Ту хабаршысы

● Техникалыќ єылымдар 
 
ЌазЎТУ хабаршысы №1 2014  
 
227
Предложенная  групповая  классификация  скважин  на  основе  закона  гиперболического 
распределения  позволяет  оптимизировать  проведение  обработки  в  целях  получения  максимального 
прироста добычи нефти из охваченных скважин следующим образом. 
Пусть 
ij

 - вероятность  перехода  скважин  из  i-й  группы  до  обработки  в  j-ю  группу  после 
проведения обработки; 
1
j
Q
 - суммарный дебит j-й группы скважин после обработки: 








,
;
;
;
1
4
4
4
44
3
3
34
2
2
24
1
1
14
4
1
3
4
4
43
3
3
33
2
2
23
1
1
13
3
1
2
4
4
42
3
3
32
2
2
22
1
1
21
2
1
1
4
4
41
3
3
31
2
2
21
1
1
11
1
Q
x
q
x
q
x
q
x
q
Q
x
q
x
q
x
q
x
q
Q
x
q
x
q
x
q
x
q
Q
x
q
x
q
x
q
x
q




































 
 
где 
,
i

4
,
1

i
-  коэффициент  успешности  проведения  обработки  в  i-й  группе,  показывающий 
качественное  изменение  характеристик  продуктивности  скважин  за  счет  физико-химических 
процессов: q
i
, 
4
,
1

i
 - средний дебит скважины в i-й группе; x
1
, x
2
, x
3
, x
4
 - число скважин в каждой из 
четырех групп до обработки. Суммарный дебит всех обработанных скважин 
 


.
;
4
4
3
3
2
2
1
1
1
4
4
3
3
2
2
1
1
4
1
1
i
i
i
i
i
j
j
q
A
x
A
x
A
x
A
x
A
Q
Q



















                                                              
(1) 
 
Таким образом, данная задача является задачей линейного программирования. Коэффициенты 
А
1
,  А
2
,  А
3
,  A
4
  определяются  из  выражения (1), переменные  связаны  между  собой  определенной 
зависимостью. 
Вероятности перехода скважин из одной группы в другую в связи с проведением обработки на 
нефтяном месторождении Акжар приведены в таблице 2. 
  
Таблица 2. Вероятности перехода скважин в другую группу 
ij

 
Номер группы 
Вероятности перехода в группу 
I 
II 
III 
IV 
I 
0,8 
0 
0,25 
0 
II 
0 
0,6 
0,25 
0 
III 
0,2 
0 
0 
0 
IV 
0 
0,4 
0,5 
1,0 
 
Для  данных  условий  линейная  модель  для  определения  Q  (суммарный  дебит  всех 
обработанных скважин) имеет вид: 
 
Q = 66,74x
1
 + 12,90x
2
 + 227,00x
3
 + 8,13x
4
                                                     (2) 
 
Очевидно, что число скважин, обрабатываемых за планируемый период (месяц, квартал, год), 
ограничено. На распределение скважин по выделенным группам всегда накладывается условие. Если 
нет  других  ограничений,  то  максимум  линейной  функции,  т.  е.  наибольший  эффект  от  проведения 
мероприятий для данного региона, будет в случае 
 
x
1
 = N;  x
1
 + x
2
 + x
3
 + x
4
 = N;  x
2
 = x
3
 = x
4
 = 0. 
 
Однако  при  планировании  обработки  на  выбор  скважин  накладываются  дополнительные 
условия. Например, не всегда целесообразно проводить обработки ПЗ скважин I и III групп, можно 
сократить  число  скважин  из  этих  групп.  Так,  для  условий  исследуемого  месторождения  Акжар 
наиболее  целесообразна  система  следующих  ограничений,  соответствующая  структуре  всего  фонда 
скважин: 

● Технические науки 
 
     
                                               
№1 2014 Вестник КазНТУ  
         
228 
 
x
1
 
 0,25N; 
x
1
 + x
3
 
 0,6N; 
x
2
 + x
4
 
 0,5N; 
x
4
 
 0,5N. 
 
Оптимальное решение линейной функции (5.2) имеет вид 
 
x
1
 = 0,25N; 
x
2
 = 0,10N; 
x
3
 = 0,30N; 
x
4
 = 0,40N. 
 
Выводы. 
Для  оценки  распределения  дебита  скважин  предложен  принцип  Парето  оптимальности  с 
использованием частотного подхода и рангового подхода. В пределах высоко- и низкопродуктивных 
зон  пласта,  выявленных  при  группировании  скважин  по  закону  гиперболического  распределения, 
могут  складываться  периодически  сменяющиеся  внутрипластовые  процессы,  благоприятные  или 
неблагоприятные для проведения мероприятий по регулированию отбора. Для определения характера 
внутрипластовых процессов, которые являются благоприятные или неблагоприятные для проведения 
мероприятий по регулированию отбора жидкости, предложен метод эволюционного моделирования с 
использованием описывающей накопленную добычу скважин экспоненциальной модели. По данным 
месторождения Акжар построены графики дебита жидкости, воды и нефти  до и после обработки 
При  предложенном  подходе  планирование  эффективности  мероприятий  по  воздействию  на 
призабойные  зоны  скважин  наиболее  успешно  на  основе  получаемой  информации,  основанной  на 
приведенной  выше  линейные  математические  модели.  Анализ  эффективности  обработки  ПЗС  с 
применением математических моделей позволяет принимать оптимальные решения, которые значи-
тельно повысят успешность воздействия на ПЗС. 
Для  удобства  процесса  анализа  эффективности  обработки  ПЗС,  повышения  эффективности 
технологических  операций  воздействия  на  ПЗС  на  базе  предложенных  математических  моделей 
можно  создать  компьютерные  системы,  позволяющих  принимать  оптимальные  решения  задач 
нефтедобычи.  
 
ЛИТЕРАТУРА 
1.  Акульшин А.И. Прогнозирование разработки нефтяных месторождений.  - М.: Недра, 1988. -240 с. 
2.  Мирзаджанзаде А.Х., Филиппов В.П., Аметов И.М. Системные методы в нефтедобыче. -М.: Техника. 
2002. -144 с. 
3.  Генри  Б.  Кричлоу.  Современная  разработка  нефтяных  месторождений -  проблемы  моделирования.               
-М.: Недра, 1979. 
4.  Айдналиева  Г.З.  и  др. «Проект  пробной  эксплуатации  нефтяного  месторождения  Акжар». -Атырау, 
«Каспиймунайгаз», 2001.  -135 с. 
5.  Багдасаров В.Г. Эксплуатация нефтяных месторождений. - Баку: Нефтеиздат, 1988. -317 с. 
 
REFERENCES 
1.  Akulshin A.I. Prognozirovanie razrabotki neftyanykh mestorozhdeniy. -М.: Nedra, 1988. -240 s. 
2.  Mirzadzhanzade  A.  Kh.,  Filippov  V.P.,  Akhmetov  I.M.  Sistemnye  metody  v  neftedobyche.                       
-M.: Tekhnika.2002.-114s. 
3.  Genri  B.  Krichlou.Sovremennaya  razrabotka  neftyanykh  mestorozhdeniy  –  problemy  modelirovaniya.                      
– M.: Nedra, 1979  
4.  Aidnalieva G.Z. i dr.  . «Proekt probnoi ekspluatatsii neftyanogo mestorozhdeniya Akzhar». -Atyrau, 
«Kaspiymunaigaz», 2001.  -135 s. 
5.  Bagdasarov V.G. Ekspluatatsiya neftyanykh mestorozhdeniy. - Baku: Nefteizdat, 1988. -317 s. 
 
 
 
 
 

● Техникалыќ єылымдар 
 
ЌазЎТУ хабаршысы №1 2014  
 
229
       Ысқақова С.Ш., Оразбаев Б.Б., Құрманғазиева Л.Т.,  Өтенова Б.Е.  
Математикалық  модельдер негізінде ұңғы маңын өңдеудің тиімділігін талдау 
Түйіндеме. 
Ғылыми  мақалада  математикалық  модельдер  негізінде  ұңғы  маңын  өңдеудің  тиімділігін 
талдау сұрақтары зерттелген. Ұңғы дебитінің таралуын бағалау үшін жиілік əдістеме мен рангалық əдістемені 
қолдануға  негізделген  Парето  оптималдық  принципі  ұсынылған.  Гиперболикалық  таралу  заңы  бойынша 
ұңғыларды  топтағанда  анықталған  жер  қыртыстарының  жоғары  жəне  төменгі  өнімді  аймақтарында  өндіруді 
реттеу шараларын өткізуге жағымды жəне жағымсыз өзгермелі ішкі қыртыс қысымдары пайда болуы мүмкін. 
Өндіруді  реттеу  шараларын  өткізуге  жағымды  жəне  жағымсыз  өзгермелі  ішкі  қыртыс  сипатын  анықтау  үшін 
ұңғының жинақталған экспоненциалды модель арқылы сипаттайтын эволюциялық модельдеу тəсілі ұсынылған. 
Ақжар  мұнай  кен  орны  мəліметтері  бойынша  өңдегенге  дейінгі  жəне  өңдегеннен  кейінгі  сұйықтық,  су  жəне 
мұнай дебиттерінің графиктері тұрғызылған. 
Түйін сөздер: 
ұңғы маңы, математикалық модель, Парето принципі, мұнай кен өндіруді реттеу шаралар, 
мұнай кен орны. 
 
     Искакова С.Ш.    Оразбаев Б.Б. Курмангазиева Л.Т. Утенова Б.Е.  
Анализ эффективности обработки ПЗС на основе математических моделей 
Резюме. 
В работе исследованы вопросы анализа эффективности обработки призабойных зон скважин на 
основе  математических  моделей.  Для  оценки  распределения  дебита  скважин  предложен  принцип  Парето 
оптимальности  с  использованием  частотного  подхода  и  рангового  подхода.  В  пределах  высоко-  и 
низкопродуктивных  зон  пласта,  выявленных  при  группировании  скважин  по  закону  гиперболического 
распределения,  могут  складываться  периодически  сменяющиеся  внутрипластовые  процессы,  благоприятные 
или  неблагоприятные  для  проведения  мероприятий  по  регулированию  отбора.  Для  определения  характера 
внутрипластовых  процессов,  которые  являются  благоприятные  или  неблагоприятные  для  проведения 
мероприятий  по  регулированию  отбора  жидкости,  предложен  метод  эволюционного  моделирования  с 
использованием  описывающей  накопленную  добычу  скважин  экспоненциальной  модели.  По  данным 
месторождения Акжар построены графики дебита жидкости, воды и нефти  до и после обработки 
При  предложенном  подходе  планирование  эффективности  мероприятий  по  воздействию  на  призабойные 
зоны скважин наиболее успешно на основе получаемой информации, основанной на приведенной выше линейные 
математические модели. Анализ эффективности обработки ПЗС с применением математических моделей позволяет 
принимать оптимальные решения, которые значительно повысят успешность воздействия на ПЗС. 
Для  удобства  процесса  анализа  эффективности  обработки  ПЗС,  повышения  эффективности 
технологических операций воздействия на ПЗС на базе предложенных математических моделей можно создать 
компьютерные системы, позволяющих принимать оптимальные решения задач нефтедобычи.  
Ключевые  слова: 
призабойная  зона  скважин,  математическая  модель,  принцип  Парето,  нефтедобыча, 
нефтяные месторождения. 
 
Iskakova  S.Sh. Orazbayev B.B. Kurmangaziyeva L.T. Utenova B.E.  
Analysis of the effectiveness of bottom-hole processing based on mathematical models 
Summary. 
In clause the questions of the analysis of efficiency of processing extracted a zone of chinks are 
investigated on the basis of mathematical models. For an estimation of distribution дебита of chinks the Pareto 
principle of an optimality with use frequency of the approach and rang of the approach is offered. In limits is high and 
low productive of zones of a layer revealed at grouping of chinks on the law of hyperbolic distribution, can develop 
periodically alternating with in-situ processes favorable or adverse for realization of measures on regulation of 
selection. For definition of character with in-situ
 
of processes, which are favorable or adverse for realization of 
measures on regulation of selection of a liquid, the method of evolutionary modeling with use describing the saved 
production of chinks exponent of model is offered. On the data of a deposit Akzhar the diagrams дебита of a liquid, 
water and petroleum before processing are constructed 
Key words:  
bottomhole zone wells, mathematical model, the Pareto principle, oil, oil fields. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

● Технические науки 
 
     
                                               
№1 2014 Вестник КазНТУ  
         
230 
ƏОЖ 665.63: 51.001.57 
 
К.Н. Оразбаева, Б.Е. Өтенова, Л.Т.
 Құрманғазиева  
      (Атырау мұнай жəне газ институты, Атырау, Қазақстан Республикасы) 
 
МҰНАЙ ӨҢДЕУ ӨНДІРІСІНДЕГІ КАТАЛИТИКАЛЫҚ РИФОРМИНГ ҚОНДЫРҒЫСЫНЫҢ 
МАТЕМАТИКАЛЫҚ МОДЕЛЬДЕРІН ҚҰРУ ТƏСІЛДЕРІ 
 
Түйіндеме.
  Жұмыста    мұнай  өңдеу  өндірісіндегі  каталитикалық  риформинг  қондырғысының 
математикалық модельдерін құру тəсілдері зерттеліп жүйеленген. Риформинг процесінің детерминді жағдайда 
математикалық модельдері дифференциалдық теңдеулер арқылы сипатталып, оларды Рунге-Кутта жəне  Эйлер 
тəсілдері  арқылы  шешу  мəселелері  тұжырымдалған.  Айқын  емес  ортада  зерттеу  объектісінің  негізгі 
агрегаттарының  бірі  Р-1  реакторының  моделі  айқын  емес  теориясына  жəне  эксперттік  бағалау  тəсілдеріне 
негізделе отырып құрылған.  
Түйін  сөздер: 
каталитакалық  риформинг,
 
математикалық  модель,  мұнай  өңдеу  өндіріс,  айқын  емес 
жиын, эксперттік бағалау. 
 
