BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC MỎ - ðỊA CHẤT ðẶNG VĂN CHÍ NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP ðỂ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM VÀ HIỆU SUẤT LÀM VIỆC CỦA THÁP CHƯNG CẤT TRONG CÔNG NGHIỆP DẦU MỎ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI – 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC MỎ - ðỊA CHẤT ðẶNG VĂN CHÍ NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP ðỂ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM VÀ HIỆU SUẤT LÀM VIỆC CỦA THÁP CHƯNG CẤT TRONG CÔNG NGHIỆP DẦU MỎ Chun ngành : ðiện khí hố mỏ Mã số : 62.52.52.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1.PGS.TS Thái Duy Thức 2.TS Trần Bá ðề HÀ NỘI - 2012 MỤC LỤC MỞ ðẦU Chương TỔNG QUAN VỀ QUÁ TRÌNH CHƯNG CẤT VÀ HỆ THỐNG ðIỀU KHIỂN THÁP CHƯNG CẤT 1.1 Cơ sở lý thuyết trình chưng cất 1.2 Cấu tạo, nguyên tắc làm việc hoạt ñộng tháp chưng cất 1.2.1 Giới thiệu loại tháp chưng cất 1.2.2 Thiết bị chưng cất trình vận hành 1.2.3 Các thiết bị bên tháp chưng cất 1.2.4 Thiết bị gia nhiệt 1.2.5 Nguyên lý chưng cất 1.2.6 Cân lỏng – 1.2.7 Những yếu tố ảnh hưởng ñến hoạt ñộng tháp chưng cất 1.3 Các tham số cơng nghệ ảnh hưởng đến q trình chưng cất 1.4 Tổng quan hệ thống điều khiển tháp chưng cất 1.4.1 Các nguyên tắc q trình điều khiển 1.4.2 Hệ thống điều khiển phân tán DCS nhà máy lọc dầu 1.4.3 ðiều khiển tháp chưng cất nhà máy xử lý khí Dinh Cố 1.4.4 ðiều khiển tháp chưng cất nhà máy lọc dầu số Dung Quất 1.4.4.1 Hệ thống ñiều khiển nhiệt ñộ ñỉnh tháp 1.4.4.2 Hệ thống ñiều khiển mức đáy tháp 1.5 Nhận xét Chương MƠ HÌNH HĨA THÁP CHƯNG CẤT DẦU MỎ 2.1 Nghiên cứu xây dựng mơ hình tốn cho tháp chưng cất 2.1.1 Mục đích việc xây dựng mơ hình tốn 2.1.2 Các điều kiện cần thiết để xây dựng mơ hình tốn Trang 5 6 11 12 14 14 17 19 19 20 27 28 29 32 33 35 35 35 35 2.1.3 Phương pháp xây dựng mơ hình 35 2.1.4 Mơ hình tốn học tháp chưng cất 36 2.1.4.1 Một số giả thiết xây dựng mơ hình tốn 36 2.1.4.2 Phương trình tốn trạng thái xác lập 37 2.1.4.3 Các phương trình tốn động học 48 2.1.5 Nhận xét 2.2 Mơ tháp chưng cất 52 53 2.2.1 Ý nghĩa trình mơ tháp chưng cất 2.2.2 Cơ sở liệu mơ 2.2.3 Mơ đặc tính tĩnh ñộng học tháp chưng cất 2.2.3.1 Khảo sát ñường ñặc tính tĩnh 2.2.3.2 Khảo sát ñặc tính ñộng học tháp chưng cất 2.2.4 Khảo sát xây dựng ñặc tính P-T 2.2.5 Khảo sát ảnh hưởng nhiệt độ áp suất dịng cấp liệu tới đặc tính động học tháp chưng cất 2.3 Nhận xét Chương ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ðỂ DỰ BÁO NỒNG ðỘ THÀNH PHẦN SẢN PHẨM THÁP CHƯNG CẤT 3.1 Mở ñầu 3.2 Những nội dung cần nghiên cứu 3.3 Tổng quan mạng nơron nhân tạo 3.3.1 Giới thiệu chung 3.3.2 Mạng nơron nhân tạo 3.4 Luật học lan truyền ngược 3.5 Thiết lập liệu vào – cho mạng nơron 3.5.1 Lựa chọn biến vào – 3.5.2 Nguyên tắc ño biến thứ cấp 3.5.3 Mơ động học thiết lập liệu vào – cho mạng nơron 3.6 Thiết kế huấn luyện mạng nơron 3.7 Khảo sát ảnh hưởng tham số mạng tới sai lệch MSE mơ hình 3.7.1 Thay đổi số lượng tế bào nơ ron lớp 3.7.2 Thay ñổi số lớp ẩn mạng 3.8 Các kết huấn luyện 3.8.1 Kết huấn luyện cho trường hợp nhiễu cấp liệu 3.8.2 Kết huấn luyện cho trường hợp tham số thay ñổi 3.8.3 Kết huấn luyện cho trường hợp tổng quát 3.9 Nhận xét Chương ỨNG DỤNG CẢM BIẾM MỀM ðỂ ðIỀU KHIỂN TRỰC TIẾP NỒNG ðỘ THÀNH PHẦN THÁP CHƯNG CẤT 4.1 ðặt vấn ñề 4.2 Ứng dụng cảm biến mềm(soft_sensor) ñiều khiển trực tiếp nồng ñộ 4.2.1 ðiều khiển nồng ñộ cấu tử 4.2.2 Thiết kế hệ thống ñiều khiển 53 53 56 56 66 77 81 85 86 86 87 88 88 88 92 97 97 99 99 104 108 108 110 111 111 114 115 119 120 120 121 121 121 4.2.3 Mơ xác định đặc tính q trình 4.2.4 Tính tốn tham số cho điều khiển 4.3 Kết mơ phỏng, đánh giá tham số chất lượng ñiều khiển 4.3.1 Các kết mô 4.3.2 ðánh giá tham số, chất lượng ñiều khiển trực tiếp nồng ñộ 4.4 Nhận xét KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ðà CÔNG BỐ CỦA NCS TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC 122 123 126 126 130 132 133 135 140 141 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, BẢNG BIỂU HÌNH VẼ VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN ÁN Danh mục ký hiệu chữ viết tắt TT Ký hiệu Mơ tả ðơn vị F Lưu lượng dịng cấp liệu kmol/s zF Nồng độ phần mol dịng cấp liệu % mol q Tỉ lệ pha lỏng dòng cấp liệu % n Số lượng ñĩa lọc ðĩa D Lưu lượng dòng sản phẩm ñỉnh tháp kmol/s B Lưu lượng dòng sản phẩm ñáy tháp kmol/s xD Nồng ñộ mol pha lỏng ñỉnh tháp % mol xB Nồng ñộ mol pha lỏng ñáy tháp % mol yD Nồng ñộ mol pha ñỉnh tháp % mol 10 yB Nồng ñộ mol pha ñáy tháp % mol 11 Li Lưu lượng lỏng ñĩa thứ i kmol/s 12 Vi Lưu lượng đĩa thứ i kmol/s 13 Hi Entalpy dịng ñĩa thứ i kcal/kg 14 hi Entalpy dịng lỏng đĩa thứ i kcal/kg 15 xi,j Nồng ñộ mol cấu tử j pha lỏng ñĩa i % mol 16 yi,j Nồng ñộ mol cấu tử j pha ñĩa i % mol 17 Mi kmol 18 MD Lượng chất lỏng ñĩa thứ i Lượng chất lỏng bình ngưng đỉnh tháp 19 MB Lượng chất lỏng nồi tái ñun ñáy tháp kmol 20 hD Entalpy pha lỏng sản phẩm ñỉnh kcal/kg 21 hB Entalpy pha lỏng sản phẩm đáy kcal/kg 22 R Dịng hồi lưu đỉnh tháp kmol/s 23 Qc Lưu lượng nhiệt thu hồi bình ngưng (Condenser) J/s 24 QR Lưu lượng nhiệt cấp cho nồi tái đun (Reboiler) J/s 25 Re Tỉ số dịng hồi lưu ñỉnh % 26 nF Chỉ số ñĩa cấp liệu đĩa f 27 LR Lưu lượng dịng lỏng chảy vùng cất kmol/s 28 LS Lưu lượng dòng lỏng chảy vùng chưng kmol/s 29 VR Lưu lượng dòng vùng cất kmol/s kmol 30 VS Lưu lượng dòng vùng chưng kmol/s 31 Vn Dòng đỉnh tháp kmol/s 32 VB Dịng hồi lưu ñáy tháp kmol/s 33 Nc Số lượng cấu tử hỗn hợp 34 Kj Hằng số cân pha hydrocacbon 35 Pj Áp suất riêng phần cấu tử j bar 36 PT Áp suất chung hệ bar 37 zj Nồng ñộ cấu tử j hỗn hợp nạp % mol 38 PDP Áp suất ñiểm bọt bar 39 PBP Áp suất ñiểm sương bar 40 αj,k ðộ bay tương ñối cấu tử j so với cấu tử k % 41 Ti Nhiệt ñộ ñĩa thứ i o 42 xD,j Nồng ñộ mol cấu tử j pha lỏng ñỉnh tháp % mol 43 xB,j Nồng ñộ mol cấu tử j pha lỏng ñáy tháp % mol 44 xi,j Nồng ñộ mol cấu tử j pha lỏng ñĩa thứ i % mol 45 yD,j Nồng ñộ mol cấu tử j pha ñỉnh tháp % mol 46 yB,j Nồng ñộ mol cấu tử j pha ñáy tháp % mol 47 yi,j Nồng ñộ mol cấu tử j pha ñĩa thứ i % mol 48 T Nhiệt ñộ tuyệt ñối hệ o 49 Aj,Bj 50 γj Hệ số hoạt ñộ cấu tử j pha lỏng 51 αj ðộ bay tương ñối cấu tử j so với cấu tử % 52 Re(tt) ðộ hồi lưu thực tế ñỉnh tháp % 53 nR Số lượng ñĩa vùng cất ñĩa 54 nS Số lượng ñĩa vùng chưng ñĩa 55 S ðộ hồi lưu ñáy tháp % C C Hằng số cho khoảng nhiệt ñộ hợp lý Danh mục bảng biểu: TT Bảng Nội dung Trang 2.1 Các chế ñộ làm việc tháp C-01 54 2.2 So sánh thông số vận hành mô tháp thực 59 2.3 Kiểm tra nồng ñộ pha phân ñoạn sườn 65 2.4 Giá trị nồng ñộ chất ñáy tháp 79 2.5 Bảng số liệu quan hệ P-T 80 3.1 Bộ liệu vào – mạng nơron 103 3.2 So sánh sai lệch huấn luyện với cấu trúc mạng khác 108 3.3 So sánh sai lệch trình huấn luyện khác 109 3.4 So sánh sai lệch trình huấn luyện khác 109 10 3.5 Sai lệch trình huấn luyện mạng 20 × 15 × 110 11 3.6 So sánh sai lệch trình huấn luyện khác 110 12 4.1 Các hàm truyền thu ñược từ nhận dạng đường cong 122 13 4.2 Tính tốn tham số PID theo Cohen-Coon 124 14 4.3 Các tham số PID theo Cohen-Coon (lỏng-chưng) 124 15 4.4 Các tham số PID theo Cohen-Coon (hơi-cất) 124 16 4.5 Chất lượng ñiều khiển theo Cohen – Coon 131 Danh mục hình vẽ: Nội dung Trang TT Hình 1.1 Cấu trúc tháp chưng cất 1.2 Mơ tả cấu trúc đỉnh tháp 1.3 Mơ tả cấu trúc ñáy tháp 1.4 Chuyển ñộng dòng lỏng bên tháp 10 1.5 Thiết bị gia nhiệt kiểu Kettle 11 1.6 Biểu đồ điểm sơi 12 1.7 ðường cong cân lỏng – 14 1.8 Sự dịch chuyển đường vận hành dịng hồi lưu thay ñổi 16 1.9 Sơ ñồ ñiều khiển phản hồi feed back control 21 10 1.10 Tổng quan hệ thống ñiều khiển Cascade cho tháp chưng cất 22 11 1.11 Hệ thống ñiều khiển Feed forward cho tháp chưng cất 24 12 1.12 Sơ ñồ ñiều khiển kết hợp feed forward feedback controller 25 13 1.13 Sơ ñồ ñiều khiển tổng quan Override control 26 14 1.14 ðiều khiển nhiệt độ đáy thơng qua lưu lượng dịng nóng 26 15 1.15 Sơ ñồ ñiều khiển tháp chưng cất C01 27 16 1.16 Sơ ñồ P&ID cho hệ thống ñiều khiển tháp chưng cất T1101 29 17 1.17 Hệ thống ñiều khiển nhiệt ñộ ñỉnh tháp 30 18 1.18 Hệ thống ñiều khiển mức ñáy tháp 32 19 2.1 Nguyên lý tổng quát tháp chưng cất 37 20 2.2 Quan hệ Pj-T 38 21 2.3 Mơ tả dịng ngun liệu 41 22 2.4 Mơ tả dịng vật chất thiết bị ngưng 48 23 2.5 Mô tả dịng vật chất đĩa n 49 24 2.6 Mơ tả dịng vật chất đĩa i 49 25 2.7 Mơ tả dịng vật chất đĩa cấp liệu f 50 26 2.8 Mơ tả dịng vật chất đĩa thứ 51 27 2.9 Mơ tả dòng vật chất thiết bị gia nhiệt 51 28 2.10 Số liệu vận hành tháp chưng cất chế ñộ GPP 55 29 2.11 Biểu ñồ xác ñịnh hệ số cân Kj hydrocacbon 56 30 2.12 Giao diện mơ tháp chưng cất 57 31 2.13 Biểu ñồ xác ñịnh nhiệt ñộ ñỉnh tháp chưng cất 58 32 2.14 Biểu ñồ xác ñịnh nhiệt ñộ ñáy tháp chưng cất 58 33 2.15 Biểu ñồ xác ñịnh ñộ bay tương ñối Metan (CH4) 58 34 2.16 Biểu ñồ xác ñịnh ñộ bay tương ñối Etan (C2H6) 59 35 2.17 Biểu ñồ xác ñịnh ñộ bay tương ñối Butan (C4H10) 59 36 2.18 Biểu ñồ xác ñịnh ñộ bay tương ñối Condensate (C5+) 59 37 2.19 Biểu ñồ xác ñịnh ñộ bay tương ñối chất 60 38 2.20 Xác ñịnh nồng ñộ chất pha – vùng cất 61 39 2.21 Xác ñịnh nồng ñộ chất pha lỏng – vùng cất 62 40 2.22 Xác ñịnh nồng ñộ chất pha – vùng chưng 63 41 2.23 Xác ñịnh nồng ñộ chất pha lỏng – vùng chưng 64 42 2.24 Sơ đồ cấu trúc cho mơ hình suy luận 68 43 2.25 ðịnh nghĩa tập mờ Pi 69 44 2.26 ðịnh nghĩa tập mờ Ti 69 45 2.27 ðịnh nghĩa tập mờ K1 69 46 2.28 ðịnh nghĩa tập mờ K2 69 47 2.29 ðịnh nghĩa tập mờ K3 69 48 2.30 ðịnh nghĩa tập mờ K4 69 49 2.31 ðịnh nghĩa tập mờ K5 69 50 2.32 Kết nhận dạng số Kj 70 51 2.33 Mối quan hệ 3D: Pi-Ti-K1-4 71 52 2.34 Quan hệ 3D: Pi-Ti-K5 71 53 2.35 ðặc tính ñộ cấu tử PHA LỎNG – VÙNG CẤT 73 54 2.36 ðặc tính q độ cấu tử PHA HƠI – VÙNG CẤT 74 55 2.37 ðặc tính ñộ cấu tử PHA LỎNG – VÙNG CHƯNG 75 56 2.38 ðặc tính q độ cấu tử PHA HƠI – VÙNG CHƯNG 76 57 2.39 Sơ ñồ cấu trúc mơ hình dự báo 79 58 2.40 Mơ đặc tính dự báo 80 59 2.41 ðặc tính P-T 81 60 2.42 Sơ đồ cấu trúc nghiên cứu biến ñộng nhiệt ñộ - áp suất 82 61 2.43 ðặc tính q độ T=const, thay đổi P 83 62 2.44 ðặc tính q độ P=const, thay đổi T 83 63 2.45 ðặc tính q độ P T thay ñổi 84 64 3.1 Cấu trúc mạng nơron 89 65 3.2 Mơ hình phần tử xử lý (nơron thứ i) 89 66 3.3 Mô hình tốn học tổng qt mạng nơron 90 67 3.4 Mạng nơron truyền thẳng ba lớp 93 68 3.5 Sơ đồ bố trí cảm biến đo lường thứ cấp 98 69 3.6 Các ñầu vào mạng nơron Td nhiễu 100 70 3.7 ðáp ứng ñầu mạng nơron cần nhận dạng Td nhiễu 100 71 3.8 Các ñầu vào