Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/6861
Title: Інтелектуальна система автоматичного керування технологічним процесом підготовки природного газу на засадах нейронних мереж
Authors: Борин, В. С.
Сагай, І. М.
Keywords: підготовки природного газу
нейронна модель процесу підготовки природного газу
імітаційне моделювання
нейронна мережа
подготовки природного газа
нейронная модель процесса подготовки природного газа
имитационное моделирование
нейронная сеть
natural gas preparation
fuzzy model of natural gas preparation process
simulation modeling
neural network
Issue Date: 2018
Publisher: ІФНТУНГ
Citation: Борин, В. С. Інтелектуальна система автоматичного керування технологічним процесом підготовки природного газу на засадах нейронних мереж / В. С. Борин, І. М. Сагай // Нафтогазова енергетика. - 2018. - № 1. - С. 11-17.
Abstract: Створено математичну модель технологічного процесу підготовки природного газу. Розроблено структуру нечіткої моделі, яка відповідає складним багатоетапним технологічним процесам. Для аналізу даного етапу застосовано модель на основі штучних нейронних мереж. Модель побудована за результатами опитування експертів-технологів і описує наскрізну технологію процесу підготовки природного газу. Значна увага приділена імітаційному моделюванню, а саме здійснено експериментальне визначення динамічних характеристик по заданих каналах та проведено імітаційне моделювання системи з використанням нейронних мереж. За його результатами встановлено, що перехідні характеристики по каналах відповідають фізичним основам процесу підготовки природного газу. Проведено порівняльний аналіз перехідних процесів і визначено, що в каскадній системі регулювання показники якості кращі. Розроблено мнемосхему системи управління процесом.
Создана математическая модель технологического процесса подготовки природного газа. Разработана структура нечеткой модели, соответствующей сложным многоэтапным технологическим процессам. Для анализа данного этапа применена модель на основе искусственных нейронных сетей. Модель построена по результатам опроса экспертов-технологов и описывает сквозную технологию процесса подготовки природного газа. Значительное внимание уделено имитационному моделированию, а именно осуществлено экспериментальное определение динамических характеристик по заданным каналам и проведения имитационное моделирование системы с использованием нейронных сетей. По его результатам установлено, что переходные характеристики по каналам соответствуют физическим основам процесса подготовки природного газа. Проведен сравнительный анализ переходных процессов и определено, что в каскадной системе регулирования показатели качества лучше. Разработан мнемосхему системы управления процессом.
The mathematical model of the technological process of the natural gas preparation is developed. The structure of the fuzzy model is developed, which corresponds to the complex multi-stage technological processes. For the analysis of a given stage, a model based on artificial neural networks is used. The model is developed based on the results of a survey of production engineers and describes the end-to-end technology of the natural gas preparation process. Considerable attention is paid to simulation modeling, namely the experimental determination of dynamic characteristics on the given channels has been carried out and simulation modeling of the system using neural networks has been conducted. According to its results, it has been established that the transient characteristics of the channels correspond to the physical bases of the natural gas preparation process. A comparative analysis of transient processes has been carried out and it has been determined that in the cascade control system the quality indicators are better.
URI: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/6861
ISSN: 1993-9868
2415-3109
Appears in Collections:Нафтогазова енергетика - 2018 - № 1.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6745p.pdf248.39 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record   Google Scholar


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.