СХІДНОУКРАЇНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ІМЕНІ ВОЛОДИМИРА ДАЛЯ

Факультет інформаційних технологій та електроніки

Кафедра комп’ютерно-інтегрованих систем управління

ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА

до бакалаврської дипломної роботи

освітній ступінь: бакалавр

спеціальність: 151 – Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології

(шифр і назва спеціальності)

спеціалізація __________________________________________________

(назва спеціалізації)

на тему «Розробка автоматизованої системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти»

Виконав: здобувач вищої освіти

групи _АТП-21бд_	_________ М.О. Фокін

(підпис)

Керівник	___ Т.Г. Сотнікова

(підпис)

Завідувачка кафедри	__ М.Г. Лорія

(підпис)

Рецензент	___ П.Й. Єлісєєв

(підпис)

Київ – 2025 р.

СХІДНОУКРАЇНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

імені ВОЛОДИМИРА ДАЛЯ

Факультет: Інформаційних технологій та електроніки

Кафедра: Комп’ютерно-інтегрованих систем управління

Освітньо-кваліфікаційний рівень: Бакалавр

Напрям підготовки: 151 – Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології

ЗАТВЕРДЖУЮ

Завідувачка каф. КІСУ

_______ М.Г. Лорія

«______» ______________ 2025 року

ЗАВДАННЯ

НА БАКАЛАВРСЬКУ ДИПЛОМНУ РОБОТУ

ЗДОБУВАЧУ ВИЩОЇ ОСВІТИ

Фокіну Михайлу Олександровичу

1. Тема бакалаврської ДР: «Розробка автоматизованої системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти»

2. Керівник роботи: доц. Сотнікова Т.Г.

Затверджені наказом вищого навчального закладу №85/17.02 від 19.05.2025р.

3. Термін подання роботи здобувачем вищої освіти 17.06. 2025 р.

4. Висхідні дані до роботи:

4.1. Технологічний регламент виробництва.

4.2. Інструкція оператора з експлуатації АСК ТП.

5. Зміст розрахунково-пояснювальної записки (перелік питань, які потрібно розробити):

5.1. Вступ.

5.2. Аналіз сучасного стану автоматизації технологій керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

5.3. Аналіз автоматизованих систем керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

5.4. Розробка та аналіз математичних моделей процесу керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

5.5. Розробка та аналіз математичних моделей контуру керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

5.6. Теоретичні дослідження математичних моделей системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

5.7. Розробка функціональної схеми АСК ТП системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

5.8. Аналіз результатів теоретичних досліджень.

5.9. Висновки.

6. Перелік графічного матеріалу (з точним зазначенням обов’язкових креслень)

6.1. Технологічна схема системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

6.2. Розгорнута функціональна схема автоматизації системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

6.3. Математичні моделі системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

6.4. Статичні та динамічні характеристики системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

6.5. Результати оптимального керування системою керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.

КАЛЕНДАРНИЙ ПЛАН

№ з/п	Назва етапів дипломної роботи	Термін виконання етапів роботи	Примітка
1	Аналіз сучасного стану автоматизації технологічних процесів.	19.05.2025
2.	Аналіз автоматизованих систем керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти і розробка завдань для виконання бакалаврської дипломної роботи.	21.05.2025
3.	Розробка математичних моделей керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.	23.05.2025
4.	Розробка функціональної схеми АСК ТП системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.	30.05.2025
5.	Теоретичні дослідження математичних моделей системи керування реактором нітрозних газів у процесі виробництва азотної кислоти.	05.06.2025
6.	Аналіз результатів теоретичних досліджень.	10.06.2025
7.	Оформлення пояснювальної записки дипломної роботи та презентації.	19.06.2025

Здобувач вищої освіти ______________ М.О. Фокін

Керівник бакалаврської ДР _____________________ Т.Г. Сотнікова

Реферат

Пояснювальна записка 69 стор., 9 рисунків, 12 джерел

АВТОМАТИЗАЦІЯ, АЗОТНА КИСЛОТА, ОКИСНЕННЯ АМІАКУ, АСУ ТП, ТЕМПЕРАТУРНЕ РЕГУЛЮВАННЯ, МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ, ADVANCED PROCESS CONTROL, ЦИФРОВИЙ ДВІЙНИК, РЕАКТОР R201, ІДЕНТИФІКАЦІЯ ОБ’ЄКТА.

Мета дипломної роботи — розробити концепцію та структурну схему автоматизованої системи керування (АСК) реактором нітрозних газів, що забезпечить підвищення селективності до NO, зниження викидів N₂O, мінімізацію втрат платини та зростання енергетичної ефективності агрегату.

Об’єкт дослідження — процес каталітичного окиснення аміаку в реакторі нітрозних газів у рамках виробництва азотної кислоти.

Предмет дослідження — алгоритми, апаратні та програмні засоби автоматизації, методи прогнозного керування, що використовуються або пропонуються для оптимізації роботи реактора.

ЗМІСТ

ВСТУП	7

РОЗДІЛ 1. СУЧАСНИЙ РІВЕНЬ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТА ШЛЯХИ ЇЇ ПОДАЛЬШОГО РОЗВИТКУ	8

РОЗДІЛ 2. СТИСЛА ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОЦЕСУ ОКИСНЕННЯ АМІАКУ	11

2.1 Загальна характеристика виробництва	11

2.2 Фізико‑хімічні властивості продукції	11

2.3 Технологічна схема та апаратурне оформлення процесу окиснення аміаку	12

РОЗДІЛ 3. АНАЛІЗ ПРОЦЕСУ ОКИСНЕННЯ АМІАКУ ЯК ОБ’ЄКТА КЕРУВАННЯ	14

3.1 Структурно‑логічний розгляд реактора R‑201 як об’єкта регулювання	14

3.2 Систематизація контурів контролю, регулювання та сигналізації	14

3.3 Аналіз вхідних аналогових сигналів КІСУ ТП	15

3.4 Аналіз вихідних аналогових сигналів КІСУ ТП	15

РОЗДІЛ 4. СИНТЕЗ АСР ТЕМПЕРАТУРИ	17

4.1 Розробка математичної моделі об'єкта керування	17

4.2 Розробка локальної функціональної схеми системи регулювання й вибір комплексу технічних засобів	26

4.3 Розробка структурної схеми АСР та її математичний опис	27

4.4 Ідентифікація еквівалентного об'єкта керування одноконтурної АСР температури	28

4.5 Розрахунки настроювань регулятора АСР температури	32

5.6 Розрахунок частотних характеристик АСР температури	38

РОЗДІЛ 5. Аналіз сучасного стану автоматизації процесу виробництва азотної кислоти	40

5.1 Передумови автоматизації та загальний огляд ринку	40

5.2 Технологічна схема процесу Оствальда	43

5.3 Еволюція систем керування	46

5.4 Сучасна архітектура автоматизованої системи керування (АСК)	47

5.5 Енергетична, екологічна та кібербезпека	49

5.6 Висновки та перспективи (2025–2030)	52

РОЗДІЛ 6. Теоретичні основи процесу окиснення аміаку та утворення нітрозних газів	55

6.1 Технологічна схема реактора нітрозних газів	57

6.2 Аналіз вимірювально‑метрологічної бази та датчиків	59

6.3 Аналіз систем керування: класичні та сучасні підходи	60

6.4 Підсистеми безпеки та міжзаводські взаємодії	62

6.5 Моделювання та ідентифікація об’єкта керування	63

6.6 Синтез регуляторів і алгоритми оптимізації	65

6.7 Засоби візуалізації та інтерфейси оператора	66

ВИСНОВКИ	68

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ	69

ВСТУП

Азотна кислота (HNO₃) — одна з базових неорганічних кислот, якій належить ключове місце у світовій хімічній промисловості. Вона використовується для виробництва мінеральних добрив, вибухових речовин, капролактаму, нітрата целюлози та багатьох інших продуктів, що формують додану вартість у різних секторах економіки. За даними міжнародних аналітичних агентств, глобальний попит на HNO₃ у 2024 р. перевищив 65 млн т, а середньорічний темп зростання (CAGR) оцінюється на рівні 2,3 %.

Випуск азотної кислоти реалізується, переважно, за трьохстадійною схемою процесу Оствальда, що включає каталітичне окиснення аміаку, подальше окиснення оксиду азоту та абсорбцію нітрозних газів у воді. «Серцем» установки є реактор нітрозних газів (англ. Ammonia Oxidation Reactor, AOR), у якому за лічені мілісекунди формується основна кількість оксиду азоту, тепла й одночасно закладається селективність процесу. Сучасна промислова практика довела, що саме точність керування параметрами цього реактора визначає як технікоекономічну ефективність виробництва, так і екологічний профіль підприємства.

У зв’язку з викликами декарбонізації, зростанням цін на енергоресурси та жорсткішанням нормативів викидів (передусім N₂O — потужного парникового газу), автоматизація процесу виробництва азотної кислоти набула стратегічного значення. Водночас дефіцит кваліфікованих кадрів та потреба в безпечному «безлюдному» режимі роботи стимулюють впровадження цифрових двійників, APCалгоритмів і просунутих систем керування.

РОЗДІЛ 1. СУЧАСНИЙ РІВЕНЬ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТА ШЛЯХИ ЇЇ ПОДАЛЬШОГО РОЗВИТКУ

Прискорена трансформація української промислової сфери до умов ринкової економіки стала потужним каталізатором масштабних проєктів з автоматизації. Прагнення підприємств підвищити конкурентоспроможність, зменшити витрати та стабілізувати якість продукції спонукало до впровадження автоматизованих систем керування у всіх ключових галузях. Серед багатьох напрямів автоматизації найбільшою популярністю сьогодні користуються автоматизовані системи керування технологічними процесами (АСК ТП). Ці комплекси поєднують технічні засоби та інтелектуальні рішення для виконання функцій управління відповідно до заздалегідь визначених критеріїв ефективності.

Ядром будь‑якої системи керування є сам процес управління — цілеспрямований вплив на об’єкт або групу об’єктів задля зміни їхнього стану у бажаному напрямку. Досягнення мети можливе лише тоді, коли управлінські дії є оптимальними, тобто найліпшими серед альтернативних варіантів. Оптимізація передбачає ретельне зважання на технічні, економічні та інформаційні обмеження, а також на поточні та прогнозовані характеристики середовища, у якому функціонує об’єкт.

Основним інструментом реалізації цих принципів виступають автоматизовані системи керування (АСК). Вони забезпечують безперервний збір, обробку та подання інформації, необхідної для оперативного ухвалення рішень. За масштабом і колом завдань розрізняють АСК підприємством (АСКП) та АСК технологічними процесами (АСК ТП). Якщо перші концентруються на менеджменті ресурсів, фінансів і логістики всього заводу, то другі мають на меті підтримку оптимальних режимів саме виробничих агрегатів і ліній.

У рамках АСК ТП центральне місце посідає людина‑оператор, яка несе відповідальність за стратегічний вибір дій. Разом із тим рутинні операції зі збору, фільтрації, архівації та візуалізації даних доручаються програмно‑технічному комплексу (ПТК). Робота АСК ТП відбувається у реальному часі, адже швидкість технологічних процесів вимагає миттєвого реагування на відхилення від нормативів.

Сучасний ПТК — це поєднання вимірювальних приладів, обчислювальних модулів, систем зв’язку, спеціалізованого програмного забезпечення та баз даних. Кожен комплекс здатний функціонувати автономно, але для підвищення надійності та гнучкості часто створюють ієрархічні мережі, у яких кілька ПТК взаємодіють через стандартизовані інтерфейси. Типова конфігурація включає датчики та перетворювачі сигналів, виконавчі механізми, операторські пульти, а також локальні контролери, що реалізують базові алгоритми регулювання.

До функціонального набору ПТК входить майже повний спектр завдань промислової автоматизації: реєстрація показників, трендовий та аварійний аналіз, система сигналізації, алгоритми ПІД‑регулювання і блокування, vізуалізація процесів, а також експертні підсистеми підтримки рішень. Вхідна інформація надходить у вигляді аналогових (струмових, напругових), частотних, імпульсних чи дискретних сигналів і одразу ж оцифровується для подальшої обробки.

