Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Модели и численные методы оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам

Диссертация: Модели и численные методы оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

На сегодняшний день контролем качества, помимо заводских лабораторий, занимаются в основном испытательные лаборатории нефтепродуктов, а также портативные (передвижные) лаборатории, узко ориентированные на анализ конкретных нефтепродуктов. Перечень химических анализов, выполняемых лабораториями, весьма органичен и часто вместо количественной оценки приходится довольствоваться только качественным… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Современные методы и модели контроля качества углеводородных соединений нефтепродуктов
    • 1. 1. Актуальность контроля качества углеводородных соединений
    • 1. 2. Показатели качества углеводородных соединений определяемые физико-химическими методами и их эксплуатационные свойства на примере автомобильных бензинов
    • 1. 3. Модели и численные методы оценки качества углеводородных соединений по инфракрасным спектрам
    • 1. 4. Выводы по главе 1
  • Глава 2. Модели оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам
    • 2. 1. Модель зависимости инфракрасных спектров многокомпонентных соединений от массовых долей ингредиентов
    • 2. 2. Модель нечетких функций принадлежности смесей и их использование в нечетких регрессионно-факторных зависимостях
    • 2. 3. Параметрическая и непараметрическая модели зависимостей физико-химических показателей качества углеводородных соединений от их инфракрасных спектров
    • 2. 4. Выводы по главе 2
  • Глава 3. Численные методы и алгоритмы идентификации углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам
    • 3. 1. Экспериментальное статистическое исследование распределений значений помех ИК-спектров углеводородных соединений
    • 3. 2. Модель помех ИК-спектров углеводородных соединений, согласованная с экспериментальными распределениями
    • 3. 3. Модели наблюдений инфракрасных спектров углеводородных соединений и алгоритмы их идентификации
    • 3. 4. Выводы по главе 3
  • Глава 4. Экспертная система оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам
    • 4. 1. Архитектура экспертной системы контроля качества углеводородных соединений
    • 4. 2. Пользовательский интерфейс экспертной системы контроля качества углеводородных соединений
    • 4. 3. Примеры идентификации и варианты реализации ЭС для оценки качества углеводородных соединений
    • 4. 4. Выводы по главе 4

Модели и численные методы оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Основное направление и актуальность исследования. Доля поддельного бензина на российском рынке, по отчетным данным МВД России, постоянно растет и принимает угрожающие размеры. В ходе операции «Алхимик» в 2003 г. было установлено, что более половины прямогонного бензина с октановым числом 60−64, производимого нефтеперегонными заводами (НПЗ), поставляется различным коммерческим структурам, которые затем разными способами повышают его качество до необходимых значений, получая «на выходе» бензин 76-й, 92-й, и даже 95-й марок.

В свете вышесказанного, одной из актуальнейших проблем является идентификация марки и контроль качества нефтепродукта.

На сегодняшний день контролем качества, помимо заводских лабораторий, занимаются в основном испытательные лаборатории нефтепродуктов, а также портативные (передвижные) лаборатории, узко ориентированные на анализ конкретных нефтепродуктов. Перечень химических анализов, выполняемых лабораториями, весьма органичен и часто вместо количественной оценки приходится довольствоваться только качественным анализом. При этом стоящие на вооружении современных лабораторий приборы — весьма дорогостоящие устройства. Если учесть их общие габариты, используемые химические реактивы и то, что лаборатория укомплектована не одним прибором, становится ясно, почему контроль, особенно экспресс-контроль не получил широкого распространения.

Таким образом, назрела острая необходимость создания новых, более прогрессивных методов контроля и приборов на их базе. Перспективными в указанном смысле являются портативные спектрометрические приборы и методы, основанные на анализе инфракрасных (ИК) спектров.

В большинстве случаев ИК спектр является «отпечатком пальцев», который легко отличим от спектров других молекул: не существует двух соединений, за исключением оптических изомеров, с различающимися структурами, но одинаковыми Ж спектрами.