mạng nơron tham số cấp liệu nhiễu 101 72 3.9 ðáp ứng ñầu mạng nơron cấp liệu F1 nhiễu 101 73 3.10 Các ñầu vào mạng nơron tham số ñều nhiễu 102 74 3.11 ðáp ứng ñầu ANN tham số làm việc ñều nhiễu 102 75 3.12 Cấu trúc rút gọn lớp mạng 105 76 3.13 Cấu trúc lớp vào rút gọn mạng 105 77 3.14 Cấu trúc lớp vào mạng 105 78 3.15 Sơ ñồ cấu trúc lớp ẩn mạng 106 79 3.16 Cấu trúc lớp mạng 106 80 3.17 ðồ thị hiển thị sai lệch q trình huấn luyện mạng 107 81 3.18 Các đồ thị vào – trình kiểm tra mạng 107 82 3.19 Kết chẩn đốn off-line mơ hình với nồng độ đỉnh 108 83 3.20 Kết chẩn đốn off-line mơ hình với nồng độ đáy 108 84 3.21 Kết huấn luyện [P6-T1] [P6-Y1] 112 85 3.22 Kết huấn luyện [P5-T2] [P5-S3] 112 86 3.23 Kết dự báo nồng ñộ sản phẩm ñỉnh 112 87 3.24 Kết dự báo nồng ñộ sản phẩm ñáy 113 88 3.25 Kết kiểm tra dự báo cho mạng có cấu trúc lớp 113 170 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 28.664 28.816 28.878 28.996 28.683 28.624 28.991 28.861 28.877 28.826 28.536 28.816 28.942 28.636 28.718 28.883 28.739 28.619 28.637 28.68 28.583 28.743 28.949 28.955 28.53 28.952 28.752 28.758 28.66 28.993 28.747 28.633 28.545 28.974 28.537 28.75 28.692 28.639 28.957 28.765 28.732 28.97 28.525 28.881 28.885 28.914 28.563 28.508 28.844 28.934 28.815 28.868 28.863 29 28.944 28.617 28.653 28.676 28.757 28.796 28.923 28.706 28.921 28.635 28.708 28.769 28.734 28.644 28.589 28.577 28.524 28.839 28.84 28.967 28.692 28.76 28.915 28.517 28.527 28.765 28.836 28.504 28.692 28.533 28.709 28.843 28.794 28.965 28.923 28.763 14.328 14.633 14.756 14.991 14.365 14.247 14.983 14.723 14.753 14.652 14.073 14.632 14.885 14.273 14.436 14.766 14.478 14.238 14.275 14.359 14.167 14.487 14.898 14.909 14.061 14.905 14.505 14.516 14.319 14.987 14.494 14.266 14.091 14.948 14.074 14.501 14.384 14.277 14.914 14.53 14.464 14.941 14.05 14.762 14.77 14.828 14.125 14.016 14.688 14.868 14.63 14.736 14.725 14.999 14.889 14.233 14.306 14.351 14.513 14.591 14.846 14.412 14.842 14.269 14.415 14.537 14.468 14.287 14.178 14.154 6.082 20.614 20.624 26.498 13.821 16.947 24.112 5.7952 6.2296 17.183 20.436 5.1771 13.819 6.5374 14.602 20.796 18.546 26.4 24.462 17.119 28.664 28.816 28.878 28.996 28.683 28.624 28.991 28.861 28.877 28.826 28.536 28.816 28.942 28.636 28.718 28.883 28.739 28.619 28.637 28.68 28.583 28.743 28.949 28.955 28.53 28.952 28.752 28.758 28.66 28.993 28.747 28.633 28.545 28.974 28.537 28.75 28.692 28.639 28.957 28.765 28.732 28.97 28.525 28.881 28.885 28.914 28.563 28.508 28.844 28.934 28.815 28.868 28.863 29 28.944 28.617 28.653 28.676 28.757 28.796 28.923 28.706 28.921 28.635 28.708 28.769 28.734 28.644 28.589 28.577 28.524 28.839 28.84 28.967 28.692 28.76 28.915 28.517 28.527 28.765 28.836 28.504 28.692 28.533 28.709 28.843 28.794 28.965 28.923 28.763 89.847 98.979 102.69 109.73 90.96 87.411 109.48 101.68 102.6 99.546 82.181 98.949 106.54 88.181 93.092 102.99 94.332 87.133 88.247 90.778 84.995 94.596 106.93 107.28 81.817 107.14 95.136 95.489 89.571 109.6 94.819 87.984 82.722 108.43 82.212 95.021 91.524 88.312 107.41 95.892 93.933 108.23 81.503 102.85 103.11 104.83 83.761 80.476 100.65 106.05 98.886 102.09 101.76 109.98 106.66 86.996 89.19 90.53 95.398 97.733 105.38 92.362 105.25 88.08 92.462 96.119 94.038 88.616 85.35 84.612 81.411 100.37 100.38 108.04 91.505 95.582 104.93 81.037 81.604 95.891 100.13 80.231 91.502 82.005 92.525 100.6 97.669 107.91 105.39 95.808 28.664 28.816 28.878 28.996 28.683 28.624 28.991 28.861 28.877 28.826 28.536 28.816 28.942 28.636 28.718 28.883 28.739 28.619 28.637 28.68 28.583 28.743 28.949 28.955 28.53 28.952 28.752 28.758 28.66 28.993 28.747 28.633 28.545 28.974 28.537 28.75 28.692 28.639 28.957 28.765 28.732 28.97 28.525 28.881 28.885 28.914 28.563 28.508 28.844 28.934 28.815 28.868 28.863 29 28.944 28.617 28.653 28.676 28.757 28.796 28.923 28.706 28.921 28.635 28.708 28.769 28.734 28.644 28.589 28.577 28.524 28.839 28.84 28.967 28.692 28.76 28.915 28.517 28.527 28.765 28.836 28.504 28.692 28.533 28.709 28.843 28.794 28.965 28.923 28.763 -22.134 -22.073 -22.049 -22.002 -22.127 -22.151 -22.003 -22.055 -22.049 -22.07 -22.185 -22.074 -22.023 -22.145 -22.113 -22.047 -22.104 -22.152 -22.145 -22.128 -22.167 -22.103 -22.02 -22.018 -22.188 -22.019 -22.099 -22.097 -22.136 -22.003 -22.101 -22.147 -22.182 -22.01 -22.185 -22.1 -22.123 -22.145 -22.017 -22.094 -22.107 -22.012 -22.19 -22.048 -22.046 -22.034 -22.175 -22.197 -22.062 -22.026 -22.074 -22.053 -22.055 -22 -22.022 -22.153 -22.139 -22.13 -22.097 -22.082 -22.031 -22.118 -22.032 -22.146 -22.117 -22.093 -22.106 -22.143 -22.164 -22.169 -22.191 -22.064 -22.064 -22.013 -22.123 -22.096 -22.034 -22.193 -22.189 -22.094 -22.066 -22.198 -22.123 -22.187 -22.117 -22.063 -22.082 -22.014 -22.031 -22.095 135.66 136.27 136.51 136.98 135.73 135.49 136.97 136.45 136.51 136.3 135.15 136.26 136.77 135.55 135.87 136.53 135.96 135.48 135.55 135.72 135.33 135.97 136.8 136.82 135.12 136.81 136.01 136.03 135.64 136.97 135.99 135.53 135.18 136.9 135.15 136 135.77 135.55 136.83 136.06 135.93 136.88 135.1 136.52 136.54 136.66 135.25 135.03 136.38 136.74 136.26 136.47 136.45 137 136.78 135.47 135.61 135.7 136.03 136.18 136.69 135.82 136.68 135.54 135.83 