, требуемый для размещения всей структуры данных моделируемой ХТС, может значительно превышать размер свободной оперативной памяти. Особенно это актуально при программировании в реальном режиме дисковой операционной системы (ДОС). В данном случае программисту доступно только 640 Кбайт оперативной памяти компьютера за вычетом объема, занимаемого самой ДОС и системными драйверами. В защищенном режиме ДОС программисту выделяется уже 16 Мбайт оперативной памяти, а в режиме Windows для 32-разрядных компиляторов доступно огромное адресное пространство, значительно перекрывающее физически реализуемый размер оперативной памяти, устанавливаемой на персональные компьютеры (ПК). Тем не менее, необходимо оптимально и экономично использовать ресурсы памяти даже при разработке Windows приложений, т.к. это напрямую влияет на скорость и корректность их работы.
Факторами, определяющими затраты адресного пространства, являются: число констант и переменных; тип переменных; организация размещения переменных в оперативной памяти компьютера.
Число констант и переменных определяется структурой данных конкретной моделируемой ХТС и, поэтому, является фиксированной величиной. В зависимости от характера переменных: временные или постоянные, могут быть использованы различные способы их размещения: в области локальных или глобальных переменных соответственно, позволяющих экономить ресурсы памяти.
Тип переменных определяет, во-первых, способ их внутреннего представления и, во-вторых, действия, которые разрешается над ним выполнять. Внутреннее представление переменной зависит от ее назначения. Выбранный тип переменных может меняться на однородные, например вещественный single на вещественный extended, соответственно будет меняться и размер оперативной памяти, занимаемой всей структурой данных. Определяющими в данном случае являются требования точности представления числа и скорости выполнения арифметических операций. Например, тип single занимает наименьший размер памяти по сравнению с другими вещественными типами, но обеспечивает минимальную точность представления числа и минимальную скорость вычисления, т.к. при обработке вещественного числа сопроцессором выполняются дополнительные операции по усечению представления числа до требуемого размера. Переменные же типа extended, напротив, занимают самый большой объем оперативной памяти, но имеют самую высокую точность представления числа и скорость его обработки, т.к. усечение не выполняется. В промежуточных типах реализованы различные сочетания тех или иных качеств и недостатков, позволяющих выбрать оптимальный тип данных для конкретной задачи.
Организация размещения переменных в памяти является одним из главных факторов, определяющих затраты адресного пространства. Любой программе (приложению) доступно несколько областей оперативной памяти: сегмент данных, стек, динамически распределяемая область памяти. Они отличаются принципами организации и механизмом адресации при реализации обмена данными.
Сегмент данных и стек являются областями фиксированного размера, который задается при компиляции программы. Сегмент данных представляет собой область оперативной памяти, имеющей ячеечную структуру. Каждая ячейка имеет индивидуальный адрес, по которому к ней реализуется доступ. В сегменте данных размещаются глобальные, т.е. доступные всему программному коду, константы и переменные. Максимальный размер сегмента данных 64 Кбайта (65536 байт). Это пространство, как правило, недостаточно для размещения необходимого числа переменных программы, моделирующей сложную технологическую систему. К примеру, если все переменные программы имеют тип extended, занимающий 10 смежных байт памяти, то максимальное число таких переменных в сегменте данных составит 6553. Число переменных различного типа, необходимых для размещения в памяти компьютера всех параметров моделируемой системы, в состав которой входят одна простая колонна с 46-ю ступенями разделения и бинарная разделяемая смесь, составляет 3481. Для моделирования системы, состоящей из одной простой колонны с 83-мя ступенями разделения и 7 компонентной разделяемой смеси, необходимо 7703 переменных, а для моделирования трехколонной установки, с числом ступеней 62, 22, 22 соответственно и 9-й компонентной разделяемой смеси, необходимо уже 12945 переменных различного типа. Отсюда видно, что только для небольшой группы малых систем переменные могут быть размещены в сегменте данных программы целиком, а для более сложных моделируемых систем, преобладающих в промышленности, размещение переменных в сегменте данных неприемлемо.
Однако, некоторые компиляторы такие, как "Си" и его разновидности, допускают использование нескольких сегментов данных, но и это кардинально не решает проблемы нехватки памяти в реальном режиме ДОС, т.к. сохраняется ограничение стандартной памяти до 640 Кбайт. Учитывая, что большую часть стандартной памяти занимает программный код, а также сама ДОС, системные драйвера и область стека, размер свободной оперативной памяти, как правило, меньше максимального размера сегмента данных. В защищенном режиме ДОС и Windows для тех же языков программирования такой проблемы нет, но организация нескольких сегментов данных в этих случаях чревато другими проблемами, связанными с реализацией многозадачности.
Для представления разработанной структуры данных в формате вычислительной машины и размещения в ее памяти могут быть использованы стандартные типы данных, предоставляемые компиляторами, и пользовательские типы данных, составляемые самим пользователем из числа стандартных. Современные компиляторы предоставляют широкий выбор простых и структурированных типов данных, отличающихся друг от друга размером резервируемой памяти.
