В предлагаемом нами ниже методе исследования работоспособности ХТС математическое моделирование химических производств является самой интересной и новой, творческой и наукоемкой частью самого метода. Поиск способов и приемов такого моделирования в информационном море по этому вопросу позволяет особо отметить монографию К. Кроу, А. Гамильца и др. [32]. Оказалось, что многие рекомендации по построению моделей, которые мы отрабатывали в период 1980 - 1984 годах, совпадают с рекомендациями в [32]. В частности, авторы [32] тоже предлагают строить модель процесса, реактора, как на стадии эксплуатации: знаем все “входы” - пишем систему уравнений для поиска всех “выходов”. Там же имеется указание принимать “выходы” из одного аппарата как “входы” в следующий по схеме аппарат.
В [32] впервые поставлена проблема автоматизации программирования задач исследования сложных схем, что должно позволить искать оптимальный режим не одной схемы, а многих. Конкретнее, здесь говорится о создании программирующей программы, которую авторы назвали “моделирующая программа”. Она состоит из двух крупных блоков: библиотеки программ (моделей) типовых аппаратов сложных технологических схем и организующей программы (программной оболочки). Исходные данные для “моделирующей программы” содержат структуру схемы в виде матрицы, таблицы связей частей установки, типы аппаратов, чтобы найти соответствующую модель в библиотеке, физико-химические свойства, теплофизичекие параметры сырья, промежуточных и конечных продуктов. Переход от одного варианта технологической схемы к другому осуществляется изменением матрицы связей частей ХТС.
Авторы [32] отмечают, что практическое применение математического моделирования даже для очень простых производств обнаружило огромные трудности для формирования исходных данных как по объему и разрозненности справочных данных, так и по их достоверности. В частности, во весь рост встала задача поиска приемлемых значений физических, химических и теплофизических свойств веществ. Отмечается, что в литературе данные не всегда надежны, их точность и области применимости зависят от способа и метода измерений, класса точности измерительной аппаратуры, формы представления результатов. Область применимости экспериментальных данных не всегда совпадают с условиями, потребными для исследуемой технологии, а можно ли их экстраполировать - неизвестно. Литературные данные о свойствах веществ не всегда согласовываются друг с другом, а посему приходится пользоваться каким-то одним источником.
Те свойства веществ и смесей, которые не удается ни измерить, ни найти в литературе, приходится определять расчетным путем, пользуясь физически не всегда корректным принципом аддитивности. Заметим, что подобные осложнения последние годы оказали большое влияние на учебную и научно–прикладную литературу и диссертационные работы.
При моделировании аппаратов, агрегатов ХТС авторы [32] предлагают собирать рабочие данные на действующем производстве. Здесь речь идет о коэффициентах интенсивности переноса теплоты и массы с учетом загрязнений поверхностей, о характеристиках насосов, вентиляторов и компрессоров. Предлагается различать точность моделирования частей ХТС и самой ХТС, понимая, что это совсем разные вещи.
Моделирование с использованием сравнительно простых моделей позволяет изучить взаимодействие процессов в аппаратах, найти новые значения параметров входных потоков и рабочих характеристик аппаратов. Моделирование процессов в конкретном аппарате позволяет установить саму возможность функционирования его, если он включен в некоторую систему. Авторы [32] признают необходимость проверки адекватности своих моделей и считают, что расчетные данные должны совпадать с измеренными в пределах 10 %.
