Материал: Физико-математическое моделирование систем. материалы XX Международного семинара. Батаронов И.Л., Шунин Г.Е

УДК 66.094.524.5:661.185

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ АЛКИЛИРОВАНИЯ И СУЛЬФИРОВАНИЯ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ АБСК

А. А. Бунаев, И. М. Долганов, И. О. Долганова, Э. Д. Иванчина, М. А. Пасюкова, Т. А. Гиль

Национальный исследовательский Томский политехнический университет aiurbunaev@gmail.com

Разработанная на языке объектно-ориентированного программирования Delphi 7 программа позволяет рассчитывать основные показатели процессов алкилирования бензола и сульфирования ЛАБ.

Ключевые слова: АБСК, математическое моделирование, алкилирование, сульфирование.

В настоящее время наблюдается спрос на синтетические моющие средства на основе линейных алкилбензолов (ЛАБ) и их производных – алкилбензол сульфокислот (АБСК). Широкое распространение и использование этих веществ связано с их безопасностью для окружающей среды, что, в свою очередь, вызывает необходимость в повышении производительности соответствующих промышленных установок [3].

Возможность внедрения компьютерной математической модели на реальное, действующее производство определяется, главным образом, ее адекватностью – сходимостью экспериментальных и расчетных данных о процессе. Таким образом, в целях достижения требуемой точности необходимо составить решение обратной кинетической задачи: найти кинетические параметры процесса, используя известные экспериментальные данные [4].

Таким образом, разработка компьютерной программы моделирования процесса производства АБСК включает в себя такие этапы, как:

25

1)построение схемы реакций с участием углеводородов;

2)анализ термодинамики – возможности протекания этих реакций в полученной схеме;

3)определение режимов работы реакторов: гидродинамического и тепло-

вого;

4)создание математической модели и ее реализация в виде программного обеспечения.

На рис. 1 представлено основное диалоговое окно программы, разработанной на языке Delphi 7.

Рис. 1. Графический интерфейс программы

26

Для наглядного иллюстрирования данная методика решения была отработана с получением зависимости выхода АБСК от количества ароматических соединений в сырье процесса алкилирования.

Рис. 2. Зависимость выхода АБСК от расхода ароматики на алкилирование

График на рис. 2 демонстрирует, что с увеличением расхода ароматических соединений, идущих на процесс алкилирования, доля АБСК в потоке продуктов сульфирования, соответственно, возрастает.

Таким образом, был разработан алгоритм поиска кинетических параметров реакций для процессов сульфирования и алкилирования, что, по сути, определяет все остальные их параметры. Также модель была реализована с помощью языка Delphi 7 и протестирована.

Литература

1.Долганова И. О., Ивашкина Е. Н., Иванчина Э. Д. Математическое моделирование

взадачах повышения эффективности работы установки производства линейных алкилбензолов // Известия ТПУ. – 2011, №3. – С. 109-112.

27

2.Долганова И. О., Фетисова В. А., Шнидорова Н. О., Иванчина Э. Д. Разработка и программная реализация алгоритма решения обратной кинетической задачи для процесса алкилирования бензола олефинами С10-С14 // Известия ТПУ. - 2010, №3. – С. 117-121.

3.Шнидорова Н. О., Долганова И. О., Долганов И. М., Кочегурова Е. А.Создание компьютерной моделирующей системы процесса алкилирования со схемой превращения различного уровня детализации // Известия ТПУ. – 2010, №5. – С. 57-61.

4.Долганов И. М., Киргина М. В., Ивашкина Е. Н., Иванчина Э. Д., Долганова И. О. Оптимизация аппаратурного оформления процесса дегидрирования высших алканов с использованием метода математического моделирования // Известия ТПУ. – 2012. – № 3. – С. 84-88.

5.Долганов И. М., Францина Е. В., Афанасьева Ю. И., Иванчина Э. Д., Кравцов А. В. Моделирование промышленных нефтехимических процессов с использованием объектноориентированного языка Delphi // Известия ТПУ. – 2010, №5. – С. 53-57.

SIMULATION OF THE PROCESSES OF ALKYLATION AND SULFONATION IN THE PRODUCTION OF ALKYLBENZENESULFONIC ACID

A.A. Bunaev, I. M. Dolganov, I. O. Dolganova, E. D. Ivanchina, M. A. Pasyukova, T. A. Gil

National Research Tomsk Polytechnic University

The given program designed with the object-oriented programming language Delphi 7 allows to calculate the main indicators of the processes of alkylation of benzene and sulfonation of linear alkylbenzenes.

Keywords: alkylbenzenesulfonic acid, mathematical modeling, alkylation, sulfonation.

28

УДК 004.85

МОДЕЛЬ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ АСФАЛЬТА

П. В. Васильев, А. В. Сеничев, М. В. Ступина, А. О. Головинов, О. С. Христич

Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону lyftzeigen@mail.ru

Авторы данной работы предлагают подход, реализующий идентификацию дефектов на изображениях асфальта. Для решения задачи применяется нейросетевой подход. Построена модель сверточной нейронной сети, с учетом особенностей решаемой задачи. Модель предъявляет низкие требования к объему обучающей выборки, применяется аугментация данных, проведена тонкая настройка модели в рамках задачи. Предложенная модель имеет высокую степень повторяемости и может быть использована в различных задачах сегментации.

Ключевые слова: идентификация дефектов, машинное обучение, сверточные нейронные сети, дорожное покрытие.

Инфраструктуры общественного назначения подвержены естественному процессу старения. В связи с этим требуется проведение более частых процедур контроля. Эффективные стратегии мониторинга состояния могут помочь инженерам в надлежащем планировании работ по обслуживанию и ремонту дорожных покрытий, что приведет к значительному сокращению расходов на обслуживание жизненного цикла дорожного покрытия. Своевременное обнаружение проблемных участков и эффективное управление технического обслуживания гарантируют постоянную доступность объектов инфраструктуры. Оценка критического состояния дорожного покрытия прошла много этапов от применения ручных методов фото-фиксации до использования высокоскоростной цифровой техники.

Россия входит в пятерку стран с самой большой протяженностью автомобильных дорог и федеральных магистралей. Для инфраструктур большой протяженности требуются системы мониторинга, которые объединяют в себе простоту использования, высокую скорость, надежность и качество работы.

Для проведения контроля состояния дорожного покрытия могут применяться системы фото и видеонаблюдения. Оценка и анализ собранных данных в ручном режиме может продолжаться очень долго. Поэтому время, необходимое для проведения фактического осмотра и дальнейшей оценки состояния объектов контроля, может превышать срок их эксплуатации.

В данной работе предлагается подход, который задействует технологии машинного обучения. Это позволяет автоматизировать процесс оценки качества дорожного покрытия. Предлагаемый подход заключается в обучении сверточной нейронной сети на основе данных, размеченных вручную. Таким образом, система научится распознавать основные виды повреждений объектов контроля и проводить их оценку. Это позволит существенно повысить скорость обследования дорожного полотна и сократить материальные издержки.

29