Главное

Подробности

Опубликовано 02.04.2024 17:53

От математической модели – к идеальному производству

Дальневосточный исследователь совершенствует управление технологическими процессами

Светлана Александровна Шевлягина – старший научный сотрудник лаборатории систем управления  технологическими процессами (№62) Института автоматики и процессов управления ДВО РАН, кандидат технических наук. Занимается идентификацией сложных нелинейных объектов, моделированием технологических объектов и разработкой программно-алгоритмических комплексов для систем управления непрерывными технологическими процессами. Лауреат стипендии Правительства РФ для студентов и аспирантов, обучающихся по приоритетным направлениям подготовки (2018), лауреат стипендии нефтегазовой компании British Petroleum (2017, 2018).

Путь в академическую науку

Изначально профессионально заниматься чистой наукой не входило в её планы, было интересно решать задачи, имеющие практическое значение. Так выпускная бакалаврская квалификационная работа Светланы, выполненная в ДВФУ под руководством старшего преподавателя Анны Михайловны Заболотной, решала один из вопросов использования отходов сельскохозяйственных культур.

– Она многому меня научила: начиная от планирования, подготовки и проведения экспериментов, заканчивая написанием тезисов, подготовкой докладов и выступлений на конференциях. Во время подготовки выпускной квалификационной работы в магистратуре ДВФУ, а затем диссертационной работы «Разработка виртуальных анализаторов для системы управления массообменными технологическими процессами производства метил-трет-бутилового эфира», моим руководителем стал доктор технических наук, доцент Андрей Юрьевич Торгашов, заведующий лабораторией, в которой я сейчас работаю, открывший для меня интересные задачи, решения которых востребованы на производстве, – рассказывает Светлана Александровна.

Как построить модель процесса

Особый интерес Светланы вызывает моделирование технологических объектов со сложными нелинейными процессами, в нём нашли применение и технологии машинного обучения. В планах – поработать в области цифровых двойников – создавать цифровые копии физических объектов или процессов, помогающие предприятиям оптимизировать технологии, быстрее обнаруживать проблемы, точнее предсказывать результаты процессов, производить более качественные продукты.

– Для построения моделей мы используем данные, которые не всегда информативны из-за сбоев в датчиках или из-за недостаточной ширины их рабочего диапазона. Использование некорректных данных приводит к ошибкам при построении математических моделей. Для улучшения возможностей модели, независимо от метода её построения, нами был предложен гибридный подход, основанный на интеграции фундаментальных знаний о процессе с данными рабочих измерений. Сначала осуществляется моделирование исследуемого объекта, определяются условия использования имитационной модели объекта, и генерируется новый набор данных, который объединяется с исходным, и используется для машинного обучения. Использование гибридного подхода позволяет получить математическую модель, демонстрирующую лучшее прогнозирование, – говорит о своих исследованиях Светлана Шевлягина.

Какие модели нужны предприятию?

Одно из основных направлений исследований лаборатории, где трудится Светлана, – анализ и синтез систем усовершенствованного управления технологическими процессами (СУУТП), теории оптимального управления. Каждый сотрудник – программист, математик или технолог, – находит применение своим компетенциям в решении задач, стоящих перед коллективом лаборатории.

– Я занимаюсь моделированием технологических объектов; построением прогнозирующих моделей, которые могут быть интегрированы в системы усовершенствованного управления на производствах. Эти системы позволяют оценивать качество выходных продуктов, своевременно реагировать на технические сбои оборудования и оперативно настраивать режимы функционирования установки оптимальным образом для достижения наилучшей производительности и сокращения затрат сырья, энергии, – отмечает Светлана.

Зачем СУУТП в производстве МТБЭ?

Почему и насколько важна автоматизация технологического процесса, Светлана поясняет на примере производства метил-трет-бутилового эфира (МТБЭ).

– Метил-трет-бутиловый эфир является высокооктановым компонентом присадки, то есть его смешивают с бензинами для повышения или корректировки октанового числа топлива. В готовом продукте марки А, согласно техническим условиям, массовая доля МТБЭ должна быть не менее 98%. Процесс производства МТБЭ осуществляется за счёт взаимодействия метанола и изобутилена в реакторе с катализатором. При этом особое внимание уделяется выбору соотношения изобутилен-метанол. Неправильно заданный расход метанола относительно расхода изобутилена приводит к перерасходу исходного сырья, получению побочных продуктов, недополучению конечной продукции и снижению её качества.

Производственников выручит использование СУУТП, которая позволяет снизить риск получения брака, более точно подавать на синтез требуемое количество метанола, достичь более качественной стабилизации содержания МТБЭ марки А, избежать необоснованных затрат.

С какими трудностями пока не удалось справиться?

Одна из основных проблем при моделировании технологических процессов, о которых было упомянуто выше – это описание кинетических параметров побочных реакций, сведений о потере свойств катализатора. Светлана надеется, что рекомендации и помощь научного руководителя Андрея Юрьевича Торгашова позволят успешно справиться и с этими задачами.

Подготовка кадров и общественная работа

Помимо основной работы в институте, Светлана Александровна ведёт в ДВФУ две дисциплины: «Современная теория управления» и «Средства автоматизации и управления». Помогает студентам развивать творческое мышление, сформировать у них исследовательскую и проектную компетенции. Руководит магистерскими работами студентов, рецензирует выпускные квалификационные работы в ДВФУ, связанные с теорией управления и средствами автоматизации.

Времени и сил Светлане хватает и на общественную деятельность. Она руководит работой Совета молодых учёных ИАПУ ДВО РАН, в частности, организует экскурсии для школьников с целью популяризации науки и вовлечения в научно-техническую деятельность, оказывает содействие молодым учёным в решении жилищных и других вопросов.

Заглядывая в будущее

В планах Светланы, – преподавая в университете, заинтересовать способных и талантливых студентов в работе по тематикам и в стенах ИАПУ. А ещё хотелось бы стать грантодержателем РНФ, решить большую научную проблему и защитить докторскую диссертацию.

Анастасия КУЛИКОВА

Фото из личного архива Светланы ШЕВЛЯГИНОЙ

Подробнее - в газете "Дальневосточный ученый"  No 5 (1737)