ОЦіНКА ЕФЕКТИВНОСТі ПРОЦЕСіВ ЗНЕШКОДЖЕННЯ ГАЗОВИХ ВИКИДіВ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧіТКОї ЛОГіКИ

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

4. Крайнов С. Р. Современные проблемы изучения и моделирования миграции подземных вод и массопереноса, геохимические принципы / С. Р. Крайнов, Б. Н. Рыженко // Геоекология. Инженерная геология. Гидрогеология. Геокриология. — 1995. — № 3. — С. 12−22.
5. Zaradny H. Matematyczne metody opisu i rozwiazan przeplywu wody w nienasyconych i nasyconych gruntach i glebach / H. Zaradny // Prace Instytutu Budownictwa Wodnego PAN. — 1990. — № 23. — 367 s.
Мета роботи — оцтити технологи очистки газiв та прийняти ршення щодо вибору оптимальних технологш, шляхом використання нечтког логши. Для групу-вання ознак технологш очистки газiв була розроблена тристутнчата ieрархiчна модель
Ключовi слова: очистка газу, метод попарних порiвнянь, ieрархiчна модель, метод аналiзу ieрархш, лтгв^тичт змтт,
теорiя нечтких множин
?-?
Цель работы — оценить технологии очистки газов и принять решение относительно выбора оптимальных технологий, путем использования нечеткой логики. Для группирования признаков технологий очистки газов была разработана трехступенчатая иерархическая модель
Ключевые слова: очистка газа, метод парных сравнений, иерархическая модель, метод анализа иерархий лингвистические
переменные, теория нечетких множеств ?-?
The work purpose — to estimate technologies cleaning of gases and to make the decision concerning a choice of optimum technologies using of fuzzy logic. The three-stage hierarchical model has been developed for grouping of signs of technologies of cleaning of gases
Keywords: gas cleaning, hierarchical model, grouping, ranging, method of analysis hierarchies, linguistic variables, theory of unclear plurals
УДК 66. 074. 48:621. 928. 9
ОЦ1НКА ЕФЕКТИВНОСТ1 ПРОЦЕС1 В ЗНЕШКОДЖЕННЯ ГАЗОВИХ ВИКИД1 В З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧ1ТКО1 ЛОГ1КИ
Р.Ю. Демидовський*
Контактний тел.: 093−481−03−63 E-mail: Demidovskiy@bigmir. n
Ю.О. Безносик
Кандидат техычних наук, доцент* Контактний тел.: 050−357−61−39 E-mail: yu_beznosyk@ukr. net
Г. О. Статюха
Доктор техычних наук, професор, завщувач кафедри* Контактний тел.: (044) 406−82−12 E-mail: gen. statyukha@mail. ru *Кафедра мбернетики хiмiко-технологiчних процеав Нацюнальний техшчний уыверситет УкраТни «КиТвський
пол^ехшчний шститут» пр. Перемоги, 37, м. КиТв, УкраТна, 3 056
1. Вступ
Сталий розвиток та захист навколишнього сере-довища потребують зелених процеав та продукпв, керування викидами забруднювачiв в природне се-редовище. Для реалiзацii чистих процешв та зелених продуктiв необхiдно обробити велику юльюсть даних пов'-язаних з навколиштм середовищем, економiкою та еколопею. Обробка даних пов'-язана з рiзноманiтними неточностями та припущеннями, тому для прийняття
рiшення необхiдно використовувати рiзноманiтнi тех-нiки та методологii.
Здiйснюeться прийняття ршення щодо використання в хiмiчному виробництвi певноi технологii очистки газiв — вибiр за рядом критерпв з групи очис-них методiв найбiльш оптимального набору методiв очистки газу, та вироблення очисноi стратегii. В яко-стi методологи прийняття ршення використовуеться методологiя GreenPro [1,2]. Алгоритм GreenPro використовуеться для оцшювання технологiй очистки
газових викидiв та вироблення комплексу стратегш з очистки знешкодження газових викидiв.
Методологiя GreenPro достатньо гнучка, може бути застосована для будь-яко1 стадп хiмiчного виробницт-ва, може використовуватися для ощнки екологiчного забруднення продуктом навколишнього середовища, для оцiнювання можливоси вдосконалення процесу. В роботi алгоритм методологи використовувався для ощнки технологш очистки газiв. Для формування стратеги очистки використовуеться вагова схема, що дозволяе об'-еднати рiзнi методи очистки таким чином, щоб було сформовано найб^ьш оптимальне ршен-ня очистки. Методолопя оцiнки технологiй очистки газiв включае теорiю нечiтких множин, яка дозволяе використовувати яюст експертнi дань Для ощнки ваг ознак технологш в iерархiчнiй структурi використовуеться метод аналiзу iерархiй. Методологiя ощнки технологш очистки газiв е трьох стадшною, в якiй результати отримаш на попереднiй стадii, використо-вуються на наступнiй стадii розрахунку.