Безусловные преимущества ИК спектроскопии способствуют активному использованию метода в исследованиях состава и свойств индивидуальных углеводородов, нефти и нефтепродуктов.

Подавляющее число работ, посвященных исследованию нефти и нефтепродуктов по Ж спектрам, связано с методами контроля углеводородных соединений (Большаков Г. Ф., Жижин Г. Н., Иогансен А. В., Сочевко Т. Н., Лукашевич И.П.). Среди них можно отметить следующие методы:

— определение коэффициентов относительной интенсивности по Ж спектрам (позволяющие рассчитать относительность содержания в нефти различных групп углеводородов);

— исследование нефти и нефтепродуктов по Ж спектрам, связанное с анализом отдельных фракций и компонентов, полученных после предварительного разделения, как правило, хроматографическими методами;

— работы по использованию Ж спектров для анализа нефтепродуктов без их предварительного разделения.

Несмотря на отмеченную выше актуальность использования Ж спектров углеводородных соединений для идентификации и контроля их качества, работ, посвященных этому направлению, чрезвычайно мало.

Цель и задачи работы. Целью настоящей диссертации является разработка моделей и численных методов, а также алгоритмов и программного обеспечения для идентификации и контроля качества углеводородных соединений (на примере бензинов) по их Ж спектрам.

В соответствии с поставленной целью основными задачами исследования являются:

— построение модели спектра оптической плотности поглощения молекулярных смесей;

— разработка численных методов и алгоритмов для идентификации, оценки параметров и контроля качества углеводородных соединений;

— моделирование разработанных численных методов идентификации и контроля качества;

— разработка программного обеспечения, реализующего разработанные численные методы и алгоритмы идентификации и контроля качества.

Методы исследований. Выполненные исследования базируются на использовании методов: теории статистических решений и нечетких множеств, выбора и принятия решений, параметрических и непараметрических методов оценивания, математического и имитационного моделирования, экспертных систем.

Научная новизна работы. В диссертационной работе получены следующие новые результаты:

— построена модель спектра оптической плотности поглощения молекулярных смесей, показывающая неаддитивную зависимость спектрального поглощения от массовых долей компонентов и обосновывающая необходимость применения пополняемых баз данных ИК спектров углеводородных соединений для оценивания их качества;

— разработаны численные методы и алгоритмы для идентификации марок и оценки параметров углеводородных соединений по их ИК спектрам, позволяющие проводить экспресс-контроль их качества с заданной точностью;

— разработаны специализированные базы данных и знаний, позволяющие накапливать информацию об интересуемых углеводородных соединениях, а также увязывать их физико-химические показатели с соответствующими ИК спектрами.

Практическая значимость работы. На основе разработанных в диссертационной работе численных методов и алгоритмов создана компьютерная экспертная система, способная проводить анализ, идентификацию марок и оценку параметров углеводородных соединений (на примере бензинов) по их ИК спектрам среднего диапазона (5000 см'1 -f 200 см" 1) для оценивания их качества.

Компьютерная экспертная система показала свою высокую эффективность в составе программно-аппаратного комплекса ПАК-Б, созданного для экспресс-анализа бензинов в полевых условиях.

Апробация работы и личный вклад автора. Разработанные в диссертации численные методы и алгоритмы, а также методика построения компьютерных экспертных систем оценки качества были реализованы в ряде НИР, выполненных МГУТУ по заказу Министерства сельского хозяйства РФ: «Исследование и разработка принципов квалиметрического контроля винодельческой продукции по физико-химическим и органолептическим показателям», по договору № 1326/11 от 16 октября 2003 г., № гос. регистрации 1 200.404685- «Разработка проекта методологии применения экспертных систем компьютерной квалиметрии для идентификации и контроля качества ликероводочной продукции и этилового спирта», по договору № 1/11−04 от 26 ноября 2004 г., № гос. регистрации 0120.0500.670- «Разработка концепции и программного обеспечения по формированию государственных информационных ресурсов в сфере производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции», по договору № Д-382−6/А от 05 августа 2005 г.