Бұл  жұмыстың  зерттеу  жəне  модельдеу  объектісі  ретінде  Атырау  мұнай  өідеу  зауытында 
қолданыстағы  каталитикалық  риформинг  қондырғысы  қарастырылған.  Бензиндерді  каталитикалық 
риформингтеу  қазіргі  мұнай  өңдеу  жəне  мұнай  химиясы  өндірістерінің  маңызды  процесі  болып 
табылады.  Ол  бір-мезгілде  автомобильдік  бензиннің  жоғары  октандық  базалық  компоненттерін, 
ароматты көмірсутектерді (мұнай химиясы синтезінің шикізаты) жəне сутек құрамды газдар (СҚГ) - 
мұнай өңдеуде гидрогенизациялық  процестерде  қолданатын техникалық сутегін алуға арналған. Бұл 
объект  өз  ара  байланысқан  технологиялық  агрегаттар  кешенінен  тұрады.  Оның  математикалық 
модельдерін құру үшін негізгі ерекшеліктері мен кіріс-режимдік жəне шығыс параметрлерін, олардың 
арасындағы байланыстарды анықтау қажет.  
Риформинг  процесін  детерминді  жағдайда  математикалық  модельдеу  мəселелерін 
қарастырайық.  
Есептің  қойылымы.  Технологиялық  процесстің  (мысалы,  риформинг  процесінің)  моделін 
келесі түрде жазуға болады [1]: 























)
,
,
(
......
..........
..........
)
,
,
(
),
,
,
(
)
,
,
,
(
..........
..........
..........
)
,
,
,
(
)
,
,
,
(
2
2
1
1
2
2
1
1
a
z
x
z
a
z
x
z
a
z
x
z
a
z
x
t
f
dt
dx
a
z
x
t
f
dt
dx
a
z
x
t
f
dt
dx
p
p
n
n





















                                                                                                 
(1) 
мұнда t – функция аргументі; 
z
x 
,
 - объекті моделінің айнымалыларының векторы;  
a
 - объекті 
моделінің параметрлерінің векторы. 
Объект моделі n – дəрежелі жай дифференциалдық теңдеулер жүйесі мен р- дəрежелі теңдеулер 
жүйесінен тұрады. 
 Параметрлердің  оптималды  бағаларын  модель  параметрлеріне  қойылған  шектеулерді (2) 
ескере отырып табу қажет 
   
 
L
1
≤a
1
≤V
1
     

● Техникалыќ єылымдар 
 
ЌазЎТУ хабаршысы №1 2014  
 
231
L
2
≤a
2
≤V
2                                                                                                                                                                     
 
 
(2) 
…………… 
L
k
≤a
k
≤V
k
 
мұнда  L=(L
1
...L
k
),  V=(V
1
...V
k
) - ретімен  алғанда,  параметрлер  векторының    төменгі  жəне 
жоғарғы мəндері; k – параметрлер векторының размері. 
Келтірілген  дифференциалдық  теңдеулерді  интегралдау  тəсілдерін  қарастырайық. (1) 
дифференциалдық  теңдеулер  жүйесін  шешу  үшін (2) шектеулер  жүйесін  қанағаттандыратын, 
бастапқы шарттары x
1
(t
0
)=x
1
0
, x
2
(t
0
)=x
2
0
,…,x
n
(t
0
)=x
n
0
 болатын х
1
,х
2
,…,х
n
 функцияларын табу қажет. 
Дифференциалдық  теңдеулер  жүйесін  жуықша  шешу  үшін  Рунге-Кутта  мен  Эйлер  тəсілдерін 
қолдануға болады. 
Эйлер  тəсілі. (1) дифференциалдық  теңдеулер  жүйесінің  х
1
,х
2
,…,х
n
  функциялары  үшін,  оның 
тізбектей жуықша мəндері {x} есептеледі: 
   
x
1
j+1 
=x
1
j
+hf
1
(t
j
, x
1
j
,…, x
i
j
,…,x
n
j
)   
x
2
j+1 
= x
2
j
+hf
2
(t
j
, x
1
j
,…, x
i
j
,…,x
n
j
) 
……………………………….                                                                           
 
(3) 
x
i
j+1
 
= x
i
j
+hf
i
(t
j
, x
1
j
,…, x
i
j
,…,x
n
j
) 
……………………………… 
x
i
j+1
 
= x
n
j
+hf
n
(t
j
, x
1
j
,…, x
i
j
,…,x
n
j
) 
 
мұнда i=1,2,…,n; j=0,1,2,…, m-1; h – аргумент бойынша интегралдаудың берілген қадамы; n – 
дифференциалдық теңдеулер саны; x
i
j+1
=x
i
(t
j
+h); x
i
j
=x
i
(t
j
).  
Рунге-Кутта  тəсілі. 
x)
f(t,
x


  теңдеуі  үшін  t
j+1
=t
j
+h  нүктесінде  x
j+1
  жуықша  мəні  келесі 
формулалар бойынша есептеледі; 
x
j+1
=x
1
+∆x
j
                                                                                                         
 
 (4) 
)
2
2
(
6
1
)
(
4
)
(
3
)
(
2
)
(
1
)
(
j
j
j
j
j
k
k
k
k
x





 
мұнда   
))
(
,
(
2
)
(
,
2
2
)
(
,
2
)
,
(
3
)
(
4
2
)
(
3
1
)
(
2
1
)
(
1
j
k
x
h
t
hf
k
j
k
x
h
t
hf
k
j
k
x
h
t
hf
k
x
t
hf
k
j
j
j
j
j
j
j
j
j
j
j






















 
 
(2) жүйесінің əр i-теңдеуі үшін (3) формулалары келесі түрге ие болады: 
 
)
,...,
,...,
,
(
2
,...,
2
,...,
2
,
2
2
,...,
2
,
2
)
,...,
,...,
,
,
(
)
(
3
)
(
3
)
(
31
1
)
(
4
)
(
2
)
(
2
)
(
21
1
)
(
3
)
(
1
)
(
11
1
)
(
2
2
1
)
(
1
j
n
n
j
i
i
j
j
i
j
i
j
n
n
j
i
i
j
j
j
i
j
n
n
j
j
i
j
i
j
n
j
i
j
j
j
i
j
i
k
x
k
x
k
x
h
t
hf
k
k
x
k
x
k
x
h
t
hf
k
k
x
k
x
h
t
hf
k
x
x
x
x
t
hf
k



























 
 
Рунге-Кутта  тəсілімен  дифференциалдық  теңдеулерді  шешу  үшін  есептеуді  келесі  ретпен 
жүргізу керек:  
1) барлық i=1,2,…,n үшін f
i
(t
0
, x
1
0
, x
2
0
,…,x
i
0
,…,x
n
0
)  есептеу; 

● Технические науки 
 
     
                                               