но", «високо» й «низько»). Використання наближених даних, даних що виражеш не в юльюснш формi по-яснюеться тим, що вони можуть бути отримаш з мен-шими зусиллями i витратою часу, нiж обробка точних даних. Часто через вщсутшсть iнформацii або ресурсiв можуть бути корисш лiнгвiстичнi змiннi. Типовi лшг-вiстичнi змiннi зображенi в табл. 1.
Таблиця 1
Лшгвютичж одиниц вимiру (лiнгвiстичнi змiннi) TFN — трикутне неч^ке число
Значима штенснвшсть, 1т| Значення змшно1 (TFN)*
Дуже погано (VL) 0. 00 0. 05 0. 10
Погано (L) 0. 10 0. 18 0. 25
Краще, шж погано (ML) 0. 25 0. 33 0. 40
Непогано (М) 0. 40 0. 50 0. 60
Досить непогано (МН) 0. 60 0. 68 0. 75
Добре (Н) 0. 75 0. 83 0. 90
Дуже добре ^Н) 0. 90 0. 95 1. 00
2. Методи ощнювання альтернативних рiшень
1снуе багато пiдходiв для прийняття рiшень при на-явностi декiлькох критерiiв ощнювання. Автори робгг [1−3] запропонували методолопю пiд назвою GreenPro (GreenPro-1) для формулювання проблем виробницт-ва, використовуючи аналiз життевого циклу всього виробництва, прийняття ршень на пiдставi деюлькох критерiiв оцiнювання та проведенням багатощльо-воi оптимiзацii. У данiй робот алгоритм методологii GreenPro-1 був дещо змiнений, шляхом використання рiзних методiв ранжирування даних, якi збiльшують надшшсть i вiрогiднiсть прийняття правильного рь шення.
GreenPro-1 складаеться з двох основних модулiв:
1) аналiз життевого циклу хiмiчного виробництва- 2) прийняття ршень в умовах iснування декiлькох кри-терiiв оцiнювання [3]. Цi два модулi далi розгалужу-ються на численш пiд кроки.
Традицiйна форма запису проблеми прийняття рь шення при наявностi декiлькох критерiiв ощнювання може бути представлена у формi матриц [3−5]:
А1
А,
Х1 Х2.
Х11 Х1:
X, X О'-
х"
Ат [Хт1 Хт2
Х1,
X,
х"
де Ai = 1,2,…т — альтернативш курси дii (методи очистки газу для ХТС) — Xi = 1,2,… п, ознаки, якими вимiряються альтернативи (економiчнi, технологiчнi), Хтп — оцiнка альтернативи (А^ щодо ознаки або кри-терiю Xi.
Часто Хтп не може бути точно визначене через не можлившть його виразити в юльюснш форм^ непо-внiй або недоступнш iнформацii. Суб'-ективна ситуа-щя також може виникнути через незнання фактичних умов протжання певного процесу. 1нформащя, що виражаеться не в юльюснш формi, вiдноситься до суб'-ективних понять (вираження типу «добре», «пога-
Нечиюсть при прийняттi рiшення за наявносп декiлькох критерiiв оцiнювання включае в себе два основних кроки: об'-еднання (групування) й ранжиру-вання. Об'-еднання визначае кшцеве корисне значення для кожноi альтернативи шляхом групування рiзних шдивщуальних ознак (критерiiв). У чiткiй лопщ при прийняттi рiшення кiнцева множина дш — це дiйснi числа, у такий споаб ранжирування очевидно. В не-чiткiй логiцi при прийнятт рiшення за наявностi де-кiлькох критерiiв оцiнювання, ранжирування мштить у собi впорядкування всiх альтернативних ршень так як результат одержання нечеткого кiнцевого значення також буде нечиким.
Для прийняття рiшення за наявност декiлькох критерiiв оцiнювання необхвдна iнформацiя про вщ-носну важливкть критерiiв, включених в процес ощнювання. У випадку п критерив, ряд навантажень на середовище може бути записаний як [3]
^ = (Ш1, Ш2,., Шр., Юп), У& quot-^1
(1)
Чим вище значимшть ознаки, тим вище очiкуване навантаження (вага). Кожна значимость ш (вага) ознаки у груш розраховуеться по наступнш формулi [6]:

У т I
(2)
де 1щ| - фактор значимости що може бути обраний з табл. 1 для кожноi ознаки в данш групi.
