Процесс гидрирования ацетилена является важным этапом в производстве этилена и других ценных химических продуктов. Однако его эффективность во многом зависит от точности контроля технологических параметров, таких как температура, давление и расход реагентов. Несмотря на это, большинство исследований в области гидрирования ацетилена сосредоточено на совершенствовании технологических аспектов процесса, в то время как вопросы разработки современных информационно-измерительных и управляющих систем остаются недостаточно изученными. В рамках проведенного исследования была предложена информационно-измерительная и управляющая система, направленная на повышение эффективности процесса гидрирования ацетилена. В основе системы лежит виртуальный анализатор, который позволяет рассчитывать степень конверсии в режиме реального времени на основе данных с контрольно-измерительных приборов. Оптимизация модели виртуального анализатора была выполнена с использованием генетического алгоритма, что обеспечило высокую точность расчетов. На основе данных виртуального анализатора был разработан алгоритм управления, корректирующий параметры процесса для поддержания оптимальных условий реакции. Система управления была реализована в среде Centum VP, что позволяет интегрировать ее в существующую инфраструктуру автоматизации.
The acetylene hydrogenation process is an important step in the production of ethylene and other valuable chemical products. However, its effectiveness largely depends on the accuracy of control of technological parameters, such as temperature, pressure and consumption of reagents. Despite this, most research in the field of acetylene hydrogenation focuses on improving the technological aspects of the process, while the development of modern information, measuring and control systems remains poorly understood. As part of the study, an information-measuring and control system was proposed aimed at increasing the efficiency of the acetylene hydrogenation process. The system is based on a virtual analyzer, which allows you to calculate the degree of conversion in real time based on data from instrumentation. Optimization of the virtual analyzer model was performed using a genetic algorithm, which ensured high accuracy of calculations. Based on the data of the virtual analyzer, a control algorithm was developed that corrects the process parameters to maintain optimal reaction conditions. The control system was implemented in the Centum VP environment, which will allow it to be integrated into the existing automation infrastructure.