№1 2014 Вестник КазНТУ  
         
232 
2) t
0 
нүктесінде барлық х
1
,х
2
,…,х
n
 функциялары үшін k
i
(0)
мəнін есептеу; 
3) x
i
0
 бастапқы мəніне 
2
1i
k
 қосу; 
4) 
2
,...,
2
,...,
2
,
2
,
2
)
0
(
1
)
0
(
1
)
0
(
12
2
)
0
(
11
1
0
n
n
i
i
k
x
k
x
k
x
R
x
h
t





 мəндері үшін f
1
,f
2
,…,f
i
,..,f
n
 есептеу; 
5) k
2i
(0)
 есептеу үшін f
i
 функциясының мəнін h-қа көбейту; 
6) осыған ұқсас k
31
(0)
. k
32
(0)
,…,k
3
i
(0)
,…,k
3
n
(0)
  
коэффициенттерін есептеу;  
7) ∆x
1
0
, ∆x
2
0
,
….,∆x
i
0
,…,∆x
0
n 
 анықтау;  
8) x
1
1
, x
2
1
,…,x
i
1
,…,x
n
1 
есептеу; 
9) (а) пунктісінен бастап есептеуді қайталау: 
х
 функциясының бастапқы мəні t=t
0
+h нүктесінде 
болады деп есептеледі; 
10) t
m
=t
m-1
+h нүктесінде есептеуді тоқтату. 
Тəсілдердің ерекшеліктері мен олардың қолдану облысын келесі пунктерде қарастырайық. 
Рунге-Кутта тəсілі: 
- əр қадам үшін алдын-ала туындыны төрт рет есептеу қажет;  
- əр нүктеде туындының орташа бағасы қолданылады (айтарлықтай дəл тəсіл); 
-  əр  қадамда  шешімнің  дəлдігі  бағаланбайды,  сондықтан  қадамды  қашан  кішірейту  немесе 
ұлғайту керек екенін анықтау мүмкін емес; 
- жүзеге асыру үшін айтарлықтай көп уақыт қажет болады. 
 
Эйлер тəсілі: 
- əр қадам үшін алдын-ала туындыны бір рет есептеу қажет;  
- дифференциалдық теңдеулерді интегралдаудың тұрпайы тəсілі болып табылады; 
- тəсілдің қатесі интегралдау қадамына тікелей байланысты; 
-  («) жүйесі көп рет қайталанып шешу қажет болғанда қолданылады.   
Рунге-Кутта  тəсілін  қолданғанда  интегралдау  қадамын  дұрыс  таңдау  өте  маңызды  болып 
саналады. Жоғары дəлдік (қадамның кішкене мəнінде) өте көп машина уақытын алады.  
Эйлер  тəсілін  қолданғанда  алынатын  шешімнің  дəлдігі  бойынша  нақты  қойылған  есепті 
шешуге оның жарамдылығын анықтап алу қажет. 
Жоғарыда  келтірілген  теориялық  материалдар  негізінде  каталитикалық  риформингтің 
математикалық моделін анықтау мəселелерін талдайық. Детерминді жағдайда риформинг процесінің 
моделін белгісіз параметрлері бар дифференциалдық теңдеулер жүйесі түрінде алуға болады. Содан 
соң, эксперименталдық мəліметтер арқылы белгісіз параметрлерді бағалау керек. 
Мұндай  есепті  аналитикалық  жолмен  шешу  мүмкін  емес.  Сондықтан  модельдің 
параметрлерінің бағаларын анықтау үшін ауытқулардың квадраттарының қосындысын тауып, оларды 
минимизациялайды. Көп жағдайда бұл қосындыларға түрлі салмақ коэффициенттері ендіріледі. 
Каталитикалық  риформинг  процесін  модельдеу  жəне  оптимизациялау  үшін  физика-химиялық 
модельдерді қолданудың негізгі проблемаларының бірі – есептеу жəне эксперименталды кірістер мен 
реакциялық  құрылғылардағы  температуралардың  сəйкестіктерін  қамтамасыз  ететін  модельдің 
кинетикалық параметрлерін анықтау болып табылады. 
Кинетикалық  параметрлерді  анықтау  есебі,  есептеу  нəтижелерінің  эксперименталдық 
мəндерден  ауытқуларының  «өлшеулі»  квадраттарының    минимумын  қамтамасыз  ететін  модель 
конcтанталарын сұрыптау алу арқылы шешілуі мүмкін [2]: 
 


2
4
4
2
2
2
2
1
1
1
2
'
)
(
)
(
)
(
128
1
25
,
0
192
1
э
p
э
р
э
р
N
k
К
Nэ
К
Nэ
K
Np
К
Аэ
К
Аэ
К
Ар
Л
э
К
э
K
p
T
T
L
Т
Т
Т
Т
y
y
y
y
y
y
N
F














































 
 

● Техникалыќ єылымдар 
 
ЌазЎТУ хабаршысы №1 2014  
 
233
мұнда  k – эксперимент  нөмері;  N – эксперименттік  мəліметтер  саны («э»  индексі 
эксперименталдық мəліметтерге,  «р» - есептеу мəліметтеріне қатысты); λ – катализат шығысы; у
А
, y
N
 
–  катализаттағы  ароматикалық  жəне  нафтендік  көмірсутектердің  құрамы;  T
i
 – реакторлар 
шығысындағы температуралар; L – қондырғыдағы риформинг реакторларының санын сиппаттайтын 
көрсеткіш (үш ректор үшін L=0, төрт реактор үшін L=1). 
Егер жоғарыда сипатталған факторларды кинетикалық теңдеулер арқылы өрнектесек: 
 
F=F(R
1
, R
2
, R
3
, R
4
, R
5
, E
1
, E
2
, E
3
, E
4
, E
5
) 
 
мұнда  R
1
–R
5
 – экспоненциал  алдындағы  көбейткіштер;  E
1
–E
5
 – кезеңдердің  белсендіру 
энергиялары. 
Қойылған  есептерді  шешу  үшін  эксперименталдық  мəліметтердің  берілген  жиынында (2.13) 
функциясының минималды мəнін қамтамасыз ететін {R,E} константаларының мəндерін табу қажет: 
 
)
,
,
,
,
,
,
,
,
,
(
min
 :
,
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
,
E
E
E
E
E
R
R
R
R
R
F
F
E
R
E
R

                                            (5) 
 
Каталитикалық  риформинг  процесін  сипаттайтын  жай  дифференциалдық  теңдеулер  жүйесін 
сандық интегралдау үшін бастапқыда Рунге-Кутта тəсілі қолданылады. Дифференциалды теңдеулерді 
интегралдау программалар құрылған. Бірақ бұл тəсіл көп уақытты қажет ететіні анықталған. Есептеу 
уақытын  тездету  үшін  Эйлер  тəсілін  қолдануға  болады.  Кесте 1-де  дифференциалдық  теңдеулерді 
шешудің  аталған  екі  тəсілінің  есептеу  дəлдігі  салыстырлған [1, 3]. Кестеде  келтірілген  мəліметтер 
Эйлер тəсілін қолдану есептеу нəтижелерін айтарлықтай нашарлатпайтынын көрсетеді. 
 