Групування ознак
Композицшне нечiтке програмування — це посту-пова процедура групування основних ознак ощнювання, для формування узагальнених ознак. Економiчнi витрати вщ впровадження методу очистки газу та ступшь очистки газiв визначенi як основш ознаки. Перший крок в композицшному нечiткому програму-ваннi — нормалiзацiя основних ознак, щоб перетворити '-?х в безрозмiрнi. Це необхщно, так як всi базовi ознаки мають рiзнi одиницi вимiру й буде важко здшснити '-?х
Ш =
порiвняння. Групування рiзних ознак проводиться по-слiдовно до одержання кiнцевого шдексу системи. Bei методи очистки ra3iB в залежностi вiд свое! природи також можуть бути роздшет на групи: за технолопч-ними ознаками (рис. 1). Групування рiзних ознак проводиться послвдовно до отримання кшцевого iндексу системи. Такий аналiз для рiзних альтернатив може бути зроблено на рiзних iерархiчних рiвнях. Таким чином формуемо iерархiчну групову структуру з де-кiлькома рiвнями. Групування проводиться на рiзних iерархiчних рiвнях. Значення iндексу системи на рiвнi три являе собою значення згрупованих шдекшв на другому рiвнi (рис. 1).
Як видно з рис. 1 кшцева оцiнка технологш очистки газових викидiв включае два головних елементи — технологи грубо! очистки (Х1) та технологи детально! очистки газових викидiв (Х2) на другому рiвнi. Кожен елемент другого р1вня подьчяеться дал1 на два елементи першого р1вня, наприклад технологи грубо! очистки розподьчеш на ф! зичш технолог! (Хц) та ф! зико-х!-Mi4Hi технологи (Х12),
1 аналопчно технологи детально! очистки роз-дьчеш на технолог! тонко! очистки (Х21) ! технологи селектив-ност1 (Х22). Елементи першого р1вня дал1 роздьчеш на основш елементи оцшювання, наприклад ф! зичн! технологи очистки газових викид! в роздьчеш на пилоочисн! камери Хш, терм1чну обробку Хц2 та абсорбц! ю водою Хц3.
Ф! зико-х!м!чн! технологи на першому р! вш розподьчеш на циклон Х121 абсорбщю лугами Х122. батарейн! циклони Х123 та ката-л!тичне в! дновлення Х124- Технологи тонко! очистки на першому р! вш розподьчеш на хе-мосорбщю карбамщом Х211, адсорбщю вугш-лям Х212 та плазмока-талггичну очистку Х213. Технологи селективно! очистки розподьчеш на гщро циклон Х221, адсорбщю цеолиами Х222 та селективну газоочистку Х223-
Ранжирування ознак
Ранжирування ознак дозволяе отри-мати кшцеву оцшку (ранг) альтернатив (методу очистки газу),
ПИЛ00ЧИСК1 камери
Хш
Ф-ль три
Аосорюц{я зодою
Циклины
Х'-2.
Аосорюц{я лугами
Ъатарейнг
ЦШШОНИ
Пдроцшатсни
Хп

Хя. юсорошя КарОаТХДОТ. !
Xl24
Х2П
Адоорбцы вупллям
Каталиичн?
ВЩНОВЛШНЯ

визначае як добре альтернатива вiдповiдаe корисному прийнятому ршенню. Альтернатива з найвищою ощн-кою (рейтингом) буде найкращою. Якщо кiнцеве ранжирування — це дшсш числа, то процес ранжирування проводиться дуже просто.
Але ранг (ощнка) Ху — може бути нечiтким, ясним,або лiнгвiстичним. Коли використовуються нечггю данi в прийняття рiшення при умовi iснування декшь-кох критерив оцiнювання, кiнцевi ранги будуть також нечеткими числами, якi не можливо порiвняти. Для прийняття рiшення по нечиким даним використовуються рiзнi методи ранжирування.
Методи ранжирування можна класифжували по змiнним у чотири велик групи: чiткi змiннi, нечик змiннi, нечiткi кiлькiснi оцiнки й лшгвштичш змiннi. Нечiткi кiлькiснi ощнки е найбiльш популярними. У данш роботi, використовуються два методи для ранжирування: простий метод ранжирування й зважений метод усереднення, гцо формують об'-еднане правило ранжирування. Об'-еднане правило ранжирування
Ф13ИЧН!
Т? ХНСЛ0П1
Хп
Фгзико- xuvii4Ht технологи
Техно лопГ грубоI очистки
Xi
х: 2
X
Т-еянвдюгй тонко! очистки

Х213
Катагатичве
очищения ЩШ'-1
ТеХНОЛОШ
Адсороц^я селективное очистки
цеиитами Х222

Плазго о кят ал[ пп на
очистка —
Технологи детально! очистки
КшцеЕа Оцшка Технологий очистки
Х2
Хп
Рис. 1. Модель iepapxi4Ho! структури оцiнки технологiй газових викидiв
розраховуеться як середне ранжирування альтернатив, що е середнiм арифметичним вщ ранжирування всiх методiв (перша стадiя оцiнки) [2]:
= гапк
У
N
, 1 ет
(3)
де А1 — альтернативне рiшення. На другш стадii оцiнюють число альтернатив г, яю об'-еднуються и характеризують стратегiю очистки з урахуванням результапв першоi стадii оцiнки. Стра-тегiя другоi стадii може бути представлена в наступ-ному виглядк
Sг = W (1)Al + W (2)A2 + … + W (г)Aг
(4)
де W (1) и W (2) = 0. 50, коли г = 2- W (1), W (2) i W (3) =0. 33, коли г = 3 i так далi.
