Browsing by Author "Kobzarev, E. V."

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Study of the impact of discrete control of the cooling and condensation unit on the efficiency of ammonia production.
    (СНУ ім. В. Даля, 2025) Duryshev, O. A.; Kobzarev, E. V.; Gurin, O. M.; Loriia, M. G.; Дуришев, О. А.; Кобзарев, Є. В.; Гурін, О. М.; Лорія, М. Г.
    Optimisation of the ammonia synthesis process is about determining the most efficient parameters and operating conditions to achieve the desired goals or maximise productivity under limited resources and external factors. Key areas where optimisation is critical for ammonia synthesis include Rational use of resources - optimisation reduces the consumption of energy, raw materials and chemicals, which helps to reduce production costs and increase the efficiency of secondary resources. Improved product quality - optimisation ensures consistent production of high quality ammonia, which is critical for its further use. Improved process safety - optimal operating conditions contribute to a safe production environment, minimising the risk of accidents, fires and explosions. Stability of equipment operation - optimisation reduces parameter fluctuations, which has a positive impact on process reliability and end product quality. Reduced overall costs - optimisation can minimise the cost of equipment operation, energy consumption and maintenance. Optimisation is an important tool for improving the efficiency, productivity and sustainability of the ammonia production process. This article discusses the application of a discrete-time control system with a mathematical model of an aircooled apparatus (ACA) and analyses the economic feasibility of implementing this system. The analysis allows us to determine whether approximate solutions are acceptable for practical use or whether there is a need to apply more accurate methods of solving the problem. The first step was to choose the optimal degree of discretisation, which allowed, on the one hand, to accurately take into account minor changes in values, and, on the other hand, to avoid an excessive increase in the number of possible states, which complicates calculations, especially when working with complex mathematical models. It has been established that the economic efficiency of the proposed discrete control system with a model of a cooling and condensation unit with a degree of discreteness of 0.5, since it allows to obtain up to UAH 2.7 million per year due to electricity savings.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Застосування фізично обґрунтованих нейронних мереж (PINN) у контролі якості продукту процесу Габера-Боша.
    (СНУ ім. В. Даля, 2024) Водяник, Б. Р.; Лорія, М. Г.; Кобзарев, Є. В.; Vodianyk, B. R.; Loriia, M. G.; Kobzarev, E. V.
    У статті розглянуто можливості застосування фізично обґрунтованих нейронних мереж (Physics- Informed Neural Networks, PINNs) для контролю якості аміаку, що виробляється за процесом Габера- Боша. Процес синтезу аміаку є високонелінійним і важливим промисловим процесом, де стабільність і висока якість продукту мають критичне значення. Традиційні методи контролю якості стикаються з обмеженнями, такими як брак прямих онлайн- вимірювань ключових параметрів та потреба в значних обсягах даних для побудови моделей. PINNs пропонують гібридний підхід, що поєднує фізичні закони процесу з можливостями глибокого навчання, дозволяючи здійснювати точне прогнозування концентрації та чистоти аміаку в реальному часі на основі обмеженого набору датчиків. У роботі проаналізовано сучасні дослідження, присвячені застосуванню нейромереж у промислових процесах, та обґрунтовано архітектуру PINN-моделі для моніторингу якості продукту в синтезі аміаку. Показано переваги PINNs над традиційними методами – скорочення потреби у даних, забезпечення фізично узгоджених результатів та інтеграція в існуючі системи керування для підвищення ефективності виробництва. Обґрунтовано, що фізично обґрунтовані нейронні мережі пропонують новий рівень інтелектуального контролю для хімічних процесів. У випадку синтезу аміаку цей підхід дозволяє по-новому вирішити давні проблеми контролю якості, об’єднавши науку і дані. Реалізація PINN у виробництві аміаку потенційно забезпечить більш високу якість продукту, гнучкість операцій та стійкість процесу, сприяючи прогресу в напрямі «Industry 4.0» [20] в хімічній промисловості. Це крок до більш розумних і ефективних заводів, де кожен важливий процес знаходиться під надійним наглядом комбінованого інтелекту людини та машини. Очікується, що впровадження такої технології сприятиме підвищенню виходу та стабільності процесу, зниженню енерговитрат (через оптимальні режими) та покращенню безпеки (завдяки ранньому виявленню відхилень і потенційних несправностей, що у масштабах глобальної індустрії може дати значний економічний ефект і зменшити споживання природного газу та викиди CO₂.