Кесте 1. Риформинг  процесін  Эйлер  жəне  Рунге-Кутта  тəсілдерін  қолданып  есептеу 
нəтижелерін салыстыру 
 
Дифференциалдық 
теңдеулер жүйесін 
шешу тəсілі 
Итерациялардың бірдей санындағы есептеу нəтижелері 
Катализат 
шығысы λ,% 
(масс) 
Катализаттағы 
ароматикалық 
көмірсутектердің құрамы 
у
А
,%(масс.) 
Реакторлар шығысындағы 
температуралар, 
о
С 
Т
1 
Т
2 
Т
3 
Эйлер 93,9 
70,3 
433,8 
431,3 
429,5 
Рунге - Кутта 94,1 
68,9  434,6 
432,4 
430,2 
 
Дифференциалдық  теңдеулер  жүйесін  интегралдағанда  есептеу  уақытын  тиімді  интегралдау 
қадамын таңдау арқылы айтарлықтай азайтуға болады. 
Кинетикалық  константаларды  есептеу  уақыты  эксперименталдық  режимдер  саны  мен 
интегралдаудың бастапқы нүктесін таңдауға байланысты  болады. 
Өндірістік  жағдайда  сандық  ақпараттардың  жоқтығы,  эксперименттерді  өткізудің  қиындығы, 
аталған əдістемені практикада қолдануды тиімсіз етеді. Сондықтан бұл диссертацияда каталитикалық 
риформинг  қондырғысының  негізгі  блоктары  мен  агрегаттарының  математикалық  модельдерін 
анықсыздық,  бастапқы  ақпараттың  айқын  емес  болған  жағдайында  құру  мəселелері  қарастырылып, 
шешілген.  
Жоғарыда алынған теориялық зерттеу нəтижелерін нақтылауды жəне практикада іске асыруды 
Атырау  МӨЗ-ның  каталитикалық  риформинг  қондырғысының  негізгі  реакторларының  Р-1 
гидротазалау реакторының моделін анықсыздық жағдайда құру əдістемесін қарастырайық.   
Риформинг  қондырғысының  Р-1  реакторының  математикалық  моделін  статистикалық 
мəліметтерге,  айқын  емес  жиындар  теориясы  тəсілдерімен  өңделген  эксперттік  ақпараттарға 
негізделе отырып жасақтаймыз.  
Мысалы,  эксперименттік-статистикалық  жəне  эксперттік  мəліметтерді  өңдеу  нəтижесінде, 
сондай-ақ  айқын  емес  ортада  модельдеу  тəсілі  негізінде  регрессорларды  тізбектей  қосу  тəсілінің 
идеясын  қолдана  отырып  (структуралық  идентификациялау),  Р-1  гидротазалау  реакторының 
модельдері болатын, келесі жиынтық айқын емес регрессия теңдеу жүйесі алынды [2]:  

● Технические науки 
 
     
                                               
№1 2014 Вестник КазНТУ  
         
234 
          
y~
j
 = 
a~
0
j 
+ 


5
1
i
a~
ij
 x
ij
 + 


5
1
i


5
i
k
a~
ikj
 
x
ij
 x
kj
,  j=
4
,
2
                                                     
(6)     
 
мұнда 
y~
2
 - гидрогенизат құрамындағы қанықпаған көмірсутектер (1%-дан артық емес (
~
)); 
y~
3
 
–  гидрогенизат  құрамындағы  күкірт  (
~
0,00005%); 
y~
4
  гидрогенизат  құрамындағы  суда  еритін 
қышқылдар мен сілтілер (шамамен (
~
) 0%);  x
1
 – шикізат-тікелей айдалған бензин (45
80 м
3
/сағ); x
2
 – 
реактордағы  қысым (20
35  кг/см
2
);  x
3
 – температура (300-343
о
С);  x
4
 – шикізат  берудің  көлемдік 
жылдамдығы (0,5 -тен  5 сағ
-1
 дейін); x
5
 – СҚГ айналымы – сутек/көмірсутек қатынасы (200
500 нм
3
, 1 
м
3
  шикізаттағы  айналымды  газ); 
a~
0j
, 
a~
ij
, 
a~
ikj
,  i=
5
,
1
 - регрессияның  анықталатын  айқын  емес 
коэффициенттері,  рет  бойынша:  бос  мүше;  сызықтық  əсер  x
ij
,  i=
5
,
1
, j=
4
,
1
;  квадратты  жəне  өз-ара 
əсер  x
ij
,x
kj
, i,k=
5
,
1
,  j=
4
,
1
  жақшаларда  параметрлердің  мүмкін  болатын  жəне  қажетті  мəндері 
көрсетілген. 
Зерттеу  жəне  мəліметтер  жинау  барысында  реактордың  шығысындағы  гидрогенизаттың 
көлемін (у
1
) бағалауға жеткілікті статистикалық мəліметтер алынды. Сондықтан у
1
 (43-78 м
3
/сағ) мен 
кіріс,  режімдік  параметрлер  x
i
, i=
5
,
1
  арасындағы  математикалық  байланыс  жиынтық  корреляция 
тəсілі арқылы анықталды. 
(6) теңдеулеріндегі белгісіз айқын емес коэффициенттерді ã
ij 
(i=
5
,
0
, j=
5
,
2
) жəне 
a~
ikj
 (i,k=
5
,
1
, 
j=
5
,
2
)  идентификациялау  үшін,  өнімнің  сапа  көрсеткіштерін  сипаттайтын  айқын  емес  жиындар 
келесі α-деңгейлі жиындарға бөлінді: α = 0,5; 0,85; 1. Таңдап алынған деңгейге байланысты кіріс х
ij
 
(
5
,
1
,

j
i
)  жəне  шығыс  ұ
2
,  ұ
3
,  ұ
4
  параметрлердің  əр  α
q
  (
3
,
1

q
),  деңгейдегі  мəндері  бақы-ланды. 
(2.9)  жиынттық  регрессияның  айқын  емес  теңдеулерінің  əр  α
q
  деңгейлерін,  яғни  Р-1  реакторының 
өнім  сапасын  анықтайтын  модельдер  жүйесі  анықталды [1,2,3].  Алынған  өрнектер  жиынтық 
регрессияның  теңдеулер  жүйесі  болғандықтан,  олардың  коэффициенттерін  а
ij
αq
  (
5
,
0

i
, 
4
,
2

j
, 
3
,
1

q
)  идентификациялау  есептері,  жиынтық  регрессиялардың  параметрлерін  бағалаудың 
классикалық есептері ретінде шешіледі. Соңғы есептерді шешу үшін жиынтық регрессияның белгілі 
алгоритмдері  мен  ЭЕМ-ның  математикалық  қамтамасыздандыруына  кіретін  стандартты 
программаларын  қолдануға  болады.  Бұл  жұмыста  регрессия  коэффициенттерін  есептеу  үшін 
REGRESS  программасы  (авторлары  Кузнецов  А.Г.,  Оразбаев  Б.Б.  МИСиС)  қолданылған.  Бұл 
программа диалогты режимде сызықтық жəне сызықтық емес регрессияның коэффициенттерін кіріс 
параметрлерінің  кез-келген  санында  (x
i
, i=
n
,
1
)  анықтай  алады.  Аталған  программа  көмегімен 
алынған регрессия коэффициенттерінің мəндері а
ij
αq
 (i=
5
,
0
, j=
4
,
2
, q=
3
,
1
, келесі өрнектерді қолдана 
отырып біріктіріледі: 
 
q
ij
ij
a
a


]
1
,
5
.
0
[
~



 
немесе 
)},
(
,
{
min
)
(
]
1
,
5
.
0
[
~
ij
a
ij
a
a
SUP
a
ij
ij







 
мұнда 
}
)
(
|
{
~





ij
a
i
ij
a
a
a
ij
 
 
 
Сонымен,  гидрогенизаттағы  қанықпаған  көмірсутек  (ỹ
2
),  күкірт  (ỹ
3
)  жəне  суда  еритін 
қышқылдар мен сілтілердің (ỹ
4
) құрамы мен кіріс-режимдік параметрлер х
i 
( i=
5
,
1
) арасындағы айқын 
емес байланыстар, яғни математика-лық модельдер, келесі түрде алынды (ỹ
2
, ỹ
3
 жəне ỹ
4
 əсер етпейтін 
немесе əлсіз əсер ететін регрессорлар нөлге теңелген) [2, 3]:   
 
 
 

● Техникалыќ єылымдар 
 
ЌазЎТУ хабаршысы №1 2014  
 
235
у
2 
= f
2
(х
12
,х
22
,…,х
52
) = (0.5/0.05 + 0.85/0.07+1/0.08 + 0.85/0.09+0.5/0.095)- (0.5/0.00215+ 
     +0.85/0.0029+1/0.00324+ 0.85/0.00375+0.5/0.00425)x
12
+ (0.5/0.00591+0.85/0.00592+ 
     +1/0.00593+0.85/0.00594+0.5/0.00595)x
22 
+(0.5/0.0002+0.85/0.0005+1/0.0007 +0.85/ 
     +0.00095+0.5/0.0013)x
32 
- (0.5/0.03125+ 0.85/0.04333+1/0.05333+0.85/0.06333 +0.5/    
     /0.07333)x
42 
+ (0.5/0.0004+0.85/0.0005+1/0.0006+0.85/0.0007+ 0.5/0.0008)x
52 
– (0.5/ 
     /0.000033+0.85/0.000034+1/0.00004+0.85/0.00005+0.5/0.00006)x
12
2
+(0.5/0.000215 + 
     +0.85/0.000217+1/0.000219+0.85/0.000221+0.5/0.000247)x
22
2
+(0.5/0.000012 +0.85/ 
     /0.000018+1/0.000023+0.085/0.000028+0.5/0.000033)x
32
2
-(0.5/0.01675+0.85/0.01727 
     +1/0.01777 + 0.85/0.01713 + 0.5/0.01718)x
42
2 
+ (0.5/0.0000008 + 0.85/0.000001 + 1/ 
     /0.000002+0.85/0.000003+0.5/0.000005)x
52
2 
-(0.5/0.00003+0.85/0.000035 +1/0.00004+ 
     +0.85/0.000045 + 0.5/0.00005)x
12
x
22
+ (0.5/0.0000024 + 0.85/0.000003+1/0.0000033 + 
     +0.85/0.000004 +0.5/0.0000047)x
12
x
32 
- (0.5/0.00068 +0.85/0.0007 + 1/0.000720721+ 
     +0.85/0.00075+0.5/0.00077)x
12
x
42 
+ (0.5/0.0000012 +0.85/0.0000019+1/0.00000270+  
     +0.85/0.0000035+0.5/0.0000043) x
12
x
52
 +(0.5/0.00083+0.85/0.0009+1/0.00098+0.85/ 
     /0.00010+0.5/0.0015)x
22
x
42
+(0.5/0.000005+0.85/0.000006+1/0.000007+0.85/0.000008 
     +0.5/0.0000091)x
22
x
52
+(0.5/0.000001+0.85/0.0000015+1/0.0000012+0.85/0.0000015+ 
     +0.5/0.0000018)x
32
x
52
;  
  
у
3 
= f
3
(х
13
,х
23
,…,х
53
) = (0.5/0.000002+0.85/0.000003 + 1/0.000004 + 0.85/0.000005+0.5/ 
     /0.000006)- (0.5/0.00000014+0.85/0.00000015+1/0.00000016+0.85/0.00000017+0.5/ 
     /0.00000018)x
13 
- (0.5/0.00000027+0.85/0.00000028+1/0.00000029+0.85/0.0000003+ 
     +0.5/0.00000031) x
23   
-  (0.5/0.00000002 +  0.85/0.00000003 +  1/0.00000004 + 0.85/ 
     /0.000000045+0.5/0.00000005) x
33 
+ (0.5/0.0000044 +  0.85/0.000005 + 1/0.0000053+ 
     +0.85/0.0000054+0.5/0.0000055)x
43
+(0.5/0.00000002+0.85/0.000000025+1/0.00000003+ 
     +0.85/0.000000035+ 0.5/0.00000004)x
53  
- (0.5/0.000000001 + 0.85/0.0000000015+ 1/ 
     /0.000000002+ 0.85/0.0000000025 + 0.5/0.000000003)x
13
2  
- (0.5/0.000000001 + 0.85/ 
     /0.000000007+1/0.00000001+0.85/0.00000002+0.5/0.00000003)x
23
2
+(0.5/0.0000015+ 
     +0.85/0.0000017+1/0.0000018+0.85/0.0000019+0.5/0.000002)x
43
2 
+(0.5/0.000000002+ 
     + 0.85/0.000000003+1/0.000000004+0.85/0.000000005+0.5/0.000000006)x
13
x
23
+(0.5/ 
     /0.0000000001+0.85/0.0000000009+1/0.000000001+0.85/0.000000002+0.5/0.000000 
      003)x
13
x
33 
+(0.5/0.000000007+0.85/0.000000013+1/0.000000018+0.85/0.000000023+ 
     +0.5/0.000000030)x
13
x
43 
+ (0.5/0.0000000001+ 0.85/0.0000000009 + 1/0.000000001+ 
     +0.85/0.000000002 +0.5/0.000000003)x
23
x
32 
+(0.5/0.000000038+ 0.85/0.000000044 + 
     +1/0.000000049  + 0.85/0.000000054 + 0.5/0.000000064) x
23
x
43 
+ (0.5/0.000000002 + 
      +0.85/0.000000003+1/0.000000004+0.85/0.000000005 +0.5/0.000000006)x
33
x
43
 
     
 