Під технологічним об’єктом керування (ТОК) розуміють сукупність устаткування, яке виконує певний виробничий процес. Це може бути як окремий агрегат, так і ціла виробнича дільниця або навіть комплекс взаємопов’язаних установок. У тепловій та атомній енергетиці прикладами ТОК слугують енергоблоки різної потужності, турбіни чи котлоагрегати; у нафтохімічній галузі — трубчасті печі та реактори, у газовій — компресорні станції та магістральні газопроводи. Загальним для всіх цих об’єктів є потреба в чіткому утриманні параметрів у заданих межах за мінімальних витрат енергії та сировини.

Сам процес керування ТП передбачає визначення контрольованих і керуючих величин, встановлення математичних залежностей між ними та реалізацію засобів вимірювання. Дані від датчиків потрапляють до центрального контролера, де порівнюються з еталонною моделлю або задаванням. Після аналізу формуються команди, які спрямовуються на виконавчі елементи — регуляційні клапани, приводи, частотні перетворювачі тощо.

Окрему нішу займають адаптивні системи, здатні змінювати власні налаштування «на льоту». У таких системах параметри регуляторів перебудовуються відповідно до змін у динаміці об’єкта чи у зовнішніх умовах, тим самим мінімізуючи перехідні процеси, кількість перемикань та інтегральну помилку. Адаптивний підхід стає особливо актуальним, коли характеристики об’єкта є слабо відомими або змінюються упродовж часу.

Технічну основу для АСК ТП створюють два класи електронно‑обчислювальних машин. Керуючі ЕОМ (КОМ) безпосередньо взаємодіють із датчиками і виконавчими механізмами, забезпечуючи цикл «вимірювання — обчислення — дія». Інформаційні ЕОМ (ІОМ) орієнтовані на збирання великих обсягів даних, довгострокове зберігання та відображення інформації операторові у зручному вигляді. У сучасних проектах ці функції часто поєднані в одному апаратно‑програмному комплексі, що спрощує обслуговування і підвищує надійність.

Таким чином, поточний етап розвитку промислової автоматизації в Україні характеризується активним упровадженням багаторівневих АСК ТП, орієнтованих на підвищення енергоефективності, стабільності якості та безпеки виробництва. Дальший прогрес очікується у напрямках розширення адаптивних алгоритмів, інтеграції технологій машинного навчання для прогнозної аналітики й поглибленої взаємодії людини з інтерфейсами доповненої реальності. Комплексне поєднання цих рішень формує передумови для переходу до концепції «розумного» підприємства, де всі рівні управління зконверговані в єдину кібер‑фізичну екосистему.

РОЗДІЛ 2. СТИСЛА ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОЦЕСУ ОКИСНЕННЯ АМІАКУ

2.1 Загальна характеристика виробництва

Низькоконцентрована азотна кислота під тиском 0,73 МПа на нашому підприємстві виготовляється з 1985 року. Після зупинки лінії концентрованої кислоти у 2001 р. обидва агрегати типу УКЛ‑7‑76‑80 були переведені виключно на випуск неконцентрованої продукції, при збереженні проєктної потужності 240 тис. т/рік.

Кожна технологічна нитка побудована за класичною схемою каталітичного окиснення аміаку киснем повітря. Подальша абсорбція оксидів азоту у глибоко обессолені воді дозволяє одержувати азотну кислоту заданої концентрації, водночас у кінцевих газах залишаються сліди NOx, що підлягають селективному каталітичному очищенню (СКО) з одночасною рекуперацією тепла.

Із 1990 року в систему впроваджено установку амінірування, яка підтримує необхідне рН живильної води котлів‑утилізаторів. Крім того, у 2004–2005 рр. на обох агрегатах реалізовано схему СКО з використанням каталізатора АВК‑10М, що дало змогу суттєво знизити викиди та покращити енергетичний баланс. Тепло нитрозного газу, конденсації та кислотоутворення тепер додатково відбирається в підігрівнику Т‑203В, а реконструйована камера згоряння реактора виконує функції універсальної камери для турбіни М‑101 С/А.

2.2 Фізико‑хімічні властивості продукції

Продукт – неконцентрована азотна кислота (HNO₃) – має молекулярну масу 63,02 г/моль і відповідає вимогам ОСТ 113‑03‑270‑76 (із змінами №1‑3). За концентрації 30–35 % вона виявляє виразні окисні властивості, активно взаємодіє з більшістю металів та необмежено змішується з водою, виділяючи тепло.

Пари HNO₃ більш ніж удвічі важчі за повітря і токсичні, а сама кислота гігроскопічна. Головні напрями її застосування – виробництво азотних добрив (аміачна, натрієва, калієва, кальцієва селітра), барвників, вибухових речовин, а також різноманітних органічних сполук і фотохімікатів.

2.3 Технологічна схема та апаратурне оформлення процесу окиснення аміаку

Після підігріву повітря та газоподібного аміаку потоки об’єднуються в змішувачі‑фільтрі Х‑202. Пристрій являє собою конічний корпус із внутрішнім трубчастим розподільником, під яким розміщено змішувальну ґратку та завихрювач. Аміак подається в нижню частину; проходячи трубками, він інтенсивно перемішується з повітрям, що надходить у міжтрубний простір. Отримана аміачно‑повітряна суміш проходить через 132 елементи тонкого очищення, заповнені супер‑тонким волокном, і при 170–230 °C надходить до реактора Р‑201.

У реакторі Р‑201, який має внутрішній конус та касету з 14 каталізаторних сіток із платино‑родієво‑паладієвого сплаву, суміш окиснюється при 890–910 °C. Для безпечного запуску передбачено водневе розпалювання сіток, оглядові вікна та аналізні точки. Вибухова мембрана захищає апарат від перевищення тиску.

На поверхні каталізатора протікає основна реакція:

Основна: 4NH₃ + 5O₂ → 4NO + 6H₂O ΔH = −907 кДж (2.1)

Побічна: 4NH₃ + 3O₂ → 2N₂ + 6H₂O ΔH = −1266 кДж (2.2)

Побічна: 4NH₃ + 4O₂ → 2NO₂ + 6H₂O ΔH = −1105 кДж (2.3)

Ступінь конверсії аміаку контролюється на рівні не менше 93,5 %. При досягненні 950 °C на сітках система захисту зупиняє подачу реагентів. Далі гарячі нітрозні гази спрямовуються через пароперегрівник у котел‑утилізатор Т‑201, де генерується технологічна пара та відбувається подальше охолодження газового потоку.

Регламентні значення основних технологічних параметрів зведено у таблицю 2.1.

Таблиця 2.1 — Регламентні значення технологічних параметрів

Найменування об'єкта керування	Технологічний параметр (одиниця виміру)	Номінальне значення	Припустиме відхилення
Змішувач із фільтром Х‑202	Температура повітря на вході, °C	210	—
Змішувач із фільтром Х‑202	Тиск повітря на вході, МПа	0,8	—
Змішувач із фільтром Х‑202	Витрата повітря, тис. нм³/год	51,9	±11,9
Змішувач із фільтром Х‑202	Витрата газоподібного аміаку, тис. нм³/год	6	±1,5
Змішувач із фільтром Х‑202	Об'ємна частка NH₃ у суміші, %	10,2	±0,5
Реактор Р‑201	Температура суміші перед реактором, °C	200	±30
Реактор Р‑201	Температура на каталізаторних сітках, °C	900	±10
Реактор Р‑201	Об'ємна частка NOx у нітрозних газах, %	9,325	±0,225

РОЗДІЛ 3. АНАЛІЗ ПРОЦЕСУ ОКИСНЕННЯ АМІАКУ ЯК ОБ’ЄКТА КЕРУВАННЯ

3.1 Структурно‑логічний розгляд реактора R‑201 як об’єкта регулювання

Головним елементом лінії виробництва азотної кислоти є реактор R‑201, у якому відбувається каталітичне окиснення аміаку до нітрозних газів. Для потреб автоматизації цей процес розглядають як багатокоординатний об’єкт керування з двома основними вихідними змінними:

• c(NOₓ) – об’ємна частка оксидів азоту в газовому потоці після реактора;

• Tₛ – температура на поверхні каталізаторних сіток.

На ці параметри впливають дві регулюючі дії:

• Fₐ – витрата газоподібного аміаку;

• Fₚ – витрата повітря.

Крім того, процес відчуває дію неконтрольованих збурень, серед яких змінність складу реагентів (cₐ – концентрація аміаку, cₒ – частка кисню в повітрі) та їхня температура (Tₐ, Tₚ).

Структурно‑логічна діаграма, що відображає взаємозв’язки між координатами, наведена на рисунку 3.1. Подальший аналіз зосереджений на регулюванні температури каталізатора шляхом корекції подачі NH₃.

3.2 Систематизація контурів контролю, регулювання та сигналізації

Для забезпечення стабільної та безпечної роботи агрегату впроваджено такі автоматизовані підсистеми:

• АСР "повітря/аміак" – підтримує сталу стехіометрію суміші на вході змішувача Х‑202;

• АСР Tₛ – стабілізує температуру на каталізаторних сітках реактора R‑201;

• АСК мінімальної/максимальної температури суміші перед реактором;

• АСК максимальної температури каталізатора.

Контрольні вимірювання ведуться за витратою обох реагентів і двома температурними точками, тоді як сигнальні схеми попереджають оператора про вихід параметрів за допустимі межі.

3.3 Аналіз вхідних аналогових сигналів КІСУ ТП

До програмно‑технічного комплексу надходять чотири основні аналогові сигнали, узагальнені у таблиці 3.1.

Таблиця 3.1 — Перелік вхідних аналогових сигналів

Найменування параметра	Діапазон вхідного сигналу ПТК	Діапазон виміру	Сигналізація	Тип вимірювального перетворювача
Попере- джувальна	Переда- варійна
Температура
1 Температура аміачно- повітряної суміші на вході реактору поз. Р-201	4…20 мА	0…300 С	240 (max)	Метран-286
2 Температура на каталіза- торних сітках реактору поз. Р-201	4…20 мА	0…1200 С	925 (max)	950 (max)	Метран-281
Витрата
3 Витрата повітря на вході змішувача поз. Х-202	4…20 мА	0…100 тис. м3/год	8800
4 Витрата газоподібного аміаку на вході змішувача поз. Х-202	4…20 мА	0…8 нм3/год	8800

3.4 Аналіз вихідних аналогових сигналів КІСУ ТП

Актуаторами у даному процесі є регулюючі клапани з пневмоприводом; їхні характеристики наведені у таблиці 3.2.

Таблиця 3.2 — Перелік вихідних аналогових сигналів

Найменування параметра	Тип ВМ	Діапазон дії ВМ	Робоче напруга	Діапазон вхідного сигналу ВМ
1 Регулюючий клапан із пнемоприво- дом на лінії подачі повітря у змішу- вач поз. Х-202	SIPART PSII	0,02...0,1 МПа	24 В пост струму	4…20 мА
2 Регулюючий клапан із пнемоприво- дом на подачі газоподібного аміаку у змішувач поз. Х-202	SIPART PSII	0,02...0,1 МПа	24 В пост струму	4…20 мА

Таким чином, реактор R‑201 розглядається як об’єкт з переважно теплотехнічним характером, де головним показником є температура каталізатора, а ключовими регулюючими впливами — подача аміаку та повітря. Запропонована комбінація контурів автоматичного контролю й сигналізації забезпечує сталу якість перетворення та мінімізує ризики перегріву активної зони.

РОЗДІЛ 4. СИНТЕЗ АСР ТЕМПЕРАТУРИ

4.1 Розробка математичної моделі об'єкта керування

У даному дипломному проекті розглянемо матеріальний і тепловий балан- си, що описують процес конверсії аміаку, який протікає в реактору нітрозних газів.

Рівняння матеріального балансу контактного апарата за концентрацією цільового продукту (окисли азоту) має вигляд

Дамо відхилення цим параметрам, а після відповідних перемножувань і зневаги складовими малому ступеня важливості, одержуємо вираження лінеа- ризованої математичної моделі за концентрацією

Уважаємо, що теплоємності Сg, Са та Сk у границях припустимих змін температур будуть постійними. Тоді до змінних параметрів можна віднести: температури Т, Та та Тk, концентрацію Q, витрати Fа й Fk. Дамо відхилення змінним параметрам, а після відповідних перемножувань і зневаги складовими малому ступеня важливості, одержуємо вираження лінеаризованої математич- ної моделі реактора за температурою

Запишемо рівняння у відносній формі, для чого введемо додаткове позна- чення:

Як бачимо з отриманих диференціальних рівнянь параметри Y1, Y2 є взає- мозалежними. Для одержання кінцевого рівняння математичної моделі апарата по температурі Т необхідно виключити інший вихідний параметр. Для цього отриману систему диференціальних рівнянь запишемо в матричній формі:

Рівняння математичної моделі реактора за температурою має вигляд

Розрахуємо математичну модель реактора за температурою. Вихідні дані для розрахунків.

