Оптимизация мощности очистительных отделений маслоэкстракционных предприятий

АННОТАЦИЯ

Дано экономическое обоснование степени очистки масла семян. Произведена оптимизация мощности очистительного отделения маслоэкстракционного предприятия. Выбраны оптимальные варианты функционирования очистительного отделения. В результате экономических расчетов разработаны соответствующие модели, которые рассчитаны на ЭВМ.

ABSTRACT

Economic justification for degree of oilseed cleaning was given. Optimization of capacity of cleaning section of oil extraction plant was carried out. Optimal variants for the functioning of cleaning sections were selected. Because of economic calculations, the corresponding models were developed and calculated on computer

Ключевые слова: экономическое обоснование, степень очистки семян, оптимизация мощности, расчет эффективности, модели.

Keywords: economic justification, degree of seed cleaning, optimization of capacity, calculation of efficiency, models.

В связи с тем что в течение года масличное сырье поставляется на маслозаводы неравномерно, очистительное оборудование сырьевого хозяйства загружено неодинаково. От качества и количества поступающего сырья зависит объем работы сырьевого хозяйства [2; 4]. Наибольшая засоренность поступающих на предприятия семян приходится на периоды наиболее интенсивного поступления семян, т.е. на август – октябрь.

Если мощность очистительного отделения выбирать в соответствии с максимальным суточным поступлением сырья, а также с учетом технической эффективности оборудования по съему сора, то поступающие маслосемена будут полностью подрабатываться по мере прибытия на завод и их порча в результате действия повышенной влажности и сорности будет минимальной. Однако при этом оборудование очистительного отделения будет использоваться неэффективно из-за простоев в те периоды, когда поступление сырья сокращается [1].

Затраты очистительного отделения и потеря ценных компонентов в процессе очистки с удаляемым сором с одной стороны, так же как ухудшение качества масла в семенах – с другой представляют собой два основных фактора, оптимальное соотношение которых соответствует оптимальной мощности очистительного хозяйства и кратности очистки [3].

В расчетах рассматривались варианты оснащения очистительных отделений этих предприятий следующими типами оборудования: сепараторы УСМ-50, УСМ-100, семеновейка ДШ-50 и линия МХС. Варианты мощности очистительных хозяйств при оснащении их различным количеством перечисленных машин показаны в табл. 1.

При выборе решений, касающихся рационализации деятельности очистительных отделений, необходимо проводить широкий анализ взаимосвязей различных сторон функционирования маслодобывающих предприятий.

Таблица 1.

Варианты мощности (в т/сут.) очистительных хозяйств

Анализ сезонных поставок сырья на маслозаводы указал на случайный характер этого процесса, складывающегося под влиянием многочисленных факторов, зависящих от сырьевых зон, заготовительной системы и каждого предприятия. Этот случайный процесс может быть представлен суммой неслучайной функции y_t (х), или тренда, и случайного процесса Е (х), т.е.:

y (x) = y_i (x) + E (x).

Обработка данных по поступлению сырья за ряд лет по маслоэкстракционным заводам АО «Когон ёғ-экстракция заводи» и АО «Жондор ёғ-экстракция» позволила установить, что поставки сырья на маслозаводы имеют нестационарный, случайный характер, и их временной тренд имеет вид:

y_t (x) = a₀ + a₁ ln x + a₂ (ln x)² + a₃ (ln x)³.

Случайный процесс Е (х) может описан с помощью таблиц случайных чисел либо определен специальными методами [5].

Анализ технологической эффективности применяемых для очистки семян хлопчатника машин позволил установить закономерности между содержанием сора в маслосеменах до и после очистки.

Корреляционный анализ заводских данных контроля подработки маслосемян при работе очистительного оборудования ряда предприятии, проведенный на ЭВМ, позволил определить математический вид уравнений регрессии между результативным (содержанием сора в семенах после очистки у) и факторным (содержание сора в семенах до очистки х) признаками.

Результаты расчетов показаны в табл. 2, вероятностно-статистическая оценка моделей позволяет сделать вывод об их адекватности.

Таким образом, на основании полученных зависимостей можно сделать вывод об эффективности съема сора по основным очистительным машинам и рассчитать кратность очистки семян с тем или иным содержанием сорных примесей путем решения приведенных уравнений до достижения значений у = 1,0 %, количество повторностей решений даст значение кратности. К примеру, для очистки семян со средним содержанием сорных примесей 3,5 % потребуется пропускать семена через сепаратор КДП-100 четыре раза; вейку M1С-50 – два раза; по данным акта приемки линии КЛОМ в эксплуатацию, потребуется двукратная очистка, однако при длительной эксплуатации линии столь высокие показатели пока не подтверждаются и семена проходят трех-, четырехкратную очистку. При сравнении работы сепараторов необходимо отметить, что лучшие показатели по съему сора при очистке малозасоренных семян (1,5–2,5 %) имеет первый из них (одно-, двукратная очистка), на средне- и сильнозасоренных семенах (3,5 % и выше) лучше работает второй. Это можно объяснить тем, что, несмотря на то что сепаратор Биттер – сдвоенный, имеется специфика в работе распределительных устройств и воздушных камер, показатели работы которых не будут равносильны простому удвоению.

Таблица 2.

Корреляционные зависимости между содержанием сора в семенах до и после очистки