РАЗРАБОТКА КОМПЬЮТЕРНОЙ МОДЕЛИ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ЭКСТРАКЦИИ МАСЛИЧНОЙ ФУЗЫ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

АННОТАЦИЯ

Процесс экстракции фузы отличается принципиальными преимуществами. Свойства фузы измельченном состоянии отличается промежуточными ее свойствами в жидкой фазе. Так, коэффициент массопереноса измельченного маслосодержащего материала фузы в экстракционной установке, за счет меньших размеров частиц имеет промежуточное большое значение, что существенно ускоряет процессы массообмена. Такое сочетание свойств делает чрезвычайно эффективным использование фузы в качестве маслосодержащего материала в лабораторных и промышленных процессах.

ABSTRAСT

The fuse extraction process has fundamental advantages. The properties of the fuse in the crushed state are distinguished by its intermediate properties in the liquid phase. Thus, the mass transfer coefficient of the crushed oil-containing fuse material in the extraction unit, due to the smaller particle sizes, has an intermediate large value, which significantly accelerates the mass transfer processes. This combination of properties makes the use of fuse as an oil-containing material extremely effective in laboratory and industrial processes.

Ключевые слова: процесс экстракция, фуза, растительного сырья, экстракционном аппарат, математический модель.

Keywords: extraction process, fuse, vegetable raw materials, extraction apparatus, mathematical model.

Процесс экстракции фузы отличается принципиальными преимуществами. Свойства фузы измельченном состоянии отличается промежуточными ее свойствами в жидкой фазе. Так, коэффициент массопереноса измельченного маслосодержащего материала фузы в экстракционной установке, за счет меньших размеров частиц имеет промежуточное большое значение, что существенно ускоряет процессы массообмена. Такое сочетание свойств делает чрезвычайно эффективным использование фузы в качестве маслосодержащего материала в лабораторных и промышленных процессах [3]. Процесс экстракции растительного вещества можно разделить на 3 стадии [3]. «внутренняя диффузия», включающая все явления переноса веществ внутри частиц сырья (проникновения растворителя в поры частиц растительного сырья; растворения целевого компонента (компонентов); переноса экстрагируемого вещества внутри частицы растительного сырья к поверхности раздела фаз; 2) перенос вещества в пределах непосредственно диффузионного пограничного слоя; 3) перенос экстрагируемого вещества, движущимся экстрагентом от поверхности раздела фаз и распределения его по всей массе экстрагента (конвективная диффузия). Выделяются следующие основные числовые характеристики вышеприведенных трех стадий экстракций: коэффициент внутренней диффузии и размеры частиц; коэффициент свободной молекулярной диффузии и толщина пограничного слоя; коэффициент конвективной диффузии. Эти характеристики обобщают влияния ряда факторов на эффективность процесса, в результате определяются слиянием различных явлений, имеющих различную природу, в экстракционном процессе. В их числе можно внести температуру процесса, размеры молекул и частиц веществ, входящих в диффузию, скорость движения жидкостей, вязкость среды.

Технологические процессы - сложные физико-химические системы, имеющую двоякую детерминантно-стохастическую природу и изменяющиеся в пространстве и времени показатели. Материальные и энергетические потоки, участвующие в процессе, являясь многофазными и много компонентными, в каждой точке фазы и у границы фаз при проведении процесса происходит перенос импульса, энергии и массы. В общем, целый процесс происходит в аппарате, имеющий известные геометрические характеристики. Хотя, эти характеристики, в свою очередь, влияют на характер протекания процесса. Основным свойством технологических процессов является то, что составляющие события комплекс имеет детерминантно-стохастическую природу, эта природа проявляется в массообменных и тепломассообменных процессах и при восстановлении стохастических свойств гидродинамической среды в химических превращениях. Компоненты этих фаз характеризуется случайным взаимовлиянием составляющих этих компонентов или граничными условиями геометрических характеристик аппарата (производительная ориентация межфазовой границы передвигающихся сред). Подобно этому различные системы характеризуются сложным взаимовлиянием фаз и составляющими компонентов, в результате этого невозможно изучить эти системы с позиции законов сохранения или переноса классического детерминированного вещества.

Для решения проблемы нами определены входные и выходные параметры, как системы в экстракционной установке, так и исследуемого процесса экстракции маслосодержащего материала. Схема 1-го уровня иерархии процесса экстракции маслосодержащего материала - фузы в экстракционной установке приведена на рис. 2.

Рисунок 2. Схематичное представление входных и выходных параметров 1-го уровня иерархии процесса экстракции маслосодержащего материала - фузы в экстракционной установке

Основные входные параметры этого уровня: G_жм- расход сырья экстракционная фуза (от жмыха); М_жм- масличность сырья (экстракционной фузы от жмыха); G_рас- расход растворителя; а_рас- концентрация растворителя; Т_рас-температура растворителя. Выходные показатели следующие: G_шр- расход шрота; М_шр- масличность шрота; а(τ)-изменение концентрации мисцеллы по времени в уровнях аппарата; G_мц- расход мисцеллы.

Определение взаимосвязи параметров, требует углубиться в исследование системы экстракции маслосодержащего материала, тогда, переходим в многоступенчатый анализ системы, который заключается в следующем:

1. Исследуемый объект экстракции маслосодержащего материала (аппарат, или линия) принимается за первичную большую технологическую систему (первый иерархический уровень). В ней протекает совокупный процесс. Изучая  систему экстракции маслосодержащего материала в экстракционной установке, и происходящий в ней изучаемый процесс, определяются входные и выходные параметры, как для системы, так и для изучаемого процесса. Определение взаимосвязи выходных от входных параметров позволяет провести более точный анализ и принимать более правильное решение. Однако, принятие решения на ограниченно выбранном уровне исследований без продвижения вглубь порой являются недостаточным. Рассмотрим случай движения в глубину системы, тогда, шаг за шагом можно углубиться в выбранный объект. 2. Основная система аппарат экстракции маслосодержащего материала расчленяется на элементы.

Каждый ее элемент назовем системой второго иерархического уровня. В каждом элементе - системе второго иерархического уровня рассматривается конкретный процесс, и определяются параметры системы. Нами было осуществлено развитие определения значимости каждой подсистемы на общем фоне, на основе статических и динамических коэффициентов перемещении информации [9]

3. Система второго иерархического уровня также расчленяется   на составляющие элементы. Каждый элемент системы второго уровня называется системой третьего иерархического уровня. В каждом элементе системы третьего иерархического уровня протекают конкретные свои процессы, определяющие параметры системы данного иерархического уровня.

4. В дальнейшем, разделение на подсистемы продолжается до возможного глубинного уровня.

Первый этап (определяются элементы) – подсистемы экстракции маслосодержащего материала в экстракционном аппарате. Рассматриваемая система (элемент) аппарат экстракции маслосодержащего материала расчленяется на составляющие элементы, уточняются процесс и его параметры для каждого выбранного элемента и т.д. Углубление в систему - расчленение элемента (системы) на последующие системы не ограничено. Оно осуществляется по степени необходимости и возможности исследования для принятия оптимального решения.

Второй этап (Определение взаимосвязи параметров).Здесь по виду объекта и содержания поставленной задачи каждый исследователь может воспользоваться большим арсеналом способов той отрасли, в которой ведется исследование. Определение количественного соотношения параметров требует применения математических выражений, что приводит к обращению к математическим или компьютерным моделям.

Третий этап (Выбор оптимального решения). Здесь уточняются и конкретизируются требования на основе системного анализа. Выбираются критерии оптимизации, как для первичной системы, так и для подсистем каждой иерархической ступени. Выбирается способ поиска оптимального решения. Определяется оптимальное решение.

Первый этап – начало - системный анализ универсален для всех наук. Второй и третий этапы могут выполняться в зависимости от поставленной задачи для каждой отрасли. Системный анализ открывает дорогу многим способам поиска оптимальных систем, имеющимся в различных науках.

Имеется обратное влияние системного подхода, системного анализа и многоступенчатого анализа к системному мышлению. Полученные результаты на основе системного подхода, системного анализа и многоступенчатого анализа.

Влияют на системное мышление, увеличивая опыт исследователя; тем самым, делая последующее решение более эффективным.

Последовательность анализов моделирования и поиск оптимальных решений может происходить в следующем порядке. Первоначальная составляющая может быть системным подходом, это заключается в предварительном изучении объекта, уточнении системы и определения элементом системы. Следующим, более полный этапом анализа и поиска оптимальных решений считаем системный анализ. Здесь имеется в виду доскональное изучение объекта исследования, представляя его, как в виде системы, так и в виде процессов происходящих в системе. Определение входных, выходных и внутренних параметров, как системы, так и процесса позволяет определить и осуществить предварительный анализ. В последующем определяется взаимосвязь параметров. В большинстве случаев определение взаимосвязи выходных от входных параметров является более полным анализом объекта исследования. После этого можно перейти к определению оптимальных решений.

Для анализа каждой системы нами использована алгоритмическая формула системного анализа. Ее можно выразить в виде:

СА = 2+1 ((система +процесс) → параметры) * n * n

Здесь, 2 означает совместное рассмотрение системы и исследуемого процесса протекающего в ней, 1 означает все необходимые параметры системы и процесса вместе взятые; параметры, в последующем, разделяются на входные и выходные. В случае многоступенчатого системного анализа имеют дело с определенным количеством подсистем «n», в иерархических «n» ступенях. При изучении системы и процессов определены их параметры, Для определения взаимовлияния параметров из выбранной системы шаг за шагом осуществлено углубление в систему. Для этого нами использован  многоступенчатый  анализ системы.

В процессе экстракции маслосодержащих растительных веществ – фузы рассмотрении возникающих явлений в результате движения экстрагируемых частиц, процесс разделяется на 4 иерархических уровней:

1. Явления в уровне слои частиц;
2. Явления с частицой;
3. Множественные явления, связанные с движением соединения единичной дисперсной фазы, твердый материал;
4. Физико-химические процессы происходящие в ансамбле смеси, двигающиеся в монолитной фазе (уровень аппарата),  макрогидродинамический явления в масштабе аппарата.

Решение различных задач на основе системного анализа, системный анализ технологических процессов и развитие способов математического моделирования приведет к основательному изучению взаимосвязи между элементами подпроцессов, находящиеся в конкректном иерархическом уровне. Например, целесообразно исследование процесса экстракции маслосодержащего материала в экстракционной установке фузы на основе общей математической модели, разработанной на основе разбиения процесса на элементарные подпроцессы и изучения их, и последующего объединения результатов исследований в общую систему. Для этого потребуется сформулирование основных характеристик протекания процесса в условиях статического и динамического режима работы аппарата.

Рисунок 3. Схематичное представление входных и выходных параметров 1-го уровня иерархии аппарата экстракции маслосодержащего материала в экстракционной установке экстракции маслосодержащего материала - переработки маслосодержащей фузы

На основе математических описаний отдельных процессов разрабатывается её компьютерная модель. При этом основные входные параметры данного уровня: G_жм- расход сырья (жмыха); М_жм- масличность сырья (жмыха); G_рас- расход растворителя; а_рас- концентрация масло в растворителе; Т_рас-температура растворителя. Выходные показатели следующие: G_шр- расход шрота; М_шр- масличность шрота; а(τ)-изменение концентрации мисцеллы по времени в уровнях аппарата; G_мц- расход мисцеллы.

Рисунок 4. 3-го уровня иерархии процесса экстракции маслосодержащего материала в экстракционной установке

В заключении можно сказать, что взаимодействие между фазами возникает в нарушении равновесного состояние между фазами «твердое тело-жидкость», в каждом уровне аппарата наблюдается гидродинамическое состояние близкое к идеальному смешиванию, где можно принимать равномерное распределение частиц по рабочей камере аппарата. За счет меньшего диаметра частиц повышается скорость и снижается время процесса экстракции.

Математическая модель для этого уровня описывает изменения концентрации масла в мисцелле и масличности шрота по времени в процессе экстракции в рабочем объеме аппарата при цикличном противоточном потоке.

Список литературы:

1. ArtikovA., Multi-step method of computer model formalization with fuzzy sets application. WCIS-2004, world conference on intelligent systems for industrial automation, Tashkent-2004, TSTU.
2. http://victor-safronov.narod.ru/systems-analysis/papers/to-question-of-systems-analysis-development.html. Артыков А. К вопросу развития системного анализа на примере технологических объектов.
3. Техника и технологии производства и переработки растительных масел: учебное пособие / С.А.  Нагорнов, Д.С. Дворецкий, С.В.  Романцова, В.П.  Таров. – Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. – 111,112с.
4. Jamshid Gharajedaghi, Systems Thinking: Managing Chaos and Complexity A Platform for Designing  Business Architecture Third Edition Morgan Kaufmann 374p.
5. Антонов А.В. Системный анализ. — М.: Высшая школа, 2004. — 454 с.
6. Артыков А., Компьютерные методы анализа и синтеза  химико-технологических систем учебник. Ташкент.«Ворис нашриёт» - 2012. 160с.
7. Артыков А., Введение в системный анализ. ТашкентТХТИ- 2017. 28с.
8. Гартман Т.Н., Клушин Д.В. Основы компьютерного моделирования химико-технологиченских процессов. М.ИКЦ «Академкнига», 2006-416 с.
9. ГОСТ ISO 734-1-2016.
10. Электронный источник: http://docs.cntd.ru/document/gost-10856-96
11. Электронный источник: https://files.stroyinf.ru/Data/31/3140.pdf
12. Борисов В.И. и др. Основы измерения основных технологических параметров пищевых производств / В.И. Борисов, М.А. Березин, В.В. Кузнецов, В.С. Борисов. - Саранск: Мордовия-Экспо, 2011. - 234 с.
13. Грачев Ю. П., Плаксин Ю. М.  Математические методы планирования эксперимента. - М.: ДеЛи  принт, 2005.
14. Тихонов Н.И., Патрина Е.Н. Факторы, влияющие на качество маслосемян сельскохозяйственных культур, и требования, предъявляемые к качеству растительных масел. Методы определения качества маслосемян и растительных масел - Волгоград: Волгоградский ГАУ, 2015. - 124 с. ArtikovA., Multi-step method of computer model formalization with fuzzy sets application. WCIS-2004, world conference on intelligent systems for industrial automation, Tashkent-2004, TSTU.
15. http://victor-safronov.narod.ru/systems-analysis/papers/to-question-of-systems-analysis-development.html. Артыков А. К вопросу развития системного анализа на примере технологических объектов.
16. Jamshid Gharajedaghi, Systems Thinking: Managing Chaos and Complexity A Platform for Designing  Business Architecture Third Edition Morgan Kaufmann 374p.
17. Антонов А.В. Системный анализ. - М.: Высшая школа, 2004. - 454 с.
18. Артыков А., Компьютерные методы анализа и синтеза  химико-технологических систем учебник. Ташкент.«Ворис нашриёт» - 2012. 160с.
19. Артыков А., Введение в системный анализ. ТашкентТХТИ- 2017. 28с.
20. Гартман Т.Н., Клушин Д.В. Основы компьютерного моделирования химико-технологиченских процессов. М.ИКЦ «Академкнига», 2006-416