Авторитетность издания
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
Оценка эффективности условий проведения химических реакций
Аннотация:В статье рассматривается задача оценки эффективности условий проведения химических реакций с учетом таких факторов, как наличие примесей, стоимость катализаторов, и ряда других, влияющих на стоимость технологического процесса. Для оценки эффективности химической реакции авторы предлагают вначале независимо оценить эффективность каждого фактора, участвующего в реакции, а затем с учетом полученных результатов построить суммарную оценку. Поскольку природа факторов различна, для сравнения их влияния вводится понятие бонусов, которые начисляются каждому фактору. Бонусы начисляются за получение основного продукта, а также за минимизацию побочного продукта. На примере таких факторов, как давление и температура, влияющих на условия протекания ре-акции, показана целесообразность введения понятия «мягкое значение условия», при котором за-траты на выполнение условия минимальны. С учетом этих предположений оценка эффективности каждого фактора строится как нечеткая мера эффективности – монотонная функция со значениями из интервала [0, 1]. Один из подходов, применяемых для оценки значимости того или иного фактора, основан на возможности применения методов интеллектуального анализа данных. Этот метод предполагает возможность накопления достаточно репрезентативной БД. Суммарная оценка эффективности строится как взвешенная сумма оценок каждого из факто-ров. Проверка корректности предлагаемого подхода проводилась на данных реального эксперимента, где фиксировались факторы, влияющие на протекание химической реакции, а также количество целевого и побочного продуктов, полученных в ее результате.
Abstract:The paper considers the problem of evaluating the effectiveness of chemical reaction conditions taking into account such factors as the presence of impurities, the cost of catalysts, and some other factors af-fecting the cost of a technological process. In order to evaluate the effectiveness of a chemical reaction, this paper proposes first to inde-pendently evaluate the effectiveness of each factor involved in a reaction, and then build a summary estimate that takes into account the effectiveness of each factor. Since the nature of factors is different, the authors introduce the concept of bonuses awarded to each factor in order to be able to compare the influence of factors. Bonuses are awarded for receiving the main product, as well as for minimizing a by-product. Using the example of such factors as pressure and temperature that affect the reaction condition, the paper shows the expediency of introducing a concept of “soft condition”. A soft condition value is a value at which the costs of its implementation are minimal. Taking into account these assumptions, the evaluation of the effectiveness of each factor is constructed as a fuzzy measure of efficiency – a mono-tone function with values from the interval [0,1]. One of the approaches for assessing the significance of a particular factor is based on the possibility of using data mining methods. This method assumes the possibility of accumulating a sufficiently rep-resentative database. The total efficiency score is constructed as a weighted sum of the estimates of each factor. The accuracy of the proposed approach was verified on the real experiment data while recording both factors affecting the course of the chemical reaction and the amount of target and by-product ob-tained as a result of the reaction.
Авторы: Звягинцев Н.В. (n.zvyagintsev@gmail.com) - Тверской государственный технический университет, кафедра программного обеспечения (аспирант), Тверь, Россия, Биллиг В.А. (Vladimir-Billig@yandex.ru) - Тверской государственный технический университет, г. Тверь (доцент, старший научный сотрудник, профессор ), Тверь, Россия, кандидат технических наук | |
Ключевые слова: применение нечеткой логики в химии, интеллектуальный анализ данных, оценка оптимальных условий химических реакций, математическая модель химической реакции |
|
Keywords: fuzzy logic in chemistry, data intelligent analysis, assessment of optimal conditions of chemical reactions, chemical reaction mathematical model |
|
Количество просмотров: 3141 |
Статья в формате PDF |
В настоящее время активно разрабатываются и применяются математические и компьютерные модели химических реакций (ХР), на основе которых можно прогнозировать возможность протекания тех или иных ХР, а также подбирать оптимальные условия для них. При использовании этих моделей возникает задача оценки эффективности условий проведения ХР с учетом таких факторов, как наличие примесей, стоимость катализаторов, а также других, влияющих на стоимость технологического процесса. Так как факторы, влияющие на протекание реакций, имеют различную природу, их крайне сложно сравнивать при оценке эффективности условий ХР.
Литература 1. Биллиг В.А., Звягинцев Н.В. Алгоритмы Data Mining при поиске эффективных условий проведения химических реакций // Вестн. ТвГУ. Сер.: Прикладная математика. 2021. № 4. С. 29–42. DOI: 10.26456/vtpmk625. 2. Биллиг В.А., Звягинцев Н.В. Комплекс алгоритмов Data Mining в исследовании процесса протекания химических реакций // Математические основы информатики и информационно-коммуникационных систем: Сб. тр. 2021. С. 118–124. DOI: 10.26456/mfcsics-21-19. 3. del Rıo I., Ruiz N., Claver C., van der Veen L.A., van Leeuwen P.W.N.M. Hydroxycarbonylation of styrene with palladium catalysts – the influence of the mono- and bidentate phosphorus ligand. J. of Molecular Catalysis A: Chemical, 2000, vol. 161, no. 1-2, pp. 39–48. DOI: 10.1016/S1381-1169(00)00359-9. 4. Смирнова А.И., Дягилева А.Б. Оценка влияния температуры на эффективность очистки сточных вод композиционным коагулянтом-флокулянтом на основе нефелинового сырья // Журнал прикладной химии. 2021. Т. 94. № 2. С. 256–263. DOI: 10.31857/S0044461821020146. 5. Юленец Ю.П., Марков А.В., Краснобородько Д.А. Повышение эффективности реакторов для блочной полимеризации изопрена // Журнал прикладной химии. 2020. Т. 93. № 7. С. 988–995. DOI: 10.31857/S0044461820070099. 6. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии: метод нечетких множеств. М.: Юрайт, 2018. 360 с. 7. Sarmasti Emami M.R. Fuzzy logic applications in chemical processes. JMCS, 2010, vol. 1, no. 4, pp. 339–348. DOI: 10.22436/JMCS.001.04.11. 8. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. 208 с. 9. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств; [пер. с франц.]. М.: Радио и связь, 1982. 431 с. 10. Кольцов Н.И., Федотов В.Х. Использование нечеткой логики для построения адекватных кинетических моделей химических реакций // Химия и химическая технология. 2013. Т. 56. № 9. С. 50–53.
References
|
Постоянный адрес статьи: http://swsys.ru/index.php?id=4904&page=article |
Версия для печати |
Статья опубликована в выпуске журнала № 2 за 2022 год. [ на стр. 273-278 ] |
Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик:
- Создание комплекса программ на основе пространственной схемы взаимодействия объектов
- Разработка модификации метода опорных векторов для решения задачи классификации с ограничениями на предметную область
- Рекомендательная система на основе интеллектуального анализа наукометрического профиля исследователя
- Построение модели предиктивной аналитики неисправностей промышленного оборудования
- Применение методов классификации и кластеризации для повышения эффективности работы прецедентных систем
Назад, к списку статей