Результаты диссертационной работы были также использованы компанией «Интеллектуальные компьютерные технологии» для реализации проектов: «Технология построения интеллектуальных компьютерных систем управления качеством горюче-смазочных материалов для авиационно-космической техники» и «Переносной анализатор качества автомобильных бензинов ПАК-Б».

Основные результаты исследований докладывались на следующих научных форумах: «Актуальные проблемы науки и высшего образования»,.

Международная научно-практической конференция (Унечский филиал МГУТУ, 12−13 мая 2005 г.);

О состоянии и направлениях развития производства спирта этилового из пищевого сырья и ликёроводочной продукции", Пятая Международная научно-практической конференции (Москва, 18−19 мая 2005 г.) — «Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества», Вторая научно-практическая конференция (Сочи, 1−10 октября 2005 г.) — «Актуальные проблемы науки и высшего образования», Международная научно-практическая конференция (Унечский филиал МГУТУ, 11−12 мая 2006 г.) — «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности», Международная конференция (Москва, МГУПП, 1−2 февраля 2005 г.) — «Технологии, научно-техническое и информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве региона», VI Научно-практическая конференция (Вязьма, ВФ МГУТУ, 18 мая 2006 г.) — «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий», Научно-практическая конференция (Сочи, 1−10 октября 2006 г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 научных работ, которые включают в себя 4 статей в журналах, 6 статей в сборниках трудов научных конференций.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа изложена на 105 страницах основного текста, содержит 21 таблицу, 30 рисунков и список литературы, включающий 108 наименований, из которых 103 отечественных и 5 зарубежных авторов, и 2 приложения.

4.4. Выводы по главе 4.

1. Разработана архитектура экспертной системы контроля качества углеводородных соединений.

2. Проведено моделирование разработанной экспертной системы в среде Mathcad в соответствии с главами 2 и 3, подтвердившее правильность разработанных моделей и численных методов.

3. Разработана экспертная система, позволяющая проводить идентификацию, и оценивать качество углеводородных соединений по данным ИК-спектров.