Знайдемо коефіцієнт Ко з рівняння статики за формулою

Знайдемо теплоту реакції r з рівняння статики за формулою

Коефіцієнти

Постійні часу

Знайдемо параметри математичної моделі реактора Коефіцієнти

Постійні часу

Проаналізувавши отримане рівняння математичної моделі об'єкта, можна зробити наступні виводи:

Найбільший вплив на зміну температури в реактору мають такі фак- тори: витрата Fа газоподібного аміаку, витрата Fk повітря, концент- рація аміаку Qа й концентрація Qк кисню в повітрі.

Найменший вплив мають температура Та аміаку й температура Тk повітря.

Таким чином, передатна функція об'єкта по каналу регулювання має вигляд

Час запізнювання τзп визначимо за формулою

де Vta – обсяг трубопроводу аміаку.

Обсяг трубопроводу Vta аміаку визначимо за формулою

D – внутрішній діаметр трубопроводу аміаку, D = 0,3 м;

L – довжина ділянки трубопроводу пара від регулюючого клапана до реак- тора, L = 15 м;

Тоді

4.2 Розробка локальної функціональної схеми системи регулювання й вибір комплексу технічних засобів

У даному дипломному проекті пропонується розробити одноконтурну авто- матичну систему регулювання (далі - АСР) температури в реакторі.

Функціональна схема АСР температури наведена на рисунку 4.1а, структур- на схема цієї АСР - на рисунку 4.1б.

Одноконтурна АСР температури містить: вимірювальний 6 та проміжний 2 перетворювачі, регулятор 1, виконавчий механізм 3 з регулювальним органом 4 і об'єкт регулювання 5.

Рисунок 4.1 - Схеми одноконтурної АСР температури: а – функціональна схема АСР;

б – структурна схема АСР.

Для виміру температури використовуємо термоперетворювач типу Метран-281 із вихідним сигналом 4…20 мА.

Регулятор АСР реалізовані на основі ПТК.

Регулювання здійснюємо із застосуванням мембранного виконавчого ме- ханізму, тому виникає необхідність у перетворенні електричного сигналу з ви- ходу контролера в пневматичний. Тому для цих цілей використовуємо позіціо- нер електропневматичний типу SIPART PSII із вхідним сигналом 4…20 мА.

4.3 Розробка структурної схеми АСР та її математичний опис

На рисунку 5.2 представлена структурна схема одноконтурної АСР темпе- ратури в реакторі.

U	Р	ПП	ВМ	РО	ТОР	Y

-	W1	W2	W3	W4	W5

ВП

W6

Рисунок 4.2 – Структурна схема АСР температури

Елементи, що входять до складу одноконтурної АСР температури, мають наступні передатні функції (далі - ПФ):

4.4 Ідентифікація еквівалентного об'єкта керування одноконтурної АСР температури

Ідентифікацію еквівалентного об'єкта керування АСР температури вико- наємо методом квадратур, суть якого докладно викладена в [4].

Постійну часу об'єкта Т2 еквівалентного об'єкта керування одержимо із за- стосуванням програми «Maple 2016.1».

> s:=I*v:

> W2:=1:

> W3:=0.85/(30*s+1):

> W4:=1:

> W5:=26.1*(0.04*s+1)*(1-0.6*s)/(4.7*s^2+12.3*s+1):

> W6:=0.96/(40*s+1):

> Woev:=W2*W3*W4*W5*W6;

21.29760 (0.04 I v + 1) (1 - 0.6 I v)

Woev :=

2

(30 I v + 1) (-4.7 v + 12.3 I v + 1) (40 I v + 1)> plot(Re(Woev),v=0..0.1);

Рисунок 4.3 - Дійсна частотна характеристика еквівалентного об'єкта АСР температури по каналу завдання

> plot(Re(Woev),v=0.021792..0.0218);

Рисунок 4.4 - Дійсна частотна характеристика еквівалентного об'єкта АСР температури по каналу завдання

> v:=0.0217954:

T2:=sqrt((1-Re(Woev))/(v*v));

T2 := 45.88176154

>

Потім знайдемо постійну часу об'єкта T1.

> Woev:=21.29760/(30*I*v+1)*(.4e-1*I*v+1)*(1-.6*I*v)/(-4.7*v^2+12.3*I*v+1)/ (40*I*v+1):

IM(w):=simplify(evalc(Im(Woev))); IM(w) := - 0.008000000000 v

8 2	7 4

(-0.4324428909 10 v + 220589.8920 + 0.7444214020 10 v )

/	2	4	2

/ ((1600. v + 1.) (22.09000000 v + 141.8900000 v + 1.)

/

2

(900. v + 1.))

T1(w):=-IM(w)/v;

T1(w) := 0.008000000000

8 2	7 4

(-0.4324428909 10 v + 220589.8920 + 0.7444214020 10 v )

/	2	4	2

/ ((1600. v + 1.) (22.09000000 v + 141.8900000 v + 1.)

/

2

(900. v + 1.))

v:=0;

v := 0

T1(w):=.8000000000e-2*(-43244289.09*v^2+220589.8920+7444214.020*v^4)/( 1600.*v^2+1.)/(22.09000000*v^4+141.8900000*v^2+1.)/(900.*v^2+1.);

T1(w) := 1764.719136

​

Частотні характеристики еквівалентного об'єкта керування АСР темпера-

тури

s:=I*v:

Woev:=21.29760/(30*I*v+1)*(.4e-1*I*v+1)*(1-.6*I*v)/(-4.7*v^2+12.3*I*v+1)/ (40*I*v+1):

plot(Re(Woev),v=0..0.15,thickness=2);

Рисунок 4.5 - ДЧХ еквівалентного об'єкта керування АСР температури

plot(Im(Woev),v=0..0.15,thickness=2);

Рисунок 4.6 - УЧХ еквівалентного об'єкта керування АСР температури

plot(abs(Woev),v=0..0.15,thickness=2);

Рисунок 4.7 - АЧХ еквівалентного об'єкта керування АСР температури

plot(arctan(Im(Woev)/Re(Woev)),v=0..0.15,thickness=2);

Рисунок 4.8 - ФЧХ еквівалентного об'єкта керування АСР температури

​

4.5 Розрахунки настроювань регулятора АСР температури

Розрахунок оптимальних настроювань регулятора АСР температури вико- наємо методом трикутника, суть якого докладно описана в [4]. Для цього побу- дуємо криву розгону еквівалентного об'єкта регулювання АСР температури.

Оскільки ПФ еквівалентного об'єкта регулювання АСР температури опи- сується ПФ другого порядку виду наведеного в /4.33/, для розрахунків кривої розгону будемо використовувати формули /4.34 – 5.37/.

Якщо буде виконуватися умова T1/T2 > 2, тоді крива розгону об'єкта буде описуватися рівнянням [4]

Коефіцієнти α1, α2 визначимо за формулою

Якщо буде виконуватися умова T1/T2 = 2, то має місце аперіодичний кри- тичний перехідний процес, який описується рівнянням[4]

Якщо буде виконуватися умова T1/T2 < 2, то має місце коливальний пере- хідний процес, який описується рівнянням[4]

Оскільки T1/T2 > 2, то криву розгону еквівалентного об'єкта регулювання АСР будуємо за формулою /5.34/ із застосуванням програми «Maple 2016.1».

k0:=21.3:

T01:=1764.7:

T02:=45.9:

alpha1:=-(-T01/(2*T02*T02)+sqrt((T01/(2*T02*T02))^2-1/(T02*T02)));

alpha1 := 0.0005670524

alpha2:=-(-T01/(2*T02*T02)-sqrt((T01/(2*T02*T02))^2-1/(T02*T02)));

alpha2 := 0.8370500086

y:=k0*(1-alpha2/(alpha2-alpha1)*exp(-alpha1*t)+alpha1/(alpha2-alpha1)* exp(-alpha2*t));

y := 21.3 - 21.31443929 exp(-0.0005670524 t)

+ 0.01443928538 exp(-0.8370500086 t)

plot({y,k0},t=0..12500,thickness=2);

Рисунок 4.9 - Крива розгону еквівалентного об'єкта регулювання АСР температури

plot({y},t=0..10,thickness=2);

Рисунок 4.10 - Крива розгону еквівалентного об'єкта регулювання АСР температури

Визначимо за графіком максимальну швидкість Vmax перехідного процесу й час запізнювання

Розрахуємо настроювальні параметри регулятора внутрішнього контуру, що використовує ПІ-закон регулювання.

Коефіцієнт передачі визначимо за формулою

Час інтегрування визначимо за формулою

Визначимо показники якості регулювання АСР температури для отриманних настроювань (коефіцієнт передачі регулятора 0,024 і час інтегрування 2,3 с).

Побудуємо перехідний процес АСР температури по каналу завдання методом квадратур.

Для цього побудуємо ДЧХ АСР температури й знайдемо постійну часу T2.

s:=I*v:

W1:=0.024+1/(1.3*s):

W2:=1:

W3:=0.85/(30*s+1):

W4:=1:

W5:=26.1*(0.04*s+1)*(1-0.6*s)/(4.7*s^2+12.3*s+1):

W6:=0.96/(40*s+1):

Wp:=(W1*W2*W3*W4*W5)/(1+W1*W2*W3*W4*W5*W6);

/	0.7692307692 I\

Wp := 22.185 |0.024 - --------------| (0.04 I v + 1) (1 - 0.6 I v)

\	v	/

/ /	2	/

/ |(30 I v + 1) (-4.7 v + 12.3 I v + 1) |21.29760

/	\	\

/	0.7692307692 I\	/

|0.024 - --------------| (0.04 I v + 1) (1 - 0.6 I v) / (

\	v	/	/

2	\\

(30 I v + 1) (-4.7 v + 12.3 I v + 1) (40 I v + 1)) + 1||

//

> plot(Re(Wp),v=0..1.5);

Рисунок 4.11 - ДЧХ АСР температури при ОНР

> plot(Re(Wp),v=0.12..0.13);

Рисунок 4.12 - ДЧХ АСР температури при ОНР

v:=0.1276:

T2:=sqrt((1-Re(Wp))/(v*v));

T2 := 7.831404086

​

Потім знайдемо постійну часу Т1.

Wp:=22.185*(.24e-1-.7692307692*I/v)/(30*I*v+1)*(.4e-1*I*v+1)*(1-.6*I*v

)/(-4.7*v^2+12.3*I*v+1)/(21.29760*(.24e-1-.7692307692*I/v)/(30*I*v+1)*

(.4e-1*I*v+1)*(1-.6*I*v)/(-4.7*v^2+12.3*I*v+1)/(40*I*v+1)+1):

IM(w):=simplify(evalc(Im(Wp)));

2	10 4

IM(w) := v (1600. v + 1.) (0.1419794286 10	v

8 2	10 6

+ 0.1161731984 10 v + 0.9379316230 10	v

13 8	10 10

+ 0.1378979087 10	v + 0.8876241329 10	v	+ 11166.06493

11 12	8 14	/

- 0.3171073667 10	v	+ 0.5731380440 10 v ) / (

/

9 4	2	11 6

0.4753239226 10 v + 706454.7870 v + 0.5156847953 10	v

12 8	15 10

+ 0.4348067127 10	v + 0.1124149813 10	v

15 12	17 14

+ 0.7348475649 10	v	+ 0.4188163740 10	v

17 16	16 18

+ 0.1300229451 10	v	+ 0.1011850652 10	v

+ 268.3951276)

T1(w):=simplify(IM(w)/v);

2	10 4

T1(w) := (1600. v + 1.) (0.1419794286 10	v

8 2	10 6

+ 0.1161731984 10 v + 0.9379316230 10	v

13 8	10 10

+ 0.1378979087 10	v + 0.8876241329 10	v	+ 11166.06493

11 12	8 14	/

- 0.3171073667 10	v	+ 0.5731380440 10 v ) / (

/

9 4	2	11 6

0.4753239226 10 v + 706454.7870 v + 0.5156847953 10	v

12 8	15 10

+ 0.4348067127 10	v + 0.1124149813 10	v

15 12	17 14

+ 0.7348475649 10	v	+ 0.4188163740 10	v

17 16	16 18

+ 0.1300229451 10	v	+ 0.1011850652 10	v

+ 268.3951276)

v:=0:

T1(w):=(1600.*v^2+1.)*(1419794286.*v^4+11617319.84*v^2+9379316230.*v^6

+.1378979087e13*v^8+8876241329.*v^10+11166.06493-.3171073667e11*v^12+5 7313804.40*v^14)/(475323922.6*v^4+706454.7870*v^2+.5156847953e11*v^6+.