3. Оцiнка впливу забруднюючих викидiв на навколишне середовище
Аналiз впливу забруднюючих викидiв на навколишне середовище й аналiз ризиюв дозволяе дослi-джувати навколишне середовище й життя людей в залежностi вщ використання ними ресурсiв i здшсню-ваних викидiв. Дослiдження впливу забруднюючих речовин на навколишне середовище здшснюеться на
протязi трьох стадiй: класифжацп, характеристики та оцiнки викидiв.
Класифжащя викидiв: група, категорiя в залеж-ностi вiд матерiальноi бази й категорп гомогенного впливу. В розряд потенцшно небезпечних речовин можуть також включатися складнi речовини й лан-цюговi впливи, тому що в багатьох речовин е багато-разовi впливи, i первиннi впливи можуть привести до вторинного (б^ьшого) впливу на навколишне серед-овище.
Характеристика викидiв: впливи викидiв на навколишне середовище потрiбно певним чином характери-зувати. Отже, кожну категорiю впливу на навколишне середовище приводимо в едину систему вимiру для единого опису впливiв викидiв.
Оцiнка викидiв: дозволяе встановити значимi зна-чення рiзних впливiв викидiв на навколишне серед-овище.
Ощнка впливiв викидiв дозволяе сформувати iе-рархiчну структуру впливiв в залежностi вiд '-?х вели-чини, встановити взаемозв'-язки мiж впливами, тдго-тувати структуру для формулювання дерева рiшення. Значимiсть впливiв викидiв оцiнюеться Грунтуючись на рiшеннi групи експерпв, якi повиннi прийти до единоi думки щодо впливу викиду.
Ключовi технологii очистки газiв, що були ощнеш в данш роботi представленi в табл. 2. Вибраш най-бiльш використовуваннi технологи очистки газiв (SO2, С02, N0^ пилу), далi проводимо '-?х ощнку та приймае-мо рiшення щодо найб^ьш оптимальних.
Таблиця 2
Технологи очистки газiв — перша стадiя оцiнки
Ефективно при використанш:
Назва технологи Альтер натива Ранжир Я Пил крупний Пил мшкий N02 SO2 со2
Фiзичнi методи очистки
Пилоочисш камери А1 0. 658 Так и- и- и- и-
Фшьтри а2 0. 651 Так и- и- и- и-
Абсорбщя водою Аэ 0. 644 Так и- и- иебагато иебагато
Фiзико-хiмiчнi методи очистки
Циклон А4 0. 678 Так иебагато и- и- и-
Абсорбщя лужними розчинами А5 0. 651 Так иебагато иебагато иебагато иебагато
Батарейш циклони Аб 0. 688 Так иебагато и- и- и-
Методи тонкого очищення
Хемосорбщя розчинами карбам1ду Ау 0. 699 Так Так Так Так иебагато
Адсорбщя вупллям а8 0. 674 Так Так иебагато иебагато иебагато
Каташтичне вщновлення Ад 0. 664 и- и- Так Так иебагато
Пдроциклон А10 0. 696 Так Так Так Так Так
Плазмо-каташтична очистка А11 0. 705 и- и- иебагато иебагато иебагато
Каташтична очистка А12 0. 711 и- и- Так Так иебагато
Адсорбщя цеолитами А13 0. 737 Так Так Так Так иебагато
Селективна газоочистка А14 0. 454 Так Так Так Так иебагато
Надал^ поеднавши найбiльш оптимальнi техноло-rii очистки газових викидiв, можна сформувати стра-тегiю очистки Sr для бшьш комплексноi очистки газiв.
При ощнщ технологiй очистки газових викидiв необхiдно враховувати ознаки якими щ технологii характеризуються. При цьому точно визначити ймо-вiрнiсть i величину окремих ознак iнодi неможливо, або ж украй важко. Вщкидання окремих ознак з метою спрощення розрахунку може призвести до неточних результапв. Тому необхщна методика для оцiнки тех-нологiй очистки газових викидiв, яка гарантуе прове-дення оцiнки без внесення спрощень в структуру, i яка дозволяе здшснювати розрахунок на пiдставi думок експертiв при ввдсутносп статистичних даних. В якос-т такоi методики може служити метод ощнювання технологiй очистки з використанням методу аналiзу iерархiй (MAI) i теори нечiтких множин [5−7]. Дана ме-тодологiя дозволяе побудувати структуру ощнювання у видi iерархiй i при цьому не вдаватися до спрощення
— iерархiчна структура може бути складною i дуже точно моделювати реальну ситуащю. Теорiя нечиких множин дозволяе використовувати якiснi думки екс-пертiв при оцiнцi.
