Email this article Моделирование водно-химических процессов в оборотных системах охлаждения
- Authors: Воробьёв А.Д.1, Бильдюкевич А.В.2, Воробьева Е.В.1, Лаевская Е.В.1, Черникова А.Р.1
-
Affiliations:
- Институт общей и неорганической химии НАН Беларуси
- Институт физико-органической химии НАН Беларуси
- Issue: Vol 97, No 3 (2024)
- Pages: 258-266
- Section: Physical and Chemical Studies of Systems and Processes
- URL: https://ogarev-online.ru/0044-4618/article/view/265095
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0044461824030095
- EDN: https://elibrary.ru/YATVGD
- ID: 265095
Cite item
Open Access
Access granted
Abstract
В статье рассматривается моделирование водно-химических процессов в оборотных системах охлаждения с использованием нейронной сети, обученной на основе большого массива параметров, с целью прогнозирования эффективности ингибиторов осадкообразования в промышленных условиях. В качестве входных параметров для модели нейронной сети использованы рН, жесткость, щелочность, индекс насыщения Ланжелье, коэффициент концентрирования солей, тип (полимер, фосфонат) и концентрации ингибиторов осадкообразования. Выходным параметром модели является транспорт кальция — показатель, характеризующий изменение концентрации ионов кальция в жидкой фазе. Полученные результаты демонстрируют высокий уровень корреляции между экспериментальными данными и результатами, рассчитанными с использованием обученной нейронной сети. Проведенные контрольные эксперименты подтверждают высокую эффективность прогнозируемой нейронной сетью композиции полимерного и фосфонатного ингибиторов осадкообразования.
Full Text
About the authors
Артем Дмитриевич Воробьёв
Институт общей и неорганической химии НАН Беларуси
Email: layeuskaya@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-0243-5933
к.т.н.
Belarus, 220072, Республика Беларусь, г. Минск, ул. Сурганова, д. 9/1Александр Викторович Бильдюкевич
Институт физико-органической химии НАН Беларуси
Email: layeuskaya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3662-9970
д.х.н., проф., академик
Belarus, 220072, Республика Беларусь, г. Минск, ул. Сурганова, д. 13Елена Викторовна Воробьева
Институт общей и неорганической химии НАН Беларуси
Email: layeuskaya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0609-4151
д.х.н., проф.
Belarus, 220072, Республика Беларусь, г. Минск, ул. Сурганова, д. 9/1Елена Васильевна Лаевская
Институт общей и неорганической химии НАН Беларуси
Author for correspondence.
Email: layeuskaya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9008-269X
к.т.н.
Belarus, 220072, Республика Беларусь, г. Минск, ул. Сурганова, д. 9/1Анастасия Руслановна Черникова
Институт общей и неорганической химии НАН Беларуси
Email: layeuskaya@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-6833-1914
Belarus, 220072, Республика Беларусь, г. Минск, ул. Сурганова, д. 9/1
References
- Piana S., Gale J. D. Understanding the barriers to crystal growth: Dynamical simulation of the dissolution and growth of urea from aqueous solution // J. Am. Chem. Soc. 2005. V. 127. N 6. P. 1975‒1982. https://doi.org/10.1021/ja043395l
- Liu Q., Xu G.-R., Das R. Inorganic scaling in reverse osmosis (RO) desalination: Mechanisms, monitoring, and inhibition strategies // Desalination. 2019. V. 468. ID 114069. https://doi.org/10.1016/j.desal.2019.07.005
- Reddy M. M., Hoch A. R. Calcite сrystal growth rate inhibition by polycarboxylic acids // J. Colloid Interface Sci. 2001. V. 235. N 2. P. 365‒370. https://doi.org/10.1006/jcis.2000.7378
- Chaussemier M., Pourmohtasham E., Gelus D., Pécoul N., Perrot H., Lédion J., Cheap-Charpentier H., Horner O. State of art of natural inhibitors of calcium carbonate scaling. A review article // Desalination. 2015. V. 356. P. 47‒55. https://doi.org/10.1016/j.desal.2014.10.014
- Chauhan K., Kumar R., Kumar M., Sharma P., Chauhan G. S. Modified pectin-based polymers as green antiscalants for calcium sulfate scale inhibition // Desalination. 2012. V. 305. P. 31‒37. https://doi.org/10.1016/j.desal.2012.07.042
- Jensen M. K., Kelland M. A. A new class of hyper-branched polymeric scale inhibitor // J. Pet. Sci. Eng. 2012. V. 94‒95. P. 66‒72. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2012.06.025
- Cao K., Huang J., Zhou Y., Liu G., Wang H., Yao Q., Liu Y., Sun W., Wu W. A multicarboxyl antiscalant for calcium phosphate and calcium carbonate deposits in cooling water systems // Desalin. Water Treat. 2014. V. 52. N 3739. P. 7258–7264. https://doi.org/10.1080/19443994.2013.825882
- Nowack B. Environmental chemistry of phosphonates // Water Research. 2003. V. 37. N 11. P. 2533‒2546. https://doi.org/10.1016/S0043-1354(03)00079-4
- Chu C. H., Widjaja D. Neural network system for forecasting method selection // Decision Support Systems. 1994. V. 12. N 1. P. 13‒24. https://doi.org/10.1016/0167-9236(94)90071-X
- Adya M., Collopy F. How effective are neural networks at forecasting and prediction? A review and evaluation // J. Forecasting. 1998. V. 17. N 5‒6. P. 481‒495 https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-131X(1998090)17:5/6<481::AID-FOR709>3.0.CO;2-Q
- Воронов В. Н., Петрова Т. И. Водно-химические режимы ТЭС и АЭС. М.: Изд-во МЭИ, 2009. С. 227‒229.
- Козловский В. В., Ларин А. Б. Методика исследования состояния водного режима системы оборотного охлаждения на ТЭС // Вестн. Иванов. гос. энерг. ун-та. 2019. № 3. С. 14‒21. https://doi.org/10.17588/2072-2672.2019.3.014-021
- Бакластов А. М., Горбенко В. А., Удыма П. Г. Проектирование, монтаж и эксплуатация тепломассообменных установок: Учеб. пособие для вузов. М.: Энергоиздат, 1981. С. 11‒23.
- Воробьёв А. Д., Дормешкин О. Б. Ингибирование процесса кристаллизации карбоната кальция смесью органических фосфатов и карбоновых кислот // Изв. НАН Беларуси. Cер. хим. наук. 2014. № 2. С. 91‒97.
- Turner J. C. Modelling control of crystal growth processes // Computers and Mathematics with Applications. 2004. V. 48. N 7‒8. P. 1231‒1243.
Supplementary files