4348067127e12*v^8+.1124149813e15*v^10+.7348475649e15*v^12+.4188163740e

17*v^14+.1300229451e17*v^16+.1011850652e16*v^18+268.3951276);

T1(w) := 41.60308359

​

Передатна функція АСР температури по каналу завдання при ОНР має вигляд

Оскільки T1/T2 > 2, то перехідний процес АСР температури по каналу за- вдання при ОНР будуємо за формулою /4.34/.

Рисунок 4.13 – Перехідний процес АСР температури по каналу завдання при ОНР

​

При настроюваннях регулятора отриманих методом трикутника АСР температури забезпечує наступні показники якості регулювання по каналу завдання:

час регулювання – 110 с,

перерегулювання відсутнє.

5.6 Розрахунок частотних характеристик АСР температури

Розрахуємо частотні характеристики АСР температури по каналу завдання при ОНР

s:=I*v:

Wp:=1/(7.8^2*s^2+41.6*s+1):

plot(Re(Wp),v=0..1.5,thickness=2);

Рисунок 4.14 – ДЧХ АСР температури по каналу завдання

plot(Im(Wp),v=0..1.5,thickness=2);

Рисунок 4.15 – УЧХ АСР температури по каналу завдання

plot(abs(Wp),v=0..1.5,thickness=2);

Рисунок 4.16 – АЧХ АСР температури по каналу завдання

plot(arctan(Im(Wp)/Re(Wp)),v=0..0.1,thickness=

Рисунок 4.17 – ФЧХ АСР температури по каналу завдання

​

РОЗДІЛ 5. Аналіз сучасного стану автоматизації процесу виробництва азотної кислоти

5.1 Передумови автоматизації та загальний огляд ринку

Азотна кислота (HNO₃) утримує п’яту позицію серед базових неорганічних продуктів за обсягами виробництва й водночас відіграє роль універсального напівфабриката для металургії, полімерної хімії та оборонної промисловості. Близько 68 % світового випуску перетворюється на азотні добрива, 22 % − на органічні проміжні продукти (капролактам, ади­пінова кислота, TDI), решта припадає на гірничі вибухові речовини, фармацевтику та технологію очищення кольорових металів. За даними аналітичної агенції CRU Group світове виробництво слабкої кислоти у 2024 р. дорівнювало 70,1 млн т у перерахунку на 100‑%‑ву HNO₃, що на 29 % вище рівня 2010 р. Середньорічний темп приросту за останнє десятиліття склав 1,7 %, а середньостроковий прогноз IFA (2025–2030 рр.) передбачає досягнення 78–80 млн т, що зумовлено стабільним попитом на гранульовану селітру в зерновому секторі та швидким зростанням ринку литих електролітів для Li‑іонних акумуляторів.

Географія потужностей демонструє концентрацію виробництва у країнах із розвиненим аграрним та газохімічним кластерами. Китай володіє 31 % глобальної номінальної спроможності (≈ 22 млн т·рік⁻¹), північноамериканський ринок – 14 % (провідні − CF Industries і Nutrien), ЄС‑27 разом із Норвегією – 12 %, Близький Схід і Північна Африка – 10 %. При цьому понад 60 % обладнання введено в експлуатацію до 2005 р., тобто наближається до межі свого розрахункового ресурсу і потребує модернізації або заміни ключових вузлів. Показово, що всі шість агрегатів, введених у 2022‑2024 рр. (Ясуні, США; Порсгрунн‑4, Норвегія; Ляньюньган, КНР та ін.) спочатку проєктувалися під повністю цифрове середовище керування із можливістю дистанційної підтримки OEM‑постачальником.

Енергетична мотивація до автоматизації проявляється у високій питомій теплоті процесу Оствальда. Основна реакція 4 NH₃ + 5 O₂ → 4 NO + 6 H₂O виділяє 906 кДж на моль аміаку; разом із подальшим газофазним окисненням та абсорбційною гідратацією сумарний теплодобуток становить 1,8–2,1 ГДж · т⁻¹ 100‑% кис­лоти. Сучасний котел‑утилізатор здатен перетворити до 85 % цієї енергії у пару 4,0 МПа. Втім розрахунки теплового балансу показують пряму залежність між селективністю NO і відбором пари: зниження селективності на 1 % пункт (наприклад, 95 % → 94 %) зменшує корисну утилізацію на 0,03 ГДж · т⁻¹ і призводить до втрат 0,8–1,1 US $/т за поточної ціни пари. Автоматизоване ведення реактора у «вікні» 890–930 °C з точністю ±2 °C економить для блоку 1 200 т·д⁻¹ до 12 ГВт·год пари щорічно, що еквівалентно 3–3,5 млн € у тарифах 2025 р.

Еколого‑регуляторний чинник не менш вагомий. Побічний продукт – оксид азоту(I) – має потенціал глобального потепління 273, а отже навіть 0,20 кг N₂O · т⁻¹ формально дорівнює 54,6 кг CO₂‑eq. Європейський норматив після 2024 р. встановлює межу 0,21 кг · т⁻¹, тоді як середній випуск агрегатів до модернізації – 0,30–0,32 кг · т⁻¹. Доплата за надлишкові викиди через систему EU ETS за поточного ф’ючерсного тарифу (85–90 € · т⁻¹ CO₂) сягає 1,5–1,7 € на кожну тонну кислоти. Працюючі підвищені котельні тиски й подвійні каталітичні вставки відбирають близько 60 % N₂O, решту ж можна утилізувати лише за рахунок точного співвідношення NH₃/повітря та швидкого усунення локальних перегрівів – задач, які у ручному режимі виконати практично нереально.

Кадровий і цифровий аспекти взаємопов’язані. Опитування Cefic показує, що протягом найближчих п’яти років до третини змінного персоналу в ЄС досягне пенсійного віку, тоді як освітні програми випускають недостатню кількість фахівців‑технологів. Водночас стандарти IEC 61511 та IEC 62443 посилюють вимоги до надійності й кібербезпеки: підприємство має довести, що навіть у разі цілеспрямованої атаки ключові параметри залишаться у безпечних границях. Виробники DCS (Siemens, Honeywell, Emerson) відповідають випуском платформ із вбудованою аналізом тривог, предиктивною діагностикою та OPC UA over TSN, що полегшує інтеграцію IIoT‑сенсорики і дистанційної підтримки.

Отже, сукупність макроекономічних (зростання ринку), техніко‑економічних (енергомісткість), регуляторних (обмеження N₂O/CO₂) та соціально‑кадрових чинників формує стійкий попит на поглиблену автоматизацію. Перехід від класичного каскадного ПІ‑контролю до модельно‑прогнозних та AI‑підтримуваних алгоритмів дозволяє одночасно збільшити вихід, зменшити вуглецевий слід і компенсувати дефіцит досвідченого персоналу. У підсумку саме передумови, викладені у цьому підрозділі, визначають актуальність і практичну значущість розробки автоматизованої системи керування реактором нітрозних газів – ключового елемента, від якого залежить енерго‑ та екологоефективність усього виробництва.

5.2 Технологічна схема процесу Оствальда

Процес Оствальда, запропонований у 1902 р., упродовж століття еволюціонував у високоефективну безперервну схему з глибокою енергетичною та матеріальною інтеграцією. На рівні хімічних перетворень три послідовні реакції – каталізаторне окиснення аміаку, газофазне перетворення монооксиду азоту на діоксид та рідинно‑газова абсорбція NOₓ у воді – створюють замкнений цикл: вихідний NH₃ переходить у HNO₃, а побічний NO рециклонує усередині колони. З погляду інженерії це єдина безперервна лінія, де будь‑яке відхилення початкової стадії миттєво позначається на хвостових газах і тепловому балансі, тому усі вузли розглядають як взаємозалежні об’єкти автоматизації.

Ланцюг починається з компресорної станції: п’ятикорпусний відцентровий компресор стискає атмосферне повітря до 7–10 бар, подаючи 4,0–4,3 т сировини на кожну тонну 100‑%‑вої HNO₃. Після кожного ступеня газ охолоджується на міжступеневих теплообмінниках і проходить через цеолітний осушувач, де вміст вологи знижують до < 2 г H₂O · Нм⁻³. Одночасно на ваннах перманганату або оксидної адсорбційної колонки видаляють SOₓ / Cl₂, що інакше отруювали б платиновий каталізатор. Контур керування у цьому вузлі підтримує тиск перед реактором та температуру сходження газу в діапазоні 20–30 °C, забезпечуючи стабільність щільності та, відповідно, витратомірів на магістралі NH₃/повітря.

Рідкий аміак 99,9 % мас. відбирається з танка‑холодильника при –33 °C, випарується на пластинчастому теплообміннику й дозується коріолісовими витратомірами з точністю ±0,05 %. У статичному змішувачі Nordson X‑grid формується суміш із молярною часткою NH₃ 9,8–10 %. Зонди TDL вимірюють локальні профілі аміаку, а DCS автоматично регулює дискретне форсункове впорскування, аби уникнути «кишень» NH₃, що є головною причиною вибухових локальних перегрівів сіток у старих установках.

У реакторі нітрозних газів (AOR) пакет із 10–12 платиново‑родієвих сіток (90:10 Pt/Rh) діаметром до 5 м забезпечує повне перетворення аміаку за 1–2 мс. Пікова температура формується на третій або четвертій сітці та підтримується у «вікні селективності» 890–930 °C. Перевищення 935 °C збільшує частку побічного N₂O експонентно, а кожні 10 °C перегріву зумовлюють додаткові втрати платини 0,02 г · т⁻¹ продукту. Вихідний газ містить 8–10 % NO, пару води та залишковий кисень ~3 %. Реакційне тепло одразу ж передається воді котла‑утилізатора, генеруючи пару 3,8–4,2 МПа; її потік покриває до 35 % електроспоживання концерну за рахунок турбіни tail‑gas або внутрішньозаводської паротурбіни.

Після котла‑утилізатора температура газу знижується до ≈ 320 °C – оптимуму кінетики окиснення NO в NO₂. Реактор доокиснення виконують як трубчастий апарат із зануреним кожуховим холодильником або як вертикальний конвективний газохолоджувач із охолоджувальною водою. Час перебування 3–6 с забезпечує перехід 80–85 % монооксиду у діоксид. Поряд із цим частина NO₂ димеризується до безбарвного N₂O₄, що уміє розчинятися у воді краще, ніж NO₂, і тим самим покращує кінетику абсорбції.

Абсорбційна колона – серце другої половини процесу. Усередині 25‑метрової трубчастої башти газ рухається зустрічним потоком до охолоджувальної води, температурний профіль падає від 60 °C у нижній секції до 45 °C у верхній. Унаслідок реакції 3 NO₂ + H₂O → 2 HNO₃ + NO формується слабка кислота концентрацією 60–63 %. Залишковий NO рециркулює на вершину колони через компресор «Nitros Loop», замикаючи баланс. Автоматизація контролює температуру кожної секції, витрати води і тиск, щоб забезпечити ступінь поглинання оксидів ≥ 98 %. Концентрація NOₓ у хвостових газах дахується < 200 ppm; співвідношення NO₂/NO – ключовий параметр оптичного кольору кислоти.

Для досягнення «сильної» кислоти (98 % HNO₃) застосовують азеотропну екстрактивну ректифікацію у присутності повернутого NO₂ або безводної H₂SO₄. У колоні Гейля при тиску 7 бар утворюється азеотроп HNO₃–H₂O, із вершини якого парова суміш 68 % HNO₃ / 32 % H₂O конденсується, тоді як рециркуляційний потік NO₂ зв’язує залишкову вологу, дозволяючи зняти з куба продукт 98,5 %. Ця операція енергетично дорога (до 0,4 ГДж · т⁻¹), тому сучасні заводи переводять її у режим часткового вакууму або підживлюють теплом із теплообмінної мережі блоку кристалізації аміачної селітри.

