Алгоритмическое обеспечение систем поддержки принятия решения по выбору наилучших доступных технологий в химическом производстве (1090345), страница 12

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 12)

38 млн.т. До 98%всего выпускаемого винилхлорида идет на получение поливинилхлорида(ПВХ), второго по объемам мирового производства после полиэтиленаполимерного материала. Производство винилхлорида для ПВХ можетбазироваться как на угольном, так и на нефтяном сырье (рис.3.8)76мел(карбонаткальция)угольацетиленгидрохлорированиеацетиленахлористыйводородприродный газацетилен +этиленнефтьэтиленсоль(хлориднатрия)хлорвоздухкислородсуспензионныйПВХкомбинированныйпленки,пластик,профиливинилхлоридэмульсионныйПВХтара,упаковка, ит.д.сбалансированный по хлоруРисунок 3.8 Общая схема получения ВХ-ПВХВ главе 1 было показано, что технологии производства всех важнейшиххимических продуктов развиваются по s-образной кривой, сменяя друг друга.Как показал проведенный анализ, производство ВХ является типичнымпримером такого рода замещения технологий (таблица 3.2.).Таблица 3.2.

Технологии производства винилхлоридаНазваниеустаревшие технологииNомыление дихлорэтанареализованные в промышленности2 гидрохлорирование ацетилена в стационарном слое катализатора3 комбинированный этилен-ацетилен (нафта)4 комбинированный этилен-ацетилен (прямогонный бензин)5 сбалансированный по хлору из этилена (воздух)6 сбалансированный по хлору их этилена (кислород)разрабатываемые технологии7 гидрохлорирование ацетилена в пседоожиженном слое катализатора8 гидрохлорирование ацетилена в жидкой фазе на ртутном катализаторе9 гидрохлорирование ацетилена в жидкой фазе на нертутном катализаторе10 гидрохлорирование ацетилена в присутствии инициаторов11 оксихлорирование этана12 взаимодействие хлорметана и дихлорметана1Постановка задачи выбора технологии как НДТ включает в себя выборнаилучшей технологии из оставшихся после отбора на первом этапе четырехоптимальных по критерию Эджворта-Парето технологии производства ВХ(таблица 3.3.).77Таблица 3.2.

Технологии производства винилхлорида, оптимальные покритерию Эджворта-ПаретоNтехнология1. гидрохлорированиеацетилена2. оксихлорированиеэтилена (кислород)3. оксихлорированиеэтилена (воздух)4. комбинированный способэтилен-ацетиленназвание кластеровэкологический технологический экономический314122233441При построении математической модели удалось сократить числозначимых критериев, но все равно их осталось 15. При попытке составитьматрицу парных сравнений важности критериев эксперты неизбежностолкнутся с трудностью согласованности матрицы размеров 15х15, так как2им придется ответить на C15  105 вопросов, связанных друг с другом.Предлагаетсяпровестирешениемногокритериальнойзадачиоптимизации в два этапа.Первый этап состоит в разбиении всех критериев на 3 кластера:технологический, экологический и экономический.Технологический кластер включает в себя следующие критерии:1.

селективность,2. конверсия,3. энергоемкость,4. сложность аппаратурного оформления и управления процессом,5. единичная мощность установки.Экологический кластер состоит из семи критериев:1. токсичность для человека,2. глобальное потепление (изменение климата),3. токсичность для водных объектов,4. закисление (кислотные осадки),5. эвтрофикация,786. истощение озонового слоя,7. потенциал (вероятность) образования тропосферного озона.Экономический кластер включает в себя три критерия:1. чистый дисконтированный доход,2. затраты на технологический процесс,3. затраты на систему очистки.По каждому кластеру методом анализа иерархий и с помощьюматематического аппарата теории нечетких множеств находятся значенияфункций принадлежности каждой из четырех технологий.На втором этапе вычисляются степени относительной важности самихкластеров, на которые разбиты критерии и на основе схемы Беллмана-Задепринятия решений в нечетких условиях многокритериального анализа принеравновесных критериях [43] делается вывод о том, какая технологияявляется НДТ.Этап 1.Рассмотрим сравнение четырех проектов Т1 , Т2 , Т3 , Т4 .

