Процесс производства желтого фосфора

 

●

 Технические науки 

 

428                                                                                            

№2 2016 Вестник КазНИТУ

 

 

коплавкие компоненты шихты плавятся, появляется жидкая фаза, возможно растворение тугоплавких 

компонентов  в  расплаве,  взаимодействие  расплава  с  углеродом.  Область  максимальных  температур 

находится  у  торца  электрода.  Здесь  в  твердом  состоянии  может  оставаться  только  кокс,  остальные 

компоненты шихты расплавлены. Химические процессы, которые здесь происходят, связаны с взаи-

модействием твердого углерода с расплавом, с термической диссоциацией ряда соединений, их испа-

рением и т.д. 

Характеристика процесса производства желтого фосфора как объекта управления  

В связи с тем, что процесс электроплавки фосфорсодержащей шихты является  основным, рас-

смотрим  характеристику  этого  процесса  как  объекта  управления.  Из  описания  технологии  электро-

плавки фосфора можно выделить следующие ее характеристики как объекта управления:  

значительная  инерционность  процесса  электроплавки  из-за  больших  объемов  используемых 

ингредиентов; 

большие объемы силосов и бункеров, что приводит к значительным запаздываниям по соответ-

ствующим каналам управления ; 

широкая номенклатура составляющих шихты: фосфориты, мелочь агломерата, мелочь кварци-

та, пыль, кокс [35, c.136]; 

неоднородный состав компонентов шихты в рудном силосе [35, c.136]. 

3. Трёхуровневая система управления процессом производства желтого фосфора 

На  основе  анализа  технологии  производства  желтого  фосфора  нами  предложена  следующая 

структура системы оптимального управления электроплавкой фосфоритового сырья. 

На верхнем уровне АСУТП  на основе анализа ситуации с сырьём, технического состояния аг-

регатов завода, рынка сбыта и других факторов производится расчёт мощности печи на смену 

По различным причинам температура в печи постоянно изменяется в течении плавки, главным 

образом  из-за  неравномерного  состава  шихты  по  высоте  печи.  Температура  в  печи  косвенно  оцени-

вается по средней температуре, измеренной 12 датчиками под сводом печи и является очень важным 

показателем работы печи. 

От температуры в печи зависит в конечном счете  извлечение фосфора в конденсаторе. Дела в 

том, что при высокой температуре (свыше 800

о

С) происходит увеличение объема отходящих гахов и 

соотвтетственно скорость их истечения, что приводит к «проскокам» части газов через конденсаторы 

и  необратимым  потерям  части  фосфора  в  свечах.  Кроме  того  при  температуре  свыше  800

о

С  часть 

атомов  фосфора  переходит  в  4-х  валентное  состяние,  в  результате  чего  соединения  такого  фосфора 

плохо растворяются в воде, что приводит к его потерям в конденсаторах [2, c.25]. 

В связи с этими была разраработана подсистема расчета мощности на среднем уровне АСУТП 

с дискретностью расчетов: 1 раз в 10 минут.  Синтез  еще  одного  уровня АСУТП позволит изменять 

мощность  печи  в  течении  смены  с  дискретностью  один  раз  за  10  минут. Такая  дискретность  позво-

ляет достаточно часто корректировать температуру, и в тоже время она соответствует инерционности 

печи по температуре. При высокой температуре под сводом печи система будет рекомендовать сни-

жать мощность печи, а при низкой темперватуре – увеличивать. При этом средняя мощность печи за 

смену должна быть приблизительно равна значению, рассчитанному на верхнем уровне АСУТП. 

В  соответвствии  с  такой  постановкой  задачи  предложена  трехуровневая  иерархическая  струк-

тура  системы  оптимального  управления  процессом  производства  желтого  фосфора,  приведенная  на 

рисунке 1. 

На  верхнем  уровне  АСУТП  на  основании  информации  о  мощности  печи  на  текущие  сутки, 

поступающей  от  руководства  НДФЗ  и на  основании  состава  шихты  (содержания SiO

2 

и  содержания 

мелкой  фракции в  шихте)  производится  расчет  оптимального  значения  мощности  печи  на  текущую 

смену. 