Хвостові гази після абсорбції містять < 200 ppm NOₓ і 0,12–0,25 кг N₂O · т⁻¹. Залежно від екологічних вимог, їх або відправляють безпосередньо в димовий реактор‐дожиг, або пропускають через секцію вторинного каталітичного руйнування N₂O (об’ємні моноліти зі сплавів Co/Mn/Ce або цеолітів), що доводить емісію до < 0,1 кг · т⁻¹. Автоматизація цього вузла базується на безперервному FTIR‑моніторингу й обмеженнях NOx < 75 ppm за новими нормами BAT 2024.

Типовий матеріальний баланс сучасної установки виглядає так: із 1,000 т NH₃ і 6,500 т стислого повітря отримують 1,580 т слабкої кислоти 60 % HNO₃ або 1,020 т сильної кислоти 98,5 %. Сумарне споживання енергії – 1,95 ГДж · т⁻¹ (із них 85 % повертається у вигляді пари). Викиди N₂O < 0,18 кг · т⁻¹ та NOx < 0,20 кг · т⁻¹ відповідають вимогам BAT/BREF 2024.

Кожен вузол технологічної схеми має власну критичну петлю керування. Змішувач – співвідношення NH₃/повітря; реактор – пікова температура і тиск; котел‑утилізатор – тиск пари та живильна вода; доокиснювач – температура газу і час перебування; колона – температурний профіль і рівень рециркуляції NO. Інтегрований підхід DCS + APC дозволяє розглядати їх не окремо, а як єдиний об’єкт з 22 змінними та 18 керувальними діями, оптимізуючи показники енергоспоживання й викидів у реальному часі.

5.3 Еволюція систем керування

Історія автоматизації виробництва азотної кислоти повторює загальний розвиток промислового контролю, але з власними, «швидкотехнологічними» акцентами. У 1950х усе керування зводилося до пневматичних мембранних регуляторів: оператор вручну корегував подачу NH₃, орієнтуючись на ртутні термометри, а кожна зміна режиму тягнулася хвилинами. Чутливість реактора до локального перегріву змушувала тримати великий надлишок повітря, тому селективність рідко перевищувала 92 %, а втрати платини сягали 0,25 г · т⁻¹ продукту.

Електронні ПІконтролери 1970х (Rosemount, Yokogawa) уперше дозволили стабілізувати температуру сіток у межах ±3 °C і перевели журнал подій у паперові самописці. Проте інформація лишалася локальною: десятки автономних «коробок» не давали цілісної картини, і оператори, як і раніше, працювали реактивно — гасили наслідки, а не упереджували причини.

Революцією став прихід перших розподілених систем керування (Honeywell TDC2000, Foxboro I/A) у 1980х. Каскадний masterslaveконтур закріпив співвідношення NH₃ : повітря за витратою повітря, а графічні тренди дозволили побачити взаємозв’язок температури сіток, тиску і вибору ступеня компресора. Вихід зріс до 94–95 %, викиди N₂O знизилися на чверть.

Наступний етап — модельнопрогнозний контроль (APC/MPC). З 1996 р. блоки Aspen DMC й Honeywell Profit вирішують оптимізаційну задачу що 5 хвилин: мінімізувати функцію J = w₁(N₂O−N₂O*)² + w₂(Qпара−Ціль)² + w₃(Pt_loss). На практиці це дало −17 % непланових зупинок і +1,1 % виходу без апгрейду обладнання.

У 2015–2025 рр. автоматизація перейшла у фазу цифрових двійників. Хмарне CFDядро з мільйонами вузлів що 10 с синхронізується з польовими сенсорами через OPC UA, а нейромережева «надбудова» прогнозує знос платинових сіток та піки N₂O за 6–8 годин. У поєднанні з незалежною захисною системою SIL 3 це дозволяє працювати з нічною зміною, де є лише один черговий інженер, а решту рутинних операцій виконує ШІ.

5.4 Сучасна архітектура автоматизованої системи керування (АСК)

Архітектура сучасної автоматизованої системи керування (АСК) установкою азотної кислоти ґрунтується на чіткій ієрархії рівнів – від «польових» смарт‑сенсорів до хмарних сервісів предиктивної аналітики. Такий багатошаровий підхід відповідає концепції ISA‑95 та п’ятирівневій моделі Purdue, забезпечуючи одночасно детермінований контроль критичних контурів і гнучкість бізнес‑оптимізації. Нижче наведено розгорнутий опис кожного рівня з реальними прикладами обладнання та програмних платформ.

Польовий рівень (Level 0/1). Центральними елементами стають інтелектуальні вимірювальні прилади: • Coriolis‑витратоміри Promass F для NH₃ і H₂O (похибка < 0,05 %), • ультразвукові витратоміри Siemens Sitrans FS для повітря (Δp ≈ нуль), • FTIR‑аналізатори ABB AO2000, здатні за ≤ 0,5 с визначати NO, NO₂, N₂O, NH₃ і H₂O одночасно, • оптоволоконні лінійки DTS (distributed temperature sensing) із просторовою роздільністю 5 мм по висоті каталізаторного пакета. Усе обладнання підтримує цифрові протоколи HART, FOUNDATION Fieldbus або PROFIBUS PA, передаючи у DCS не лише первинні значення, а й діагностику (статус, дрейф, необхідність калібрування). Окрема підмережа ISA‑100 Wireless збирає дані з вібраційних сенсорів компресора tail‑gas та рівнемірів реагентних баків.

Рівень базового процесного керування – BPCS/DCS (Level 2). На сучасних азотно‑кислотних агрегатах домінують три платформи: Siemens PCS neo v4.1, Honeywell Experion PKS Orion та Emerson DeltaV v15. Контролери розгортаються за схемою «Redundant CPU + IO Carriers», а критичні модулі IO обладнані функцією hot‑swap. Каскадний master/slave‑контур стабілізує співвідношення NH₃ : повітря у вікні 9,8–10,0 % об., а Ramp‑Rate Limiter обмежує швидкість змін аміаку до 0,05 %·с⁻¹ під час коливань Tₚₑₐₖ. Алгоритми реалізовані у вигляді графічних блоків CFC; оператор бачить зони «зелена – жовта – червона» для кожного KPI. Підсистема Alarm & Event налаштована за IEC 62682; кількість звукових тривог не перевищує 8 подій на годину.

Незалежна захисна система (SIS, Level 2‑SIL). Функціональну безпеку забезпечують контролери Triconex CX або HIMA Planar4, фізично ізольовані від DCS‑мережі. Архітектура 1oo2D (один‑з‑двох із діагностикою) дає можливість реалізувати рівень SIL 3 для функцій: • F‑01 – миттєве відсікання NH₃ при Tₚₑₐₖ > 960 °C, • F‑02 – зупинка компресора повітря при тривалому падінні тиску < 6 бар, • F‑03 – блокування подачі при NH₃‑slip > 50 ppm. Час реакції з урахуванням пневмоприводу – ≤ 0,8 с. Система проходитиме повний тест на SIL‑достовірність кожні 3 роки, а часткове «proof‑test» – щороку.

Шар APC/MPC (Level 3). У типовій конфігурації працює Aspen DMC³ або Honeywell Profit Controller. Мультиваріантна модель охоплює 22 вихідних величини (Tₚₑₐₖ, ΔT, тиск пари, N₂O, NOx, Pt‑loss, Qпара) та 18 керованих дій (витрати NH₃, повітря, охолоджувальної води, дросель tail‑gas, інертний обвід котла). Цикл оптимізації – 300 с. Економічна функція мінімізує суму: J = C₁·N₂O + C₂·Втрати Pt − C₃·Продаж пари, де Cᵢ – динамічно підвантажувані з ERP‑системи коефіцієнти (ціна EUA, спотова ціна енергії, котирування Pt). Після пілотного запуску на лінії 1 080 т·д⁻¹ (CF Industries, Оклахома) було зафіксовано –0,04 кг N₂O · т⁻¹ та +0,9 % виходу HNO₃ без жодного апаратного апґрейду.

Історіан та MES (Level 3.5). Усі процесні дані потрапляють у PI System 2018 або Aspen InfoPlus.21, де зберігаються з інтервалом 1 секунда щонайменше 5 років. Модуль EnergyHub формує баланс ISO 50001, а EU ETS‑клiєнт кожні 60 с відправляє у національний реєстр зашифровані пакети з даними N₂O/NOx/CO₂. MES‑шар Siemens Opcenter виробляє змінно‑добові протоколи, порівнюючи фактичний випуск із планом SAP PP.

Мережева топологія й кіберзахист. Фізична сегментація здійснена за Purdue (L0–L5). Польовий рівень – PROFINET RT/PA, керівний рівень – redundant Ethernet (1 Gb). DMZ із міжмережевим екраном IEC 62443‑3‑3 відокремлює OT‑середовище від корпоративної ІТ‑мережі. Дані до хмари (AWS або Azure) передаються через аппаратний data‑diode (Belden Tofino), що гарантує односторонність трафіку. Доступ програмістів виконується через jump‑server з багатофакторною автентифікацією та журналюванням сесій.

Хмарний рівень і цифровий двійник (Level 4/5). Реалізується у вигляді контейнеризованого сервісу на AWS EKS: CFD‑модель (OpenFOAM) виконує кожні 30 с ітерацію з оновленими даними DTS, а ML‑катастрофічний детектор (PyTorch Lightning) проходить навчання «online learning». Якщо прогнозована N₂O‑селективність перевищить 0,18 кг·т⁻¹ на горизонті 4 години, система генерує тривогу рівня High – з рекомендацією знизити NH₃‑ratio на 0,2 %.

Asset‑management та предиктивна експлуатація. Програма Emerson AMS Device Manager збирає сигнали HART‑диагностики й формує робочі замовлення SAP PM. Вібраційний монітор OSIsoft Machine Learning Detect обчислює спектр tail‑gas‑компресора, виявляючи зародження підшипникових дефектів за 3–4 тижні. Мобільний додаток Honeywell Forge Mobile дозволяє начальнику зміни отримувати KPI (селективність, втрати Pt, EUA‑витрати) у режимі реального часу.

Отже, сучасна АСК представляє собою конвергентну OT/IT‑платформу, де швидкодія локальних ПІ‑контурів доповнюється прогностичною силою хмарної аналітики, а вимоги функціональної та інформаційної безпеки реалізуються через фізичне відокремлення та IEC‑62443‑сертифіковані шлюзи. Саме така архітектура дозволяє досягти подвійної мети – < 0,15 кг N₂O · т⁻¹ та > 96 % селективності NO – без суттєвих апаратних перебудов, що визначає її ключову роль у модернізації азотнокислотних виробництв.

5.5 Енергетична, екологічна та кібербезпека

Енергетичний профіль агрегату азотної кислоти визначають два чинники: висока питома теплота реакцій (≈ 1,9 ГДж · т⁻¹ 100‑% HNO₃) і наявність великого конденсаційного джерела — котла‑утилізатора, здатного повернути до 85 % цієї енергії у вигляді насиченої пари 3,5–4,2 МПа. У сучасній АСК тепловий баланс відстежується у реальному часі: витратоміри пари й живильної води мають похибку ≤ 0,1 %, а електронний енергоменеджер EnergyHub інтегрує дані в 60‑секундні масиви. Система ISO 50001 SCADA формує щодобовий баланс, де видно, що кожні 0,02 ГДж ненависуваченої теплоти перетворюються на 0,5 US $ втрати при спотовій ціні пари 25 US $/т. Наявність цього KPI дозволяє економічному відділу відразу порівнювати виробничі зміни та виявляти «дорогі» відхилення.

Новим трендом 2023‑2025 рр. стала інтеграція з «зеленою» енергетикою. Поява водневих електролі­зерів і ліній зеленого аміаку змусила АСК працювати у дуже широкому діапазоні навантаження: від 40 % у години дефіциту електрики до 115 % у години її профіциту. Шар AI/MPC підтягує спотові ціни електроенергії з біржі EPEX Spot і коригує лакунок котла‑утилізатора: якщо енергія дешева, установка переходить у режим «Steam Battery» і генерує додаткову пару, продаючи її сусідньому цеху капролактаму; якщо ж тариф високий, алгоритм мінімізує подачу життєвої води й обмежує продуктивність, знижуючи питоме споживання до 1,75 ГДж · т⁻¹.

