Többtermékes folyamatos technológiák optimalizálása (PP-gyártás) Témaszám: VIKKK-2004-III-1 dr. Abonyi János, dr. Árva Péter†, dr. Feil Balázs, dr. Németh Sándor, Balaskó Balázs, Kenesei Tamás, Pach Ferenc Péter (Pannon Egyetem, Vegyészmérnöki és Folyamatmérnöki Intézet, Folyamatmérnöki Intézeti Tanszék) dr. Nagy Gábor, Kiss Attila (TVK Nyrt.)
Feladat - lehet ségek Min ségbiztosítás
Fejlesztés
Összefüggések feltárása Modellezés Hibaelemzés
Dokumentáció (automatikus jelentések)
Adatbányászat
Felhasználói programok
Váltási stratégiák Legjobb üzemelt. változók Termelési program
Összehasonlíthatóság (gyártások, váltások, paraméterek)
Technológia m ködésének követése (tág id horizont, akár évekig visszamen en) Különböz jelleg adatok egységes keretben való kezelése (labor és üzemeltetési, több üzem)
Bevezetés Hatalmas mennyiségben tárolunk adatokat minden területen. Többnyire az adatoknak csak egy kis hányadát elemezzük – mi lehet ennek az oka? Nem megfelel struktúra? Túl sok adat? Hiányzó eszközök?
Nem elemzett
Elemzett
Vegyiparban: magas fokú automatizáltság - nagy mennyiségben tárolhatunk le technológiai adatokat. Alapkérdés: hogyan tároljuk (‘tároljuk ?’) és mire használjuk fel (‘felhasználjuk ?’) ?
Adatok tárolása Alkalmazások PHD API
Real-time rendszer DCS
Real-time adat interfész (RDI)
PHD SZERVER Konfigurációs adatok Real-time adatbázis másolata Aktuális értékek adatbázisa Nyers sor | Adat sor
PHD archív fájlok
Referencia adatbázis
Adatok felhasználása Üzem (termelés)
Grafikus felhasználói felület PV
PV
DCS OP
SP
PV értékek ÜZEMELTETÉSI SZINT
Operátor SP
SP értékek
SP értékek
Számított PV értékek
Vezérl számítógép
ELEMZÉSI SZINT
Statisztikai eszközök Adatbányászat
FOLYAMAT ADATTÁRHÁZ
Irányított rendszer modellje
Lehet ségek 1. Elektronikus gyártási adatok gy jtésével és adattárházba való szervezésével: Széles intervallumban rendelkezésre álló gyártási adatok: grafikus elemez eszközökkel átlátható formában hasonlíthatjuk össze a gyártásokat
Sok gyártás – sok termék (katalizátor) váltás: termék, ill. katalizátorváltások jellemz inek és hatásainak vizsgálata
Homo és kopolimer gyártásokhoz is kapcsolódó technológiai változók gy jtése: Irányítórendszer-szimulátor megfelel módon tesztelhet , fejleszthet .
Lehet ségek 2. Papír alapú adatok gy jtésével és adattárházba való szervezésével: A gyártási adatok mellett azonos intervallumra a szakmánynaplóban vezetett porsiló, katalizátor, ill. termékváltások id pontjait is rögzíteni érdemes (kell). Feltáró jelleg elemzések, statisztikák készítése.
A labormérések naplóból a por és a granulátum folyásindex értékeit össze lehet vetni a mér körök által rögzített értékekkel, továbbá a PHD modulon keresztül manuálisan letárolt értékekkel is: Becsl modellekhez megfelel tanítási minták, hibák feltárása a rögzítésben, stb.