На среднем  уровне  АСУТП работают две подсистемы: подсистема расчета  оптимальной теку-

щей мощности печи и подсистема оперативной диагностики технического состояния печи. При этом 

первая подсистема, на основании информации о текущих значениях ступени напряжения, линейного 

тока и средней тепературы под  сводом печи, а также расчитанной на верхнем  уровне  АСУТП мощ-

ности печи на смену, производит расчет текущей  мощности в зависимости от температуры под сво-

дом  печи:  при  низких  ее  значениях  она  увеличивает,  а  при  высоких  значениях  уменьшает  текущую 

мощность  печи.  Вторая  подсистема  на  основании  данных,  полученных  от  подситемы  контроля 

производит  оперативную диагностики технического состояния печи и её отдельных агрегатов. 

 

 

●

 Техникалық ғылымдар 

 

ҚазҰТЗУ хабаршысы №2 2016                                          

429 

 

 

 

Рис. 1. Трёхуровневая иерархическая структура системы  

оптимального управления процессом производства желтого фосфора 

 

На нижнем уровне АСУТП подсистема стабилизации мощности печи производит её стабилиза-

цию  путем  погружения  или  поднятия  электродов,  подсистема  стабилизации  режимов  работы  СЭФ 

выполняет стабилизацию расчитаных на среднем уровне параметров работы СЭФ. 

Таким  образом  добавление  в  систему  дополнительного  –  среднего  уровня  АСУТП  позволяет 

стабилизировать температуру под сводом печи, что приводит к снижению потерь фосфора с отходя-

щими  газами после  конденсатора,  а  также  диагностировать  состояние  печи  и  вовремя  локализовать 

аварийные ситуации.  

Заключение. 

 Разработанная  трёхуровневая  структура  управления  процессом  электроплавки  фосфоритовой 

мелочи позволяет конкретизировать исследуемые задачи. 

Как  уже  отмечалось  верхний  уровень  управления  может  быть  отнесён  как  к  АСУТП,  так  и  к 

АСУП  и  по  современным  взглядам  может  относится  к  так  называемым  MES-системам  [39].  Такие 

системы,хотя  требует  разработки  алгоритмов  и  программ,  но  скорее  всего  их  разработку  можно  от-

нести к  инженерным и экономическим задачам, так как их алгоритмы не требуют проведения глубо-

ких  научных  исследований.  Суточная  производительность  печей  зависит  от  многих  факторов:  пот-

ребность  рынка,  техническим  состоянием  основного  и  вспомогательного  оборудования,  наличием 

сырья и т.д. Расчёт производительности (мощности) печи проиводится на основе известных балансо-

вых уравнений, учитывающих физико-химические  свойства сырья. Поэтому мы в работе не ставили 

задачу синтеза алгоритмов для реализации верхнего уровня управления. 

На  среднем  уровне    управления  работают  две  подсистемы:  подсистема  расчета  оптимальной 

текущей мощности печи и подсистема оперативной диагностики технического состояния печи 

На нижнем уровне управления действует существующая в настоящее время на НДФЗ АСУТП, 

разработанная и внедрённая ТОО «АСУ-Ханиуэлл» в 2009 году. Задачей нижнего уровня управления 

является  стабилизация  режимов  ведения  процесса  электроплавки,  которые  задаются  операторами-

технологами вручную. 

 

 

●

 Технические науки 

 

430                                                                                            

№2 2016 Вестник КазНИТУ

 

 

ЛИТЕРАТУРА 

[1]  М.В.  Ионов,  М.Н.  Краснянский.  Автоматизированные  системы  технической  диагностики  химико-

технологического оборудования // Вопросы современной науки и практики №2 (40). 2012. – Тамбов:  Универ-

ситет имени В.И. Вернадского, с. 66-73.. 

[2]  А.Р. Титов, Д.Н. Коркушев, А.В. Широков. Разработка и внедрение интеллектуальной системы диа-

гностики мощных силовых трансформаторов. – Казань: филиал ОАО «Сетевая компания». 