Група експерпв може визначити ступiнь очистки газових викидiв та капiтальнi затрати пов'-язаш з впро-вадженням технологи для кожноi технологii очистки. В цш роботi для розробки якiсноi шкали в межах вiд 1
— 11 i для ступеня, i для каттальних затрат, використо-вувалося ршення експертiв (табл. 3). За щею якiсною шкалою ощнювання може бути проведено з моделi iерархiчноi структури, яка показана на рис. 1.
Таблиця 3
Лшгвютична класифкащя ступеня очистки ra3iB та
каттальних затрат вщ впровадження технологш та вiдповiднi трикутнi нечiткi числа (TFN)
виражений трикутним нечггким числом (TFN). Для ощнки технологii очистки газових викидiв необхiдно знайти добуток цих двох факторiв:
Р1вень ранжи-рування (l) Яюсне позначення для ступеня очистки (г) Якюне позначення для значимост очистки (0 Трикутш неч^ю числа (TFN)
1 Абсолютно низький Абсолютно незначимий (0. 0, 0. 0, 0. 1)
2 Критично низький Критично незначимий (0. 0, 0. 1, 0. 2)
3 Дуже низький Дуже незначимий (0. 1, 0. 2, 0. 3)
4 Низький Незначимий (0. 2, 0. 3, 0. 4)
5 Нижче нормального Нижче нормального (0. 3, 0. 4, 0. 5)
6 Нормальний Нормальний (0. 4, 0. 5, 0. 6)
7 Вище нормального Вище нормального (0. 5, 0. 6, 0. 7)
8 Високий Значимий (0. 6, 0. 7, 0. 8)
9 Дуже високий Дуже значимий (0. 7, 0. 8, 0. 9)
10 Критично високий Критично значимий (0. 8, 0. 9, 1. 0)
11 Абсолютно високий Абсолютно значимий (0. 9, 1. 0, 1. 0)
R = г * I
(5)
Добуток двох TFN — е також нечике число. Для дефазiфiкацii отриманого значення R в робоп викори-стовуеться методом центрощи [3,7]: гь
g (r, i) = ^ь--(6)
Ja Ц№®Ni (x)dx
де ц — функцiя належносп для нечiткого числа.
4. Ieрархiчна структура оцiнки технологiй очистки газових викидiв
Запропонована методологiя представляв покрокову процедуру, що використовув поняття нечиких множин та iврархiчний аналiз, щоб оцiнити технологii очистки на рiзних рiвнях [2,3,7]. Аналогiчним чином вщбува-вться оцiнка стратегiй очистки газових викидiв, пiсля iх формування на основi технологiй очистки.
Таблиця 4
Тристушнчата структурна модель для оцшювання технологiй очистки газових викидiв
• Э '-н н е S е л е hQ Я е 3 '-а «и и у р 4 • Э '-н н е s е л е hQ я (В '-а «и a р е G Елементи ощнювання W3(k) W2(k, j) W1(k, j, i) г i gfcO
X1 W3(1)
X11 W2(1,1)
X111 W1(1,1,1) r111 i111 g (г111,1111)
X112 W1(1,1,2) Г112 I112 g0& quot-112,1l12)
X113 W1(1,1,3) Г113 1113 в (Г113,1113)
X12 W2(1,2)
X121 W1(1,2,1) Г121 1121 в (Г121,1121)
X122 W1(1,2,2) Г122 1122 g (Гl22,il22)
X123 W1(1,2,3) Г123 1123 g (Гl23,il2з)
X124 W1(1,2,4) Г124 1124 g (Гl24,il24)
X2 W3(2)
X21 W2(2,1)
X211 W1(2,1,1) Г211 1211 в (Г211,1211)
X212 W1(2,1,2) Г212 1212 g (Г212,i212)
X213 W1(2,1,3) Г213 1213 g (Г213,i21з)
X22 W2(2,2)
X221 W1(2,2,1) Г221 1221 g (Г221,i22l)
X222 W1(2,2,2) Г222 1222 g (Г222,i222)
X223 W1(2,2,3) Г223 1223 g (Г223,i22з)
Кожен яюсний масштаб N = 1, 2, …, 11 (i для ступеня очистки, i для значимосп очистки) описуе невизна-ченост та нечикост в лiнгвiстичному тлумаченнi, i
Нехай п (к) — кiлькiсть елеменпв оцiнювання на другому рiвнi для елемента Xk, k=1,2. Для випадку, що розглядаеться, n (1) = 2 i п (2) = 2. Ваги W3(1) i W3(2)
можуть бути призначеш для елемен-tib другого рiвня Xi i Х2. Цi ваги обчислюються з використанням МА1 [6]. Для кожного елемента другого ртвня (Xi i Х2), Xkj (j = 1, 2), (k = 1, 2), i W2(K, j) — ваги елемента на першому piBrn. Так само для кожного елемента ощнювання Xkji (i = 1, 2, …, n (k, j) (j = 1, 2) i (k = 1, 2) можуть використову-ватися ваги, що можуть бути визначе-ш, використовуючи МА1. Ieрархiчна структура для даного прикладу наведена в табл. 4. Табл. 5 мштить ваги, ощнеш для рiзних елементiв структурно! ieрархiчноi моделi методом аналiзу ieрархiй [7, 8].