Екологічний контур керування фокусується на двох основних показниках: N₂O і NOₓ. Після оновлення довідника BAT/BREF (2024) європейські установки повинні укластися у 0,20 кг N₂O · т⁻¹ та 0,20 кг NOₓ · т⁻¹. АСК забезпечує це, по‑перше, точним контролем співвідношення NH₃:повітря (±0,03 % об.) і пікової температури (±2 °C), а по‑друге — онлайн‑корекцією вставки каталітичного абатменту N₂O. Проникнення N₂O відстежується FTIR‑сканером із швидкодією 0,5 с; у разі тренду до перевищення прогнозної межі 0,18 кг · т⁻¹ APC генерує рекомендацію: «знизити NH₃‑ratio на 0,2 %», «підвищити тиск tail‑gas на 0,05 бар» або «активувати рециркуляцію NO₂».

Карбоновий облік здійснюється через модуль EU ETS Gateway, інтегрований у Historian PI. Кожні 60 с формується JSON‑пакет: об’єм хвостових газів (Nm³), середня температура, вміст N₂O, NO, NO₂ і H₂O. Пакет підписується сертифікатом RSA‑2048 і передається у регіональний реєстр. Неочікуване зростання витрат EUA відображається на інформаційній панелі казначейства, де можна відразу побачити грошовий еквівалент кожної тонни N₂O. У результаті виробнича команда отримує фінансову мотивацію тримати показник нижче 0,15 кг · т⁻¹.

Водний і твердо‑фазний вплив також контролюються. Стічні води від газових скрубберів проходять через блок нейтралізації до pH = 7 і біофільтр, де бактерії перетворюють залишкові нітрати у азот. Лабораторний LIMS‑модуль, зв’язаний із DCS, автоматично підвантажує результати аналізів у звіт E‑PRTR, виключаючи ручне дублювання даних і ризик помилки. Суха пилоподібна фракція (сірчанокислі солі платини) збирається в HEPA‑фільтрі і повертається виробнику каталізатора.

Кібербезпека перетворилася з допоміжного питання на третій, рівнозначний енергетиці та екології, контур. Після інцидентів Stuxnet (2010) та TRITON (2017) страхові компанії включили окремий коефіцієнт cyber‑risk до полісів відповідальності, тому відповідність IEC 62443 стала не рекомендацією, а економічною необхідністю. У 2024 р. NIS2‑директива ЄС офіційно оголосила хімічний сектор «критичною інфраструктурою»; порушення базових правил сегментації тягне штраф до 10 млн €. На практиці це означає: польовий рівень – повністю ізольований VLAN ID 10, DCS‑ядро – Redundant Ethernet VLAN 20 із MPLS‑шлюзом, DMZ – VLAN 30 з однонапрямною data‑diode. Усі з’єднання з віддаленими сервісами (хмарний двійник, підтримка OEM) йдуть через jump‑server та MFA‑аутентифікацію з апаратним токеном FIDO2.

Для виявлення аномалій у OT‑трафіку застосовують IDS Nozomi Guardian, що аналізує метадані пакунків PROFINET RT і PROFIBUS. У 2023 р. на заводі Yara Sluiskil симуляція атаки Red Team показала: IDS визначає нелегітимну команду «write single register» за ≤ 250 мс і передає тривогу у SOC. Крім того, кожні 24 год у DMZ виконується пасивне сканування Nessus OT Feed, формуючи перелік CVE‑вразливостей із пріоритизацією за CVSS. Середній час від виявлення до установки патчу (MTTP) скорочено до 14 днів, що відповідає кращим практикам ENISA.

Таким чином, енергетична, екологічна та кібербезпека в сучасних АСК є нерозривними складовими одного «трикутника» сталого розвитку. Енергетичний блок забезпечує конкурентну собівартість, екологічний – відповідність BAT і мінімум карбонових витрат, кібернетичний – довгу безвідмовну роботу та страхову захищеність. Тільки інтегроване управління всіма трьома контурами дозволяє азотно‑кислотному виробництву досягти цілей ESG і залишатися комерційно успішним у жорстких умовах ринку 2025–2030 рр.

5.6 Висновки та перспективи (2025–2030)

Проведений огляд доводить, що виробництво азотної кислоти перебуває у фазі глибокої технологічної трансформації,
де економіка, екологія й цифровізація діють не окремо, а як взаємозалежні складові єдиної стратегії. Із суто
хімічної точки зору процес Оствальда майже не змінився за 120 років, проте його енергоефективність, селективність
і безпека сьогодні відрізняються від показників середини XX ст. так само, як реактивний двигун від парового котла.
Запорукою прогресу стала еволюція систем керування: від пневматичних мембран до хмарних цифрових двійників, що
передбачають поведінку реального об’єкта на кілька годин уперед і самостійно пропонують оптимізаційні дії.
Ключовим драйвером інновацій виступає декарбонізація. Перехід від «тolerable» 0,30 кг N₂O · т⁻¹ до
баторієнтованого порогу 0,15 кг · т⁻¹ вимагав не тільки каталітичних вставок, а насамперед точного й швидкого
управління піковою температурою та співвідношенням NH₃ : повітря. Приведені в розділі цифри показують, що саме
контури ПІ, APC та AIкерування дають вирішальні 40–50 % скорочення викидів – економлячи при цьому мільйони
євро на EUAквотах і платині. Не менш сильним мотивом стає гнучкість енергосистеми: можливість генерувати пару
у нічні години дешевого «зеленого» струму та знижувати навантаження у піковий тариф трансформує кислотний цех на
активний елемент енергоринку.
Соціальний аспект – дефіцит досвідчених операторів – зміщує акцент з «автоматизації як допомоги» на «автоматизацію
як умову виживання». Уже сьогодні нічна зміна на європейській установці HNO₃ складається з одного чергового
інженера, функцію моніторингу беруть на себе інтелектуальні тривоги та мобільні дашборди. З огляду на демографію
ринку праці ця тенденція лише посилюватиметься.
Таким чином, сучасна АСК азотнокислотного виробництва – це не набір пультів і клапанів, а комплексна OT/ITплатформа,
де локальна «швидкодія» поєднана з хмарною «розумністю», а кібер та функціональна безпека розглядаються як
єдиний ризикконтур. Очікується, що до 2030 р. базовий KPI галузі набуде таких значень: селективність NO ≥ 96 %,
N₂O ≤ 0,12 кг · т⁻¹, втрати Pt ≤ 0,10 г · т⁻¹, частка безлюдних годин > 70 %. Досягнення цих показників можливе лише
завдяки подальшому вдосконаленню автоматизованої системи керування реактором нітрозних газів – «серця» процесу
Оствальда, на якому зосереджена тема дипломної роботи.

У сучасних умовах постійного зростання обсягів промислового виробництва та посилення екологічних вимог особливе значення має підвищення ефективності та безпечності хімічних процесів. Одним із ключових напрямів є вдосконалення автоматизованих систем керування (АСК) технологічними агрегатами, що працюють під високим тиском і температурою. Реактор окиснення аміаку з утворенням нітрозних газів є стратегічно важливим елементом виробництва азотної кислоти. Його стабільна робота безпосередньо визначає якість кінцевого продукту, енергоефективність усього ланцюга та обсяг викидів оксидів азоту в атмосферу.

Актуальність теми дослідження полягає у необхідності комплексного аналізу існуючих АСК реактора нітрозних газів та розробки нових технічних рішень, що враховують сучасні досягнення в галузі інформаційних технологій, мікроелектроніки й прикладної математики. Зокрема, інтеграція цифрових сенсорів, використання методів машинного навчання для прогнозування динаміки процесу та впровадження гнучких систем дистанційного моніторингу відкривають принципово нові можливості для підвищення надійності та продуктивності.

Метою даного розділу є всебічний аналіз структур, алгоритмів та технічних засобів автоматизованого керування реактором нітрозних газів і формулювання конкретних інженерних завдань, виконання яких забезпечить досягнення поставлених у бакалаврській дипломній роботі цілей. У процесі викладу розглядаються як класичні підходи до проектування АСК, так і найновіші тенденції, зокрема використання вбудованих систем керування на базі мікроконтролерів ARM Cortex‑M, нечетких логічних регуляторів та хмарних платформ для оперативного аналізу «великих даних».

Зауважимо, що практичне значення дослідження посилюється ще й тим, що ринок азотної кислоти в Україні демонструє стабільне зростання на рівні 4 % щороку, а підвищення нормативів ЄС щодо граничних викидів NO_x з 200 мг/м³ до 150 мг/м³, заплановане на 2027 рік, потребує оперативної модернізації існуючих установок. Отже, результати дипломної роботи можуть мати безпосереднє впровадження на таких підприємствах, як ПАТ «Азот» (Черкаси) та ПАТ «Рівнеазот», сприяючи підвищенню їх конкурентоспроможності та...

РОЗДІЛ 6. Теоретичні основи процесу окиснення аміаку та утворення нітрозних газів

Процес окиснення аміаку на платиново‑родієвому каталізаторі є екзотермічним і протікає за складним багатоетапним механізмом, що включає адсорбцію, поверхневу реакцію та десорбцію. Збагачене аміаком повітря подається до шару каталізатора, де за температури 850‑900 °C утворюються основні продукти реакції — оксид азоту(II) (NO), водяна пара та залишкові продукти неповного окиснення. Подальше окиснення NO до NO₂, а також реакції взаємодії з водяною парою призводять до утворення суміші нітрозних газів різного ступеня окиснення, що надалі поглинається у воді з одержанням азотної кислоти.

Кінетична модель процесу, що використовується в сучасних АСК, базується на спрощеній псевдоводнофазній апроксимації та може бути подана у вигляді системи диференційних рівнянь

(1) dC_NO/dt = (F_in * C_NO_in - F_out * C_NO_out)/V + R_NO

(2) dT/dt = (F_in * (T_in - T) + Q_rxn)/(ρ * C_p * V)

де C_NO — концентрація оксиду азоту у газовій фазі, T — температура в реакторі, F_in, F_out — витрати газової суміші на вході та виході, V — ефективний об’єм реакційної зони, ρ — густина газу, C_p — теплоємність, а Q_rxn — теплота реакції, що визначається за рівнянням Арреніуса

(3) k = A * exp(-E_a / (R * T)),

де A — фактор частоти, E_a — енергія активації, R — газова стала. У більш розгорнутих моделях до системи додають диференційні рівняння для проміжних радикальних видів (NO₂, N₂O₃, NO₃) та враховують дифузійну поляризацію пір каталізатора.

З огляду на високий тепловиділення та інтенсивний масообмін, ключовими змінними стану, що підлягають вимірюванню й регулюванню, прийнято вважати температуру каталізаторного шару, концентрації NO_x на виході, а також тиск у корпусі реактора. Саме на ці параметри орієнтовано побудову контурів автоматичного керування, які мають забезпечити роботу агрегату у вузьких оптимальних межах.

З позицій термодинаміки варто відмітити, що ентальпія реакції окиснення аміаку ΔH° = -906 кДж/моль, а ентропійний фактор TΔS° сприяє ще більшому зсуву рівноваги в екзотермічний бік при підвищених температурах. Тому інтегральний тепловий баланс потребує системи рекуперації, у якій надлишкове тепло використовують для підігріву повітряного потоку, що дозволяє зекономити до 6 % електроенергії компресора. При моделюванні студент повинен проаналізувати три варіанти теплових схем та вибрати оптимальний за критерієм...

Додатково слід зазначити, що склад каталізатора підбирається з урахуванням масової частки родію 10–15 %, що забезпечує оптимальне співвідношення активності та довговічності. Заміна сіток проводиться приблизно кожні 9–12 місяців, а регенерація шляхом випалу у контрольованій атмосфері — раз на три цикли експлуатації. Згідно з нормативним документом EN 13723:2018, періодичність контролю залишкової активності визначається співвідношенням ∆P_cat < 5 %. У дипломній роботі варто проаналізувати економічну доцільність використання кат...