[3]  А.В.  Андрейченков.  Интеллектуальные  информационные  системы.  –  М.:  Финансы  и  статистика, 

2006. – 424 с.   

[4]  Б.А. Сулейменов, Г.М. Мутанов, А.Б. Сулейменов. Интеллектуальные системы управления: теория, 

методы, средства. – Алматы: Казак университетi, 2012. -  223 с. 

[5]  П.П. Пархоменко. Основы технической диагностики. Кн. I. Модели объектов, методы и алгоритмы 

диагностики. – М.: Энергия, 1976. – 464 с. 

[6]  B. Suleimenov, B. Muhanov. Development of an optimal control system for smelting process in the mol-

ten-pool // Elektrotechnichniczny. No/vol:11b/2012, р 124-130. 

[7]  Сулейменов  Б.А.  Интеллектуальные  и  гибридные  системы  управления  технологическими  процес-

сами. - Алматы : Шикула, 2009, - 320 с.  

[8]  Б.А.  Сулейменов,  Д.Ж.  Хамметов.  Разработка  MES-технологии  для  для  агломерационного  отделе-

ния НДФЗ // Инженерно-технический журнал «Вестник автоматизации», №33, 2011 г., с. 10-13. 

[9]  А.Н. Тихонов. Основы теории надежности и диагностики. – Барнаул: АлтГТУ, 2008, - 226 с. 

[10]  Б.А.  Сулейменов,  Г.М.  Мутанов.  Управление  технологическими  процессами  в  цветной  металлур-

гии. – Алматы: Гылым, 1997, - 279 с. 

[11]  Kalman R.T. Topicsin Mathematical System Theory. Mc Graw-Hill, New York, 1969.  

 

REFERENCES 

[1]  MV  Ivanov,  MN  Krasnyansky.  Automated  technical  diagnostics  of  chemical-technological  equipment  // 

Problems of modern science and practice №2 (40). 2012. - Tambov: name VI University Vernadsky, p. 66-73 .. 

[2]  AR Titov, DN Korkushev, AV Shirokov. Development and implementation of an intelligent system diag-

nostics powerful power transformers. - Kazan branch of JSC "Network Company". 

[3]  AV Andreichenko. Intelligent information systems. - M .: Finance and Statistics, 2006. - 424 p. 

[4]  BA Suleimenov, GM Muthanna, AB Suleimenov. Intelligent control systems: theory, methods, tools. - Al-

maty Kazak universiteti, 2012. - 223 p. 

[5]  PP Parkhomenko. Fundamentals of technical diagnostics. Bk. I. Models of objects, methods and diagnostic 

algorithms. - M .: Energia, 1976. - 464 p. 

[6]  B. Suleimenov, B. Muhanov. Development of an optimal control system for smelting process in the mol-

ten-pool // Elektrotechnichniczny. No / vol: 11b / 2012, p 124-130. 

[7]  Suleimenov BA Intelligent and hybrid process control system. - Almaty Shikula, 2009 - 320 p. 

[8]  BA Suleimenov, D.Zh. Hammett. Development of MES-technology for sintering department NDFZ // En-

gineering Journal "Herald of automation», №33, 2011, p. 10-13. 

[9]  AN Tikhonov. Fundamentals of reliability and diagnostics theory. - Barnaul: Altai State Technical Univer-

sity, 2008 - 226 p. 

[10]  BA Suleimenov, GM Mutanov. Process Control in the non-ferrous metallurgy. - Almaty Gylym, 1997 - 279 p. 

[11]  Kalman R.T. Topicsin Mathematical System Theory. Mc Graw-Hill, New York, 1969. 

 

Сулейменов Б.А., Сугурова Л.А., Жунисбеков М.Ш., Шайханова А.К.

 

Фосфорлық шикізаттың электрбалқытуды тиімді басқару үшдеңгейлі құрылымын құру әдістемесі 

Түйіндеме. Мақалада фосфорлық шикізаттың қазіргі қалыпты жағдайы қарастырылған және фосфорлық 

шикізаттың тиімді басқаруының және жедел диагностикалау  үшдеңгейлі құрылымы ұсынылған.  

Кілттік сөздер: интеллектуалды технологиялар, анық емес жүйелер, нейронды желілер, нейро-анық емес 

алгоритмдері, сары фосфор 

 

Suleymenov B.A., Sugurova L.A., Zhunisbekov M.Sh., Shaikhanova A.K. 

Methods  of  creating  a  three-tier  structure  of  the  system  design  of  optimal  control  electrosmelting  phos-

phorite raw materials 

Summary. The article describes the current management practices of electrosmelting phosphorite raw material 

and proposed a three-tier structure of the optimal control of phosphorite raw material and operational diagnostics oven. 

Key words : intelligent technology , fuzzy systems , neural networks , neuro- fuzzy , yellow phosphorus 

 

●

 Техникалық ғылымдар 

 

ҚазҰТЗУ хабаршысы №2 2016                                          

431 

 

УДК 622.276 

А.Г. Гусманова, О.М. Гусманова, А.С. Хадиева 

 

(

1

Каспийский государственный университет 

технологий и инжиниринга им. Ш.Есенова, Республика  Казахстан)

 

 

ЭФФЕКТИВНОСТЬ СУЩЕСТВУЮЩЕЙ СИСТЕМЫ РАЗРАБОТКИ  

МЕСТОРОЖДЕНИЯ АЙРАНКОЛЬ 

 

Аннотация: В работе дана краткая геологическая характеристика месторождения Айранколь и проведен 

анализ состояния эксплуатации месторождения. 

Ключевые слова: месторождение, скважина, добыча нефти, показатели, дебит. 

 

Нефтяное месторождение Айранколь географически расположено в юго-восточной части При-

каспийской  впадины  в  Южно-Эмбинской  области  и,  по  административному  делению,  находится  на 

территории  Жылыойского  района  Атырауской  области  Республики  Казахстан.  Ближайшими  насе-

ленными пунктами являются г. Кульсары, нефтепромысловые  участки Косшагыл и Карсак, которые 

расположены  соответственно  на  расстоянии  55  км  к  северо-востоку,  30  км  к  юго-востоку  и  25  км  к 

северо-западу.  Областной  центр  г.  Атырау  находится  от  рассматриваемой  площади  к  северо-западу 

на расстоянии 190 км. 

В тектоническом отношении структура Айранколь приурочена к Гурьевскому своду Биикжаль-

ской зоны поднятий, осложняющей юго-восточную часть Прикаспийской впадины. 

Разработка  нижнемеловых  горизонтов,  за  исключением  II  и  III  объекта,  осуществляется  на 

естественном  водонапорном  режиме  и  предусматривает  доукомплектование  и  корректировку  ячеек 

скважин эксплуатационных объектов меловых горизонтов: ячейки дополняются в местах  отсутству-

ющих скважин бурением новых скважин, возвратом скважин с других горизонтов. Разработка II и III 

объектов предусмотрена с внутриконтурным заводнением.  

На объектах юрских горизонтов предусмотрена сетка 16 га/скв (400х400 м) и предусматривает 

реализацию  технологии  одновременно-раздельной  эксплуатации  (ОРЭ)  (одновременно-раздельная 

добыча и одновременно-раздельная закачка). Для ОРЭ одной сеткой скважин были выделены объек-

ты IX и X, XI и XIII, XII и XIV.  

На  месторождении  Айранколь  выделено  14  объектов  разработки,  из  них  7  объектов  на  запад-

ном своде, 7 объектов на восточном своде. 

Следует  отметить,  план  по  бурению  выполнен  полностью  за  2007 год,  фактически  запланиро-

ванные в 2008 г. на дату анализа пробурены 4 скважины и после даты анализа на месторождении ве-

лись работы по бурению.  

На второе полугодие 2008 года эксплуатационный фонд по месторождению составляет 94 ед. 

Большая часть скважин 46 (49,5 %), как видно из таблицы 1, работали с дебитом нефти до 10 

т/сут, со средним дебитом нефти 10-20 т/сут работали 14 скважин, что составляет 15,1 % от  общего 

количества скважин, с дебитом  от 20 до 30 т/сут - 6 скважин (6,5 %), от 30 до 40 т/сут – 7  скважин 

(7,5 %), от 40 до 50 т/сут – 6 скважин (6,5 %), и более 50 т/сут 14 скважин (15,1 %). 

По  исследованным  скважинам  получены  значения  проницаемости  от  0,016  мкм

2

  до  5,6  мкм

2

, 

значение  коэффициента  гидропроводности  изменяется  в  пределах  от  0,00001  до  0,0311 

мкм²*м/(мПа*с),  пьезопроводности  –  от  0,034  до  4,8  м

2

/с.  В  скважинах  142,  145,  147,  148,  149,  156, 

170,  180  скин-фактор  имеет  положительную  величину,  что  свидетельствует  о  кольматации  ПЗС  и  в 

этих  скважинах  необходимо  провести  мероприятия  по  очистке.  В  скважинах  12,  113,  118,  121,  122, 

179 значения скин-фактора отрицательное, что свидетельствует об улучшенных свойствах призабой-

ной зоны скважины.  

Эксплуатация этих скважин проводится при давлениях выше давления насыщения нефти газом.  

За анализируемый  период  замеры  пластового  давления  по  нижнему  мелу  (западный и  восточ-

ный своды) проводились в единичных скважинах на разные даты, поэтому судить об энергетике этих 

пластов не удаётся. По юрским горизонтам также замеры проводились на разные даты, но можно ска-

зать, что давление по пластам отмечается на уровне начального. Карта изобар построена по VIII, IX, 

X  объектам  разработки,  что  позволяет  судить  о  пластовом  давлении,  которое  незначительно  умень-

шилось по сравнении с первоначальным пластовым давлением [1]. 

 

 

●

 Технические науки 

 

432                                                                                            

№2 2016 Вестник КазНИТУ

 

 

Таблица 1. Распределение фонда добывающих скважин по дебиту нефти на 2011 г 

 

Объект разработки 

Среднесуточный дебит нефти, т/сут 

Итого 

<10 

10-20 

20-30 

30-40 

40-50 

>50 

II 

27 

5 

 

 

 

 

32 

III 

4 

 

 

 

 

 

4 

IV 

2 

 

 

 

 

 

2 

V 

4 

 

 

 

 

 

4 

VI 

1 

 

 

 

 

 

1 

VII 

1 

 

 

 

 

 

1 

VIII 

 

1 

 

3 

2 

2 

8 

IX 

1 

2 

1 

 

2 

4 

10 

X 

1* 

1 

 

2* 

1 

5* 

7 

XI 

2 

1 

3 

3 

1 

3 

13 

XII 

1 

2 

2 

 

 

 

5 

XIII 

 

1* 

1* 

 

 

1 

1 

XIV 

4* 

2 

 

 

 

 

5 

Всего 

46 

14 

6 

7 

6 

14 

93 

% 

49,5 

15,1 

6,5 

7,5 

6,5 

15,1 

100 

 

Гидродинамические исследования методом МУО и КВД, проведенных в скважинах, позволили 

определить продуктивность скважин и ФЁС пластов-коллекторов юрских горизонтов, которые харак-

теризуются  небольшими  значениями  проницаемости,  пьезопроводности,  гидропроводности  и  соот-

ветствуют значениям, принятым в технологической схеме. 

Отрицательный  скин-фактор  был  получен  в  6  скважинах  (12,  113,  118,  121,  122,  179)  что 

характеризует более высокие фильтрационные свойства пластов прискважинной зоны по отношению 

к  более  удаленной  части  пласта;  положительный  скин-фактор  был  получен  в  5-ти  скважинах  (145, 

146, 149, 156, 180), что свидетельствует о кольматации ПЗС. 

В  таблице  2  приведены  проектные  и  фактические  показатели  разработки  месторождения  Ай-

ранколь за период с 2008 года по I полугодие 2011 гг. 

 

Таблица 2. Месторождение Айранколь. Сравнение проектных и фактических показателей 

жүктеу/скачать 51,43 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: