Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів (КХТП)
Постійне посилання на фонд
Об'єднана 3.02.2020 згідно Наказу № 7-312 від 13.12.2019 з Кафедрою автоматизації хімічних виробництв в Кафедру технічних та програмних засобів автоматизації Інженерно-хімічного факультету.
Старий сайт: https://kxtp.kpi.ua
Старий сайт: https://kxtp.kpi.ua
Переглянути
Перегляд Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів (КХТП) за Автор "Бугаєва, Людмила Миколаївна"
Зараз показуємо 1 - 6 з 6
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Комп'ютерне моделювання та автоматизація процесу отримання поліетилену високого тиску безперервним методом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-06) Осипов, Кирило Олександрович; Бугаєва, Людмила МиколаївнаТемою даного проекту є комп’ютерне моделювання процесу отримання поліетилену високого тиску безперервним методом. Метою даного проекту є проектування автоклавного реактора методами комп’ютерного моделювання, розробка обчислювального модуля та системи автоматизації. Виконано комп’ютерний розрахунок основних технологічних параметрів в середовищі Chemcad 7.1.2. Розроблено алгоритм проектування із застосуванням математичних моделей. Розроблено обчислювальний модуль для проведення розрахунку на мові програмування С++. Розроблено схему автоматизації процесу, яка містить 23 контури для контролю, сигналізації і регулювання, витрати, температури і тиску. Обрані необхідні пристрої контролю і регулювання. Представлено термометр опору, як основний елемент. Проведено розрахунки основних техніко - економічних показників процесу сушки із врахуванням автоматизації. Розглянуто заходи з охорони праці на підприємстві. Наведено технічні рішення з техніки безпеки.Документ Відкритий доступ Комп’ютерне моделювання та автоматизація процесу очищення газів моноетаноламіном(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-06) Лопаносов, Ілля Юрійович; Бугаєва, Людмила МиколаївнаТемою даного проекту є комп’ютерне моделювання та автоматизація процесу очищення газів моноетаноламіном. Метою даного проекту є проектування установки очищення газів моноетаноламіном методами комп’ютерного моделювання, розробка обчислювального модуля та системи автоматизації. Виконано комп’ютерне моделювання технологічного процесу в середовищі Hysys, визначено основні технологічні параметри та розраховано матеріальний баланс. Розроблено алгоритм проектування із застосуванням математичної моделі реактора ідеального витіснення в стаціонарному ізотермічному режимі. Розроблено обчислювальний модуль для проведення розрахунку в інтегрованому комп’ютерному середовищі С#. Розроблено схему автоматизації процесу, яка містить 16 контурів для контролю, сигналізації і регулювання, витрати, температури, рівня і тиску. Обрані необхідні пристрої контролю і регулювання. Представлено складальний кресленик монтажу термометру опору на об’єкті. Проведено розрахунки основних техніко-економічних показників процесу очищення газу розчином моноетаноламіну із врахуванням автоматизації. Виявлено основні небезпечні фактори на виробництві, розглянуто заходи з охорони праці. Наведено технічні рішення з техніки безпеки.Документ Обмежений Макрокінетика та хімічна гідрогазодинаміка(2011) Хіміко-технологічний; Бугаєва, Людмила Миколаївна; Безносик, Юрій Олександрович; Приміська, Світлана Олексіївна; НТУУ «КПІ»Матеріал комплексу лабораторних робіт спрямований на одержання практичних навичок математичного моделювання хімічної кінетики та процесів тепло- і масопереносу у хімічній технології, із використанням детермінованого підходу та застосуванням кінетичних законів і рівноважних характеристик процесів. Викладання і послідовність робіт відповідає лекційному курсу та матеріалу, що винесений для самостійного вивчення.Документ Обмежений Моделювання енергозберігаючих та екологічних систем(2011) Хіміко-технологічний; Бугаєва, Людмила Миколаївна; Безносик, Юрій Олександрович; Приміська, Світлана Олексіївна; НТУУ «КПІ»Документ Відкритий доступ Система прогнозування генерації електроенергії вітряною станцією із застосуванням методів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-12) Сидоренко, Іван Андрійович; Бугаєва, Людмила МиколаївнаПояснювальна записка: 90 сторінок, 29 рисунки, 18 таблиць, 3 додатки, 16 джерел за переліком посилань. Об’єкт дослідження – система підтримки прийняття технічних із застосуванням методів машинного навчання. Ціль роботи – розробка програмного забезпечення на базі ШНМ для передбачення генерації електроенергії вітряною станцією. Методи дослідження – дослідити використання ШНМ у прогнозування генерації електроенергії вітряними станціями. Результатом роботи є програмне забезпечення (реалізована штучна нейронна мережа), яке можна використовувати для прогнозування сумарної кількості електроенергії що буде вироблена вітряною станцією протягом майбутніх 8 годин з точністю 80-85%. Актуальність роботи – разом із швидким поширенням та розвитком вітряної енергетики критично важливим є можливість її безпечного підключення у електромережу. При досягненні частки ВС у 25-30% від загальної потужності електромережі, виникає ризик дестабілізації мережі. Як наслідок потрібно застосовувати техніки акумуляції та прогнозування електроенергії на короткострокові терміни (1-3 доби). Крім того, в країнах Європи все більшої популярності набуває ринок електроенергії. Такий підхід дозволяє децентралізувати сферу енергетики, проте вимагає укладення угод між гравцями ринку щодо кількості енергопостачання та енергоспоживання на «добу наперед».Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для вибору каталізатора процесу окислювальної конденсації метану(2018) Шаган, Дмитрій Володимирович; Бугаєва, Людмила МиколаївнаРозглянуто процес окислювальної конденсації метану, його технологічну схему, а також альтернативні способи отримання цільового продукту. Визначено критерії, які необхідно враховувати при виборі каталізатора процесу окислювальної конденсації метану. Розроблено програмне забезпечення для вирішення задачі вибору оптимального каталізатору. Розроблена система була випробувана на прикладах. Проведено комп’ютерне моделювання процесу окислювальної конденсації метану з використанням різних каталізаторів та було обрано кращий варіант схеми. Наукова новизна одержаних результатів. Система підтримки прийняття рішень містить два принципово різні підходи: перший з них базується на застосуванні методу аналізу ієрархій та потребує участі людини-експерта, другий – на методах інтелектуальної обробки даних без участі фахівця. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть бути корисними на етапах проектування та впровадження відповідного виробництва, а також застосовуватися операторами- технологами під час протікання виробничого процесу.