Читателю уже известна в самых общих чертах схема машинного управления химическим производством. Знает он и другое: чтобы ее осуществить, нужно ввести в машину «руководство к действию» — алгоритм, а для этого необходимо иметь математическую модель процесса.
Созданию математической модели предшествует тщательная математическая подготовка — чтобы постараться выжать из каждого процесса все, что только возможно.
Сейчас такие работы ведутся широким фронтом — отрабатывается математический аппарат с помощью которого можно быстро создать математическую модель конкретного процесса, вводя в систему ВНИИЭМ-3 информацию об этом процессе. Как видите, речь идет о том, чтобы облегчить и ускорить создание математической модели для машины, используя саму машину.
Параллельно с этими работами полным ходом ведется разработка исследовательского комплекса, предназначенного специально для создания алгоритмов химических производств. Изготовление комплекса было завершено уже в 1966 году. Его установили на автопоезде. Институт на колесах приехал на химический завод и подключился к датчикам и анализаторам, установленным во всех агрегатах. Собрав информацию о процессе, статистически обработав ее и проанализировав результаты обработки, исследовательский комплекс дает рекомендации изменений или нововведений, целесообразных для данного производства.
Рекомендации могут быть различными:
а. Достаточно изменить режимы ведения процесса.
б. Необходимо частично или полностью заменить оборудование.
в. Выгодно установить вычислительную машину.
В последнем случае составляется математическое описание процесса, а на его основе создается алгоритм.
Что такое математическое описание? Это — система уравнений в виде полиномов. Уравнения связывают входные и выходные потоки отдельных процессов и всего производства в целом. Как видите, химику в наше время не вредно знать математику, а точнее, просто необходимо.
Как же составляют математическое описание химического процесса? Это очень трудная задача, особенно для вновь создаваемых процессов. В этом случае используют полученные в лабораториях данные о физико-химии процесса: уравнения констант скоростей химических реакций, констант равновесия, массо- и теплопередачи и т. д.
Если же речь идет о реально существующем производстве, то возможности создателей математической модели расширяются. Кроме знания физико-химии процессов здесь можно, например, воспользоваться и так называемым методом пассивного эксперимента. Дело в том, что в условиях длительно работающего производства есть возможность накопить большой статистический материал, обработать его с помощью аппарата математической статистики и получить таким образом необходимые сведения о взаимосвязи (или, как говорят математики, о корреляции) различных величин-параметров, достаточно полно характеризующих процесс.
Можно, наконец, применить и метод направленного эксперимента — разумеется, непосредственно в условиях производства (например, можно выяснить, как количество кислорода влияет на остаточный метан). Поскольку на выставке в качестве примера управляемого электронной вычислительной машиной производства экспонируется производство метанола (метилового спирта), вас, вероятно, заинтересует, как была получена математическая модель именно этого процесса.
При ее разработке мы использовали все три метода. Это было сделано для дополнения одного метода другими, их взаимной проверки и, в конечном счете, для более тщательной отработки математической модели. Нужно сказать, что модель, получаемая с помощью первого метода, о котором я говорил, т. е. на основе знания физико-химии процесса, очень сложна, однако нам удалось разработать метод ее упрощения.
На базе полученной математической модели производства метилового спирта был затем реализован алгоритм минимизации переменной составляющей себестоимости целевого продукта. Вы знаете, что себестоимость любого изделия или продукта определяется очень многими факторами, в том числе капитальными затратами на строительство и оборудование (в нашем случае, между прочим, в стоимость оборудования входит и стоимость вычислительной машины со всем ее «хозяйством»). Но та часть себестоимости, которая вызвана капитальными затратами, постоянна, повлиять на нее нельзя, поэтоучтена только та часть себестоимости, которая может быть изменена. Стало быть, алгоритм — «инструкция поведения» машины — предписывает ей все время вести процесс так, чтобы целевой продукт — метиловый спирт — обходился как можно дешевле. Практически «деятельность» машины заключается в следующем: каждые 25 минут на основе поступившей информации и руководствуясь алгоритмом, машина определяет входные потоки веществ на все агрегаты. Это первая задача, решаемая машиной.
В связи с тем, что производство состоит из ряда последовательных звеньев, каждое из которых, в свою очередь, включает ряд параллельно работающих агрегатов, а сами процессы являются в основном каталитическими, возникает необходимость решения задачи распределения нагрузок между параллельно работающими агрегатами. Это — вторая задача, решаемая машиной, причем последовательно для всех цехов. В результате определяются потоки веществ на отдельные агрегаты.
Результат расчета потоков в виде управляющих воздействий выдается на корректировку заданий соответствующим регуляторам процессов. Что это значит! А вот что: на «рабочих местах» — в агрегатах — заслонками и клапанами управляют местные автоматические регуляторы, которые поддерживают потоки жидкостей и газов на определенном уровне. А электрические сигналы из машины, соответствующим образом усиленные и преобразованные, управляют, в свою очередь, местными автоматическими регуляторами, отдавая им «команду» изменить эти уровни в нужную сторону. Так, скажем, «автоматический регулятор», управляющий работой нашего сердца, может получить от мозга приказ ускорить или замедлить ритм его работы.
Результаты расчета машиной потоков выдаются и на приборы — стало быть, их можно прочесть. Кроме того, весь ход расчета печатается в виде таблиц на машинке. И еще одно средство контроля есть у оператора и технолога — расчет оптимального режима производства и выведение производства на этот режим можно видеть на осциллографе.
Для полноты картины следует добавить, что перед каждым циклом расчета машина производит корректировку математических моделей — уточняет коэффициенты полиномов, совокупность которых, как я уже говорил, и есть математическая модель процесса. Хотелось бы подчеркнуть, что решение такой сложной системы уравнений вручную невозможно, вернее, возможно только в принципе, ибо практически это не имело бы смысла — результаты были бы получены намного позже того момента, когда их можно было бы использовать. Поэтому ведение процесса на оптимальном режиме при большом числе переменных может быть осуществлено только с помощью машины. Более того, машина позволяет вести процесс на таких режимах, управление которыми вручную неосуществимо по другой причине — из-за недостаточной быстроты человеческой реакции. Речь идет, в частности, о различного рода критических режимах. Вот почему ошибочно думать, будто примечание вычислительной техники для управления химическими процессами дает лишь количественный выигрыш. Это — качественный скачок, он дает возможность осуществить полную автоматизацию химического производства. Внедрение вычислительных машин знаменует начало революции в химической индустрии — революции не только технической, но и экономической
Теперь мне хочется вернуться к очень важному — узловому, можно сказать, вопросу — о надежности системы управления химическим производством с помощью электронной вычислительной техники. Как я уже упоминал, сама машина ВНИИЭМ-3 обладает высокой надежностью. Высокой, но не стопроцентной — ясно, что машина, как и любое сложное электронное устройство, не застрахована полностью от того, что в ней вдруг откажет тот или иной блок, та или иная деталь. Поэтому система предусматривает возможность одновременной работы двух или нескольких машин, причем одна из них управляет процессом, а в случае выхода ее из строя «бразды правления» автоматически передаются другой машине. Но система предусматривает и наихудшую, весьма маловероятную возможность: из строя вышли обе машины. И в этом случае не произойдет ничего непоправимого: специальное устройство переключит производство на ручное управление или управление местными автоматическими регуляторами (там, где они установлены). При этом во всех агрегатах останутся те режимы, которые были в момент выхода из строя машин. Разумеется, пока хотя бы одна из машин не будет налажена, процесс будет вестись не в оптимальном режиме, но важно, что он не прекратится.
Необходимо упомянуть и еще об одной важной особенности этой машины — так называемом многоканальном прерывании приоритетом. Это означает следующее: в случае, если в каком-либо агрегате некий параметр вышел из повиновения (скажем, резко повысилось давление газа), в результате чего возникла аварийная ситуация (например, опасность взрыва), машина немедленно прекращает обычный расчет и производит другой расчет, единственная цель которого — вогнать «взбунтовавшийся» параметр в норму.
Возможности системы, о которых я рассказал, уже реализованы на практике: ВНИИЭМ-3 управляет блюмингами на двух металлургических заводах, она внедряется на одном из заводов искусственного волокна и на Лисичанском химкомбинате.
Очевидно, необходимо сказать и об экономической стороне дела — это, в конечном счете, определяет эффективность использования электронных вычислительных машин для управления производственными процессами.
Так вот, система позволяет с тем же оборудованием и на тех же производственных площадях увеличить выход целевого продукта примерно на пять процентов.
В стоимостном выражении 5 % — это огромная сумма. Достаточно сказать, что система окупит себя примерно за два года, а стоит она недешево.
Инженер А. Н. Верещака