Показать весь текст

Список литературы

  1. АнискинД.Ю., Вагин В. А., Красников С. А., Краснов А. Е. Способ идентификации и контроля многокомпонентных соединений. Заявка на патент РФ№ 2 006 128 931 от 09.08 2006 г. (№ гос. регистрации 34 087 от 20.09.2006 г.).
  2. Д.Ю., Красников С. А., Краснова Н.А.
  3. Д.Ю., Краснов А. Е., Красников С. А. Разработка методик Идентификации и контроля качества углеводородных соединений. // Техника и технология. № 5.2006. С. 87 89.
  4. А.А., Бажулин П. А., Королев Ф. А., Левшин Л. В., Прокофьев В. К., Стриганов А. Р. Методы спектрального анализа. М.: МГУ, 1962.
  5. Н.С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. -М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2002. 632 с.
  6. Н.Г. Введение в молекулярную спектроскопию. Л.: ЛГУ, 1987.-216 с.
  7. Л. Инфракрасные спектры сложных молекул. М.: Мир, 1965.- 590 с.
  8. Г. Ф. Инфракрасные спектры аренов. Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1989. — 232 с.
  9. Г. Ф. Инфракрасные спектры насыщенных углеводородов, Ч. 1. Алканы Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1986. — 176 с.
  10. Г. Ф. Инфракрасные спектры насыщенных углеводородов, Ч. 2. Цикланы Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1986. — 248 с.
  11. В.А., Зоря Е. И., Цагарели Д. В. Операции с нефтепродуктами, автозаправочные станции. М.: Издательство1. Паритет", 1999. 338 с.
  12. Боровиков В.П. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. -СПб.: Питер, 2003.
  13. А.В. Научно-практические основы построения знание-ориентированной системы поддержки принятия решений для перерабатывающих предприятий АПК. Автореф. дисс. д. техн. наук. -М.: МГУПБ, 2001.
  14. И., Мозер Г. Введение в спектроскопию комбинационного рассеяния света. М.: Мир, 1964.
  15. П., Кузьмин Н. М., Лейстнер Л. Обеспечение качества результатов химического анализа. М.: Наука, 1993. — 42 с
  16. В.И., Ильясов Б. Д. Интеллектуальные системы управления с использованием нечёткой логики / Учебное пособие. Уфа, 1995.
  17. Е., Дешиус Д., Кросс П. Теория колебательных спектров молекул. -М: ИЛ,. 1960.
  18. М.В., Ельяшевич М. А., Степанов Б. И. Колебания молекул, т.2. -М.: Гостехиздат, 1949.
  19. М.В., Ельяшевич М. А., Степанов Б. И. Колебания молекул, т.1. -М.: Гостехиздат, 1949.
  20. А.В., Краснова Н. А., Кузнецова Ю. Г., Полякова И. В., Красников С. А., Анискин Д. Ю. Количественная оценка качества изделий ликёроводочной и винодельческой продукции. // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2006, № 1, с. 17−19.
  21. А.В., Краснова Н. А., Кузнецова Ю. Г., ТретякВ.И.
  22. Экспериментальное статистическое исследование физико-химических показателей винодельческой продукции. // Виноделие и виноградарство. 2006. № 2. с. 16 + 18.
  23. ГаскаровД.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов. М.: Высш. шк., 2003. — 431 с.
  24. Г. Колебательные и вращательные спектры многоатомных молекул, ИЛ, М., 1949.
  25. О.П., Горбунов Н. М., Гуров А. И., Зорин Ю. В. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов. Под ред. Глудкина О. П. -М.: Горячая линия Телеком, 2001. — 600 с.
  26. ГОСТ 4.23−83. Система показателей качества продукции. Смазки пластичные. Номенклатура показателей.
  27. ГОСТ 4.24−84. Система показателей качества продукции. Масла смазочные. Номенклатура показателей.
  28. ГОСТ 4.25−83. Система показателей качества продукции. Нефтепродукты. Топлива жидкие. Номенклатура показателей.
  29. ГОСТ 511. Нефтепродукты светлые. Определение октановых чисел по моторному методу.
  30. ГОСТ Р ИСО 5725−1-2002 ГОСТ Р ИСО 5725−6-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений.
  31. А.А., Азев B.C. Автомобильные бензины. Свойства и применение. М.: Нефть и газ, 1996. — 444 с.
