Inventory number IRN Number of state registration
0225РК00877 AP19674691-OT-25 0123РК00769
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Заключительный Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 0
International publications: 2 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 2
Number of books Appendicies Sources
1 5 24
Total number of pages Patents Illustrations
91 0 12
Amount of funding Code of the program Table
22343808 AP19674691 13
Name of work
Разработка, исследование и промышленные испытания математических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления процессами производства фосфорной кислоты высшего качества
Report title
Type of work Source of funding The product offerred for implementation
Applied Метод, способ
Report authors
Сулейменов Батырбек Айтбаевич , Ширяева Ольга Ивановна , Абжапаров Куаныш Алмабекович , Бейсембайұлы Саят , Турымбетов Нурбол Шарипбаевич , Доштаев Бакытжан Жубанышович , Болеева Махаббат Калдыбековна ,
1
0
0
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МНВО РК
Full name of the service recipient
Некоммерческое акционерное общество "Казахский Национальный Исследовательский технический университет имени К.И. Сатпаева"
Abbreviated name of the service recipient НАО «КазНИТУ им. К.И. Сатпаева»
Abstract

Объектом исследования являются процессы осаждения сульфидов тяжелых металлов, фильтрации, адсорбции сероводорода и десорбции.

Зерттеу нысаны ауыр металл сульфидтерінің тұндыру, сүзу, күкіртті сутектің адсорбциясы және десорбция процесстері болып табылады.

Цель исследования - разработка и промышленные испытания гибридных алгоритмов оптимального управления процессом получения фосфорной кислоты марки А.

Зерттеудің мақсаты - А маркалы фосфор қышқылын алу процессін оптимальды басқарудың гибридті алгоритмдерін әзірлеу және өнеркәсіптік сынақ жасау.

Метод проведения работы: в ходе проведённых исследований использовались как современные интеллектуальные технологии, так и традиционные методы математического моделирования

Жұмыс әдісі: жүргізілген зерттеулер барысында заманауи интеллектуальды технологиялар да, математикалық модельдеудің дәстүрлі әдістері де қолданылды

- синтезированы математические модели процесса осаждения сульфидов тяжелых металлов и процесса адсорбции сероводорода в отходящих газов; - сформированы матрицы планирования ПФЭ для процесса десорбции сероводорода из товарной кислоты марки А; - синтезированы гибридные модели управления этими процессами.

- ауыр металдар сульфидтерінің тұндыру процессінің және шығатын газдардағы күкіртсутектің адсорбция процессінің математикалық модельдері синтезделді; - А маркалы тауар қышқылынан күкіртті сутекті десорбциялау процесі үшін пфэ жоспарлау матрицалары құрылды; - осы процестерді басқарудың гибридті модельдері синтезделеді.

Проведенные нами исследования и анализ публикаций показал, что интеллектуальные технологии можно применять сразу же при создании интеллектуальных алгоритмов оптимального управления. Это связано с тем, что интеллектуальные технологии позволяют применять экспертные знания и опыт, то есть использовать так называемые «готовые знания», которые эксперты накапливали годами работы в конкретной предметной области. В то время как создание традиционных математических моделей – это трудный и дорогостоящий процесса генерирования «новых знаний».

Біз жүргізген зерттеулер мен жарияланымдарды талдау интеллектуальды технологияны оптимльды басқарудың интеллектуальды алгоритмдерін құруда бірден қолдануға болатындығын көрсетті. Себебі интеллектуальды технологиялар сараптамалық білім мен тәжірибені қолдануға, яғни сарапшылар белгілі бір салада жылдар бойы жұмыс істеген "дайын білімді" қолдануға мүмкіндік береді. Дәстүрлі математикалық модельдерді құру "жаңа білімді" қалыптастыру үшін қиын және қымбат процесс.

По результатам промышленных испытаний будет принято решение о внедрении алгоритмов управления.

Өнеркәсіптік сынақтардың нәтижелері бойынша басқару алгоритмдерін енгізу туралы шешім қабылданатын болады.

Сравнительный анализ показал положительные оценки гибридных алгоритмов управления: сократился расход едкого натра на 7%, а качество товарной фосфорной кислоты улучшилось на 3%.

Салыстырмалы талдау кезінде гибридті басқару алгоритмдерінің оң бағаларын көрсетті: каустикалық натрий шығыны 7% - ға қысқарды, ал фосфор қышқылының сапасы 3% - ға жақсарды.

Разработанные модели и алгоритмы управления могут быть адаптированы и для других технологических процессов.

Әзірленген модельдер мен басқару алгоритмдерін басқа да технологиялық процесстерге де бейімдеуге болады.

UDC indices
655.15.011.56
International classifier codes
50.47.00;
Readiness of the development for implementation
Key words in Russian
фосфорная кислота; математическое модели; нейросетевые методы; нейро-нечеткие алгоритмы.; нечеткие модели; осаждения сульфидов свинца и мышьяка;
Key words in Kazakh
фосфор қышқылы; математикалық моделдер; нейротораптар әдістері; нейро-анық емес алгоритмдер; анық емес моделдер; қорғасын және мышьяк сульфидтерінің тұнбалары;
Head of the organization Кульдеев Ержан Итеменович Кандидат технических наук РК, кандидат технических наук РФ / профессор
Head of work Сулейменов Батырбек Айтбаевич Доктор технических наук / профессор
Native executive in charge