На правах рукописи ПЕРОВ Андрей Георгиевич МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ КОМПЛЕКСА УСТАНОВОК ДЛЯ
реклама
На правах рукописи ПЕРОВ Андрей Георгиевич МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ КОМПЛЕКСА УСТАНОВОК ДЛЯ ЭКСТРАГИРОВАНИЯ МНОГОАССОРТИМЕНТНОГО РАСТИТЕЛЬНОГО СЫРЬЯ Специальность 05.18.12 – Процессы и аппараты пищевых производств АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Краснодар – 2009 2 Работа выполнена в ГОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет» Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Косачев Вячеслав Степанович Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Шаззо Рамазан Измаилович кандидат технических наук, доцент Боровский Анатолий Борисович Ведущая организация: Северо-Кавказский филиал Всероссийского научноисследовательского института жиров Россельхозакадемии Защита состоится «17» марта 2009 г. в 1400 часов на заседании диссертационного совета Д 212.100.03 при Кубанском государственном технологическом университете по адресу: 350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2, Г-251 С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Кубанского государственного технологического университета Автореферат диссертации разослан 12 февраля 2009 г. Ученый секретарь диссертационного совета, доцент Жарко М.В. 3 1 Общая характеристика работы 1.1Актуальность работы. В настоящее время для эффективно работающих производств основным является выпуск конкурентоспособной продукции в сроки и в количествах, требуемых рыночными условиями. Это относится к отраслям промышленности (пищевой, фармацевтической и др.), где производство ценных высококачественных продуктов широкого ассортимента производится небольшими партиями на параллельно работающих установках периодического действия. Основу большинства пищевых технологий составляют процессы разделения или очистки исходных разнообразных видов сырья растительного происхождения. Экстракционные методы разделения, как соответствующие, в большинстве случаев, указанным требованиям, получили широкое распространение в пищевой технологии. Экстракционная технология представляет последовательность операций, выполняемых, в случае экстракции двуокисью углерода, на отдельных установках периодического действия. В цехе экстракции работает несколько установок, причем ассортимент перерабатываемого сырья широкий. Уровень затрат и одновременно выход продукции при работе комплекса экстракционных установок определяет их конкурентоспособность. Переработка широкого ассортимента сырья при варьировании стоимости и ограничений на различные ресурсы требует углубления научных основ управления и проектирования подобных систем, что представляет актуальную научную задачу. 1.2 Цель работы. Обоснование оптимального проведения процесса экстрагирования многоассортиментного растительного сырья на основе применения системного подхода и компьютерного моделирования работы комплекса установок. 1.3 Задачи исследования: − разработать модель кинетики массопереноса в системе твердое тело - 4 жидкость для процесса периодического экстрагирования двуокисью углерода слоя материала различных видов сырья; − разработать методику масштабирования данных, полученных на камеральной экстракционной установке, для прогнозирования процесса экстракции на производственной установке; − обосновать оптимальную длительность процесса экстрагирования на производственной установке периодического действия для различных видов сырья; − провести анализ производительности одной экстракционной установки при переработке многоассортиментного набора сырья; − разработать модель расписания работы группы экстракционных установок при переработке нескольких видов сырья. 1.4 Научная новизна. Разработана модель кинетики массообменного процесса экстрагирования целевого компонента из твердой фазы, учитывающая влияние высоты слоя материала на процесс экстракции. Обоснована методика масштабирования кинетики процесса экстракции слоя материала по данным эксперимента на камеральной установке для производственных установок при переработке различных видов сырья. Определена оптимальная продолжительность процесса экстрагирования, учитывающая уровень затрат и выход продукции при работе экстракционных установок на различных видах сырья. Предложена методика расчета производительности экстракционной установки при переработке многоассортиментного набора сырья. Разработана методика планирования расписания работы для группы экстракционных установок при переработке нескольких видов сырья. 1.5 Практическая ценность. экспериментальных исследований совершенствованию работы На основе разработаны экстракционного теоретических и предложения по производства при переработке многоассортиментного сырья с помощью информационной системы планирования производства CO2 - экстрактов. 5 1.6 Реализация результатов исследований. Информационная система планирования производства CO2 - экстрактов для построения субоптимальных расписаний в цехе CO2 - экстракции оперативно учитывает изменения в объемах и сроках переработки многоассортиментного сырья. Разработанная информационная система передана ООО «Компании Караван» для внедрения, что подтверждается соответствующим актом внедрения. Ожидаемый экономический эффект составит в среднем 472 рубля в час работы экстракционного цеха при производительности 10,5 кг растительного сырья в час. 1.7 Апробация работы. Основные положения работы представлены на международных научно-технических конференциях, в том числе на: международной научно-технической конференции «Наука, техника и технология XXI века», Нальчик, КБГУ, 2007; XV международной научно - технической конференции: «Машиностроение и техносфера XXI века», Донецк, 2008. 1.8 Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе 5 научных статей в журнале, рекомендованном ВАК РФ. 1.9 Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав и выводов, изложенных на 162 страницах, приложений и списка использованной литературы (95 наименований), 33 рисунков и 25 таблиц. 2 Общая характеристика методики На рисунке 1 приведена структурная схема исследования. 2.1 Методы исследования. При выполнении работы использованы аналитические и численные методы решения задач массопереноса, математическое моделирование и системный анализ взаимодействия экстракционных установок при переработке многоассортиментного сырья. Экспериментальные данные получены в производственных условиях ООО «Компании Караван». лабораторных и 6 Расчеты, построение графиков, их описание осуществляли с помощью программ Microsoft Office Excel 2003, Microsoft Office Visio 2002, MathCAD 14. Анализ состояния технологии и техники экстрагирования растительного сырья двуокисью углерода Разработка модели и методики масштабирования процесса массопереноса в системе твердое тело - жидкость для периодического экстрагирования в слое Исследование влияния длительности процесса экстрагирования на эффективность работы системы установок периодического действия при многоассортиментной переработке различных видов сырья двуокисью углерода Разработка методики расчета производительности экстракционной установки при переработке многоассортиментного набора сырья Разработка методики планирования работ комплекса экстракционных установок при переработке многоассортиментного набора сырья Рисунок 1 – Структурная схема исследования 2.2 Объекты исследования. При выполнении работы использован операторный подход при проведении системного анализа процесса CO2 - экстракции при взаимодействии экстракционных установок. В качестве объекта системного анализа была использована система из четырех каскадов при переработке четырех видов сырья (рисунок 2). 7 Рисунок 2 – Операторная схема рассматриваемого примера системы экстракционных установок при переработке нескольких видов сырья Анализ операторной схемы был основан на реализации перестановочного алгоритма выполненного методами компьютерного моделирования с использованием аналитических и численных методов решения задач массопереноса при экстрагировании. Для примера приняты основные виды сырья (1 - хмель, 2 - кориандр, 3 - укроп, 4 – гвоздика), перерабатываемые на одной экстракционной установке (таблица1). Стадии Таблица 1 – длительности производственного процесса ООО «Компании Караван» 1 2 3 4 5 Виды сырья Наименование Дробление, мин Загрузка установки, мин Экстракция-дистилляция, мин Слив, мин Очистка установки, мин хмель кориандр укроп гвоздика (1) (2) (3) (4) 25 10 15 20 10 10 10 10 120 60 90 90 50 50 50 50 120 120 120 120 8 В качестве базового примера была изучена система переработки этих видов сырья ООО «Компании Караван». Производственный процесс с использованием экстракционных установок может быть представлен в виде последовательных операции преобразования сырья в готовую продукцию (1 - дробление, 2 - загрузка, 3 - экстракция, 4 - слив, 5 - очистка). В результате реализации алгоритма полного перебора вариантов при последовательной переработке принятых видов сырья были выявлены значительные резервы для повышения эффективности работы комплекса установок. В этом случае последовательность переработки сырья, согласно представленной операторной схемы рассматриваемого примера (рисунок 2) возможна на основе 24 вариантов, отличающихся последовательностью измельчения указанных видов сырья. Учитывая то обстоятельство, что продолжительность стадий переработки сырья различна (таблица 1), а стадия измельчения по этим видам сырья осуществляется последовательно, имеем различную продолжительность производственного цикла (рисунок 3). Рисунок 3 – Диаграмма распределения переработки основных видов сырья 9 Даже предварительный анализ показывает, что имеется два наилучших варианта переработки сырья с длительностью производственного цикла равного 330 минутам и пять наихудших вариантов с длительностью 370 минут. На следующем производственном цикле эти два наилучших варианта порождают новые варианты расписания, что приводит к экспоненциальному росту возможных оптимальных расписаний. Выбор наилучшего варианта является нетривиальной задачей и представляет собой поиск субоптимального расписания на множестве возможных расписаний. В этом случае многоцикличное расписание, являясь оптимальным по длительности (субоптимальным), может быть не единственным. Следовательно, поиск таких вариантов можно осуществлять методами системного анализа, включающего генерацию допустимых расписаний (метод полного перебора) и анализ полученного множества методами матричной алгебры. Содержание работы В первой главе проведен анализ состояния технологии и техники экстрагирования двуокисью углерода, который позволил сделать следующие выводы: − основной проблемой экстракционных производств, оснащенных рядом периодически действующих экстракторов в совокупности со вспомогательными операциями, является комплексная переработка широкого ассортимента сырья; − в научных публикациях по проблемам управления системами периодического действия до настоящего времени не предложены эффективные способы решения задач, учитывающие весь комплекс особенностей функционирования экстракционного оборудования многоассортиментного производства; − возможность изменения размеров партий продуктов в процессе их переработки рассматривается в литературе только в контексте 10 промежуточного сбора и хранения полупродуктов, что в ряде случаем резко снижает эффективность работы технологических линий. Во второй главе проведено моделирование процесса периодической экстракции, основанное на аппроксимации зависимости выхода экстрактивных веществ из слоя материала в этом процессе. Et 1 exp b t , где (1) E(t)=[1-C2(t)/C0] - относительный выход экстрактивных веществ; C2(t)/C0 – относительное содержание экстрактивных веществ в твердой фазе материала; b – кинетический параметр кривой выхода, с-1. По результатам экспериментальных исследований были получены значения кинетического параметра кривых выходов для различных видов перерабатываемого сырья (рисунок 4). С целью получения зависимостей выхода экстрактивных веществ в производственном экстракторе, который характеризуется высоким слоем, по данным выхода на камеральном экстракторе с ограниченной высотой слоя, проведено моделирование процесса экстракции из слоя различной высоты. Используя преобразование Лапласа на основе теоремы Дюамеля, можно распространить экспериментальные кинетические зависимости на увеличенный слой кратной высоты n: n 1 En t 1 e bt b t k k! k 0 где En(t) - выход экстрактивных (2) , веществ для слоя кратности произвольной высоты n; Таким образом, определив экспериментальные значения b по различным видам сырья можно на этой основе определить оптимальное время стадии экстрагирования, соответствующее максимально возможной эффективности процесса процесса. позволяют Полученные произвести уравнения расчет производственного оптимального времени 11 экстрагирования на основании текущих затрат на реализацию Относительный выход экстрактивных веществ (E), кг/кг производственного цикла и стоимости получаемого продукта. 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 0 1000 2000 3000 4000 Время экстракции, с - хмель; - гвоздика; - укроп; - кориандр Рисунок 4 – Кривые экстракции аппроксимированные уравнением ( 1 ), где bхмеля=0,00145·с-1; bгвоздики=0,00155·с-1: bукропа=0,00060·с-1; bкориандра=0,00039·с-1 В третьей главе, используя полученную модель экстрагирования слоя ( 2 ), для описания процесса выхода целевого продукта получили возможность произвести расчет зависимости доходности стадии экстракции от продолжительности этой стадии: k n 1 b t bt Dt , b, n, C Е , C Э , CT , G П C Е C Э G П 1 e k! k 0 Доходность экстракционного цикла (D, руб.) CT t ( 3 ) определяется по стоимости экстракта (CE, руб./кг), массе сырья в экстракторе (GП, кг), концентрации экстрактивных веществ в сырье (CЭ, кг/кг) отношение высот 12 слоя в производственном и камеральном экстракторе (n = 10), и стоимости Доходность экстракционного цикла, руб. эксплуатации установки (CT, руб./час). 1.2 10 4 1 10 4 8000 6000 4000 2000 0 2000 1 10 2 10 4 0 3 10 4 4 10 4 5 10 4 4 Время (t), с. ◊ - хмель; □ – гвоздика; ○ - укроп; Δ – кориандр Рисунок 5 – Зависимость доходности от продолжительности процесса экстрагирования Используя производственные данные этих показателей по видам сырья, получили возможность определить градиентным методом экстремумы модели доходности экстракции представленной уравнением (3) по данным производства и эксперимента (рисунок 5). Как видно из представленных данных можно отметить наличие максимума, однако в начале возможен минимум. Проведено периодической экстрагирования моделирование экстракции на и производственной анализ эффективность длительности работы системы стадии процесса установок 13 периодического действия при многоассортиментной переработке сырья экстракцией двуокисью углерода. Параметры, входящие в уравнения были получены по данным производства ООО «Компания Караван» (таблица 1 и таблица 2). Таблица 2 - Параметры производственного процесса Концентрация экстрактивных Продукт веществ в сырье (CЭ, кг/кг) Хмель 3444 15 0,00145 12,12·10-2 Гвоздика 2220 40 0,00155 14,03·10-2 Укроп 3173 30 0,00060 6,21·10-2 Кориандр 3017 25 0,00039 5,81·10-2 Из уравнения ( 3 ) получаем значение времени экстракции в точке Цена 1 кг Навеска Кинетический продукта, продукта, параметр кривой руб. кг выхода (b), с-1. максимума. Как видно из представленных данных (таблица 3), время процесса производственной экстракции существенно отличается от времени оптимального процесса, при этом возможно получение существенного дополнительного дохода. Проведенный анализ показал, что при некоторых значениях стоимостных показателей возможно получение убыточности. Поэтому в работе разработана методика определения предельно низкой цены продукта, исключающей убыточность экстракционной стадии. Таблица 3 - Влияние длительности процесса экстракции по каждому виду сырья на доходность Время D(tm), Оптимальное D(tопт), Дополнительная экстракции руб. время руб. доходность Продукт в цехе экстракции [D(tопт) - D(tm)], (tm),мин (tопт), мин. руб. Хмель 120 2680 191 4391 1711 Гвоздика 90 3327 196 10547 7247 Укроп 90 -776 400 1869 2645 Кориандр 60 -525 517 -1167 -642 В этом случае необходимо определить значение предельно низкой цены по нулевой доходности в точке максимума функции ( 3 ). 14 Для этого можно определить два предельных параметра: минимальная стоимость экстракта (CE_мин) и время экстракции (tопт_пр). Фактически эти параметры определяются следующей системой уравнений: D t b n CE GП CЭ CT CE GП CЭ ( n ) CT t ( n ) CE GП CЭ ( n t b ) ( n) d1D t b n CE GП CЭ CT CT t (n) CE GП CЭ ( t b)n e( t) b t ( n ) CE GП CЭ d2D t b n CE GП CЭ CT где ( t b) t n e (4) 0 ( t ) b ( n ) 1 t b 2 0 ( n) 0 , Г(n) - гамма функция от n; Г(n,t·b) - неполная гамма функция от n и t·b; d1D - первая производная функции D по времени (t); d2D - вторая производная функции D по времени (t). Полученная система уравнений является трансцендентной и может быть решена численно. Результаты расчетов по анализируемым культурам представлены ниже (таблица 4). Таблица 4 - Предельные параметры цены экстракта и времени экстракции по системе уравнений ( 4 ) Время экстракции Минимальная цена экстракта Продукт (tопт_пр), мин. (CE_мин), руб. Хмель 150 862 Гвоздика 141 261 Укроп 364 2033 Кориандр 560 4012 Анализируя полученные данные видно, что если минимальная цена экстракта ниже реальной цены, то убыточность экстракционной стадии является абсолютной (кориандр), а если выше, то при оптимальной продолжительности этой стадии убыток может быть ликвидирован (укроп). В четвертой главе исследовали влияние числа экстракторов Nk в установке на производительность каскада установок. Результаты расчетов производительности при различном числе экстракторов в установке представлены в виде следующей графической зависимости (рисунок 6). 15 0,700 0,600 Производительность каскада установок, кг/час (гвоздика) 2,500 0,500 2,000 0,400 1,500 0,300 1,000 0,200 0,500 0,100 0,000 Производительность каскада установок, кг/час (кориандр, укроп, хмель) 3,000 0,000 0 1 2 3 4 5 Число экстракторов в каскаде - Гвоздика; - Кориандр; - Укроп; - Хмель Рисунок 6 – Производительность каскада с различным количеством экстракторов при последовательной переработке четырех видов сырья В качестве пробной функции производительности Qi была выбрана экспоненциальная зависимость следующего вида: ki Nk ci Q i N k qi 1 e , где (5) qi - предельная производительность по видам сырья; ki - скорость изменения производительности; ci - степенной показатель влияния кратности использования экстрактора в установке. Полученная пробная функция ( 5 ) построена при следующих допущениях: загрузка и разгрузка экстракторов осуществляется последовательно; дистилляция и конденсация не ограничивают работу экстракторов в установке. Проведенный статистический анализ найденных параметров показал адекватность вида пробной функции моделируемым параметрам (рисунок 6). Функция использовалась нами в дальнейшем для упрощенного описания влияния числа экстракторов в установке на предельно возможную 16 производительность и оценки выполнимости производственных заданий при заданном числе экстракторов. Проведенный анализ показал, что эффективность работы экстракторов с ростом их числа в установке снижается, поэтому методами исследовано множество компьютерного возможных моделирования было расписаний работ нескольких экстракционных установок с одним экстрактором. Предложена определить матричная параметры модель оптимальных расписания, расписаний по позволяющая длительностям операций и числу партий перерабатываемого сырья: j wi , j i i 1 d i 1,k k 0 где j i 1 d i , j d i 2 ,k , k 0 (6) wi,j - время завершения i-й операции (i=0,1,…) j-й партии сырья (j=0,1,…); (x) - ступенчатая функция Хэвисайда; di,j - длительность i-й операции (i=0,1,…) j-й партии сырья (j=0,1,…). Время завершения работ в этом случае представляет собой максимальный элемент матрицы (W). Использование уравнения ( 6 ) позволяет прогнозировать длительность завершения группы работ без построения графика Ганта, что значительно ускоряет поиск оптимальных вариантов расписаний при генерации их методом полного перебора. В пятой главе исследовали границы применимости метода полного перебора для краткосрочного планирования работ группы экстракционных установок при переработке многоассортиментного сырья. Для проверки возможностей метода проводили его сравнение с методом Джонсона, который позволяет решать данную задачу при соблюдении следующего ограничения: min (A[i], B[i+1]) =< min (A[i+1], B[i]), i = 1,..., n-1, (7) где A[i] обозначает предыдущую работу, которая имеет i-ю очередность обслуживания сырья i; B[i] обозначает следующую за A[i] работу, которая имеет i-ю очередность обслуживания сырья i; A[i+1] обозначает 17 следующую работу, которая имеет i+1-ю очередность обслуживания сырья i+1. Метод полного перебора более универсален, чем метод Джонсона. Однако решение задачи для произвольного числа установок и партий методом перебора требует больших вычислительных затрат, связанных с генерацией вариантов решения и определяемых формулой числа всех перестановок: N m! , (8) где m - число элементов множества определяемого как произведение числа установок на число партий; N - число анализируемых вариантов. Время генерации вариантов t(m), с 100000 10000 t(m) = 4,095x10-12e2,383m R2 = 9,994E-01 1000 100 10 1 0,1 10,0 11,0 12,0 13,0 14,0 15,0 16,0 Число элементов анализируемого множества (m) - Время работы генератора, с; - Расчет Рисунок 7 – Время поиска оптимального расписания методом полного перебора В работе методом компьютерного моделирования исследованы границы применимости алгоритма полного перебора, которые ограничиваются 15 элементами множества (произведение числа установок и партий перерабатываемого сырья) в анализируемом расписании, позволяя 18 получать все возможные оптимальные варианты решения в приемлемое время (рисунок 7). Установленное предельное количество партий приняли как размер краткосрочного планирования. Анализ результатов компьютерного моделирования взаимодействия нескольких экстракторов (nэ) при изменении в наборе сырья позволил установить зависимость продолжительности производственного цикла от числа повторений использования каждого экстрактора на одном виде сырья (K). Найденная зависимость носит общий характер и может быть представлена соответствующими уравнениями для каждого вида сырья: Tõ K , ný ný Dõ Z ý Eõ Sý K Oý sign ný K , где (9) Tх(K,nэ) - длительность выполнения работ по переработке различных видов сырья (х=1,…,4 – таблица 1); K – кратность использования экстрактора; Dх - длительность дробления сырья; Oэ - длительность очистки экстрактора при переходе на другое сырье; Zэ - длительность загрузки экстрактора; Eх - длительность экстракции сырья; Sэ - длительность слива экстрактора; sign(nэ·K) – сигнальная функция равная 0, если аргумент равен 0 и равная 1, если аргумент больше 0. В шестой главе разработана методика планирования работ группы экстракционных установок при переработке многоассортиментного набора сырья. Для этого использован комплексный критерий оценки результатов краткосрочного планирования системы взаимодействующих экстракторов при изменениях в наборе сырья. Для оценки эффективности расписаний получаемых методом полного перебора предложена последовательность критериев: время цикла, доход и доход с учетом штрафа за простой оборудования. Для определения 19 штрафа использовано выражение для неполученного оптимального дохода (αi) в единицу времени: i Dti , bi , ti ( 10 ) где ti – оптимальное время переработки i-й партии сырья im. Определяя отсутствие дохода, в данный промежуток времени как упущенную выгоду, получаем критерий оценки эффективности расписаний, генерируемых методом полного перебора: i ti , ( 11 ) iN где t’i – время начала выполнения переработки i-й партии сырья. Критерий (Ф) представляет сумму штрафов, связанных с ожиданием работ в системе, которую необходимо минимизировать. Данный критерий позволяет проводить субоптимизацию для подмножества оптимальных по длительности расписания (таблица 5). Для примера приведены два варианта последовательности переработки сырья. Таблица 5 – Влияние порядка переработки партий сырья на Ф критерий Виды сырья D(ti, bi) ti i t'i i·t'i Ф Виды сырья D(ti, bi) ti i t'i i·t'i Ф Кориандр Хмель Укроп Гвоздика -1167 4391 1869 10547 517 191 400 196 -2 23 5 54 20 45 60 80 -45 1035 280 4305 5575 Кориандр Гвоздика Укроп Хмель -1167 4391 1869 10547 517 196 400 191 -2 22 5 55 20 40 55 80 -45 896 257 4418 5526 20 Проведенные исследования позволили определить оптимальный порядок переработки сырья, удовлетворяющий этим критериям (таблица 6). Таблица 6 - Оптимальные последовательности переработки многоассортиментного набора на четырех установках Функции отклика Порядок переработки t D Ф+D Y2 Y3 K1 K2 K3 K4 Y1 Г Г Г Г 456 42188 55103 Г Г Х Х 461 29876 38204 Х Х Х Х 471 17564 24231 У Г Г Х 595 29128 35459 У Г Х Х 595 19424 27530 У У Г Г 610 28802 32669 У У Х Х 610 8550 16387 У У У У 640 7476 8364 K Г Г Х 707 29988 31608 K Г Г У 707 24791 27482 K Г Х Х 707 20837 23833 K Г Х У 707 15640 19615 K Г У У 707 10139 15809 K Х Х У 707 6793 12480 K Х У У 707 1292 8582 K K Г Г 717 24727 25104 K K Х Х 717 6448 9439 K K У У 717 -4563 1782 K K K K 737 -4668 -4984 где: Г - гвоздика, Х - хмель, У - укроп, К - кориандр Как видно из таблицы, оптимальное время совпадает в ряде вариантов. Поэтому оптимальная последовательность переработки сырья 21 определяется доходностью. Доходность вместе со штрафом показывает возможность усовершенствования производственного цикла за счет расширения узких мест производства. В частности, представленный оптимальный порядок переработки сырья позволит провести стадию дробления с минимальными потерями эфиромасличных материалов и может быть использован для определения порядка использования группы экстракторов при переходе с одного сырья на другое. Для оперативного внесения изменений и корректировок в расписание работы была разработана структура информационной системы планирования экстракционного производства. Разработанная информационная система масштабируется на произвольное число, как видов сырья, так и экстракционных установок. На основе представленной информационной последовательности системы были переработки получены оптимальные много ассортиментного набора (таблица 6). Основные результаты и выводы В результате исследований, выполненных в работе, получены следующие научные результаты и практические выводы: 1. Эффективные режимы работы комплекса экстракционных установок для экстрагирования многоассортиментного сырья можно установить на основе математического использующую моделирования, прогнозирующие модели, построив систему, масштабирование и перестановочный алгоритм. 2. Прогнозирующая модель массопереноса в системе твердое тело жидкость для процесса периодического экстрагирования двуокисью углерода ценных компонентов растительного сырья из слоя материала позволяет производить камеральной установки. расчет при кратном увеличении слоя 22 3. Оптимальная длительность процесса экстрагирования устанавливается с использованием зависимости доходности процесса, включающей кинетические и ценовые показатели. 4. Рост производительности экстракционных установок с ростом числа экстракторов замедляется. 5. Метод полного ограниченных перебора обеспечивает составление расписаний, 15 элементами множества (произведение числа установок и партий перерабатываемого сырья) при краткосрочном планировании. 6. Зависимость длительности переработки различных видов сырья определяется числом экстракторов, кратностью их использования, длительностью дробления, загрузки, экстракции и слива. 7. При планировании работы комплекса экстракционных установок для переработки многоассортиментного набора сырья необходимо использовать последовательность критериев, представляющих собой время цикла, доход и доход с учетом штрафа за простой оборудования. 8. Разработанная информационная система обеспечивает краткосрочное планирование с учетом количества видов сырья и экстракционных установок. 9. Информационная система передана ООО «Компания Караван» для апробации и внедрения. Ожидаемый экономический эффект составит в среднем 472 рубля в час работы экстракционного цеха при средней производительности 10 кг растительного сырья в час. Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах: 1. Перов А.Г. Анализ расписания работы установки СО2 экстракции./ Перов А.Г., Чундышко В.Ю., Косачев В.С., Кошевой Е.П. // Наука, техника и технология XXI века (НТТ – 2007): Материалы III Международной н/т конференции. - Нальчик: КБГУ, 2007. – С. 195-199. 23 2. Перов А.Г. Оптимизация времени CO2 экстракции многоассортиментного производства/ Перов А.Г., Михневич А.Н., Косачев В.С., Кошевой Е.П. //Известия ВУЗов «Пищевая технология», 2008. №4. С.72-73. 3. Перов А.Г. Моделирование оптимальной последовательности переработки ряда видов растительного сырья с получением CO2 экстрактов / Перов А.Г., Косачев В.С., Кошевой Е.П. //Известия ВУЗов «Пищевая технология», 2008. №4. - С.93-95. 4. Перов А.Г. Моделирование расписания работы экстракционного производства со специализированными установками / Перов А.Г., Косачев В.С., Кошевой Е.П. //Известия ВУЗов «Пищевая технология», 2008. №5-6. - С.55-58. 5. Перов А.Г. Моделирование расписания специализированных экстракционных установок с произвольным числом экстракторов / Перов А.Г., Косачев В.С., Кошевой Е.П. //Известия ВУЗов «Пищевая технология», 2008. №5-6. - С.67-69. 6. Перов А.Г. Анализ комбинаторного алгоритма в задачах расписания работы группы установок CO2 экстракции / Перов А.Г., Косачев В.С., Кошевой Е.П. //Известия ВУЗов «Пищевая технология», 2008. №5-6. С.81-83. 7. Перов А.Г. Комбинаторный алгоритм в задачах расписания работы группы периодических установок CO2 экстракции./ Перов А.Г., Косачёв В.С., Кошевой Е.П., // Машиностроение и техносфера XXI века // Сборник трудов XV международной научно-технической конференции в г. Севастополе 15-20 сентября 2008 г. В 4-х томах. – Донецк: ДонНТУ, 2008. Т. 3. – С. 77- 81. 8. Перов А.Г. Модели расписаний переработки двух видов сырья с различной кратностью использования каскада экстракторов Перов А.Г., В.С. Косачев, Е.П. Кошевой, [Электронный ресурс]: Электронный научный журнал "Процессы и аппараты пищевых производств"./ГОУ ВПО "Санкт-Петербургский государственный университет 24 низкотемпературных и пищевых технологий. - Электрон. журнал. - Санкт-Петербург: СПбГУНиПТ, 2008. -№2. -сент. 2008. -Режим доступа к журн.: http://www.openmechanics.com/journals свободный. 9. Перов А.Г. Модели расписаний работы каскада экстракторов с учетом стадии подготовки многоассортиментного сырья Перов А.Г., В.С. Косачев, Е.П. Кошевой, [Электронный ресурс]: Электронный научный журнал "Процессы и аппараты пищевых производств"./ГОУ ВПО "Санкт-Петербургский государственный университет низкотемпературных и пищевых технологий. -Электрон. журнал. - Санкт-Петербург: СПбГУНиПТ, 2008. -№2. -сент. 2008. -Режим доступа к журн.: http://www.openmechanics.com/journals свободный.