Таблиця 5
Ваги, ям отриманi методом аналiзу iepapxrn з BeKTopiB прiоритетiв
L1 = (0,0,1/6)
Mx) =
|1 -6x, 0& lt-x<--! 6
10,
0.1 & lt- x & lt- 1,
Ln = ((n — 2)/6,(n — 1)/6,n/6)Ln (x) =
L7 = (5/6,1,1)
Визначення W3(k) W2(k, j) W1(k, j, i) Значення
Технологи грубо!'- W3(1) 0. 3333
очистки
Ф1зичн1 технологи W2(1,1) 0. 4571
Пилеосщш камери W1(1,1,1) 0. 5357
Фшьтри W1(1,1,2) 0. 3572
Абсорбщя водою W1(1,1,3) 0. 1071
Ф1зико-х1м1чш W2(1,2) 0. 4000
технологи
Циклони W1(1,2,1) 0. 4546
Абсорбщя лугами W1(1,2,2) 0. 3031
Батарейш циклони W1(1,2,3) 0. 1514
Пдроциклони W1(1,2,4) 0. 0909
Технологii детальноi W3(2) 0. 4857
очистки
Технологи тонко! W2(2,1) 0. 2874
очистки
Хемосорбщя карбамiдом W1(2,1,1) 0. 4526
Адсорбщя вугiллям W1(2,1,2) 0. 0791
Каташтичне W1(2,1,3) 0. 3683
вiдновлення
Технологи селективно1 W2(2,2) 0. 0909
очистки
Каташтичне очищення W1(2,2,1) 0. 5870
Адсорбщя цеолiтами W1(2,2,2) 0. 6667
Плазмокаташтична W1(2,2,3) 0. 3364
очистка
0,
0& lt-x<-
n-2, 6,
n — 2 n -1
6x — (n — 2), -& lt- x & lt--,
66
n — 6x,
0,
n -1 n & lt-x<-, 66
n & lt- x & lt- 1. 6
(n = 2,3,4,5,6)
Ц N7(x) =
0, 0 & lt- x & lt-
6
6x — 5, — & lt- x & lt- 1. 6
Центри мас (центрощи) вищезгаданих семи яюс-них шкал в висхщному порядку LG (1) = 0. 058, LG (2) = 0. 157, LG (3) = 0. 335, LG (4) = 0. 518, LG (5) = 0. 668, LG (6) = 0. 837, LG (7) = 0. 958, вiдповiдно. Нехай Ln — {L1, L2, L3, L4, L5, Lg, L¦?} - набiр критерiiв, якi ранжирують технологи очистки газiв по кожному елементу ощнювання (ощнка для групи технологш). Матриця нечи^ ощнки для елеменпв оцiнювання першого рiвня може бути вста-новлена для Х11, Х12,, Х21 та Х^ iндивiдуально. Для Хц = Х11, технологii очистки газу, яю включаються в ощ-нювання — Х111у Х112, Х11з та ощнка ознак цих технологш (ё (г111,1111), ё& amp-т, Ьк), ё (г113, Ч1з)) вщповщно (табл. 4). Величина кожного g (rkij, щ) використовувалася при розрахунку (7) для ощнки L (rцij, ikij, n), де п = 1, 2, …, 7. Тда матриця нечи, ко& quot-1 оцiнки можна сформувати таким чином:
F (Xu) =
LCr111, i111,1)LCr111fi111,2)^LCr111,i111,7& gt-
L (r112,i112,1)L (Г112, il12,
L (r1B, m3,1)L (r1B, iu3,2)-& quot-L (r1B, i113,7)
X111 X112
X113
(8)
4. Оцiнка технологiй очистки газових викидiв
Оцiнка технологiй очистки газових викидiв була виконана з використанням тристутнчасто! процедури [2,3]. Ощнка ознак технологш е лiнгвiстичними змш-ними L1, L2, L3, L4, L5, L6, L7. Цi змшш були визначенi як «критично низький», «дуже низький», «низький», «нормальний», «високий», «дуже високий» i «критично високий», вiдповiдно. Цi лiнгвiстичнi змшш були визначеш були потiм визначеш через TFN з наступни-ми функщями приналежностi [7]:
Аналогiчно матрищ нечiткоi оцiнки можна сформувати для вих елементiв iерархiчноi структури. Те-пер оцiнка технологiй очистки газових викидiв для першоi стади оцiнювання може бути отримана для елемента Х11 в такий споиб:
^(1,1,1,),… Д1,1,7)]1Х7 = (9)
= ^1(1,1,1)^1(1,1,2)^1(1,1,3)1×3 хF (Xll)зx7
де
3
S (1,1,n) = ?W1(1,1,i)ХL (r11?, i11?, n), п = 1,2,…, 7. (10)
1=1
Тому, S1(1,1)=[S (1,1,1), S (1,1,2), …, S (1,1,7)] може бути позначений, як вектор ощнювання першо'-! стади для елемента Х11.