Az elkészült információs rendszer felépítése Grafikus felhasználói felület Trendkészítés
Gyártások elemzése
APC szimulátor
Folyásindex ellen rzés
Technológiai változók Technológiai változók lekérdezett értékeiAdattárház mértékegysége, jelölése Technológiai változók elvárt paraméterei
Technológiai változók el írt értékhatárai
Porsiló váltások
Extrúder siló váltások
Labor által rögzített por folyásindex értékek
Labor által rögzített gran. folyásindex értékek
Az információs rendszer használata, GUI
Trendek ppm
400 AC20111APV
200 0
ppm
400 AC20111BPV
200 0
ppm
400 AC20112APV
200 0
ppm
400 AC20112BPV
200 0
kg/m3
580 DC2401PV
560 540
kg/m3
580 DC2501PV
560 540 '2006.04.08. 07:00:00'
Id [óra]
'2006.04.11. 18:00:00'
Dobozdiagramok 575
575
570
570
570
565
565
565
560
560
560
555
555
555
550
550
550
545
545
545
kg/m3
575
540
2006-03-24 13:35:00.0 2006-03-27 10:07:00.0
540
2006-05-02 10:50:00.0 2006-05-03 02:05:00.0
540
2006-05-12 00:00:00.0 2006-05-12 06:00:00.0
Folyásindex ellen rzés 5.9 PHD Napló 5.8
5.7
Por MI
5.6
5.5
5.4
5.3
5.2
5.1 '2006.01.01. 07:00:00'
Id [óra]
'2006.01.02. 03:00:00'
Feltáró jelleg elemzések Adattárház gyakori elemhalmaz keresés, szabály generálás
Szabálybázisok R : If x is A and x is A then y is B 1 11 n n,1 1 1 :1 R : If x is A and x is A then y is B j 1 1,j n n,j j j
Osztályozás
Modell struktúra meghatározás
Megjelenítés
termékek meghatározása, bemenet-kimenet osztályozása a folyamat modellek identifikálása, változók alapján állapotok és értékek becslése, el rejelzése
technológiai változók összefüggései, termékgyártások jellemz inek vizsgálata
Asszociációs szabályfeltárás Asszociációs szabálykeres algoritmusok kifejlesztésével és alkalmazásával hasznos információkat tárhatunk fel a polipropilén termelés folyamatáról. A technológiai változók között feltárt összefüggéseket, (nyelvi) HA-AKKOR szabályok formájában, egy szabálybázisban letárolva felhasználhatjuk a gyártások elemzésére, min sítésére is. Egy szabály el zmény és következmény részre osztható: HA a zagys r ség alacsony az 1. hurokreaktornál ÉS H2 koncentráció magas AKKOR xy terméket gyártják.
Termékosztályozás Feladat: alkossunk egy modellt mellyel meg tudjuk becsülni milyen termékre vonatkoznak az adott technológiai változók pillanatnyi értékei
Döntési fás
Asszociatív
Adatok
Adatok
Felügyelt csoportosítás
Partícionálás csoportosítással
El zetes tisztítás
Gyakori elemhalmazok
Fa indukálása FID algoritmus
Fuzzy asszociációs szabályok
Fuzzy szabálybázis
Szabálybázis tisztítás
Szabálybázis tisztítás
FIDMAT
CFARC
Osztályozási szabályok Változó 1
Változó 3
Változó 2
Termék 0.9916
0
S Z A B Á L Y O K
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10 0.9626
0
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10 0.9558
0
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10 0.9528
0
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10 0.9475
0
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10 0.946
0
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10 0.9387
0
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10 0.9303
0
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10 0.9242
0
0.5
1
0
0.5
1
0
0.5
1
0
5
10
Modell identifikáció Feladat: alkossunk egy modellt mellyel meg tudjuk becsülni valamely technológiai változó jöv beni értékét. Adatok (üzem/szimulátor)
MOSSFARM
Modell struktúra meghatározás
Nem jó
Elfogadva Becsl modell Tesztelés/alkalmazás
Nem jó Elfogadva
Modell struktúra kiválasztás: tanítási minták 1
Por folyásindex
0.5 0 1
1
Zagys r ség 1. reakt.
1
0 1
Propilén betáp 2. reakt.
0 1
Zagys r ség 2. reakt.
0 1
0.5
0.5
0
0
Hidrogén konc. 2. reakt.
0 1
Propilén betáp 1. reakt.
0.5
1. reakt. h mérséklet
0.5
TEAL/Propilén
1 0.5
0.5
0.5 0
Hidrogén konc. 1. reakt.
0.5
0.5 0
1
0 1 0.5
Nyomás
0
2. reakt. h mérséklet
Alkalmazás: folyásindex becslése neurális hálóval NN modell
1
y: mért MI ym: becsült MI
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0
0
500
1000
1500
2000 Id [perc]
2500
3000
3500
Összefoglalás Eszközök
Folyamat adattárház Grafikus elemz program Szimulátor
Módszerek
Statisztikai elemzések Osztályozás Modell struktúra meghatározás Feltáró jelleg elemzések
Alkalmazások (PP4) Esettanulmányok: • • • •
gyártások összehasonlítása termékosztályozás folyásindex becslés termék-, ill. katalizátor váltások vizsgálata
Köszönöm a figyelmet!