136.07 135.94 135.57 135.36 135.31 135.09 136.36 136.36 136.87 135.77 136.04 136.66 135.07 135.11 136.06 136.34 135.02 135.77 135.13 135.83 136.37 136.18 136.86 136.69 136.05 0.21161 0.15248 0.16725 0.20282 0.20388 0.20602 0.16867 0.16938 0.17008 0.17399 0.22776 0.14425 0.17608 0.22668 0.16958 0.1531 0.19338 0.21632 0.188 0.17665 0.21517 0.15729 0.16717 0.18511 0.23207 0.15115 0.18886 0.17296 0.19965 0.17507 0.18784 0.20948 0.19803 0.15879 0.23101 0.15571 0.18871 0.19842 0.15814 0.18497 0.18351 0.17274 0.2305 0.14082 0.17163 0.1744 0.23914 0.19066 0.14065 0.17523 0.17645 0.16713 0.17074 0.20337 0.17841 0.24017 0.18078 0.18012 0.16416 0.16592 0.16931 0.20291 0.15575 0.22839 0.17082 0.16374 0.1836 0.20062 0.21204 0.19865 0.18966 0.14336 0.16987 0.17136 0.20792 0.1691 0.15492 0.23285 0.18952 0.15647 0.16025 0.22465 0.16788 0.20388 0.16622 0.15456 0.17784 0.16566 0.1719 0.19184 0.44793 0.4464 0.44797 0.44818 0.44824 0.44677 0.44547 0.44812 0.44816 0.44819 0.44808 0.44315 0.44783 0.44823 0.44582 0.4473 0.44816 0.44773 0.4454 0.44572 0.4466 0.44446 0.44763 0.44823 0.44825 0.44296 0.44802 0.44783 0.44784 0.4463 0.44816 0.44781 0.44573 0.44332 0.44804 0.44316 0.4476 0.44692 0.44581 0.44815 0.44788 0.44762 0.44823 0.44279 0.44796 0.4482 0.44823 0.44395 0.44203 0.44786 0.44823 0.44805 0.44817 0.44817 0.44824 0.44825 0.44537 0.44605 0.44654 0.44778 0.44797 0.44823 0.4472 0.44819 0.44578 0.44712 0.44785 0.44764 0.44595 0.44459 0.44613 0.4788 0.44424 0.44275 0.4021 0.45209 0.44885 0.43022 0.47871 0.48002 0.44986 0.44336 0.48067 0.45567 0.47808 0.45344 0.44278 0.44639 0.40392 0.426 171 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 28.546 28.827 28.708 28.851 28.955 28.881 28.631 28.524 28.868 28.664 28.816 28.878 28.996 28.683 28.624 28.991 28.861 28.877 28.826 28.536 28.816 28.942 28.636 28.718 28.883 28.739 28.619 28.637 28.68 28.583 28.743 28.949 28.955 28.53 28.952 28.752 28.758 28.66 28.993 28.747 28.633 28.545 28.974 28.537 28.75 28.692 28.639 28.957 28.765 28.732 28.97 28.525 28.881 28.885 28.914 28.563 28.508 28.844 28.934 28.815 28.868 28.863 29 28.944 28.617 28.653 28.676 28.757 28.796 28.923 28.706 28.921 28.635 28.708 28.769 28.734 28.644 28.589 28.577 23.47 29.789 29.793 32.347 26.835 28.194 31.31 23.346 23.535 28.297 29.711 7.1152 20.04 14.568 21.127 25.937 22.531 11.036 6.0917 21.93 12.549 19.551 22.397 27.794 13.403 10.682 27.599 21.621 22.327 19.985 6.6718 19.528 25.348 11.272 15.037 22.629 15.988 10.469 11.323 13.263 8.8297 16.19 25.646 25.912 6.393 25.807 16.604 16.875 12.338 27.693 16.361 11.121 7.0869 26.799 6.6962 16.516 13.835 11.373 26.018 17.184 15.682 26.643 6.1519 22.515 22.715 24.04 7.8834 5.365 20.834 24.97 19.479 21.933 21.684 27.988 25.437 10.363 12.045 13.073 16.805 18.596 24.458 14.478 24.355 11.194 14.554 17.358 15.762 11.606 9.1015 8.5356 13.094 14.358 14.359 14.869 13.767 14.039 14.662 13.069 13.107 14.059 14.342 28.546 28.827 28.708 28.851 28.955 28.881 28.631 28.524 28.868 28.664 28.816 28.878 28.996 28.683 28.624 28.991 28.861 28.877 28.826 28.536 28.816 28.942 28.636 28.718 28.883 28.739 28.619 28.637 28.68 28.583 28.743 28.949 28.955 28.53 28.952 28.752 28.758 28.66 28.993 28.747 28.633 28.545 28.974 28.537 28.75 28.692 28.639 28.957 28.765 28.732 28.97 28.525 28.881 28.885 28.914 28.563 28.508 28.844 28.934 28.815 28.868 28.863 29 28.944 28.617 28.653 28.676 28.757 28.796 28.923 28.706 28.921 28.635 28.708 28.769 28.734 28.644 28.589 28.577 23.47 29.789 29.793 32.347 26.835 28.194 31.31 23.346 23.535 28.297 29.711 82.759 99.618 92.48 101.04 107.31 102.87 87.874 81.424 102.08 89.847 98.979 102.69 109.73 90.96 87.411 109.48 101.68 102.6 99.546 82.181 98.949 106.54 88.181 93.092 102.99 94.332 87.133 88.247 90.778 84.995 94.596 106.93 107.28 81.817 107.14 95.136 95.489 89.571 109.6 94.819 87.984 82.722 108.43 82.212 95.021 91.524 88.312 107.41 95.892 93.933 108.23 81.503 102.85 103.11 104.83 83.761 80.476 100.65 106.05 98.886 102.09 101.76 109.98 106.66 86.996 89.19 90.53 95.398 97.733 105.38 92.362 105.25 88.08 92.462 96.119 94.038 88.616 85.35 84.612 95.141 97.037 97.038 97.804 96.151 96.558 97.493 95.104 95.16 96.589 97.013 28.546 28.827 28.708 28.851 28.955 28.881 28.631 28.524 28.868 28.664 28.816 28.878 28.996 28.683 28.624 28.991 28.861 28.877 28.826 28.536 28.816 28.942 28.636 28.718 28.883 28.739 28.619 28.637 28.68 28.583 28.743 28.949 28.955 28.53 28.952 28.752 28.758 28.66 28.993 28.747 28.633 28.545 28.974 28.537 28.75 28.692 28.639 28.957 28.765 28.732 28.97 28.525 28.881 28.885 28.914 28.563 28.508 28.844 28.934 28.815 28.868 28.863 29 28.944 28.617 28.653 28.676 28.757 28.796 28.923 28.706 28.921 28.635 28.708 28.769 28.734 28.644 28.589 28.577 28.524 28.839 28.84 28.967 28.692 28.76 28.915 28.517 28.527 28.765 28.836 -22.182 -22.069 -22.117 -22.06 -22.018 -22.048 -22.148 -22.191 -22.053 -22.134 -22.073 -22.049 -22.002 -22.127 -22.151 -22.003 -22.055 -22.049 -22.07 -22.185 -22.074 -22.023 -22.145 -22.113 -22.047 -22.104 -22.152 -22.145 -22.128 -22.167 -22.103 -22.02 -22.018 -22.188 -22.019 -22.099 -22.097 -22.136 -22.003 -22.101 -22.147 -22.182 -22.01 -22.185 -22.1 -22.123 -22.145 -22.017 -22.094 -22.107 -22.012 -22.19 -22.048 -22.046 -22.034 -22.175 -22.197 -22.062 -22.026 -22.074 -22.053 -22.055 -22 -22.022 -22.153 -22.139 -22.13 -22.097 -22.082 -22.031 -22.118 -22.032 -22.146 -22.117 -22.093 -22.106 -22.143 -22.164 -22.169 -22.191 -22.064 -22.064 -22.013 -22.123 -22.096 -22.034 -22.193 -22.189 -22.094 -22.066 135.18 136.31 135.83 136.4 136.82 136.52 135.52 135.09 136.47 135.66 136.27 136.51 136.98 135.73 135.49 136.97 136.45 136.51 136.3 135.15 136.26 136.77 135.55 135.87 136.53 135.96 135.48 135.55 135.72 135.33 135.97 136.8 136.82 135.12 136.81 136.01 136.03 135.64 136.97 135.99 135.53 135.18 136.9 135.15 136 135.77 135.55 136.83 136.06 135.93 136.88 135.1 136.52 136.54 136.66 135.25 135.03 136.38 136.74 136.26 136.47 136.45 137 136.78 135.47 135.61 135.7 136.03 136.18 136.69 135.82 136.68 135.54 135.83 136.07 135.94 135.57 135.36 135.31 135.09 136.36 136.36 136.87 135.77 136.04 136.66 135.07 135.11 136.06 136.34 0.21257 0.14523 0.1955 0.15379 0.16988 0.17232 0.23188 0.19412 0.14098 0.21216 0.15386 0.16411 0.18203 0.20925 0.2101 0.15206 0.17268 0.16777 0.17419 0.22388 0.14658 0.16505 0.23297 0.16873 0.15214 0.19477 0.21867 0.19059 0.17722 0.21067 0.16136 0.1554 0.17522 0.23356 0.1425 0.19647 0.17374 0.19808 0.158 0.19588 0.20992 0.19537 0.14632 0.23345 0.1605 0.1858 0.20214 0.14704 0.19209 0.18098 0.15842 0.23315 0.14032 0.16873 0.16871 0.23597 0.19077 0.14188 0.16697 0.17965 0.16461 0.16906 0.18233 0.17219 0.24745 0.18263 0.18108 0.16832 0.16518 0.16097 0.20372 0.1511 0.23317 0.17025 0.16791 0.18149 0.20307 0.20649 0.19653 0.21268 0.18661 0.18349 0.21896 0.30473 0.23531 0.1886 0.21464 0.22906 0.25627 0.15231 0.44751 0.47597 0.44523 0.45203 0.44198 0.41119 0.4364 0.46407 0.47965 0.44107 0.45867 0.44533 0.43824 0.37611 0.45232 0.46571 0.38084 0.43777 0.43815 0.4437 0.47712 0.44617 0.41908 0.46255 0.45185 0.43771 0.44928 0.46603 0.46454 0.45686 0.46917 0.45045 0.41554 0.4107 0.47628 0.4142 0.44751 0.44872 0.45989 0.37872 0.44618 0.46426 0.47686 0.39751 0.47481 0.45032 0.45424 0.46383 0.4107 0.44676 0.4501 0.39969 0.47636 0.43911 0.43688 0.43024 0.47236 0.48172 0.4439 0.42305 0.44391 0.43957 0.44005 0.37216 0.41547 0.46468 0.46182 0.45747 0.44924 0.44658 0.42764 0.45144 0.4286 0.46323 0.45288 0.44846 0.45007 0.46283 0.46842 0.36271 0.39179 0.42807 0.42918 0.42885 0.37195 0.42018 0.38574 0.39706 0.38939 0.42775 172 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 23.077 26.834 23.668 27.175 29.868 28.89 32.304 31.462 28.269 23.92 29.539 27.16 30.012 32.103 30.622 25.625 23.475 30.361 26.282 29.326 30.564 32.91 26.653 25.47 32.826 30.227 30.534 29.515 23.727 29.316 31.847 25.727 27.364 30.665 27.777 25.378 25.749 26.593 24.665 27.865 31.977 32.092 23.606 32.047 28.045 28.163 26.19 32.866 27.94 25.661 23.907 32.478 23.737 28.007 26.841 25.771 32.138 28.297 27.644 32.41 23.501 30.615 30.702 31.278 24.254 23.159 29.885 31.682 29.295 30.362 30.254 32.995 31.886 25.332 26.063 26.51 28.133 28.911 31.46 27.121 31.415 25.693 27.154 28.373 27.679 25.872 24.783 24.537 23.47 29.789 13.015 13.767 13.134 13.835 14.374 14.178 14.861 14.692 14.054 13.184 14.308 13.832 14.402 14.821 14.524 13.525 13.095 14.472 13.656 14.265 14.513 14.982 13.731 13.494 14.965 14.445 14.507 14.303 13.145 14.263 14.769 13.545 13.873 14.533 13.955 13.476 13.55 13.719 13.333 13.973 14.795 14.818 13.121 14.809 14.009 14.033 13.638 14.973 13.988 13.532 13.181 14.896 13.147 14.001 13.768 13.554 14.828 14.059 13.929 14.882 13.1 14.523 14.54 14.656 13.251 13.032 14.377 14.736 14.259 14.472 14.451 14.999 14.777 13.466 13.613 13.702 14.027 14.182 14.692 13.824 14.683 13.539 13.831 14.075 13.936 13.574 13.357 13.307 6.082 20.614 23.077 26.834 23.668 27.175 29.868 28.89 32.304 31.462 28.269 23.92 29.539 27.16 30.012 32.103 30.622 25.625 23.475 30.361 26.282 29.326 30.564 32.91 26.653 25.47 32.826 30.227 30.534 29.515 23.727 29.316 31.847 25.727 27.364 30.665 27.777 25.378 25.749 26.593 24.665 27.865 31.977 32.092 23.606 32.047 28.045 28.163 26.19 32.866 27.94 25.661 23.907 32.478 23.737 28.007 26.841 25.771 32.138 28.297 27.644 32.41 23.501 30.615 30.702 31.278 24.254 23.159 29.885 31.682 29.295 30.362 30.254 32.995 31.886 25.332 26.063 26.51 28.133 28.911 31.46 27.121 31.415 25.693 27.154 28.373 27.679 25.872 24.783 24.537 23.47 29.789 95.023 96.15 95.201 96.252 97.06 96.767 97.791 97.539 96.581 95.276 96.962 96.248 97.104 97.731 97.287 95.787 95.142 97.208 95.985 96.898 97.269 97.973 96.096 95.741 97.948 97.168 97.26 96.955 95.218 96.895 97.654 95.818 96.309 97.299 96.433 95.713 95.825 96.078 95.5 96.46 97.693 97.728 95.182 97.714 96.514 96.549 95.957 97.96 96.482 95.798 95.272 97.843 95.221 96.502 96.152 95.831 97.741 96.589 96.393 97.823 95.15 97.285 97.311 97.483 95.376 95.048 97.065 97.605 96.889 97.209 97.176 97.998 97.666 95.7 95.919 96.053 96.54 96.773 97.538 96.236 97.525 95.808 96.246 96.612 96.404 95.862 95.535 95.461 81.411 100.37 28.504 28.692 28.533 28.709 28.843 28.794 28.965 28.923 28.763 28.546 28.827 28.708 28.851 28.955 28.881 28.631 28.524 28.868 28.664 28.816 28.878 28.996 28.683 28.624 28.991 28.861 28.877 28.826 28.536 28.816 28.942 28.636 28.718 28.883 28.739 28.619 28.637 