Оцiнка на другiй стади (для Х1) виконуеться на-ступним чином:
[8(1,1), 2),…, В (1,7)]1Х7 =
= [W2(1,1), W2(1,2)]1X2 ®
S1(1,1) S1(1,2)
де
S2(1) = [S (1,1), S (1,2)… S (1,7)] и
2
S2(1,n) = ?W2(1,j)хS2(1,j, n) для п = 1,2…7.
]=1
Подiбно для Х2:
[Б (2,1), Б (2,2),…, Б (2,7)]^ =
= № 2(2,1)^2(2,2)]м ®
51(2,1)'- ^1(2,2)_
де
S2(2) = [S (2,1), S (2,2)… S (2,7)] и
2
S2(2,n) = ?W2(2,j)хS2(2,j, n) для п = 1,2,…, 7. Оцiнка на третiй стадп для Х наступна:
[5(1), 5(2),…, 5К7)]1×7 = [W3(1), W3(2)]"2 ® де 83(п) = [8(1)Д2),…, 8(7)].
52(1) 52(2)
Кшцева оцiнка технологiй очистки газiв може бути отримана, використовуючи дефазифiкацю методом центрощи (5,6):
* = * 83(п)
(11)
В результатi отримавмо кiнцеву оцiнку всiх технологш очистки газових викидiв, представлену на рис. 2 та в табл. 2 — перша стадiя ощнки.
Як видно з рисунку найб^ьш ефективною техноло-гiвю очистки газових викидiв в адсорбцiя цеолiтами та каталиичне очищення.
Було проведено аналiз лiтературних джерел, внас-лiдок якого запропоноваш для аналiзу та ощнки на-ступнi сiм стратегiй (5-) очистки газових викидiв, що в повднанням технологш очистки газових викидiв, якi були оцiненi на першш стадii (табл. 6).
Таблиця 6
Вибраш системи технологiй очистки — друга стадiя оцiнки
Стратеги Система технологiй Коментарi Ранжу-вання
Циклон + Абсорбщя (хемосорбщя) розчином карбам1ду А4 + А7 Циклон Розм1р часток 20 — 1000 мкм Хемосорбщя розчином карбамиду 0. 699 2
Циклон + Каташтичне Циклон Розм1р часток 20 — 1000 мкм 0. 664 5
82 вщновлення А4 + А9 Каталiтичне вiдновлення 2NO2 + СН4 ^ N2 + С02 + 2Н20 2NO2 + 4Н2 ^ N2 + 4Н20
Циклон + Адсорбщя Циклон Розм1р часток 20 — 1000 0. 708 1
цеол1тами А4 + А13 мкм Адсорбщя цеол^ами
85 Батарейш циклони + Пдроциклон А6 + А10 Батарейш циклони Розм1р часток 5 — 1000 мкм Пдроциклон Розм1р часток 20 — 100 мкм 0. 697 3
Циклон 0. 651 6
Розм1р часток 20 — 1000
мкм
8б Циклон + Абсорбщя водою + Абсорбщя лугами А4 + А3 + А5 Абсорбщя водою 3NO2 + Н20 «2HNO3 + N0 802 + Н20 «Н+ + Н803 со2 + н2о «н+ + нсо3 Абсорбцiя лугами 2N02 + Na2C03 «NaN03 + со2 802 + Na2C03 «Na2S03 + со2 С02 + № 2С03 + Н20 «2№НС03
Пилоочисш Пилоочиснi 0. 666 4
87 камери + Адсорбщя вупллям А1 + А8 камери Розм1р часток 50 — 1000 мкм Адсорбщя вугшлям
I, а I ЖД
Ранжування матод! в очистки газу
МеТОДИ 04 ИСКИ Гй31Е
Середне ранжування метода
Значим1сть сьредньиги ранжування
Результат ранжування
1Шз Порядок Ш2я Порядок |к!нцеве ранжування порядку [КаО
Пилеопдна камера 0. 6530 10 0. 6310 9 г
Фильтри 0. 651 0 11 0. 6210 11 ю
Абсорбщя водою 0. 6440 13 0. 6150 13 13
Циклон 0. 67В0 7 0. 6450 7 6
Абсорйцш лугами 0. 651 И 12 0. 61 го 12 12
Батарейш циклони о. б&-го 6 0. 6560 5 4
Хемосорбцш карбам! дом 0. 6990 4 0. 6620 4 4
Адсорбцт вуглем 0. 6740 г 0. 6360 8 9
Кэтэлиичне в|дновлення 0 6640 9 6 250 10 11
Плазм окатал гтична очистка 0. 7050 3 0. 6650 3 3
Розд1л газового потоку 0. 4540 14 0. 4210 14 14
Катал1тичне очищения 0. 7110 2 0. 6750 2 2
Адсорбщя ЦСОЛ1ТЗМИ 0. 7570 1 0. 6950 1 1
Пдроциклон 0. 69 501 0. 6510 6 7
Рис. 2. Кшцеве ранжування технологш очистки газiв