Экспертныесравнения проектов по критериям соответствуют следующим оценкам:1 – отсутствует преимущество проекта Тi над Тj ;3 – слабое преимущество проекта Тi над Тj ;5 – существенное преимущество проекта Тi над Тj ;(3.6)7 – явное преимущество проекта Тi над Тj ;9 – абсолютное преимущество проекта Тi над Тj .Кроме того, матрица парных сравнений является обратносимметричной ина диагонали всегда стоят единицы. По каждому критерию полученыусловные экспертные парные сравнения проектов.

Построены матрицыпарных сравнений. Для каждой матрицы с помощью программногокомплекса Wolfram Mathematica найдены число и вектор Фробениуса, атакже вычислен индекс согласованности с учетом таблицы 3.1:Для экологических критериев:7913 113 1AЭ ( S1 )  1/ 3 1/ 3 11 / 3 1 / 5 1 / 323 11/213AЭ ( S 2 )  1/ 3 1/ 3 11 / 7 1 / 5 1 / 351 11 / 5 1 1 / 5AЭ ( S3 )  1511 / 5 1 / 3 1 / 73531 7531 5371 S  4,10596,,1, S 4,051532,, S  4,11395 , 0,636  0,705rS1  0,28  0,143  0,808  0,529 rS 2  0,24  0,098; 1 1 / 5 1 / 3 1 / 35 1 1/ 2 5 AЭ ( S4 )  3 213  3 1/ 5 1/ 3 1  1 1/ 7 1/ 5 1/ 535 7 1AЭ ( S5 )  5 1/ 3 13  5 1/ 5 1/ 3 1 1 1/ 3 1/ 3 1/ 523 3 1AЭ ( S6 )  3 1/ 2 11 5 1/ 3 11  1 1/ 7 1/ 3 1/ 523 7 1AЭ ( S7 )  3 1/ 2 11  5 1/ 3 11 , 0,669  0,179 rS 3  0,715 0,094 ; 0,137  0,624 rS 4  0,731  0,239 ;S  4,24903 ,4, S5 4,22864,S  4,219 ,, 0,077  0,883 rS 5  0,41  0,216 ; 0,149  0,793 rS 6  0,398  0,436 ;6,S  4,054 ,K S 2  0,019;3 0,103  0,845 rS 7  0,363 0,3787По каждому критерию выполнялось;K S1  0,039 0,10 ; 0,10 ;K S 3  0,042 0,10K S 4  0,092K S 5  0,084K S 7  0,02C42  6 0,10 ; 0,10K S 6  0,081  0,10;;; 0,10.парных сравнений.Всякий раз матрица сравнений проверялась на согласованность.

В случаерассогласования экспертам предлагалось пересмотреть сравнения. Значениеиндекса согласованности не больше 0.10 считается приемлемым, аполученные оценки приоритетов критериев надежными.Каждую координату вектора Фробениуса делим на сумму егокоординат. В результате получаем следующие нечеткие множества:S1 0,361 0,399 0,159 0,081T1T2T3T4,S2 800,482 0,316 0,143 0,059T1T2T3T4,S3 0,404 0,108 0,431 0,057T1T2T3T4S5 0,049 0,556 0,259 0,136T1T2T3T4,S7 0,061 0,500 0,215 0,224T1T2T3T4.,S4 0,079 0,36 0,422 0,139T1T2T3T4, (3.7)S6 0,084 0,447 0,224 0,245T1T2T3T4,Из полученных нечетких множеств следует, что проект T1 являетсялучшим по критерию S2 , проект T2 – по критериям S1 , S5 , S6 , S7 , проектT3 – по критериям S3 , S4 , а проект T4 ни по одному критерию не лидирует.Выбор проекта будет зависеть от важности критериев.