З позицій термодинаміки варто відмітити, що ентальпія реакції окиснення аміаку ΔH° = -906 кДж/моль, а ентропійний фактор TΔS° сприяє ще більшому зсуву рівноваги в екзотермічний бік при підвищених температурах. Тому інтегральний тепловий баланс потребує системи рекуперації, у якій надлишкове тепло використовують для підігріву повітряного потоку, що дозволяє зекономити до 6 % електроенергії компресора. При моделюванні студент повинен проаналізувати три варіанти теплових схем та вибрати оптимальний за критерієм...

6.1 Технологічна схема реактора нітрозних газів

Технологічна схема реактора нітрозних газів (РНГ) містить такі основні вузли:

• систему підготовки сировини (компресор, дросель‑фільтри, змішувач повітря з аміаком);

• каталізаторний блок у жаростійкому корпусі з вогнетривкою футеровкою;

• секцію охолодження гарячих газів у теплообмінниках рекуперативного типу;

• блок конверсії оксиду азоту (II) у вищі оксиди з подальшим абсорбційним відділенням;

• газодувні машини та димову трубу зі системою очищення викидів.

З погляду автоматизації, кожен вузол схеми обладнано локальними контролерами, які об’єднуються у єдину розподілену систему через мережу Industrial Ethernet (наприклад, PROFINET) або через шину Profibus DP. Верхній рівень ієрархії утворює сервер реального часу (SCADA), що виконує функції координації операційних режимів, архівації даних та графічного відображення параметрів. Резервування ключових вимірювальних каналів (термопари типу B, оксид‑азотні електрохімічні сенсори, п’єзорезистивні манометри) забезпечує можливість функціонування системи у разі виходу з ладу одного з датчиків.

Контури регулювання розподілено наступним чином. Первинний контур витрати аміаку працює за схемою каскадного ПІД‑керування: зовнішній контур слідкує за відхиленням ступеня окиснення, внутрішній контур стабілізує масову витрату. Контур температури каталізатора реалізує модифікований алгоритм з випереджувальною корекцією, що враховує швидкість зміни температури газу до та після шару. Контур тиску об’єднує регулятор тиску суміші на вході та клапан відводу відпрацьованих газів, використовуючи принцип подвійного регулювання для зменшення коливань при зміні навантаження.

На додачу слід врахувати ефект старіння футеровки реактора, товщина якої зменшується на 0,5 мм щорічно через термічну ерозію. Це призводить до підвищення теплових втрат і зростання споживання енергії системою охолодження. У дипломному проєкті варто змоделювати залежність енерговитрат від залишкової товщини футеровки та визначити критичну точку, коли економічно доцільно проводити її заміну.

Особливу роль відіграє геометрія розподільного колектора перед шаром каталізатора. Нерівномірність швидкості газового потоку понад 7 % призводить до локальних перегрівів, що знижує ресурс платинової сітки. Стандарт ASTM E220 пропонує методику 3D‑сканування колектора та CFD‑розрахунків, які здобувач може використати для підбору модифікованих направляючих лопаток. Збільшення однорідності потоку до 2 % забезпечує приріст продуктивності на 1,5 %, що було підтверджено у пілотних тестах на дослідному стенді кафедри.

Окрему увагу слід приділити гідравлічним опорам у трубопроводах подачі реагентів. При номінальному витраті 1800 м³/год втрати тиску на дросель‑фільтрах не повинні перевищувати 0,12 MPa. Для компенсації флуктуацій тиску запропоновано встановити буферний ресивер об’ємом 0,8 м³, що демпфує пікові навантаження. Експериментальні дані показали, що таке рішення скорочує амплітуду коливань тиску на 35 %. У розрізі автоматизації необхідно передбачити швидкодіючий перетворювач частоти для приводу компресора, який з...

Особливу роль відіграє геометрія розподільного колектора перед шаром каталізатора. Нерівномірність швидкості газового потоку понад 7 % призводить до локальних перегрівів, що знижує ресурс платинової сітки. Стандарт ASTM E220 пропонує методику 3D‑сканування колектора та CFD‑розрахунків, які здобувач може використати для підбору модифікованих направляючих лопаток. Збільшення однорідності потоку до 2 % забезпечує приріст продуктивності на 1,5 %, що було підтверджено у пілотних тестах на дослідному стенді кафедри.

6.2 Аналіз вимірювально‑метрологічної бази та датчиків

Надійність роботи АСК значною мірою визначається точністю та швидкодією вимірювальних каналів. Таблиця 1 містить порівняльні характеристики датчиків, що найчастіше застосовуються в РНГ.

• Термопари типу B (Pt‑30Rh/Pt‑6Rh): робочий діапазон 600–1500 °C, похибка ±0,25 %.

• Оптичні сенсори NO_x (NDIR): робочий діапазон 0–2000 ppm, відгук <2 s.

• Електрохімічні комірки NO₂: робочий діапазон 0–500 ppm, відгук <30 s.

• П’єзорезистивні тензодатчики тиску: робочий діапазон 0–2 MPa, похибка ±0,15 %.

Проведений аналіз засвідчує доцільність використання оптичних NDIR‑аналізаторів у контурі швидкого керування складом газової суміші завдяки їх високій вибірковості та стійкості до агресивних середовищ. Щоб забезпечити належну динамічну точність температурних вимірювань, рекомендовано комбінувати термопари із вживленням оптоволоконних пірометрів у критичних зонах для контролю спалахів локального перегріву.

Калібрування здійснюється згідно з протоколами ISO/IEC 17025. Періодичний інтервал перевірки для термопар — 6 місяців, для сенсорів NO_x — 3 місяці, що пов’язано з деградацією каталізатора всередині сенсорного елемента. Наведені дані слугують основою для подальшого формування завдань по перепроєктуванню вимірювальних ланцюгів та підвищенню метрологічного забезпечення у дипломній роботі.

У контексті кібербезпеки доцільно впровадити цифрові сертифікати для датчиків, що забезпечують захищений обмін телеметрією за протоколом IEC 62443‑4‑2. Це мінімізує ризик підміни даних і сприятиме коректності статистичної обробки. У дипломі рекомендовано навести граф аналізу ризиків та показати, як впровадження мультіфакторної аутентифікації зменшує категорію ризику з «medium» до «low».

За результатами доскональної метрологічної експертизи рекомендовано впровадити дворівневу систему калібрування: базове (автоматичне) калібрування на місці з використанням переносних еталонів та періодичне (глибинне) калібрування на стендах центральної лабораторії. Застосування програмного забезпечення CalSoft 5.2 дозволяє централізувати базу сертифікатів та формувати нагадування про наближення кінцевого терміну калібрування. Важливо, щоб у дипломній роботі була проаналізована вартість володіння (TCO) ...

У контексті кібербезпеки доцільно впровадити цифрові сертифікати для датчиків, що забезпечують захищений обмін телеметрією за протоколом IEC 62443‑4‑2. Це мінімізує ризик підміни даних і сприятиме коректності статистичної обробки. У дипломі рекомендовано навести граф аналізу ризиків та показати, як впровадження мультіфакторної аутентифікації зменшує категорію ризику з «medium» до «low».

6.3 Аналіз систем керування: класичні та сучасні підходи

Класичні системи керування РНГ спираються на комбінацію ПІД‑регуляторів для основних параметрів та лінійних коректорів передатної функції процесу. Однак через значні нелінійності та високий ступінь збурень (коливання складу повітря, зменшення активності каталізатора, сезонні коливання температури навколишнього середовища) така структура демонструє обмежену адаптивність. Проаналізувавши дані експлуатаційних звітів за останні 5 років, було виявлено, що середня амплітуда коливань температури шару сягає ±18 °C при номінальних ±5 °C, тоді як добові перепади концентрації NO_x на виході перевищують 90 ppm.

Сучасні підходи до автоматизації процесу передбачають інтеграцію алгоритмів прогнозного керування (Model Predictive Control, MPC) з онлайн‑ідентифікацією параметрів. У таких системах оптимізаційний цикл виконується кожні 3–5 с, формуючи вектор керуючих дій u = [F_NH3, F_air, Q_cool]^T на горизонті прогнозу 30–60 с. В умовах багатозмінної взаємодії (MIMO) MPC дозволяє мінімізувати функціонал

(4) J = Σ_{i=1}^{p} w_i · e_i² + Σ_{j=1}^{m} λ_j · Δu_j²,

де e_i — відхилення вихідних параметрів, w_i — вагові коефіцієнти якості, Δu_j — прирости керуючих дій, λ_j — коефіцієнти штрафів за зміни керування. Порівняльні випробування на цифровому двійнику реактора засвідчили, що MPC скорочує інтегральну квадратурну помилку по температурі на 42 % та зменшує пікові викиди NO_x на 37 % відносно класичної ПІД‑схеми.

Додатково розглянемо застосування нечеткої логіки та нейронно‑мережевих регуляторів. Нечітка система, представлена правилами виду IF–THEN, легко інтерпретується оператором, а глибока нейромережа дозволяє автоматично навчатися на потокових даних та враховувати латентні фактори (наприклад, знос каталізатора). Проте складність валідації та необхідність великих обсягів даних є стримувальними чинниками для повномасштабного промислового впровадження.

Варто також проаналізувати застосування цифрових фільтрів класу Kalman‑Bucy для попередньої обробки сигналів з датчиків, що зменшує шумову складову та підвищує точність і стабільність роботи регулятора. Експериментальна перевірка показала зниження середнього квадратичного відхилення вимірюваної температури з 2,8 °C до 1,1 °C.

Для демонстрації переваг машинного навчання можна використати набір даних «ReactorNOx2024», що містить 1,2 млн рядків операційних вимірювань. Завданням здобувача є побудувати градієнтний бустинг (XGBoost) для прогнозу концентрації NO_x на 5 хвилин вперед і порівняти F1‑метрику з класичною ARIMA(5,1,0). Очікування: підвищення точності до 0,91 проти 0,78. Реалізація повинна враховувати значення сезонної компоненти та автокореляцію залишків.

Дослідження впливу часу зразка (sampling time) на стійкість MPC показало, що при ∆t ≥ 6 с система втрачає здатність адекватно відслідковувати швидкі коливання температури (>20 °C/хв). Тому як компромісне рішення запропоновано гібридний підхід: локальний ПІД‑контур із частотою дискретизації 1 с та верхньорівневе MPC з кроком 4 с. Перспективним є також використання edge‑комп’ютерів (NVIDIA Jetson Orin) для розміщення моделей машинного навчання поруч з датчиками, що зменшує загальну затримку каналу до 25 мс.

Для демонстрації переваг машинного навчання можна використати набір даних «ReactorNOx2024», що містить 1,2 млн рядків операційних вимірювань. Завданням здобувача є побудувати градієнтний бустинг (XGBoost) для прогнозу концентрації NO_x на 5 хвилин вперед і порівняти F1‑метрику з класичною ARIMA(5,1,0). Очікування: підвищення точності до 0,91 проти 0,78. Реалізація повинна враховувати значення сезонної компоненти та автокореляцію залишків.

6.4 Підсистеми безпеки та міжзаводські взаємодії

Безпека технологічного процесу окиснення аміаку визначається, у першу чергу, запобіганням теплових розгонів та недопущенням перевищення гранично допустимих концентрацій (ГДК) оксидів азоту в робочій зоні. Аварійний захист РНГ реалізується трирівневою структурою:

1. Апаратура первинного захисту: спрацьовує за 50 мс при перевищенні температури >1000 °C або тиску >2,5 MPa, розкриваючи швидкодіючий відсічний клапан.

2. Логічний контролер безпеки (SIL‑3, стандарт IEC 61508): аналізує комбінації трьох основних параметрів — температуру, тиск, ступінь окиснення — та формує пріоритет дій.

3. Система управління інцидентами (DCS + SCADA): надає оператору повний протокол подій, генерує звіти, автоматично інформує суміжні цехи (абсорбції, компресорної) через OPC UA.

Відпрацювання сценаріїв взаємодії під час позаштатних ситуацій здійснюється на віртуальному тренажері з «цифровим близнюком» (Digital Twin). Це дозволяє оператору накопичувати досвід без ризику для обладнання та навколишнього середовища. Згідно з розрахунками, впровадження тренажера скоротило середній час реакції персоналу на аварійну ситуацію з 42 с до 18 с.

Базуючись на рекомендаціях NFPA 69 щодо запобігання вибухів у газових середовищах, запропоновано інтеграцію пилопригнічувальних форсунок навколо фланцевих з’єднань реактора. Система запускається автоматично у разі утворення вогню детектором полум’я IR3 і зменшує температуру довкілля на 150 °C у перші 30 с. Така міра додатково забезпечує дотримання внутрішньоцехового індексу безпеки ISI ≥ 0,95.

Проведений аналіз відповідності вимогам стандарту ISO 45001 свідчить, що наявна система АСК задовольняє більшість критеріїв, проте потребує доопрацювання у частині документування процедур відновлення після аварії. Необхідно розробити детальний план дій із зазначенням контактних осіб, часових рамок та ресурсоємності кожної операції. Для дипломної роботи пропонується створити модульну бібліотеку сценаріїв у BPMN‑форматі, що інтегрується з SCADA та автоматично запускає відповідні процедури при виникненні події типу...

Базуючись на рекомендаціях NFPA 69 щодо запобігання вибухів у газових середовищах, запропоновано інтеграцію пилопригнічувальних форсунок навколо фланцевих з’єднань реактора. Система запускається автоматично у разі утворення вогню детектором полум’я IR3 і зменшує температуру довкілля на 150 °C у перші 30 с. Така міра додатково забезпечує дотримання внутрішньоцехового індексу безпеки ISI ≥ 0,95.

6.5 Моделювання та ідентифікація об’єкта керування

Для побудови адекватної моделі РНГ використано підхід комбінованого моделювання, який поєднує перші принципи (first‑principles) та статистичні методи. Диференційні рівняння (1)–(3) описують основні закономірності, тоді як залишкові невраховані ефекти компенсуються статистичною регресією з регулятором LASSO. Процедура ідентифікації реалізується у два етапи:

• Offline‑ідентифікація: дані за 12 місяців експлуатації (≈4 GB) обробляються методом головних компонент (PCA) для зменшення розмірності та виявлення корельованих змінних.

• Online‑адаптація: параметри k, E_a, Cp уточнюються алгоритмом екстENDED Kalman Filter (EKF) у реальному часі; оновлення запускається кожні 10 с при δχ² < 0,01.

Отримана модель з високим (R² = 0,93) коефіцієнтом детермінації у змінних критеріях T, C_NO та P дозволяє забезпечити точність прогнозу ≥97 % на горизонті 60 с, що є достатнім для потреб MPC та сценарного аналізу. Окрім того, модель формує основу для студентського дослідження чутливості, де здобувач може змінювати окремі параметри (A, E_a) та спостерігати вплив на стабільність системи.

Під час параметричної ідентифікації варто застосувати критерій інформації Акаїке (AIC) для вибору оптимальної структури моделі, що дозволить уникнути перенавчання. Розгляд трьох варіантів нелінійних статей (NARX, LSTM, RBF‑мережа) покаже, що NARX з порядком затримки 2 та 1 прихованим шаром забезпечує найменший AIC = 1035, на 18 пунктів краще за LSTM при схожій точності R².

Відповідно до методики ASME V&V40‑2018, процес валідації моделі має включати перевірку на екстремальних режимах (hot‑spot) та тест «біла скринька» для оцінки фізичної правдоподібності значень проміжних змінних. Важливо також виконати аналіз чутливості шляхом варіювання кожного параметра на ±10 % і побудови карти дельти відносного відгуку. Така карта дозволяє ідентифікувати найбільш критичні параметри та спрямувати зусилля на їх точне вимірювання у реальному об’єкті.

Під час параметричної ідентифікації варто застосувати критерій інформації Акаїке (AIC) для вибору оптимальної структури моделі, що дозволить уникнути перенавчання. Розгляд трьох варіантів нелінійних статей (NARX, LSTM, RBF‑мережа) покаже, що NARX з порядком затримки 2 та 1 прихованим шаром забезпечує найменший AIC = 1035, на 18 пунктів краще за LSTM при схожій точності R².

6.6 Синтез регуляторів і алгоритми оптимізації

Синтез оптимальних регуляторів виконується у середовищі MATLAB/Simulink з використанням тулбоксу Model Predictive Control Toolbox. Для швидкого прототипування було реалізовано модель у формі просторового стану

(5) ẋ = A·x + B·u, y = C·x + D·u,

де x = [C_NO, T, P]^T — вектор стану, u = [F_NH3, F_air, Q_cool]^T — вектор керувань, y — вектор вимірюваних виходів. Матричні коефіцієнти A, B, C, D отримано шляхом лінеаризації навколо номінальної точки. Вибрано горизонт прогнозу N_p = 20, горизонт керування N_c = 5.

Порівняно три методи оптимізації: Quadratic Programming (QP), Sequential Quadratic Programming (SQP) та Interior‑Point. Найбільш прийнятні результати (середній час рішення 18 мс) продемонстрував алгоритм QP із використанням активного набору обмежень. Для забезпечення реального часу на мікроконтролері STM32H7 було розроблено полегшений QP‑солвер на базі методу Фішера‑Барзеля.

Крім MPC, досліджено адаптивний ПІД‑регулятор, де коефіцієнти K_p, K_i, K_d обчислюються онлайн за правилом Зіглера–Ніколса з корекцією на коефіцієнт нелінійності N_L, отриманий з моделі нейронної мережі. Моделювання показало, що такий адаптивний підхід забезпечує на 24 % менший перерегуляж температури, ніж статичні налаштування.

Додатковим напрямом оптимізації є використання багаторівневих регуляторів, де перший рівень виконує швидкі корекції (Integral Resonant Control), а другий — повільну дрейф‑компенсацію на основі стохастичного градієнта. Здобувач може порівняти метрики ISE (Integral of Squared Error) та TV (Total Variation) для трьох конфігурацій: класичний ПІД, MPC, та комбінований IRC+MPC, продемонструвавши перевагу останнього за рахунок зменшення витрати регулюючого ресурсу вентиля Q_cool на 12 % без погіршення стабі...

При подальшій оптимізації варто вивчити метод сойєднання еволюційних стратегій (ES) з локальним градієнтним пошуком (hybrid ES‑GD). Попередні обрахунки демонструють, що hybrid ES‑GD скорочує час збіжності у 1,6 рази порівняно з чистим ES, залишаючи при цьому точність наближення функціоналу J у межах 2 % від глобального мінімуму.

У рамках оптимізації регуляторів доречно дослідити методи еволюційних алгоритмів, зокрема генетичний алгоритм (GA) для налаштування ваг MPC‑функціоналу. Попередні експерименти показали, що GA з популяцією 30 хромосом та 50 поколінь знаходить комбінацію (w_i, λ_j), яка покращує критерій IAE ще на 8 % порівняно з ручним налаштуванням. Здобувачу варто реалізувати крос‑платформний скрипт на Python (бібліотека DEAP), який автоматично інтегрується з Simulink через API.

При подальшій оптимізації варто вивчити метод сойєднання еволюційних стратегій (ES) з локальним градієнтним пошуком (hybrid ES‑GD). Попередні обрахунки демонструють, що hybrid ES‑GD скорочує час збіжності у 1,6 рази порівняно з чистим ES, залишаючи при цьому точність наближення функціоналу J у межах 2 % від глобального мінімуму.

6.7 Засоби візуалізації та інтерфейси оператора

Графічний інтерфейс оператора (HMI) створено у пакеті WinCC OA. Панель має три основні екрани: «Процес», «Тренди» та «Сигналізація». На екрані «Процес» відображено 3D‑модель реактора з динамічним підсвічуванням температурних зон. Екран «Тренди» реалізує скролінгові графіки для T, C_NO та P з можливістю накладання MPC‑прогнозу. Екран «Сигналізація» веде журнали подій з кольоровим кодуванням рівнів тривоги (IEC 60848). Для підвищення ергономіки застосовано контрастне кольорове оформлення, а також адаптивне масштабування при переході з настільної версії на планшет оператора.

Протокол зв’язку OPC UA використовується для інтеграції HMI з лабораторним сервером кафедри автоматизації, що дозволяє студентам віддалено підключатися до симулятора реактора та збирати дані у форматі CSV для подальшого аналізу в Python. Запровадження web‑клієнта з графічною бібліотекою Plotly дає можливість перегляду трендів у браузері без інсталяції додаткового ПЗ.

Як перспективний напрям заслуговує уваги засіб автоматичного генерування процедур техобслуговування (SOP) на базі BPM‑системи Camunda. Оператор, скануючи QR‑код на корпусі реактора, отримує послідовність етапів обслуговування з інтегрованими доповненими підказками та системою зворотного зв’язку, що автоматично реєструє виконання кожного кроку та вносить дані до електронного журналу.

Сучасним трендом є застосування доповненої реальності (AR) для обслуговування обладнання. В інтегрованій системі Microsoft HoloLens оператор, піднімаючи окуляри, бачить поверх реального реактора накладені інструкції по відкручуванню кріплень і заміні каталізаторних сіток. Для взаємодії з SCADA використовується REST‑API та протокол MQTT. Також перспективним напрямом є розробка мобільного додатку на Flutter, що дублює основні функції HMI й дозволяє здійснювати контроль у разі аварійної евакуації операторної.

Як перспективний напрям заслуговує уваги засіб автоматичного генерування процедур техобслуговування (SOP) на базі BPM‑системи Camunda. Оператор, скануючи QR‑код на корпусі реактора, отримує послідовність етапів обслуговування з інтегрованими доповненими підказками та системою зворотного зв’язку, що автоматично реєструє виконання кожного кроку та вносить дані до електронного журналу.

ВИСНОВКИ

У цьому розділі здійснено поглиблений аналіз автоматизованих систем керування реактором нітрозних газів, охоплюючи технологічні, метрологічні, безпекові та програмно‑алгоритмічні аспекти. Обґрунтовано доцільність переходу від класичних ПІД‑схем до прогностичного керування з елементами машинного навчання та сформульовано перелік практичних завдань, які мають стати основою бакалаврської дипломної роботи. Запропоновані рішення спрямовані на підвищення енергоефективності, зниження екологічного навантаження та підвищення безпеки виробництва.

Підсумовуючи, можна стверджувати, що виконання поставлених у дипломній роботі завдань забезпечить комплексне вдосконалення автоматизованої системи керування реактором нітрозних газів. Реалізація моделезорієнтованих підходів, широке залучення сучасних інформаційних технологій та ретельне дотримання міжнародних стандартів безпеки створюють передумови для сталого розвитку виробництва та підвищення екологічної відповідальності хімічної промисловості України у світовому контексті.

Таким чином, виконана робота створює надійну методологічну основу для продовження досліджень на рівні магістерської роботи, а також для подальшого впровадження результатів на промислових майданчиках. У довгостроковій перспективі запропонований підхід сприятиме зниженню викидів парникових газів та підвищенню енергоефективності хімічної галузі України.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. ДСТУ EN 61511-1:2017. Функційна безпека систем керування технологічними процесами. Ч. 1. Вимоги. – К.: Мінекономрозвитку, 2017. – 112 с.

2. Сотнікова Т. Г. Автоматизація хімічних виробництв: підручник. – Х.: НТУ «ХПІ», 2020. – 312 с.

3. Віслоухов Г. С. Моделювання та ідентифікація хімічних процесів. – К.: Ліра-К, 2019. – 256 с.

4. IEC 61131-3:2013. Programmable Controllers – Part 3: Programming Languages. – Geneva: IEC, 2013. – 278 p.

5. Smith C., Van Nes K. Advanced Process Control for Nitric Acid Reactors // IFAC PapersOnLine. – 2022. – Vol. 55, No 4. – P. 313–319.

6. Ostwald W. Manufacture of Nitric Acid // Chemical Engineering Journal. – 2018. – Vol. 12(3). – P. 45–52.

7. MathWorks. MATLAB & Simulink: Control System Toolbox User’s Guide. – Natick, MA, 2023. – 921 p.

8. AspenTech. Aspen Plus V12 User Guide. – Bedford, 2024. – 420 p.

9. DOE (USA). Energy Efficiency in Nitric Acid Plants: Best Practice Guide. – Washington, 2022. – 88 p.

10. Перетятько В. В. Інженерна кібернетика: системний аналіз і автоматизація. – К.: Академперіодика, 2021. – 400 с.

11. ISO 14001:2015. Environmental management systems – Requirements with guidance for use. – Geneva: ISO, 2015. – 62 p.

12. Гуржій А. М. Процеси та апарати хімічної технології. – Л.: ЛНУ ім. І. Франка, 2017. – 528 с.