Застосування фільтра Калмана для моніторингу газової фази та управління каталітичними процесами у виробництві аміаку
DOI:
https://doi.org/10.33216/1998-7927-2025-288-2-56-60Ключові слова:
синтез аміаку, фільтр Калмана, моніторинг концентрації, каталітичні процеси, оптимізація процесу, цифрові двійники, машинне навчання, нелінійна фільтраціяАнотація
У статті висвітлено теоретичні та практичні аспекти застосування фільтра Калмана, включно з його нелінійними модифікаціями, для підвищення ефективності та точності контролю в процесі синтезу аміаку. Розглянуто математичні основи фільтрації стану, описано можливості моніторингу концентрації газів у режимі реального часу та оптимізації каталітичних реакцій. Продемонстровано, що впровадження фільтра Калмана дозволяє зменшити вплив вимірювального шуму та затримок, забезпечуючи стабільнішу роботу реактора, вищий вихід аміаку та оптимальні умови роботи каталізатора. Аналіз новітніх досліджень і прикладів практичних реалізацій засвідчує, що інтеграція фільтра Калмана з цифровими двійниками та методами машинного навчання дає змогу автоматизувати й адаптувати процеси виробництва аміаку, зберігаючи високу продуктивність і гнучкість в умовах змінного навантаження та збурень.
Проаналізовано, що застосування фільтра Калмана та споріднених алгоритмів у виробництві аміаку відкриває широкі можливості для підвищення точності та стабільності контролю. За допомогою цих методів стає можливим відстежувати нелінійні процеси синтезу в режимі реального часу, коригувати покази шумних або датчиків із затримкою і оперативно реагувати на будь-які відхилення в складі синтез-газу чи роботі каталізатора. З’ясоване, що впровадження фільтрів стану дає змогу мінімізувати енергетичні та сировинні витрати, виявляти потенційні збої на ранніх стадіях, а також виводити установки на оптимальні режими з урахуванням динаміки навантаження та різноманітних збурень. У перспективі зростатиме значення методів самоадаптації фільтра, що ще більше спростить конфігурування і підтримку систем керування. Таким чином, фільтр Калмана стає одним із ключових інструментів сучасної індустрії аміаку, яка переходить до цифрової парадигми та прагне відповідати вимогам енергоефективності, екологічної безпеки й безперервного покращення якості продукції.Таким чином, застосування фільтра Калмана та споріднених алгоритмів у виробництві аміаку відкриває широкі можливості для підвищення точності та стабільності контролю.
Посилання
1. Humphreys, John, Rong Lan, and Shanwen Tao. "Development and recent progress on ammonia synthesis catalysts for Haber–Bosch process." Advanced Energy and Sustainability Research 2.1, 2021: 2000043.
2. Smith, Collin, Alfred K. Hill, and Laura Torrente-Murciano. "Current and future role of Haber–Bosch ammonia in a carbon-free energy landscape." Energy & Environmental Science 13.2, 2020: 331-344.
3. Welch, Greg, and Gary Bishop. "An introduction to the Kalman filter.", 1995: 2.
4. Fujii, Keisuke. "Extended kalman filter." Refernce Manual 14, 2013: 41.
5. Wan, Eric A., and Rudolph Van Der Merwe. "The unscented Kalman filter for nonlinear estimation." Proceedings of the IEEE 2000 adaptive systems for signal processing, communications, and control symposium (Cat. No. 00EX373). Ieee, 2000.
6. Houtekamer, Peter L., and Herschel L. Mitchell. "Ensemble kalman filtering." Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society: A journal of the atmospheric sciences, applied meteorology and physical oceanography 131.613, 2005: 3269-3289.
7. Jiang, Kai, Erming Cao, and Lijiang Wei. "NOx sensor ammonia cross-sensitivity estimation with adaptive unscented Kalman filter for Diesel-engine selective catalytic reduction systems." Fuel 165 (2016): 185-192.
8. Surenahalli, Harsha Shankar, Gordon Parker, and John H. Johnson. Extended Kalman filter estimator for NH 3 storage, NO, NO 2 and NH 3 estimation in a SCR. No. 2013-01-1581. SAE Technical Paper, 2013.
9. Jamal, Alaa, Ahmed Nasser, and Jaap van Rijn. "Real-time ammonia estimation in recirculating aquaculture systems: A data assimilation approach." Aquacultural Engineering 106, 2024: 102432.
10. Lauro, Ezio, Amélie Têtu, and Hélyette Geman. "Green Ammonia Production in Stochastic Power Markets." Commodities 3.1, 2024.
11. Baldassarre, A., et al. "Digital twin with augmented state extended Kalman filters for forecasting electric power consumption of industrial production systems." Heliyon 10.6, 2024.