у
4
 
= f
4
(х
14
,х
24
,…,х
54
) = (0.5/0.00000023+0.85/0.00000024+1/0.00000025+0.85/0.00000026+ 
     +0.5/0.00000027)  -  (0.5/0.000000010  + 0.85/0.000000015  + 1/0.000000020  + 0.85/ 
      /0.5/0.00000003)x
14 
- (0.5/0.000000024 + 0.85/0.000000032 + 1/0.000000037  + 0.85/ 
      /0.000000042+0.5/0.00000005)x
24
-(0.5/0.000000003+0.85/0.000000004+1/0.000000005+ 
     +0.85/0.000000006 + 0.5/0.000000007)x
34 
+(0.5/0.000000659 + 0.85/0.000000664 +1/ 
      /0.000000667 + 0.85/0.000000670  + 0.5/0.000000675)x
44 
+ (0.5/0.000000002 + 0.85/ 
      /0.000000003+1/0.000000004+0.85/0.000000005+0.5/0.000000006)x
54 
-(0.5/0.0000000001+ 
     +0.85/0.0000000005 + 1/0.000000001 +  0.85/0.0000000015 +  0.5/0.000000002)x
24
2 
+ 
     +(0.5/0.000000207  +  0.85/0.000000215  + 1/0.000000222  + 0.85/0.00000023  + 0.5/ 
     /0.00000033)x
44
2  
+ (0.5/0.0000000001 + 0.85/0.0000000005 + 1/0.000000001 + 0.85/ 
     /0.0000000015 +0.5/0.000000002)x
14
x
24 
+(0.5/0.0000000005 + 0.85/0.000000001 + 1/ 
     /0.000000002 +0.85/0.000000003 +0.5/0.000000004)x
14
x
44 
+(0.5/0.000000004 + 0.85/ 
     /0.000000005  + 1/0.000000006 + 0.85/0.000000007 + 0.5/0.000000008)x
24
x
44
  + (0.5/ 
     /0.0000000001 +  0.85/0.0000000005 +  1/0.0000000010  + 0.85/0.0000000015 + 0.5/ 
     /0.000000002)x
34
x
44 
+(0.5/0.0000000001+0.85/0.0000000005 +1/0.000000001 + 0.85/ 
     /0.0000000015+0.5/0.000000002)x
44 
x
54
  

● Технические науки 
 
     
                                               
№1 2014 Вестник КазНТУ  
         
236 
Гидрогенизат  көлемінің - у
1
  (Р-1  реакторының  шығысы)  кіріс-режимдік  параметрлерінен  (х
i
, 
i=
5
,
1
)  математикалық  байланысы  сызықтық  емес  жиынтық  регрессия  тəсілімен  анықталды.  Оның 
нөлдік  (немесе  нөлге  жақын)  коэффициенттері  бар  қосындыларды  алып  тастаған  соң  құрылымы 
келесідей: 
 
 у
1
=f
1
(х
11
,х
21
,х
31
,х
41
,х
51
) = 7.00 + 0.233
x
11 
+ 0.130
x
21 
+ 0.011
x
31  
+ 2.333
x
41 
- 0.0175
x
51
 
     +0.0031
x
11
2  
+ 0.0048
x
21
2 
+ 0.00003
x
31
2 
+ 0.7778
x
41
2
  - 0.00004
x
51
2 
+  0.0017
x
11
x
21
 
     +
 
0.00015
x
11
x
31 
+ 0.03111
x
11
x
41  
- 0.00023
x
11
x
51  
+ 0.08642
x
21
x
41  
- 0.00065
x
21 
x
51 
+ 
     +0.00730
x
31 
x
41
 
 
Гидротазалау  процесінің  шикізат  сапасына  байланысты  оптималды  температурасын  анықтау 
үшін  эксперттік  ақпарат,  шартты  қорытындылау  логикалық  ережесі  жəне  білімдер  базасы  негізінде 
лингвистикалық  модель  құрылған.  Бұл  модель  «Егер  шикізат  ауыр  болса,  онда  оптималды 
температура  төмен,  əйтпесе,  егер  шикізат  жеңіл  болса,  онда  оптималды  температура  жоғары» 
лингвистикалық байланысын іске асырады.  
Эксперттік  процедуралар  мен  айқын  емес  жиындар  тəсілдері  негізінде [4, 5, 6], айқын  емес 
жиындарды сипаттайтын тиістілік функциялары құрылды: 
- 

А
(т) = exp(|(т-185)
0.5|) – ауыр (термиялық тұрақтығы төмен) шикізат – тікелей айдау 
бензині;  
- 

А
(л) = exp(|л-165)
0.5|) – жеңіл шикізат;  
- 

В
(н) = exp(|н-300)
0.7|) – төмен температура; 
- 

В
(в) = exp(|в-400)
0.7|) – жоғары температура. 
Лингвистикалық  модельдің  құрылымын  пайдалана  отырып  жəне  оны  біздің  жағдайға 
байланысты түрлендіріп, [7] ұсынылған ТКМТАНҚ (технологиялық кешендердің модельдерін түрлі 
ақпараттар негізінде құру) тəсілі негізінде, келесі лингвистикалық модель алынған: 
 
if  
х~

А
~
(т), then 
у~

В
~
(н), else if  
х~

А
~
(л), then 
у~
 
В
~
(в)                             
(7) 
 
 
мұнда  т,л,н,в – ретімен  алғанда, «ауыр  шикізат», «жеңіл  шикізат», «төмен  температура», 
«жоғары  температура»  айқын  емес  айнымалылары; 
х~
,
у~
 - рет  бойынша,  шикізаттың  сапасын  жəне 
оптималды температураны сипаттайтын кіріс жəне шығыс лингвистикалық айнымалылары; 
А
~
,
В
~
 - 
x~
 
пен 
y~
 сипаттайтын айқын емес ішкі жиындар. 
Қорытынды. Жұмыста  мұнай өңдеу өндірісіндегі каталитикалық риформинг қондырғысының 
математикалық модельдерін құру тəсілдері зерттеліп жүйеленген. Риформинг процесінің детерминді 
жағдайда  математикалық  модельдері  дифференциалдық  теңдеулер  арқылы  сипатталып,  оларды 
Рунге-Кутта  жəне    Эйлер  тəсілдері  арқылы  шешу  мəселелері  тұжырымдалған.  Айқын  емес  ортада 
зерттеу  объектісінің  негізгі  агрегаттарының  бірі  Р-1  реакторының  моделі  айқын  емес  теориясына 
жəне эксперттік бағалау тəсілдеріне негізделе отырып құрылған.  
 
ƏДЕБИЕТТЕР 
 
1.  Шумский  В.М.,  Зырянова  Л.А. Инженерные  задачи в  нефтепереработке  и  нефтехимии. -М.:  Химия, 
1981, -256 с.  
2.  Оразбаева  К.Н.  Каталитикалық  риформинг  қондырғысының  гидро-тазалау  блогының  негізгі 
агрегаттарының  модельдерін  құру //Ғылыми  журнал  «АтМГИ  хабаршысы», -Атырау:  АтМГИ,  №8-9, 2006, -
С.85-92. 
3.  Оразбаева  К.Н.,  Курмангазиева  Л.Т.  Разработка  математических  моделей  реакторов  риформинга 
установки ЛГ-35-11/300 Атырауского НПЗ// Научный журнал МОН РК «Поиск», 2008. №4. -С.218-224. 
4.  Кафаров  В.В.,  Дорохов  И.Н.,  Марков  В.П.  Системный  анализ  процессов  химической  технологии. 
Применение метода нечетких множеств. -М.: Наука, 1986. -307 с. 
 

● Техникалыќ єылымдар 
 
ЌазЎТУ хабаршысы №1 2014  
 
237
5.  Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. -М.: Химия, 1995. -350 с. 
6.  Оразбаева  К.Н.  Эксперттік  бағалау  тəсілдерін  айқын  емес  ортада  бензол  өндіру  процесінің 
математикалық  моделін  құру  мақсатында  қолдану//Қ.И.Сəтбаев  атын.  ҚазҰТУ  хабаршысы,  №6 (76), 2009, -
Б.106-111.  
7.  Надиров  Н.К.,  Оразбаева  К.Н.,  Сармурзина  Р.Г.Мұнай  өңдеу,  мұнай  химиясы  технологиялық 
кешендерінің  математикалық  модельдерін  ақпараттың  жетіспеушілігі  жəне  айқын  еместігі  жағдайында  құру 
тəсілін жасақтау// Доклады НАН РК, Серия физико-математическая. №2, 2010. –С.77-81. 
 
REFERENCES 
1.  Shumskiy V.M. Zyryanova L.A. Inzhenernye zadachi v neftepererabotke i neftekhimii. -М.: Khimiya, 1981, 
-256 s.  
2.  Orazbayeva K.N. Katalitikalyk reforming kondyrgysynyn gidro-tazalau blogynyn negizgi agregattarynyn 
modelderin kuru //Galymi zhurnal «АтМGI khabarshysy», -Atyrau: АтМGИ, №8-9, 2006, -S.85-92. 
3.  Orazbayeva K.N., Kurmangaziyeva L.T. Razrabotka matematicheskikh modelei reaktorov riforminga 
ustanovki LG-35-11/300 Atyrauskogo NPZ // Nauchnyy zhurnal MON RK  «Poisk», 2008. №4. -S.218-224. 
4.  Kafarov V.V., Dorokhov I.N. Markov V.P. Sistemnyy analiz  protsessov khimicheskoi tekhnologii. 
Primenenie metoda nechetkikh mnozhestv. -М.: Nauka, 1986. -307 s 
5.  Meshalkin V.P. Ekspertnye sistemy v khimicheskoi tekhnologii. - М.: Khimiya, 1995. -350 s. 
6.  Orazbayeva K.N. “ksperrtyk bagalau tasilderin aikyn emes ortada benzol ondiru protsesinin matematikalyk 
modelin kuru maksatynda koldanu //K.I. Satbaev atyn. KazUTU khabarshysy, №6 (76), 2009, -B.106-111.  
7.  Nadirov N.K., Orazbayeva K.N.,Sarmurzina R.G. Munai ondeu, munai khimiyasy tekhnologiyalyk 
keshenderynyn matematikalyk modelderin akparattyn zhetispeushiligi zhane aikyn emes zhagdaiynda kuru tasilin 
zhasaktau // Doklady NAN RK, Seriya fiziko-matematicheskaya. №2, 2010. –S.77-81. 
 
Оразбаева К.Н., Өтенова Б.Е.,Кұрманғазиева Л.Т. 
Мұнай  өңдеу  өндірісіндегі  каталитикалық  риформинг  қондырғысының  математикалық 
модельдерін құру тəсілдері 
Түйіндеме. 
Жұмыста    мұнай  өңдеу  өндірісіндегі  каталитикалық  риформинг  қондырғысының 
математикалық модельдерін құру тəсілдері зерттеліп жүйеленген. Риформинг процесінің детерминді жағдайда 
математикалық модельдері дифференциалдық теңдеулер арқылы сипатталып, оларды Рунге-Кутта жəне  Эйлер 
тəсілдері  арқылы  шешу  мəселелері  тұжырымдалған.  Айқын  емес  ортада  зерттеу  объектісінің  негізгі 
агрегаттарының  бірі  Р-1  реакторының  моделі  айқын  емес  теориясына  жəне  эксперттік  бағалау  тəсілдеріне 
негізделе отырып құрылған.  
Түйін  сөздер: 
каталитакалық  риформинг,
 
математикалық  модель,  мұнай  өңдеу  өндіріс,  айқын  емес 
жиын, эксперттік бағалау.
 
 
Оразбаева К.Н., Өтенова Б.Е., Кұрманғазиева Л.Т. 
Методы  разработки  математических  моделей  установки  каталитического  риформинга 
нефтепереработки 
Резюме. 
В  статье  исследованы  и  систематизированы  методы  построения  математических  моделей 
установки  каталитического  риформинга.  В  детерминированных  условиях  математические  модели  процесса 
риформинга  представлены  в  виде  соответствующих  дифференциальных  уравнений,  описаны  методы  их 
численного  решения  на  основе  методов  Рунге-Кутта  и  Эйлера.  Математические  модели  одного  из  основных 
агрегатов  установки  каталитического  риформинга  ректора  гидроочистки  Р-1  в  нечеткой  среде  построены  на 
основе методов теории нечетких множеств и экспертной оценки.  
Ключевые  слова: 
каталитический  риформинг,  математическая  модель,  нефтепереработка,  нечеткое 
множество, экспертная оценка. 
 
Orazbayeva К.N., Utenova B.Е., Kurmangaziyeva L.Т. 
Methods for developing mathematical models of the catalytic reforming refinery 
Summary.
The article explores and systematized methods of constructing mathematical models of the catalytic 
reforming. In terms of deterministic mathematical model of the reforming process are presented in the form of the 
corresponding differential equations , the methods of their numerical solution based on the Runge- Kutta and Euler . 
Mathematical models of a major plant units catalytic reforming hydrotreating Rector P-1 in fuzzy environment built on 
the basis of the theory of fuzzy sets and expert evaluation. 
Key words:
 catalytic reforming, mathematical model, refining, fuzzy set, expert evaluation. 
 
 
 

● Технические науки 
 
     
                                               
№1 2014 Вестник КазНТУ  
         
238 
УДК  622.013:622.276.342 
 
О.Ю. Пяк, Т.О. Сейдалиев  
(Казахская Головная архитектурно-строительная академия имени К.Рыскулбекова, 
Казахский национальный технический университет имени К.И.Сатпаева 
Алматы, Республика Казахстан) 
 
ОСОБЕННОСТИ РАБОТЫ СТАНКА – КАЧАЛКИ С ГИБКОЙ СВЯЗЬЮ  
ШАТУНА С БАЛАНСИРОМ И ПОВОРОТНОЙ ГОЛОВКОЙ 
 
Аннотация. 
Рассматриваются  пути  улучшения  работы  станков-качалок  путем  совершенствования 
конструкции и режима  работы. 
 
Ключевые  слова: 
Конструкция  станка,  клиноременная  передача,  балансир,  профильная  головка, 
туннельная  лестница,  трехступенчатый  редуктор,  конструкция  кривошипов,  поворотная  головка,  опорная 
металлоконструкция. 
 
Конструкция станка – качалки, представленная на рисунках 2.3.1 и 2.3.2, включает приводную 

жүктеу/скачать 43,12 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: