Выбор численных методов решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений для быстродействующей модели пиролиза углеводородного сырья; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 1
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов=Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering: сетевое издание/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2015-.— 2413-1830 Т. 335, № 1.— 2024.— С. 202-211 |
|---|---|
| Hovedforfatter: | |
| Andre forfattere: | , |
| Summary: | Актуальность исследования обусловлена необходимостью увеличения производства легких олефинов. Применение систем усовершенствованного управления технологическим процессом и оптимизации в реальном времени позволяет повысить эффективность пиролизных производств, но требует быстродействующей математической модели процесса. Цель: выбор метода численного решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений, обеспечивающего набольшее быстродействие при расчете реакционного змеевика печи пиролиза. Сокращение времени, затрачиваемого на расчет каждого сценария, позволит использовать предлагаемую модель для задач оптимизации технологического процесса в реальном времени. Объект: математическая модель пиролиза этана, методы численного решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Методы: системный анализ, математическое моделирование. Для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений применялись различные численные методы в явном виде, отличающиеся способом выбора шага интегрирования. Результаты. Разработана и опробована стационарная модель пиролиза этановой фракции. На разработанной модели выполнено сравнение скорости расчета при использовании численных методов решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений с фиксированным и с адаптивным шагом и показано, что использование адаптивного шага при интегрировании позволяет сократить время расчета более чем в 20 раз (с более чем 11 ч до 34 мин) при сохранении точности расчетов. Такие результаты связаны с различными скоростями реакций по профилю реакционного змеевика – в зонах высоких температур и высоких концентраций исходных веществ требуется сокращение шага интегрирования для получения требуемой точности, в то время как на участках, характеризующихся низкими скоростями реакций, допустимо увеличение шага и сокращение общего количества расчетных итераций. Relevance. The need to increase production of light olefins. The use of advanced process control systems and Real– Time Optimization makes it possible to increase the efficiency of steam cracking plants, but requires a high-speed mathematical model of the process. Aim. To select a method for numerical solution of systems of ordinary differential equations, which provides the highest speed when calculating the reaction coil of a steam cracking furnace. Reducing the time spent on calculating each scenario will allow the proposed model to be used for real-time process optimization tasks. Object. Mathematical model of ethane steam cracking, numerical methods for ordinary differential equations systems solution. Methods. System analysis, mathematical modeling. To solve the ordinary differential equations systems, various explicit numerical methods were used, differing in approach to integration step determination. Results. The authors have developed and tested a steadystate model of ethane steam cracking. The developed model was used to compare the calculation time required for solving ordinary differential equations systems using different numerical methods. It was demonstrated, that the use of an adaptive integration step reduces calculation time by more than 20 times (from more than 11 hours to 34 minutes) while maintaining the accuracy of calculations. This is due to different reaction rates through the length of the reaction coil – in areas of high temperatures and high concentrations of reagents, a reduction in the integration step is required to obtain the desired accuracy. And in low reaction rates areas an increase in the step and reduction in the total calculated iterations are acceptable Текстовый файл |
| Sprog: | russisk |
| Udgivet: |
2024
|
| Fag: | |
| Online adgang: | https://earchive.tpu.ru/handle/11683/81696 https://doi.org/10.18799/24131830/2024/1/4364 |
| Format: | MixedMaterials Electronisk Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=673842 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 673842 | ||
| 005 | 20241213100012.0 | ||
| 090 | |a 673842 | ||
| 100 | |a 20240730d2024 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 200 | 1 | |a Выбор численных методов решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений для быстродействующей модели пиролиза углеводородного сырья |d Selection of numerical method for solving ordinary differential equation systems for a high-speed model of hydrocarbons steam cracking |z eng |f Владимир Валерьевич Козлов, Игорь Михайлович Долганов, Степан Сергеевич Слободин | |
| 320 | |a Список литературы: с. 210 (20 назв.) | ||
| 330 | |a Актуальность исследования обусловлена необходимостью увеличения производства легких олефинов. Применение систем усовершенствованного управления технологическим процессом и оптимизации в реальном времени позволяет повысить эффективность пиролизных производств, но требует быстродействующей математической модели процесса. Цель: выбор метода численного решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений, обеспечивающего набольшее быстродействие при расчете реакционного змеевика печи пиролиза. Сокращение времени, затрачиваемого на расчет каждого сценария, позволит использовать предлагаемую модель для задач оптимизации технологического процесса в реальном времени. Объект: математическая модель пиролиза этана, методы численного решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Методы: системный анализ, математическое моделирование. Для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений применялись различные численные методы в явном виде, отличающиеся способом выбора шага интегрирования. Результаты. Разработана и опробована стационарная модель пиролиза этановой фракции. На разработанной модели выполнено сравнение скорости расчета при использовании численных методов решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений с фиксированным и с адаптивным шагом и показано, что использование адаптивного шага при интегрировании позволяет сократить время расчета более чем в 20 раз (с более чем 11 ч до 34 мин) при сохранении точности расчетов. Такие результаты связаны с различными скоростями реакций по профилю реакционного змеевика – в зонах высоких температур и высоких концентраций исходных веществ требуется сокращение шага интегрирования для получения требуемой точности, в то время как на участках, характеризующихся низкими скоростями реакций, допустимо увеличение шага и сокращение общего количества расчетных итераций. | ||
| 330 | |a Relevance. The need to increase production of light olefins. The use of advanced process control systems and Real– Time Optimization makes it possible to increase the efficiency of steam cracking plants, but requires a high-speed mathematical model of the process. Aim. To select a method for numerical solution of systems of ordinary differential equations, which provides the highest speed when calculating the reaction coil of a steam cracking furnace. Reducing the time spent on calculating each scenario will allow the proposed model to be used for real-time process optimization tasks. Object. Mathematical model of ethane steam cracking, numerical methods for ordinary differential equations systems solution. Methods. System analysis, mathematical modeling. To solve the ordinary differential equations systems, various explicit numerical methods were used, differing in approach to integration step determination. Results. The authors have developed and tested a steadystate model of ethane steam cracking. The developed model was used to compare the calculation time required for solving ordinary differential equations systems using different numerical methods. It was demonstrated, that the use of an adaptive integration step reduces calculation time by more than 20 times (from more than 11 hours to 34 minutes) while maintaining the accuracy of calculations. This is due to different reaction rates through the length of the reaction coil – in areas of high temperatures and high concentrations of reagents, a reduction in the integration step is required to obtain the desired accuracy. And in low reaction rates areas an increase in the step and reduction in the total calculated iterations are acceptable | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |0 288378 |9 288378 |t Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов |l Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering |o сетевое издание |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет |c Томск |n Изд-во ТПУ |d 2015- |x 2413-1830 | |
| 463 | 1 | |0 673771 |9 673771 |t Т. 335, № 1 |d 2024 |v С. 202-211 | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a пиролиз | |
| 610 | 1 | |a углеводородное сырье | |
| 610 | 1 | |a численные методы | |
| 610 | 1 | |a решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений | |
| 610 | 1 | |a адаптивный шаг интегрирования | |
| 610 | 1 | |a pyrolysis | |
| 610 | 1 | |a hydrocarbon feedstock | |
| 610 | 1 | |a numerical methods | |
| 610 | 1 | |a ordinary differential equations solution | |
| 610 | 1 | |a adaptive integration step | |
| 700 | 1 | |a Козлов |b В. В. |g Владимир Валерьевич | |
| 701 | 1 | |a Долганов |b И. М. |c химик-технолог |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1987- |g Игорь Михайлович |9 11781 | |
| 701 | 1 | |a Слободин |b С. С. |g Степан Сергеевич | |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 20240730 | |
| 850 | |a 63413507 | ||
| 856 | 4 | |u https://earchive.tpu.ru/handle/11683/81696 |z https://earchive.tpu.ru/handle/11683/81696 | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.18799/24131830/2024/1/4364 |z https://doi.org/10.18799/24131830/2024/1/4364 | |
| 942 | |c CF | ||