Структура объектов, входящих в состав моделируемой системы, наиболее точно может быть представлена в компиляторе переменными стандартного структурированного типа TObject, свойства объектов - переменными структурированных или простых типов, в зависимости от сложности структуры конкретного объекта. Выбор того или иного типа данных определяется так же назначением конкретной переменной, требования обеспечения заданной точности представления значения, операторами, в составе которых переменная будет использоваться, а так же ограничениями по совместимости различных типов данных. Параметры моделируемой системы, характеризующие непрерывные свойства объектов, должны описываться переменными вещественного типа. Параметры, принимающие дискретные целочисленные значения, описываются переменными целочисленного типа. Параметры системы, имеющие значения названий или описаний, могут быть идентифицированы переменными символьного или строкового типа.
Математическая модель газофракционирующей установки ГФУ-300
Кривые на графиках 4.5. получены при различных возмущениях: (F, +2 т) и (F, -2 т) - увеличение и уменьшение расхода питания на 2 тонны; (Т, +2С) и (Т, +2С) - увеличение и уменьшение температуры питания на 2С; (С, л+ т-) — изменение состава питания: этан+1% масс, пропан +1%, и-бутан -1%, н-бутан -1%.
Как видно из рис. 4.5., а тарелками, обеспечивающими минимальную энергоемкость работы основного контура при компенсации импульсных возмущений параметров питания, являются тарелки №№13-т-15. Из рис. 4.5., в видно, что минимальная продолжительность переходного процесса обеспечивается при использовании тех же контрольных тарелок.
Повышение качества управления технологическими режимами деэта-низатора может быть достигнуто за счет модернизации проектной схемы регулирования. Альтернативная схема регулирования, представленная на рис. 4.6., предусматривает замену проектного каскадного контура, регулирующего расход горячего теплоносителя с коррекцией по температуре на контрольной тарелке, на контур, состоящий из трех каскадных регуляторов. Первый -регулятор температуры на контрольной тарелке, второй — регулятор соотношения расходов питания и горячего теплоносителя, третий — регулятор расхода горячего теплоносителя. Такой контур позволяет осуществлять оперативную компенсацию колебаний расхода питания изменением расхода горячего теплоносителя одновременно с коррекцией по температуре на контрольной тарелке. Сопоставление результатов моделирования работы проектной и альтернативной схем регулирования приведены на рис. 4.7. и 4.8.
На основании проведенных исследований Управлению «Татнефтегаз переработка» ОАО «Татнефть» были переданы следующие рекомендации: 1. В качестве контрольной тарелки деэтанизатора К-601 представляется целесообразным использовать тарелку №14 (по проекту тарелка №9); 2. Заменить проектный каскадный контур регулирования расхода горячего теплоносителя с коррекцией по температуре на контрольной тарелке, на альтернативный контур, состоящий из трех каскадных регуляторов, схема которого показана на рис. 4.6.; 3. Использовать математическую модель ГФУ-300 в качестве советчика по управлению технологическим объектом; 4. Интегрировать математическую модель ГФУ-300 в систему управления с целью оптимального управления технологическим процессом. 5. Представляется также целесообразным продолжить работы по оптимизации системы управления работой ГФУ-300 после пуска установки и накопления дополнительной информации об эффективности автоматизированной системы управления. 4.3. Исследование работы основного каскадного контура деэтанизатора К-601 при гармонических колебаниях параметров питания Как показывает практика, промышленные технологические объекты работают преимущественно в переходных или нестационарных режимах. Это особенно характерно для установок разделения и выделения готовых продуктов, которые представляют собой, как правило, цепочки ректификационных и/или абсорбционных колонн. В этих установках возмущения от первой колонны передаются по цепочке на другие колонны. Учитывая этот факт, представляется целесообразным определять положения оптимальных контрольных тарелок моделируя нестационарные режимы работы таких установок. С целью выявления закономерностей влияния различных нестационарных режимов на положение оптимальной контрольной тарелки была проведена серия численных экспериментов. Методика проведения эксперимента. Эксперимент проводился для условий проявления гармонических колебаний параметров питания. Для проведения эксперимента заранее был смоделирован пуск и вывод деэтанизатора на проектный стационарный режим - 0, характеристики которого описаны выше в данной главе. Для получения графиков (рис.4.9. б), в), г)) было проведено 15 экспериментов, в каждом случае основной каскадный контур работал индивидуально с каждой тарелкой укрепляющей секции всего 15 тарелок. Для всех 15-ти случаев были найдены оптимальные настройки ПИД-регуляторов, значения которых приведены в таблице 4.5. Возмущение задавалось в виде гармонического колебания температуры питания по траектории представленной на (рис.4.9.а)) в течении 15000 секунд. Точки на графике (рис.4.9.б)) были получены путем разности количества керосина израсходованного на компенсацию гармонических колебаний и количество керосина, который затрачивается без внесения колебаний. Графики на рис.4.10 были получены при внесении гармонических колебаний по температуре питания с периодом колебаний 720 сек. Графики на рис.4.11 получены при внесении гармонических колебаний по расходу питания с периодом колебаний 360 сек.
Анализ результатов численного эксперимента. Численные эксперименты показали, что существуют такие зоны, в которых происходит наложение волн колебаний температуры по высоте колонны, вызванных колебаниями параметров питания и расхода горячего теплоносителя в кипятильнике, задаваемого основным каскадным контуром. Эти наложения влияют на качество регулирования. Как видно из рисунка (рис.4.9.б)) при использовании тарелки №12, в качестве контрольной, наблюдается заметная экономия теплоносителя причем качество выходных потоков улучшилось этан в сдув-ках увеличился, а пропан уменьшился (рис. 4.9.в)), пропан в кубовом продукте увеличился (рис.4.9.д)). Аналогичная картина наблюдается и при гармоническом колебании расхода питания (рис. 4.11) при таком же периоде колебаний зона экономии теплоносителя располагается на той же 12й тарелке. При увеличении периода колебаний температуры питания в два раза, зона экономии теплоносителя смещается к верху колонны и располагается на тарелке №7 (рис. 4.10.6))
Усовершенствования системы управления узла деэтанизации ГФУ-300
Как показывает практика, промышленные технологические объекты работают преимущественно в переходных или нестационарных режимах. Это особенно характерно для установок разделения и выделения готовых продуктов, которые представляют собой, как правило, цепочки ректификационных и/или абсорбционных колонн. В этих установках возмущения от первой колонны передаются по цепочке на другие колонны. Учитывая этот факт, представляется целесообразным определять положения оптимальных контрольных тарелок моделируя нестационарные режимы работы таких установок.
С целью выявления закономерностей влияния различных нестационарных режимов на положение оптимальной контрольной тарелки была проведена серия численных экспериментов. Методика проведения эксперимента. Эксперимент проводился для условий проявления гармонических колебаний параметров питания. Для проведения эксперимента заранее был смоделирован пуск и вывод деэтанизатора на проектный стационарный режим - 0, характеристики которого описаны выше в данной главе. Для получения графиков (рис.4.9. б), в), г)) было проведено 15 экспериментов, в каждом случае основной каскадный контур работал индивидуально с каждой тарелкой укрепляющей секции всего 15 тарелок. Для всех 15-ти случаев были найдены оптимальные настройки ПИД-регуляторов, значения которых приведены в таблице 4.5. Возмущение задавалось в виде гармонического колебания температуры питания по траектории представленной на (рис.4.9.а)) в течении 15000 секунд. Точки на графике (рис.4.9.б)) были получены путем разности количества керосина израсходованного на компенсацию гармонических колебаний и количество керосина, который затрачивается без внесения колебаний. Графики на рис.4.10 были получены при внесении гармонических колебаний по температуре питания с периодом колебаний 720 сек. Графики на рис.4.11 получены при внесении гармонических колебаний по расходу питания с периодом колебаний 360 сек. Анализ результатов численного эксперимента. Численные эксперименты показали, что существуют такие зоны, в которых происходит наложение волн колебаний температуры по высоте колонны, вызванных колебаниями параметров питания и расхода горячего теплоносителя в кипятильнике, задаваемого основным каскадным контуром. Эти наложения влияют на качество регулирования. Как видно из рисунка (рис.4.9.б)) при использовании тарелки №12, в качестве контрольной, наблюдается заметная экономия теплоносителя причем качество выходных потоков улучшилось этан в сдув-ках увеличился, а пропан уменьшился (рис. 4.9.в)), пропан в кубовом продукте увеличился (рис.4.9.д)). Аналогичная картина наблюдается и при гармоническом колебании расхода питания (рис. 4.11) при таком же периоде колебаний зона экономии теплоносителя располагается на той же 12й тарелке.
При увеличении периода колебаний температуры питания в два раза, зона экономии теплоносителя смещается к верху колонны и располагается на тарелке №7 (рис. 4.10.6)) Результаты проведенного обследования открывают широкую область исследований работы технологических объектов в режиме организованной нестационарности, с целью разработки новых методов управления технологическими объектами, позволяющих снизить энергозатраты на получение продукции и улучшить её качества. 1. Для расчета динамики ХТС разработан и использован метод сквозной синхронизации, обеспечивающий адекватное моделирование взаимодействия подсистем различного уровня сложности и иерархичности в едином масштабе времени. 2. Реализован подход к решению задачи управления точностью моделирования динамики ХТС. 3. Предложена методика выбора контрольной тарелки на основе критерия минимизации энергозатрат на компенсацию возмущений. 4. Программно реализованы и интегрированы в инструментальную среду автоматизированной разработки компьютерных тренажеров различные методики расчета оптимальных настроек ПИД-регулятора. 5. Разработаны и внедрены компьютерные тренажеры для производств: ГФУ-300 Управления «Татнефтегазпереработка» ОАО «Татнефть»; блоков разделения пирогаза завода «Этилен-450» ОАО «Нижнекам-скнефтехим»; блоков выделения окиси этилена завода «Оргпродукты» ОАО «Ка-заньоргсинтез». 6. Проведены исследования и даны рекомендации по усовершенствова нию системы управления узла деэтанизации ГФУ-300 Управления «Тат нефтегазпереработка» ОАО «Татнефть».