  32. А. А., Жоров Ю. М., Смидович Е. В. Производство высокооктановых бензинов. М.: Химия, 1981. — 224 с.
  33. A.M. Применение присадок в топливах для автомобилей.
  34. Справочник. М.: Химия, 2000. — 232 с.
  35. A.M. Присадки и добавки. Улучшение экологических характеристик нефтяных топлив. М.: Химия, 1996. — 232 с.
  36. А. М., Емельянов В. Е, Митусова Т. Н. Разработка ипроизводство экологически улучшенных моторных топлив. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1994.-53 с.
  37. П. Полярные молекулы. Пер. с нем. Н. К. Шодро. М.: JL: ГТТИ, 1931.
  38. Г. Порядковые статистики. М.: Наука, 1979.
  39. ДерффельК. Статистика в аналитической химии. М.: Мир, 1994. -272 с.
  40. П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. Пос. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 624 с.
  41. А.В., Кошкин Г. М. Непараметрическое оценивание сигналов. -М.: Наука. Физматлит, 1997. 336 с.
  42. Н.Н., Евтихиева О. А., Компанец И. Н., Краснов А. Е., КульчинЮ.Н., Одиноков С. Б., Ринкевичус Б. С. Информационная оптика: Учебное пособие. М.: Издательство МЭИ, 2000.
  43. М.А. Атомная и молекулярная спектроскопия. М: Физматгиз, 1962.
  44. В.Е. Все о топливе. Автомобильный бензин: Свойства, ассортимент, применение М.:Астрель-АСТ, Москва. 2003. — 80 с.
  45. А.В. Количественный структурно-групповой анализ по ИК-спектрам поглощения. //Завод, лаб., 1962, № 4, с. 433−438.
  46. А.В. Определение открытых цепочек (СН2)П различнойдлины по ИК-спектрам поглощения. //Завод, лаб., 1959, т. 25, № 3, с. 302−303.
  47. А.В. Структурно-групповой анализ насыщенных нефтепродуктов по ИК-спектрам поглощения. Определение СНз-групп и длинных цепей (СН2)+. // Материалы X совещания по спектроскопии. Т.1. Львов: Изд. Львов, ун-та, 1957, с. 327−330.
  48. А.В. Структурно-групповой анализ по ИК-спектрам поглощения. //ХТТМ, 1962, № 5, с. 16−22.
  49. Л.А., Куплетская Н. Б. Применение УФ-, ИК-, ЯМР- и масс-спектроскопии в органической химии. М.: МГУ, 1979.
  50. В.И. Продолжение легенды о прецизионности. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 12, с. 25 + 28.
  51. С. Молекулярная нелинейная оптика / Пер. с польск. / Под ред. И. Л. Фабелинского. -М.: Наука, ГРФМЛ, 1981.
  52. И. Методы инфракрасной спектроскопии в химическом анализе. М.: Мир, 1964.
  53. К. Спектры комбинационного рассеяния. М.: ИЛ, 1952.
  54. А.Е., Красников С. А. Синтез нечетких мер оптимального различения зашумленных данных // Параллельные вычисления и задачи управления. М.: Институт проблем управления, 2001, с. 33 -57.
  55. А.Е., Красников С. А., Компанец И. Н. Статистический синтез оптимальных по селективности мер сходства для различения нестационарных зашумленных сигналов // Радиотехника, 2002, № 1, с. 13−24.
  56. А.Е., Красуля О. Н., Большаков О. В., Шлёнская Т. В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределённости. М.: ВНИИМП, 2001.
  57. A.E., Красуля О. Н., Большаков О. В., Шлёнская Т. В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределённости. М.: ВНИИМП, 2001. — 496 с.
  58. У., Шведт Г. Основы качественного и количественного анализа / Пер. с нем. М.: Мир, 1997.
  59. У., Шведт Г. Основы качественного и количественного анализа: Пер. с нем. М.: Мир, 1977. — 424 с.
  60. С.К. Атомный спектральный анализ нефтепродуктов.- М.: Химия, 1985.-319 с.
  61. Л., Лифшиц Е. Квантовая механика. М.: Физматгиз, 1963.
  62. . Статистическая физика. Вероятностный подход / Пер. с англ. М.: Мир, 1999.
  63. Г. С., Бажулин П. А., Сущинский М. М. Основные параметры спектров комбинационного рассеяния углеводородов. М.: АН СССР, 1956.
  64. . Инфракрасное излучение. М.: Физматгиз, 1958.
  65. Г. А. Теория электронов и ее применение к явлениям света и теплового излучения. Пер. с англ. / Под ред. Т. П. Кравца. 2-е изд., испр. и доп. -М.: Гостехиздат, 1956.
  66. Л.Г. Анализ статистических связей: Модельно-конструктивный подход. М.: Наука, 2002. — 688 с.
  67. Л.С. Теория и расчет колебаний молекул. М: АНСССР, 1960.
  68. МИ 1317−86. ГСИ. Результаты и характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле параметров.
  69. А.Н., Кулиев A.M., Левшина A.M. Исследование нафтеновых углеводородов нафталанской нефти методом ИК-спектроскопии. //Азерб. хим. журн., 1983, № 4, с. 53−57.
  70. К. Инфракрасные спектры и строение органических соединений. М.: Мир — 1965. — 216 с.
  71. В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971.
  72. С.В. Методологические аспекты термодинамического подхода к синтезу моделей смесей // Информационные технологии, 2003, № 4, с. 45−52.
  73. Р., Путхоф Г. Основы квантовой электроники. Пер. с англ./ Под ред. Ю. А. Ильинского. М.: Мир, 1972. — 384 с.
  74. Перспективные автомобильные топлива. М.: Транспорт, 1982.- 319 с.
  75. Прикладная инфракрасная спектроскопия. /Под ред. Д. Кендалла. М.: Мир, 1970.
  76. С.Г. Погрешности измерений. Л.: Энергия, 1978. — 262 с.
  77. РейхН.Н., Тупиченков А. А., Цейтлин В. Г. Метрологическое обеспечение производства. М.: Изд. стандартов, 1987. — 247 с.
  78. А.С., Ушаков А. И., Чечкенев И. В. Автомобильные топлива: Химмотология. Эксплуатационные свойства. Ассортимент.- СПб.: Издательство «НПИКЦ», 2002.-264 с
  79. Л.М., Ковнер М. А., Крайнов Е. П. Колебательные спектры многоатомных молекул. Серия «Физика и техника спектрального анализа». -М.: Наука, 1970.
  80. Т.И., Лукашевич И. П. Изучение фазового состояния твердых углеводородов с помощью ИК-спектров поглощения. // Разработкасмазочных материалов. М.: Ин-т нефтехим. и газ. пром., 1979, с. 114 117.
  81. Х.Е., Алексанян В. Т., Жижин Г. Н. Каталог спектров комбинационного рассеяния углеводородов. М.: Наука, 1976. — 358 с.
  82. С., Шавлов А. Радиоспектроскопия. М.: ИЛ, 1959.
  83. Топлива, смазочные материалы, технические жидкости. Ассортимент и применение. Справочник / Под ред. В. М. Школьникова. Изд. 2-е перераб. и доп. М.: ИЦ Техинформ, 1999. — 596 с.
  84. Топлива, смазочные материалы, технические жидкости. Ассортимент и применение. Справочник. М.: Издательский центр «Техинформ», 1999.- 596 с.
  85. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Перевод с англ. М.: Мир, 1978. — 411 с.
  86. Д.В., Зоря Е. И., Багдасаров Л. Н. Сохранность нефтепродуктов. М.: ГУП Издательство «Нефть и газ», 2002. — 384 с.
  87. А. П. Гаврилова Т.А. Белов Ф. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. Санкт-Петербург: Издательство «БХВ-Петербург», 2003
  88. В.М. Введение в молекулярный спектральный анализ. -М.: Гостехиздат, 1951.
  89. А.Б. Аналитическая служба как система. М.: Химия, 1981. -264 с.
  90. Л.Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Академия, 2005.
  91. Harris F.E., Adler B.J. J. Chem. Phys., 1953, v. 21, p. 1031.
  92. Kielich S. Physica, 1962, v. 28, p. 1116.
  93. Kompanets I.N., Krasnov A.E., Malov A.N. Laser radiation action on the biomedium as nonadiabatic exitation of macromolecules. In Proc. of SPIE (Laser Methods for Biomedical Applications, ed. by Vladimir Pustovoy), vol. 2965,1996, pp. 2−12.
  94. Krasnov A.E., Krasnikov S.A., Kompanets I.N. Correlation-statisticalmethods of distinguishing complicated and noisy spectra. J. of Optics A: Pure and Applied Optics, Briton (Great Britain), № 4,2002, p. 329 337.
  95. ГОСТ государственный образовательный стандарт-
  96. СКО среднеквадратичная ошибка-1. ТУ технические условия-1. ЭС экспертная система-
  97. F вектор показателей качества товаров-f (Y) гистограмма значений случайной величины Y, или выборочное распределение- Я вектор случайных помех с нулевым средним-1.интеграл ошибок-
Заполнить форму текущей работой

На отлично!