Для расчетакоэффициентовотносительнойважностикритериеввоспользуемсяэкспертным методом парных сравнений и соотношениями (3.6). Экспертнымвысказываниям соответствует следующая матрица парных сравнений:3 11 / 3 1 13BЭ  1 / 2 1 / 21 / 3 1 / 21 / 2 11 / 2 13 2 21/ 3 2 2 1 1 1 1/ 3 3 3 231 1 2 11 / 3 1 1 1 1 1/ 3 1/ 2 1 1 1 1/ 2 1 1 1 1 12,B  7,724Э,K BЭ B  77 1: 1,32  0,09  0,10(3.8)Собственный вектор (вектор Фробениуса)rBЭ  0,568 ; 0,308 ; 0,504 ; 0,421; 0,207 ; 0,212 ; 0,250 (3.9)Находим коэффициенты относительной важности критериев: B  0,23; 0,12; 0,21; 0,17 ; 0,08; 0,09; 0,1 , причем,Эmi 1i1(3.10)Видно наибольшую важность при принятии решения критериев S1 и S3 .При неравновесных критериях степени принадлежности нечеткогомножества находятся по формуле: D (T j )  min (  S (T j )) ,ii 1,mij  1, n ,где  i – коэффициент относительной важности критерия Si .Получаем следующие нечеткие множества:81S1 0,3610, 23 0,3990, 23 0,1590, 23 0,0810, 23T1T2T3T4S2 ;0,4040, 21 0,1080, 21 0,4310, 21 0,0570, 21T1T2T3T4S4 ;0,827 0,627 0,838 0,548T1T2T3T4S5 S6 ;0,786 0,954 0,897 0,852T1T2T3T40,0610,1 0,5000,1 0,2150,1 0,2240,1T1T2T3T40,0790,17 0,360,17 0,4220,17 0,1390,17T1T2T3T4;0,649 0,841 0,863 0,715T1T2T3T40,0490,08 0,5560, 08 0,2590, 08 0,1360, 08T1T2T3T4S7 ;0,916 0,871 0,792 0,712T1T2T3T40,791 0,809 0,655 0,561T1T2T3T4S3 0,4820,12 0,3160,12 0,1430,12 0,0590,12T1T2T3T40,0840, 09 0,4470, 09 0,2240,09 0,2450,09T1T2T3T4;0,800 0,930 0,874 0,964T1T2T3T4.0,756 0,933 0,857 0,861T1T2T3T4Для определения степени принадлежности нечеткого решения найдемпересечение этих нечетких множеств:D (T1 )  min( 0,791; 0,916 ; 0,827 ; 0,649 ; 0,786 ; 0,800 ; 0,756 )  0,649 ;D (T2 )  min( 0,809 ; 0,871; 0,627 ; 0,841; 0,954 ; 0,930 ; 0,933 )  0,627 ; D (T3 )  min( 0,655 ; 0,792 ; 0,838 ; 0,863 ; 0,897 ; 0,874 ; 0,857 )  0,655 ;D (T4 )  min( 0,561; 0,712 ; 0,548 ; 0,715 ; 0,852 ; 0,964 ; 0,861)  0,548 .В результате получаем нечеткое множество степени принадлежности:DЭ 0,649 0,627 0,655 0,548T1T2T3T4(3.11)Аналогичное исследование проводим для технологических критериев.Для данного вида проектов выберем 5 основных технологических:1.

селективность,2. конверсия,3. энергоемкость,4. сложность аппаратурного оформления и управления процессом,5. единичная мощность установки.Для каждого критерия составляется соответствующая матрица Саатипарных сравнений, находятся число и вектор Фробениуса и соответствующие82нечеткие множества. Степени принадлежности вычисляются как координатывектора Фробениуса, каждая из которых разделена на сумму координат.57 131 / 5 1AT (TX1 )  1/ 7 1/ 3 11 / 9 1 / 5 1 / 213 1113AT (TX 2 )  1/ 3 1/ 3 11 / 3 1 / 5 1 / 39521 3231  0,946  0,292 0,120  0,071,KTX 1  0,039, TX  4,227 , 0,678  0,6310,319  0,200 ,KTX 2  0,081  0,10, TX  4,23 , 0,406  0,775 0,437  0,206 ,KTX 3  0,085, TX  4,02 , 0,718  0,587 0,263 0,263, TX  4,13 , 0,110  0,276 0,442  0,846 rTX 1TX  4,107 ,,1rTX 22 1 1/ 3 112 3AT (TX 3 )  1 1/ 2 11 / 3 1 / 2 1 / 33231 rTX 331 11 2AT (TX 4 )  1/ 3 1/ 21 / 3 1 / 23 32 21 11 1 rTX 4 0,10;;;, KTX  0,007  0,10 ;4 1 1/ 2 1/ 5 1/ 7  2 1 1/ 2 1/ 2AT (TX 5 )  5 21 1/ 37 231  0,104rTX 5, KTX  0,05  0,10 .55Каждую координату вектора Фробениуса делим на сумму егокоординат.

Характеристики

Список файлов диссертации