Смекни!
smekni.com

Системы химического мониторинга (стр. 1 из 3)

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ТАВРИЧЕСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

им. В.И. Вернадского

Химический факультет

Кафедра общей химии

(курсовая работа)

студент V курса

специальности 7.070301–химия

Научный руководитель:

кандидат химических наук,

доцент Работягов Константин

Васильевич








Симферополь, 2004


ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3

ОСНОВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ ХИМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА 4

ОБЗОР ИСПОЛЬЗУЕМЫХ И ПРОЕКТИРУЕМЫХ СИСТЕМ 7

ВЫВОДЫ 14

ЛИТЕРАТУРА 16

ВВЕДЕНИЕ

Традиционно работа исследователя сопряжена с изучением печатных и электронных материалов по предмету исследования, что связано с использованием громадного количества данных (печатных, электронных), что занимает чрезвычайно много времени. Объемы ежегодно издаваемой научной литературы настолько велики, что их изучение даже в области исследований по времени превышает охватываемый период публикации. И это при наличии всех материалов и отсутствии языкового барьера при их изучении! И не считая финансовой стороны (стоимость материалов), задача оказывается трудноразрешимой. А ведь ещё существуют публикации 5, 10, 30-и летней (и более) давности. Их изучение также необходимо, чтобы не открывать того, что было открыто значительно раньше. Здесь на помощь человеку приходят ЭВМ, объединённые глобальной сетью Internet или локальными вычислительными сетями. Сбор, хранение и доступ к какой-либо информации в Internet значительно облегчается использованием систем мониторинга, которые позволяют отслеживать информацию об интересующем нас объекте в течение конечного промежутка времени.

Системы мониторинга представляют собой набор средств и инструкций, при помощи которых можно за сравнительно короткий период времени получить необходимую информацию по интересующему нас предмету, а также вести наблюдения за объектом в течение конечного промежутка времени, то есть, в конечном счете, призваны значительно снизить время, затрачиваемое исследователем на поиск необходимой информации по интересующему его объекту. В Украине проводится ежемесячный мониторинг состояния рынка химической продукции, данные публикуются в журнале «Химия Украины» [1]. Электронные каталоги химической продукции (Aldrich, Sigma, Fluka, Merck, Lankaster, Avocado, Maybridge, Acros, а также российские «Экрос», «Реактив», «Вектон», «Крезол») являются прототипом систем химического мониторинга, позволяя отследить ситуацию как о рынке химических веществ, так и о состоянии разработок в области синтеза [2].

ОСНОВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ ХИМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

Традиционный метод поиска необходимого литературного источника заключается в обращении к алфавитно-предметному указателю научной библиотеки. Книгам присваивается определённый код, используя который, можно затребовать необходимый печатный материал. Предметно-именной указатель был прообразом используемых в настоящее время электронных баз данных. Используя возможности современных ЭВМ, принимая во внимание возможность хранения громадных объёмов данных на современных носителях, при наличии необходимого материала в электронном виде и при совершенных алгоритмах поиска последний может быть произведён очень быстро.

Задача создания глобальной базы данных, охватывающая все области химии или какой-либо один раздел, не представляется возможным по разным причинам.

Во первых, многие разработки представляют коммерческий интерес, и внесение их в глобальную базу означает потерю капитала и технологии.

Во вторых, языковой барьер. Около 60% химических печатных изданий издаётся на английском языке, около 20%-на русском и около 10%-на немецком языках. Даже внедрение в базу лучших систем машинного перевода не облегчает задачи, так как текст перевода не всегда отражает суть исходного документа. А наличие мультиязычного интерфейса пользователя на программном уровне довольно затруднительно и дорого [1].

В третьих, реализация различных алгоритмов поиска. Поиск идеально должен производиться как с использованием текстовых данных, так и химической формулы соединения, в текстовом режиме желательна реализация поиска по не полностью введённым словам.

Целесообразно выделить две основные группы декларированных ограничений: финансовые и системные. Под финансовыми ограничениями понимаются стоимости (или стоимость) создания и эксплуатации системы. Предполагается, что финансовые ограничения определяющие при проектировании. Действительно, функциональность системы, точность оценок, достоверность прогноза ограничена обычно исключительно финансовыми ограничениями [3].

В качестве системных ограничений выступают требования, которым должна удовлетворять спроектированная система. В некоторых случаях в качестве системных ограничений могут выступать допустимая (максимальная) продолжительность создания и допустимая (минимальная) продолжительность эксплуатации. Также возможны некоторые технические ограничения использования тех или иных технических средств, методов наблюдений, обработки и передачи информации [3].

Для разработки системы мониторинга, адекватной исследуемому объекту, необходимо иметь математическую модель поведения объекта в конечных условиях, отражающую реальное поведение объекта. Для этого необходимо иметь результаты наблюдений за объектом исследования в течение конечного промежутка времени и при конечном диапазоне исследуемых параметров. Так, желательно на предварительном этапе сбора информации для последующего создания математической модели объекта и ядра системы организовать параллельные серии наблюдений, которые будут отвечать максимальным значениям математических ожиданий наиболее значимых контролируемых параметров. В общем случае, увеличение количества и качества наблюдений приведёт к увеличению стоимости создания системы мониторинга, а уменьшение наблюдений к уменьшению степени достоверности результатов мониторинговой деятельности. Вместе с тем, сокращение сети наблюдений при сохранении степени достоверности можно в определённой степени компенсировать более развитым программным обеспечением системы и увеличением времени настройки системы на конкретные условия. Таким образом, итерационный процесс создания ядра системы призван обеспечить возрастание достоверности прогнозирования и контроля. На каждой итерации выбор варианта ядра системы должен отвечать рассмотренным выше ограничениям [3].

Также необходим предварительный контроль выполнения декларированных ограничений, накладываемых на систему мониторинга. Анализу подлежат проекты системы, которые удовлетворяют системным ограничениям (необходимое, но не достаточное условие). Выбор ядра системы мониторинга из бесконечного разнообразия конфигураций, в основном, основан на экономических критериях. Стоимость создания и эксплуатации сети наблюдений, технических средств, программного обеспечения ядра системы мониторинга должны отвечать декларированным ограничениям. То есть, проектирование системы мониторинга предполагает разработку нескольких вариантов, удовлетворяющих экономическим критериям, с последующим выбором варианта, обеспечивающего наибольшую достоверность мониторинговой деятельности [3].

Кроме того, необходимо обеспечение сопряжения с системами химического мониторинга более высокого уровня, обеспечение сопряжения с системами иных функциональных назначений, смежных с используемой (если таковые имеются) [3].

ОБЗОР ИСПОЛЬЗУЕМЫХ И ПРОЕКТИРУЕМЫХ СИСТЕМ

Наибольшее распространение системы химического мониторинга получили в химической технологии при моделировании технологических процессов. Так, производства нитроглицерина, тротила, аммиачной селитры, фосфатов и других крупнотоннажных продуктов химической промышленности полностью автоматизированы ещё во второй половине прошлого века. Непрерывный способ производства этих химических продуктов экономичен, безопасен (особенно это касается нитроглицерина, в меньшей степени тротила и других взрывчатых веществ). Математические модели технологических процессов создавались на основании работы опытных установок, позднее их заменили полупромышленные установки, далее производство переносилось на крупные агрегаты, управляемые при помощи АВМ. Адекватность поведения системы управления производительным процессом сравнивалась с многочисленными зарубежными аналогами и впоследствии корректировалась [4]. Однако подобные системы недоступны для изучения, так как они представляют коммерческую ценность для производителей и охраняются ими от конкурентов.

Математическое моделирование с использованием ЭВМ разрабатывается и в научно–исследовательских целях. Коротко рассмотрим доступные в последнее время разработки.

Производство изопропилбензола (полупродукт комбинированного синтеза фенола и ацетона по методу Сергеева-Удриса-Кружалова-Немцова). Предложен способ усовершенствования стадии ректификации действующего производства изопропилбензола путем снижения энергозатрат на проведение процесса. Для достижения поставленной цели реализована эффективная стратегия компьютерного моделирования с использованием универсальной моделирующей программы ChemCad (моделирует реакторы многих типов, системы электролитов, переработку нефти, теплообмен, ректификацию, абсорбцию, кристаллизацию и др.). Цель расчётов сводилась к снижению энергозатрат при сохранении качества продукции и действующего оборудования. Отличительная особенность предлагаемой процедуры компьютерного моделирования состоит в том, что она основана на принципах системного анализа химических производств, которые наиболее приемлемы для действующих процессов: добавление азеотропного агента для улучшение энергетических показателей производства в целом, обеспечение адекватности компьютерных моделей отдельных процессов, определение оптимального флегмового числа и положения тарелки питания в колонных аппаратах, а также исследование различных вариантов рекуперации тепла в технологической схеме и выбор наилучшего. В результате анализа различных технологических схем получены технологические параметры процесса, позволяющие снизить потребление тепловой энергии на 46,2% [5].