Застосування фільтра Калмана для моніторингу газової фази та управління каталітичними процесами у виробництві аміаку.
No Thumbnail Available
Files
Date
2025
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
СНУ ім. В. Даля
Abstract
У статті висвітлено теоретичні та практичні аспекти застосування фільтра Калмана, включно з його нелінійними модифікаціями, для підвищення ефективності та точності контролю в процесі синтезу аміаку. Розглянуто математичні основи фільтрації стану, описано можливості моніторингу концентрації газів у режимі реального часу та оптимізації каталітичних реакцій. Продемонстровано, що впровадження фільтра Калмана дозволяє зменшити вплив вимірювального шуму та затримок, забезпечуючи стабільнішу роботу реактора, вищий вихід аміаку та оптимальні умови роботи каталізатора. Аналіз новітніх досліджень і прикладів практичних реалізацій засвідчує, що інтеграція фільтра Калмана з цифровими двійниками та методами машинного навчання дає змогу автоматизувати й адаптувати процеси виробництва аміаку, зберігаючи високу продуктивність і гнучкість в умовах змінного навантаження та збурень. Проаналізовано, що застосування фільтра Калмана та споріднених алгоритмів у виробництві аміаку відкриває широкі можливості для підвищення точності та стабільності контролю. За допомогою цих методів стає можливим відстежувати нелінійні процеси синтезу в режимі реального часу, коригувати покази шумних або датчиків із затримкою і оперативно реагувати на будь-які відхилення в складі синтез-газу чи роботі каталізатора. З’ясоване, що впровадження фільтрів стану дає змогу мінімізувати енергетичні та сировинні витрати, виявляти потенційні збої на ранніх стадіях, а також виводити установки на оптимальні режими з урахуванням динаміки навантаження та різноманітних збурень. У перспективі зростатиме значення методів самоадаптації фільтра, що ще більше спростить конфігурування і підтримку систем керування. Таким чином, фільтр Калмана стає одним із ключових інструментів сучасної індустрії аміаку, яка переходить до цифрової парадигми та прагне відповідати вимогам енергоефективності, екологічної безпеки й безперервного покращення якості продукції. Таким чином, застосування фільтра Калмана та споріднених алгоритмів у виробництві аміаку відкриває широкі можливості для підвищення точності та стабільності контролю.
The article highlights the theoretical and practical aspects of using the Kalman filter, including its nonlinear modifications, to improve the efficiency and accuracy of control in the ammonia synthesis process. The mathematical foundations of state filtration are considered, the possibilities of real-time monitoring of gas concentrations and optimisation of catalytic reactions are described. It is demonstrated that the introduction of a Kalman filter reduces the influence of measurement noise and delays, ensuring more stable reactor operation, higher ammonia yield and optimal catalyst conditions. An analysis of the latest research and examples of practical implementations shows that the integration of the Kalman filter with digital twins and machine learning methods makes it possible to automate and adapt ammonia production processes, while maintaining high performance and flexibility under conditions of variable load and disturbances. It is analysed that the use of the Kalman filter and related algorithms in ammonia production opens up wide opportunities for improving the accuracy and stability of control. With the help of these methods, it becomes possible to monitor nonlinear synthesis processes in real time, correct readings of noisy or delayed sensors, and promptly respond to any deviations in the composition of the synthesis gas or catalyst operation. It has been found that the introduction of state filters makes it possible to minimise energy and raw material costs, detect potential failures at early stages, and bring plants to optimal operating conditions, taking into account load dynamics and various disturbances. In the future, self-adaptive filter methods will become increasingly important, which will further simplify the configuration and maintenance of control systems. Thus, the Kalman filter is becoming one of the key tools for the modern ammonia industry, which is moving to a digital paradigm and striving to meet the requirements of energy efficiency, environmental safety and continuous improvement of product quality. Thus, the application of the Kalman filter and related algorithms in ammonia production opens up great opportunities for improving the accuracy and stability of control.
The article highlights the theoretical and practical aspects of using the Kalman filter, including its nonlinear modifications, to improve the efficiency and accuracy of control in the ammonia synthesis process. The mathematical foundations of state filtration are considered, the possibilities of real-time monitoring of gas concentrations and optimisation of catalytic reactions are described. It is demonstrated that the introduction of a Kalman filter reduces the influence of measurement noise and delays, ensuring more stable reactor operation, higher ammonia yield and optimal catalyst conditions. An analysis of the latest research and examples of practical implementations shows that the integration of the Kalman filter with digital twins and machine learning methods makes it possible to automate and adapt ammonia production processes, while maintaining high performance and flexibility under conditions of variable load and disturbances. It is analysed that the use of the Kalman filter and related algorithms in ammonia production opens up wide opportunities for improving the accuracy and stability of control. With the help of these methods, it becomes possible to monitor nonlinear synthesis processes in real time, correct readings of noisy or delayed sensors, and promptly respond to any deviations in the composition of the synthesis gas or catalyst operation. It has been found that the introduction of state filters makes it possible to minimise energy and raw material costs, detect potential failures at early stages, and bring plants to optimal operating conditions, taking into account load dynamics and various disturbances. In the future, self-adaptive filter methods will become increasingly important, which will further simplify the configuration and maintenance of control systems. Thus, the Kalman filter is becoming one of the key tools for the modern ammonia industry, which is moving to a digital paradigm and striving to meet the requirements of energy efficiency, environmental safety and continuous improvement of product quality. Thus, the application of the Kalman filter and related algorithms in ammonia production opens up great opportunities for improving the accuracy and stability of control.
Description
Keywords
синтез аміаку, фільтр Калмана, моніторинг концентрації, каталітичні процеси, оптимізація процесу, цифрові двійники, машинне навчання, нелінійна фільтрація, ammonia synthesis, Kalman filter, concentration monitoring, catalytic processes, process optimisation, digital twins, machine learning, nonlinear filtration
Citation
Водяник Б. Р., Лорія М. Г., Дуришев О. А. Застосування фільтра Калмана для моніторингу газової фази та управління каталітичними процесами у виробництві аміаку. Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. 2025. № 2 (288). С. 56-60.