В результат об'-вд-нання технологiй очистки газiв, отримавмо стратегii очистки газiв, якi в бiльш ефективни-ми для процесу очистки. Ощнка стратегiй очистки газiв проводимо аналогiчним чином, як i оцiнювання тех-нологiй очистки газiв, тобто формувмо аналь тичну iврархiчну структуру, матрицю парних порiвнянь для кожноi стратегii очистки газiв, визначавмо з матриць порiвнянь власний вектор прюритепв (вектор ваг), та проводимо ран-
п=1
жування стратегш очистки газiв i 1х оцiнку. В резуль-татi отримаемо кiнцеву оцiнку стратегiй очистки газiв, яка отримана в результатi автоматизованого програм-ного розрахунку та представлену на рис. 3. Таким чином, найкращою стратепею очистки газових викидiв е поеднання циклону та адсорбци цеолiтами.
Рис. 3. Юнцеве ранжування стратегiй очистки ra3IB
Висновки
Сформован стратеги очистки газових викидiв та проведено оцiнку цих технологш. Розроблена мето-
долопя оц1нки технологш очистки газових викид1 В i програмне забезпечення, що можуть застосовувати-ся для будь-яких технолопчних систем.
Створено ушверсальне програмне забезпечення для проведення оцшки технологш очистки газових викид1в- програмне забезпечення створено
в середовищ1 MatLab з використанням пакету Fuzzy Logic ToolBox. Найкращими технолоНями очистки газових викид1 В за результатами роз-рахунк1 В е технологи тонко! очистки -абсорбщя цеол1тами та катал1тичне очи-щення. Найкращою стратеНею очистки газових викид1 В е поеднання циклону та адсорбцп цеол1та-ми. Також вироблеш рекомендацп до впровад-ження дано! стратеги для реальних х1м1чних ви-робництв для б1льш ефективно! очистки газових викид1 В.
Лиература
1. GreenPro: A new methodology for cleaner and greener process design [Text] / Khan F. I., Natrajan B. R., Revathi, P. // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. — 2001. — Vol. 14. — p. 307−328.
2. GreenPro-I: A methodology for risk-based process plant design considering life cycle assessment [Text] / Khan F. I., Sadiq R., Husain T. // Journal Environmental Modeling and Software. — 2002. — Vol. 17. — p. 669−692.
3. Evaluating offshore technologies for produced water management using GreenPro-I — a risk-based life cycle analysis for green and clean process selection and design [Text] / Sadik R., Khan F., Veitch B. // Computers and Chemical Engineering.- 2005. Vol. 29. — p. 1023−1039.
4. Трухав, Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности [Текст] / Р. И. Трухав. — М.: Наука, 1981. — 258 c.
5. Орловский, С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации [Текст] / С. А. Орловский — М.: Наука, 1981. — 208 с.
6. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. [Текст]: пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1993. — 320 с.
7. Статюха, Г. А. Оценка сложного экологического риска химического производства с использованием анализа иерархии и теории нечетких множеств [Текст] / Г. А. Статюха, Ю. А. Безносик, Л. Н. Бугаева // Вюник Хмельницького нацюнального ушверситету. — 2005. — № 5, частина 1, том 2. — с. 24 — 31.
8. Демидовский, Р. Ю. Разработка и проектирование экологически чистых «зеленых» производств [Текст] / Р. Ю. Демидовский, Ю. А. Безносик — Сб. трудов ХХШ международной научной конференции Математические методы в технике и технологиях ММТТ-23. — Саратов, 2010. — том 4. — с. 16 — 19.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой