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