Какую возможность предоставляют имитационные программные средства

Обновлено: 17.05.2024

В настоящее время растет число схемотехнических решений способов организации химико-технологических процессов (ХТП), которые состоят из большого количества взаимосвязанных подсистем и нацелены на улучшение качества и минимизацию затрат на выпуск конечного продукта. Современные ХТП обладают высокой степенью сложности организации схемотехнических решений (СТР), функционирования, реализации, что значительно затрудняет использование аналитических методов исследования. Это приводит к необходимости применения имитационного моделирования (ИМ), которое позволяет выполнить исследование, проектирование и оптимизацию технологического процесса более эффективно, т.е. учесть влияние большого количества параметров на протекание процесса и выявить качественные и количественные характеристики с меньшими затратами временных и финансовых ресурсов.

Имитационное моделирование ХТП сочетает достоинства как теории, так и эксперимента. Работа не с самим физическим объектом, а с его моделью, даёт возможность исследовать его свойства и поведение в любых ситуациях [1]. Имитационные исследования с моделями объектов позволяют изучать объекты в достаточной полноте, что трудновоспроизводимо при проведении экспериментов.

На сегодняшний день на зарубежном и отечественном рынке присутствует большое количество программных комплексов для проведения имитационного моделирования ХТП, которые представляют собой программы для выполнения инженерных расчетов различных СТР технологических процессов с минимальным набором вычислительных средств для моделирования статических и динамических процессов [2].

Для выявления характерных особенностей построения программных комплексов, предназначенных для проведения имитационного моделирования, в данной статье рассмотрены программные продукты, которые получили наибольшее распространение (таблица 1) согласно запросам в поисковых системах и применению на предприятиях на мировом рынке.

Программное обеспечение (ПО) Hysys предназначено для моделирования ХТП с целью оптимизации проектирования СТР технологического процесса. Программа, наряду с возможностью статического моделирования технологических схем, позволяет в той же среде производить динамическое моделирование отдельных процессов и всей технологической цепочки, а также разрабатывать и отлаживать схемы регулирования процессов. Имеется возможность выполнять расчеты основных конструктивных характеристик оборудования [3].

Aspen Plus представляет собой программный пакет, предназначенный для моделирования в стационарном режиме, проектирования ХТП, контроля производительности оборудования, оптимизации и бизнес-планирования в области добычи и переработки углеводородов и нефтехимии [4].

gPROMS ModelBuilder является средой моделирования для стационарных и динамических систем, которая ориентирована на применение в перерабатывающей промышленности [5].

Программный комплекс CHEMCAD ориентирован на моделирование ХТП. Пакет включает средства статического моделирования основных процессов, основанных на фазовых и химических превращениях, а также средства для расчета геометрических размеров и конструктивных характеристик основных аппаратов [6].

Design II — программный продукт компании WinSim Inc. — имеет все инструменты для полноценного моделирования в газонефтепереработке и включает набор из 880 различных компонентов [7].

Программное обеспечение для моделирования технологических процессов PRO/II — это симулятор стационарного режима, улучшающий процессы проектирования и операционного анализа. Он предназначен для выполнения точных расчетов массового и энергетического баланса для широкого спектра производственных процессов. Отрасли применения: нефтепереработка, газопереработка, нефтехимия, химия [8].

ProMax представляет собой мощный и универсальный пакет программного обеспечения для моделирования процесса, который используется для разработки и оптимизации ХТП [9].

Программный продукт GIBBS включает средства для моделирования процессов промысловой подготовки природных газов, включая обычные установки низкотемпературной сепарации, низкотемпературные детандерные установки с частичным или полным фракционированием жидких углеводородов, процессы обработки газа с впрыском, сбором и регенерацией ингибиторов гидратообразования, промысловой и заводской подготовки и переработки газоконденсата и нефти, включая деэтанизацию, стабилизацию и фракционирование по топливному варианту, газофракционирование установки [10].

Система моделирования Комфорт представляет собой инструментальное средство для выполнения поверочных и проектных расчетов материально-тепловых балансов различных химических производств. Комфорт состоит из управляющей программы и модулей расчета аппаратов. Управляющая программа с конкретным набором технологических модулей образует предметно-ориентированную моделирующую программу, позволяющую выполнять расчеты для конкретного класса химико-технологических схем. Программа имеет средства для расчета всех основных процессов фракционирования для газопереработки [11].

Таблица 1. Системы имитационного моделирования
* В 2002 году компания Hyprotech Ltd была приобретена Aspen Technologies. Hysys вошел состав пакета инженерного модуля AspenONE Engineering пакета AspenONE под наименованием Aspen Hysys.

Применение программных комплексов направлено на усовершенствование технологического процесса и получение достоверных предсказаний параметров, а также на решение задач, связанных с нахождением оптимального способа осуществления технологического процесса в сжатые сроки и с минимальной вероятностью допущения ошибок. Например, в топливной промышленности данные программные продукты используются для переработки тяжелой сернистой нефти, нефтеподготовки и т.п. Применение в фармацевтической промышленности предназначено для моделирования реакционных и периодических дистилляций углеводородов. Таким образом, данные программные комплексы используются в проектируемых организациях, в промышленности. Процент распространения и применения ПО показан на рисунке 1.

Рисунок 1. Оценка распространения ПО

Анализ зарубежного и отечественного рынка средств имитационного моделирования ХТП показал, что существует значительное количество специализированных средств для моделирования технологических процессов, которые обладают различным функционалом и назначением. Для оценки потенциала программного продукта были выделено несколько характеристик, которые определялись по их наличию (таблица 2).

Таблица 2. Характеристики программных комплексов

Из таблицы видно, что существующее ПО имеет большой потенциал для моделирования ХТП, но при этом большая часть программных комплексов имеет ряд ограничений: отсутствие структурной идентификации и модулей оптимизации, небольшой функционал интерактивных отладчиков, небольшое количество типовых моделей, большая погрешность при расчетах и другие. Данные ограничения требуют от потребителя ПО наличия специальных знаний в области математического описания процессов и в программировании. Ограниченность ПО в части моделирования в реальном времени и возможности оптимизации с учетом самых различных факторов не обеспечивает получение точной и оперативной информации, что особенно важно для совершенствования процесса управления в жёстких условиях конкуренции по показателям цена/качество/количество, энергозатратами и эффективностью работы оборудования.

В состав представленного ПО входят готовые модули (таблица 3), описывающие технологические аппараты, физико-химические свойства компонентов, позволяющие упростить построение схемотехнических решений технологического процесса для их расчетов. Наличие ограниченного числа модулей не позволяет проводить моделирование сложных СТР, что требует постоянного усовершенствования программ.

Таблица 3. Модули, входящие в программный комплекс

Приведенные выше существующие на мировом рынке коммерческие системы имитационного моделирования ХТП позволяют провести разработку и проектирование новых химико-технологических схем, а также анализ функционирования существующих технических решений. Применение данных программных продуктов минимизирует финансовые и временные затраты, но не дает гарантированные адекватные результаты без специалистов, обладающие знаниями в области технологии, математики, физики, химии.

При правильном использовании имитационное моделирование может выявлять и устранять риски, максимизировать ценность и способствовать достижению успешных результатов. В статье приведены преимущества применения такого способа при размещении и компоновке производственной линии.

Симуляция, или компьютерное моделирование, может стать весьма мощным инструментом для работы над проектом в целом и позволяет команде специалистов визуализировать многие аспекты производственной линии непосредственно на этапе ее проектирования. Чтобы спланировать новую производственную линию или изменить существующую, необходимо ответить на целый ряд вопросов, включая такие:

Что будет производить проектируемая линия?
Как быстро она будет работать?
Какую эффективность линии можно ожидать?
Как это оборудование поместится в конкретном помещении?
Если используются конвейеры, то какие ограничения при этом возникают?

Впрочем, последний вопрос содержит множество аспектов: какова пропускная способность конвейера? что происходит с линией во время ее технического обслуживания и сколько времени потребуется для восстановления ее работоспособности? где должны быть размещены буферы, чтобы они функционировали наиболее эффективно? можно ли повторно использовать существующие конвейеры или рабочие узлы?

Технология, предназначенная для визуализации производственной линии и ее воплощения в жизнь до ее непосредственной разработки, стала более доступной, чем когда-либо. Трехмерные PDF-файлы или видео можно просматривать в электронном виде, и многие программы теперь напрямую интегрируются с гарнитурами виртуальной реальности (virtual reality, VR), что позволяет заинтересованным сторонам создать точную интерактивную схему и увидеть компоновку производственной линии.

Такая визуализация помогает каждому лучше понять параметры проекта и быстрее достичь консенсуса по его окончательному виду. Приложения и гарнитуры для смартфонов дополненной реальности (augmented reality, AR) позволяют проецировать трехмерную модель в существующее пространство, обеспечивая еще один вид производственной линии. Статическое или динамическое моделирование показывает помехи и препятствия и предоставляет возможность избежать этих проблем в самом начале проекта (рис. 1).

Рис. 1. Моделирование может обеспечить детальную визуализацию линии на уже существующем производственном объекте. Все изображения предоставлены компанией Dennis Group

Симуляция и время

Недавний пример, который подчеркивает важность моделирования, включал технологическое оборудование, которое наполняло четыре коробки одновременно, а затем и также одновременно выталкивало все четыре коробки. Хотя средняя скорость машины составляла 100 коробок/мин, фактическая мгновенная производительность машины составляла либо 0, либо 200 коробок/мин. Если конвейер на выходе машины не работал вдвое быстрее, чем средняя скорость, коробки, если они выходили на конвейерную ленту, возвращались обратно в машину. Это не позволяло машине загружать новые пустые коробки. Работа стопорилась.

Физическое моделирование становится ценным инструментом при попытке понять взаимодействие продукта в режиме реального времени на производственной линии. Разработчики и конструкторы могут видеть, как продукты будут перемещаться на конвейере, и изменять его конструкцию, чтобы сохранить контроль и полное управление процессом обработки продукта.

Компьютерное моделирование может продемонстрировать, как изделия будут скапливаться или застревать в лотке или на накопительном столе. Пример моделирования для замороженных шариков теста (рис. 2) показывает, как в этом случае будет использоваться отводной накопительный буфер.

Рис. 2. Физическое моделирование замороженных шариков теста позволяет передать ключевые характеристики продукта в модель

Ранее это можно было сделать с помощью тех или иных догадок, основанных на накопленном методом проб и ошибок опыте (хотя часто это сродни гаданию на кофейной гуще) и, возможно, на основе макета системы автоматизированного проектирования (САПР). Однако динамику теста, катящегося по конвейерной ленте, трудно предсказать, а тем более точно представить. Физическое моделирование естественно требует компьютерного оборудования, на котором можно создавать целевые модели. Впоследствии накопленный опыт и уроки, извлеченные из более мелких моделей, применимы и к более крупным моделям.

Правильный выбор оборудования может сократить расходы

Даже при самой продуманной линии простои оборудования неизбежны. Однако проблема кроется в том, что влияние случайных простоев очень сложно предсказать. Производители, как заказчики, со своей стороны могут не решиться увеличивать число буферов в линии и не соглашаются выполнять отводы для накопления, полагая, что они скрывают проблемы в функционировании линии или поощряют немотивированных операторов к снижению эффективности их труда, что снижает производительность и увеличивает себестоимость продукции. С другой стороны, некоторые буферы не очень влияют на производительность благодаря компоновке оборудования, что в этом случае приводит к ненужным капитальным затратам. Имитация может моделировать разные сценарии и учитывать нормальные и аномальные условия работы, позволяя определить оптимальное количество, расположение и емкость буферов. Это способствует повышению эффективности производственной линии и избавляет от ненужных расходов в виде капитальных затрат (рис. 3).

Рис. 3. Предложенный буфер в строке показывает уровень накопления

Здесь пользователям может помочь еще один важный момент, решаемый путем моделирования, — выбор оптимального варианта управления производственной линией. В начале процесса проектирования, когда не существует программируемого логического контроллера (ПЛК), модель позволяет команде разработчиков рассмотреть те или иные элементы управления. Размещение фотоэлектрического датчика и других сенсоров можно проверить и оптимизировать еще до приобретения оборудования.

Вероятно, наиболее критическое время для использования рассматриваемой симуляции, — когда программа ПЛК уже готова к тестированию. Преимущество здесь в том, что программное обеспечение для моделирования производственной линии может быть подключено непосредственно к ПЛК. Модель передает сигналы в ПЛК от имитируемых датчиков и реагирует на сигналы ПЛК в своих имитированных двигателях. Инженеры по управлению имеют возможность отлаживать средства управления с реалистичной, отзывчивой системой, вместо того чтобы отслеживать код вручную или пытаться использовать человеко-машинный интерфейс (ЧМИ) для визуализации производительности линии. Размещение датчика выполняется в модели с точностью до нескольких дюймов от его оптимального положения в реальной системе.

Программа ЧМИ может быть протестирована вместе с ПЛК с использованием модели, и, поскольку модель управляется ПЛК, нажатие тех или иных кнопок в ЧМИ будет эффективно имитировать производственные сценарии в реальном времени. Поэтому благодаря имитационной модели сроки запуска производственной линии при ее вводе в эксплуатацию значительно сокращаются (рис. 4).

Рис. 4. Имитационная модель и взаимодействие тегов ПЛК помогают выявлять и устранять проблемы на самых ранних этапах процесса проектирования, экономя время и деньги заказчика

Процесс подключения имитационной модели к ПЛК помогает и обучению. Еще до запуска производства новый программист ПЛК или ЧМИ может выявлять ошибки, тестировать новые идеи и приобретать опыт, работая в среде с низким уровнем риска. В свою очередь операторы линий могут практиковаться в их работе и изучать новые программы ПЛК до установки на производстве.

Обнаружение проблем до их проявления

Моделирование имеет и другие косвенные преимущества. Опираясь на базовые знания о динамике линий, программист моделирования может задавать вопросы на ранних этапах процесса проектирования, которые обычно не рассматриваются до более поздних этапов разработки. Соблюдение сроков проектирования является еще одним преимуществом. Слишком часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда линия была спроектирована и установлена, но ограничения приводят к задержке ее запуска и ввода в эксплуатацию до завершения программы ПЛК. Если модель тестируется до того, как она поступит на завод-изготовитель, это поможет быстрее проверить и отладить программу.

Естественно, что моделирование имеет свои пределы. Выходные данные модели настолько же хороши, насколько точны все исходные данные или предположения. Моделирование не исключает вредных привычек оператора (не будем их конкретизировать), плохих материалов или накопления конденсата. Здесь важно вовремя пересмотреть и скорректировать модель, чтобы убедиться, что она отражает и поведение персонала, и возможные ограничения.

В качестве программного средства моделирования может быть использована любая из существующих программных сред, однако принято использовать специфические программы, специально предназначенные для компьютерного моделирования.

Наиболее известные и применяемые программы численного моделирования.

Имеет прекрасный аппарат представления результатов (графики самых разных типов, средства подготовки печатных документов и Web-страниц).

Simulink- интерактивный инструмент для моделирования, имитации и анализа динамических систем. Он дает возможность строить графические блок-диаграммы, имитировать динамические системы, исследовать работоспособность систем и совершенствовать проекты. Simulink полностью интегрирован с MATLAB, обеспечивая немедленным доступом к широкому спектру инструментов анализа и проектирования. Simulink также интегрируется с Stateflow для моделирования поведения, вызванного событиями. Эти преимущества делают Simulink наиболее популярным инструментом для проектирования систем управления и коммуникации, цифровой обработки и других приложений моделирования. В состав Simulink входят наборы Toolbox иBlockset содержащие готовые модели и специальные инструменты для моделирования, интегрирования и имитации различных систем.

MATHCAD – математический редактор, позволяющим проводить разнообразные научные и инженерные расчеты, начиная от элементарной арифметики и заканчивая сложными реализациями численных методов. Основным его достоинством является простота применения, наглядность математических действий, обширная библиотека встроенных функций и численных методов, возможность символьных вычислений, а также аппарат представления результатов (графики самых разных типов, средства подготовки печатных документов и Web-страниц),

Mathcad, в отличие от большинства других современных математических приложений, построен в соответствии с принципом WYSIWYG ("What You See Is What You Get" — "что Вы видите, то и получите"). Поэтому он очень прост в использовании, в частности, из-за отсутствия необходимости сначала писать программу, реализующую те или иные математические расчеты, а потом запускать ее на исполнение. Вместо этого достаточно просто вводить математические выражения с помощью встроенного редактора формул, причем в виде, максимально приближенном к общепринятому, и тут же получать результат.

VisSim — это универсальная система блочного имитационного визуально-ориентированного математического моделирования и одновременно – это визуальный язык программирования, предназначенный для моделирования динамических систем, а также проектирования, базирующегося на моделях, для встроенных микропроцессоров. Язык разработан американской компанией Visual Solutions. В настоящее время полностью интегрирован с MATHCAD.

SCILAB — пакет прикладных математических программ, предоставляющий открытое окружение для инженерных (технических) и научных расчётов. Был спроектирован как открытая система, и пользователи могут добавлять в него свои типы данных и операции. Scilab имеет схожий с MATLAB язык программирования. В состав пакета входит утилита, позволяющая конвертировать документы Matlab в Scilab. Программа доступна для Linux и Windows.

В состав пакета также входит инструмент для редактирования блочных диаграмм и симуляции Scicos (Scilab Connected Object Simulator) что обеспечивает возможность визуального моделирования динамических систем. Scicos является аналогом Simulink в пакете MATLAB.

Существует возможность совместной работы Scilab с программой LabVIEW.

LabView –программа моделирования систем и анализа данных National Instruments будет рассмотрена детально в последующих лекциях.

Контрольные вопросы к разделу 3

1. Методы моделирования систем, их достоинства и недостатки.

2. Какой метод исследования систем является наиболее точным?

3. Какой метод исследования систем является наиболее универсальным?

4. Какой метод позволяет выполнять исследование систем на моделях любой степени детализации?

5. Какие методы моделирования относятся к компьютерному моделированию?

7. В чем состоит разница между математической и структурно-функциональной моделью?

8. Какие модели называются имитационными?

9. В чем разница между количественными и качественными результатами моделирования?