28.68 28.583 28.743 28.949 28.955 28.53 28.952 28.752 28.758 28.66 28.993 28.747 28.633 28.545 28.974 28.537 28.75 28.692 28.639 28.957 28.765 28.732 28.97 28.525 28.881 28.885 28.914 28.563 28.508 28.844 28.934 28.815 28.868 28.863 29 28.944 28.617 28.653 28.676 28.757 28.796 28.923 28.706 28.921 28.635 28.708 28.769 28.734 28.644 28.589 28.577 23.47 29.789 -22.198 -22.123 -22.187 -22.117 -22.063 -22.082 -22.014 -22.031 -22.095 -22.182 -22.069 -22.117 -22.06 -22.018 -22.048 -22.148 -22.191 -22.053 -22.134 -22.073 -22.049 -22.002 -22.127 -22.151 -22.003 -22.055 -22.049 -22.07 -22.185 -22.074 -22.023 -22.145 -22.113 -22.047 -22.104 -22.152 -22.145 -22.128 -22.167 -22.103 -22.02 -22.018 -22.188 -22.019 -22.099 -22.097 -22.136 -22.003 -22.101 -22.147 -22.182 -22.01 -22.185 -22.1 -22.123 -22.145 -22.017 -22.094 -22.107 -22.012 -22.19 -22.048 -22.046 -22.034 -22.175 -22.197 -22.062 -22.026 -22.074 -22.053 -22.055 -22 -22.022 -22.153 -22.139 -22.13 -22.097 -22.082 -22.031 -22.118 -22.032 -22.146 -22.117 -22.093 -22.106 -22.143 -22.164 -22.169 -28.824 -13.028 135.02 135.77 135.13 135.83 136.37 136.18 136.86 136.69 136.05 135.18 136.31 135.83 136.4 136.82 136.52 135.52 135.09 136.47 135.66 136.27 136.51 136.98 135.73 135.49 136.97 136.45 136.51 136.3 135.15 136.26 136.77 135.55 135.87 136.53 135.96 135.48 135.55 135.72 135.33 135.97 136.8 136.82 135.12 136.81 136.01 136.03 135.64 136.97 135.99 135.53 135.18 136.9 135.15 136 135.77 135.55 136.83 136.06 135.93 136.88 135.1 136.52 136.54 136.66 135.25 135.03 136.38 136.74 136.26 136.47 136.45 137 136.78 135.47 135.61 135.7 136.03 136.18 136.69 135.82 136.68 135.54 135.83 136.07 135.94 135.57 135.36 135.31 103.76 154.31 0.24043 0.33809 0.19982 0.33698 0.16865 0.17651 0.20766 0.20042 0.24009 0.19119 0.16635 0.34491 0.17769 0.21123 0.203 0.25247 0.19902 0.21927 0.2995 0.14128 0.22772 0.20734 0.29581 0.22942 0.19744 0.18846 0.2085 0.15655 0.23179 0.16118 0.22651 0.25669 0.28788 0.19563 0.29006 0.21913 0.25172 0.28817 0.19975 0.29426 0.18959 0.20318 0.20798 0.22119 0.2616 0.23118 0.26681 0.19195 0.26186 0.23453 0.19606 0.21865 0.20225 0.28744 0.28946 0.24716 0.1904 0.2323 0.27175 0.1941 0.2047 0.22334 0.20667 0.20662 0.20938 0.2306 0.19295 0.21569 0.1503 0.22317 0.20066 0.20919 0.1944 0.23047 0.27668 0.28105 0.2426 0.15206 0.20942 0.31479 0.19572 0.25626 0.29281 0.21691 0.26968 0.25157 0.19446 0.21742 0.21552 0.21934 0.43376 0.38809 0.3709 0.38267 0.37146 0.42251 0.44711 0.42774 0.38813 0.42595 0.37674 0.43913 0.37279 0.41316 0.41613 0.38788 0.37656 0.39196 0.39437 0.37547 0.44436 0.38971 0.43839 0.37309 0.37529 0.4371 0.40189 0.38927 0.44044 0.38245 0.44483 0.40249 0.37787 0.37432 0.38614 0.39045 0.37547 0.37737 0.37178 0.36886 0.39561 0.40824 0.41533 0.38651 0.41198 0.41044 0.41936 0.3778 0.43755 0.40321 0.37727 0.37574 0.43121 0.38184 0.40647 0.37134 0.3775 0.41683 0.42888 0.38462 0.42946 0.39209 0.38739 0.38599 0.38461 0.37094 0.39043 0.42212 0.39428 0.44567 0.39578 0.39927 0.43927 0.40441 0.37578 0.37955 0.37239 0.41571 0.44687 0.38858 0.3712 0.38588 0.37708 0.37114 0.43138 0.38637 0.37929 0.36921 0.42084 0.44808 173 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 29.793 32.347 26.835 28.194 31.31 23.346 23.535 28.297 29.711 23.077 26.834 23.668 27.175 29.868 28.89 32.304 31.462 28.269 23.92 29.539 27.16 30.012 32.103 30.622 25.625 23.475 30.361 26.282 29.326 30.564 32.91 26.653 25.47 32.826 30.227 30.534 29.515 23.727 29.316 31.847 25.727 27.364 30.665 27.777 25.378 25.749 26.593 24.665 27.865 31.977 32.092 23.606 32.047 28.045 28.163 26.19 32.866 27.94 25.661 23.907 32.478 23.737 28.007 26.841 25.771 32.138 28.297 27.644 32.41 23.501 30.615 30.702 31.278 24.254 23.159 29.885 31.682 29.295 30.362 30.254 32.995 31.886 25.332 26.063 26.51 28.133 28.911 31.46 27.121 31.415 25.693 20.624 26.498 13.821 16.947 24.112 5.7952 6.2296 17.183 20.436 5.1771 13.819 6.5374 14.602 20.796 18.546 26.4 24.462 17.119 7.1152 20.04 14.568 21.127 25.937 22.531 11.036 6.0917 21.93 12.549 19.551 22.397 27.794 13.403 10.682 27.599 21.621 22.327 19.985 6.6718 19.528 25.348 11.272 15.037 22.629 15.988 10.469 11.323 13.263 8.8297 16.19 25.646 25.912 6.393 25.807 16.604 16.875 12.338 27.693 16.361 11.121 7.0869 26.799 6.6962 16.516 13.835 11.373 26.018 17.184 15.682 26.643 6.1519 22.515 22.715 24.04 7.8834 5.365 20.834 24.97 19.479 21.933 21.684 27.988 25.437 10.363 12.045 13.073 16.805 18.596 24.458 14.478 24.355 11.194 29.793 32.347 26.835 28.194 31.31 23.346 23.535 28.297 29.711 23.077 26.834 23.668 27.175 29.868 28.89 32.304 31.462 28.269 23.92 29.539 27.16 30.012 32.103 30.622 25.625 23.475 30.361 26.282 29.326 30.564 32.91 26.653 25.47 32.826 30.227 30.534 29.515 23.727 29.316 31.847 25.727 27.364 30.665 27.777 25.378 25.749 26.593 24.665 27.865 31.977 32.092 23.606 32.047 28.045 28.163 26.19 32.866 27.94 25.661 23.907 32.478 23.737 28.007 26.841 25.771 32.138 28.297 27.644 32.41 23.501 30.615 30.702 31.278 24.254 23.159 29.885 31.682 29.295 30.362 30.254 32.995 31.886 25.332 26.063 26.51 28.133 28.911 31.46 27.121 31.415 25.693 100.38 108.04 91.505 95.582 104.93 81.037 81.604 95.891 100.13 80.231 91.502 82.005 92.525 100.6 97.669 107.91 105.39 95.808 82.759 99.618 92.48 101.04 107.31 102.87 87.874 81.424 102.08 89.847 98.979 102.69 109.73 90.96 87.411 109.48 101.68 102.6 99.546 82.181 98.949 106.54 88.181 93.092 102.99 94.332 87.133 88.247 90.778 84.995 94.596 106.93 107.28 81.817 107.14 95.136 95.489 89.571 109.6 94.819 87.984 82.722 108.43 82.212 95.021 91.524 88.312 107.41 95.892 93.933 108.23 81.503 102.85 103.11 104.83 83.761 80.476 100.65 106.05 98.886 102.09 101.76 109.98 106.66 86.996 89.19 90.53 95.398 97.733 105.38 92.362 105.25 88.08 29.793 32.347 26.835 28.194 31.31 23.346 23.535 28.297 29.711 23.077 26.834 23.668 27.175 29.868 28.89 32.304 31.462 28.269 23.92 29.539 27.16 30.012 32.103 30.622 25.625 23.475 30.361 26.282 29.326 30.564 32.91 26.653 25.47 32.826 30.227 30.534 29.515 23.727 29.316 31.847 25.727 27.364 30.665 27.777 25.378 25.749 26.593 24.665 27.865 31.977 32.092 23.606 32.047 28.045 28.163 26.19 32.866 27.94 25.661 23.907 32.478 23.737 28.007 26.841 25.771 32.138 28.297 27.644 32.41 23.501 30.615 30.702 31.278 24.254 23.159 29.885 31.682 29.295 30.362 30.254 32.995 31.886 25.332 26.063 26.51 28.133 28.911 31.46 27.121 31.415 25.693 -13.018 -6.6327 -20.412 -17.015 -9.2259 -29.136 -28.663 -16.757 -13.221 -29.808 -20.415 -28.329 -19.563 -12.831 -15.276 -6.7391 -8.8458 -16.827 -27.701 -13.652 -19.6 -12.47 -7.242 -10.945 -23.439 -28.813 -11.598 -21.794 -14.184 -11.09 -5.2241 -20.867 -23.824 -5.4362 -11.933 -11.166 -13.712 -28.183 -14.209 -7.8823 -23.182 -19.09 -10.838 -18.057 -24.056 -23.127 -21.018 -25.837 -17.837 -7.5586 -7.2698 -28.486 -7.3837 -17.387 -17.093 -22.024 -5.3339 -17.651 -23.346 -27.732 -6.3059 -28.156 -17.482 -20.396 -23.073 -7.1546 -16.756 -18.389 -6.4755 -28.748 -10.962 -10.745 -9.3046 -26.866 -29.603 -12.789 -8.2938 -14.261 -11.594 -11.865 -5.0136 -7.7857 -24.17 -22.342 -21.225 -17.168 -15.222 -8.8505 -19.698 -8.9622 -23.267 154.34 174.78 130.68 141.55 166.48 102.77 104.28 142.38 153.69 100.62 130.67 105.35 133.4 154.94 147.12 174.43 167.69 142.15 107.36 152.31 133.28 156.1 172.83 160.98 121 103.8 158.89 126.26 150.61 160.51 179.28 129.23 119.76 178.6 157.81 160.27 152.12 105.81 150.53 170.78 121.82 134.91 161.32 138.22 119.02 121.99 128.74 113.32 138.92 171.81 172.74 104.85 172.37 140.36 141.3 125.52 178.93 139.52 121.29 107.26 175.82 105.9 140.06 130.73 122.17 173.11 142.38 137.16 175.28 104.01 160.92 161.62 166.23 110.03 101.27 155.08 169.46 150.36 158.9 158.03 179.96 171.09 118.66 124.51 128.08 141.06 147.29 167.68 132.97 167.32 121.55 0.21735 0.27558 0.34036 0.2267 0.21051 0.23588 0.26054 0.27063 0.16865 0.26431 0.3915 0.20466 0.38979 0.18018 0.20201 0.24108 0.23406 0.24749 0.20532 0.20506 0.39109 0.1896 0.2719 0.22956 0.30657 0.19601 0.25592 0.35472 0.14291 0.26345 0.24464 0.33326 0.2439 0.20577 0.21524 0.24718 0.18512 0.26329 0.19369 0.27933 0.30308 0.28027 0.20781 0.32313 0.24164 0.2717 0.28545 0.20103 0.30966 0.22172 0.24821 0.22839 0.28398 0.27528 0.23056 0.29326 0.19509 0.28243 0.26309 0.19389 0.28229 0.22534 0.32374 0.30695 0.27184 0.2059 0.23699 0.28746 0.21949 0.22656 0.2613 0.24293 0.2455 0.23428 0.26763 0.22795 0.26619 0.1707 0.25781 0.2372 0.24887 0.23779 0.26864 0.29148 0.27978 0.22745 0.16102 0.23393 0.34861 0.21405 0.30435 0.42248 0.42159 0.39091 0.40643 0.42306 0.3725 0.44363 0.45036 0.43065 0.42692 0.45044 0.40882 0.44918 0.39542 0.41589 0.44464 0.3921 0.37304 0.4263 0.45253 0.43616 0.3954 0.40551 0.38675 0.37725 0.44179 0.44967 0.38592 0.43759 0.44221 0.37922 0.36985 0.4151 0.44381 0.37407 0.3913 0.37933 0.43505 0.45164 0.44286 0.38004 0.44239 0.39142 0.37647 0.39686 0.44304 0.44614 0.42204 0.45151 0.4037 0.38284 0.38616 0.44692 0.38546 0.4127 0.42133 0.44465 0.37229 0.40556 0.44357 0.45367 0.3877 0.44834 0.4123 0.40696 0.44409 0.38822 0.42841 0.39333 0.38904 0.446 0.37812 0.37568 0.37195 0.44981 0.45052 0.4159 0.37618 0.44093 0.38574 0.39001 0.36631 0.38018 0.44232 0.44915 0.42723 0.41991 0.4448 0.37354 0.39445 0.37274 174 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 27.154 28.373 27.679 25.872 24.783 24.537 28.717 31.024 23.331 28.344 27.985 32.554 30.483 28.546 31.907 29.248 31.42 24.598 25.128 30.147 24.304 23.91 25.746 23.03 27.143 23.269 30.098 32.379 25.399 24.809 26.175 31.87 29.521 24.503 29.813 26.858 26.877 27.997 24.475 28.872 31.456 28.901 32.554 28.561 24.482 32.833 27.088 24.418 28.649 25.521 27.885 27.64 32.611 24.26 24.998 26.192 29.293 24.267 29.513 29.216 31.031 25.478 27.764 26.893 25.033 23.284 32.017 27.265 24.42 32.475 27.103 24.312 31.856 23.922 24.622 23.711 26.653 25.531 24.351 30.832 27.553 26.495 27.523 31.089 32.317 29.516 25.152 29.796 32.089 25.501 14.554 17.358 15.762 11.606 9.1015 8.5356 18.148 23.455 5.7602 17.292 16.465 26.973 22.211 17.755 25.487 19.372 24.367 8.6747 9.8933 21.438 7.9998 7.0928 11.316 5.069 14.529 5.6182 21.326 26.572 10.518 9.1606 12.303 25.401 19.997 8.4577 20.671 13.874 13.918 16.494 8.3933 18.505 24.448 18.572 26.974 17.791 8.4075 27.616 14.402 8.2619 17.993 10.799 16.236 15.673 27.105 7.8987 9.5944 12.343 19.473 7.9144 19.979 19.298 23.471 10.7 15.958 13.954 9.6748 5.6526 25.738 14.809 8.2665 26.792 14.437 8.0173 25.37 7.12 8.7306 6.6345 13.403 10.82 8.1075 23.013 15.472 13.039 15.403 23.606 26.429 19.988 9.9507 20.631 25.905 10.753 27.154 28.373 27.679 25.872 24.783 24.537 28.717 31.024 23.331 28.344 27.985 32.554 30.483 28.546 31.907 29.248 31.42 24.598 25.128 30.147 24.304 23.91 25.746 23.03 27.143 23.269 30.098 32.379 25.399 24.809 26.175 31.87 29.521 24.503 29.813 26.858 26.877 27.997 24.475 28.872 31.456 28.901 32.554 28.561 24.482 32.833 27.088 24.418 28.649 25.521 27.885 27.64 32.611 24.26 24.998 26.192 29.293 24.267 29.513 29.216 31.031 25.478 27.764 26.893 25.033 23.284 32.017 27.265 24.42 32.475 27.103 24.312 31.856 23.922 24.622 23.711 26.653 25.531 24.351 30.832 27.553 26.495 27.523 31.089 32.317 29.516 25.152 29.796 32.089 25.501 92.462 96.119 94.038 88.616 85.35 84.612 97.15 104.07 80.992 96.033 94.954 108.66 102.45 96.638 106.72 98.745 105.26 84.793 86.383 101.44 83.913 82.73 88.238 80.09 92.429 80.806 101.29 108.14 87.197 85.427 89.526 106.61 99.562 84.51 100.44 91.574 91.632 94.992 84.426 97.616 105.37 97.703 108.66 96.684 84.445 109.5 92.263 84.255 96.947 87.564 94.655 93.921 108.83 83.781 85.993 89.577 98.878 83.801 99.538 98.649 104.09 87.435 94.293 91.679 86.098 80.851 107.05 92.795 84.261 108.42 92.309 83.936 106.57 82.765 84.866 82.132 90.96 87.592 84.053 103.49 93.659 90.486 93.569 104.27 107.95 99.549 86.457 100.39 107.27 87.504 27.154 28.373 27.679 25.872 24.783 24.537 28.717 31.024 23.331 28.344 27.985 32.554 30.483 28.546 31.907 29.248 31.42 24.598 25.128 30.147 24.304 23.91 25.746 23.03 27.143 23.269 30.098 32.379 25.399 24.809 26.175 31.87 29.521 24.503 29.813 26.858 26.877 27.997 24.475 28.872 31.456 28.901 32.554 28.561 24.482 32.833 27.088 24.418 28.649 25.521 27.885 27.64 32.611 24.26 24.998 26.192 29.293 24.267 29.513 29.216 31.031 25.478 27.764 26.893 25.033 23.284 32.017 27.265 24.42 32.475 27.103 24.312 31.856 23.922 24.622 23.711 26.653 25.531 24.351 30.832 27.553 26.495 27.523 31.089 32.317 29.516 25.152 29.796 32.089 25.501 -19.615 -16.567 -18.302 -22.82 -25.542 -26.157 -15.709 -9.9399 -29.174 -16.639 -17.538 -6.116 -11.293 -16.135 -7.7316 -14.379 -8.949 -26.006 -24.681 -12.132 -26.739 -27.725 -23.135 -29.925 -19.643 -29.328 -12.255 -6.5526 -24.002 -25.478 -22.062 -7.8252 -13.699 -26.242 -12.966 -20.355 -20.307 -17.506 -26.312 -15.32 -8.8606 -15.247 -6.1148 -16.096 -26.296 -5.4174 -19.781 -26.455 -15.878 -23.697 -17.787 -18.399 -5.9726 -26.849 -25.006 -22.019 -14.268 -26.832 -13.719 -14.459 -9.9232 -23.804 -18.089 -20.267 -24.919 -29.291 -7.4582 -19.338 -26.449 -6.3128 -19.742 -26.72 -7.8588 -27.696 -25.945 -28.223 -20.867 -23.674 -26.622 -10.421 -18.617 -21.262 -18.692 -9.7764 -6.7081 -13.709 -24.619 -13.01 -7.277 -23.747 133.23 142.98 137.43 122.98 114.27 112.3 145.73 164.19 102.64 142.76 139.88 176.43 159.86 144.37 171.26 149.99 167.36 112.78 117.02 157.18 110.43 107.28 121.97 100.24 133.14 102.15 156.79 175.03 119.19 114.47 125.4 170.96 152.16 112.03 154.51 130.87 131.02 139.98 111.8 146.97 167.65 147.21 176.43 144.49 111.85 178.66 132.7 111.35 145.19 120.17 139.08 137.12 176.89 110.08 115.98 125.54 150.34 110.14 152.1 149.73 164.25 119.83 138.11 131.15 116.26 102.27 172.13 134.12 111.36 175.8 132.83 110.5 170.85 107.37 112.98 105.69 129.23 120.24 110.81 162.65 136.42 127.96 136.18 164.72 174.53 152.13 117.22 154.37 172.71 120.01 0.28714 0.20583 0.2861 0.2773 0.19223 0.23143 0.20654 0.21581 0.2372 0.26276 0.25615 0.21454 0.22421 0.21845 0.22344 0.16836 0.26762 0.23522 0.26555 0.20655 0.24789 0.26213 0.35047 0.1959 0.38769 0.20919 0.244 0.26712 0.26924 0.20925 0.32848 0.20442 0.17695 0.26373 0.213 0.38529 0.30854 0.25404 0.20438 0.20069 0.23036 0.18494 0.23685 0.20087 0.2085 0.25645 0.33299 0.20826 0.21953 0.25829 0.25876 0.28542 0.21363 0.22403 0.27837 0.31943 0.14077 0.26122 0.20182 0.1925 0.26315 0.28758 0.27243 0.30721 0.21956 0.22335 0.2833 0.33722 0.20633 0.27178 0.33639 0.20775 0.27934 0.23053 0.2675 0.24049 0.39393 0.24849 0.19897 0.26382 0.33802 0.30419 0.28287 0.20979 0.25263 0.17364 0.29089 0.18335 0.27828 0.28042 0.4418 0.39577 0.43248 0.3946 0.44368 0.45153 0.4544 0.44473 0.37271 0.4436 0.43288 0.41036 0.38474 0.38068 0.4383 0.38148 0.4419 0.37324 0.4489 0.44804 0.39728 0.45151 0.45424 0.44679 0.45357 0.39648 0.44537 0.40045 0.38992 0.44255 0.45117 0.44718 0.38064 0.43488 0.45347 0.42094 0.4065 0.40504 0.41025 0.45195 0.44594 0.37352 0.44312 0.38505 0.4389 0.45383 0.37383 0.39549 0.45116 0.44343 0.44537 0.40465 0.39249 0.38245 0.45053 0.44953 0.44616 0.44317 0.45465 0.43726 0.44416 0.37268 0.44135 0.39828 0.404 0.44631 0.44916 0.3845 0.39114 0.45087 0.38776 0.39547 0.45138 0.38036 0.4493 0.45371 0.45283 0.41874 0.44394 0.45458 0.3747 0.38948 0.42525 0.39038 0.37202 0.391 0.43533 0.44698 0.42197 0.38651 175 PHỤ LỤC LẬP TRÌNH M-FILE TRONG MATLAB TRONG XÂY DỰNG VÀ HUẤN LUYỆN MẠNG NƠRON Phụ lục 6.1 Program for NN layer %Copy_right by Dang Van Chi_10-2010;Automation for Mining and Geology %For batch training, all of the input vectors are placed in one matrix %The following code creates a training set of inputs p and targets t Inp=P'; %training Patterns % Phu luc 5.1 ; Out=T'; %training Targets % Phu luc 5.2; %C:\Program Files\MATLAB704\work\data1-10.mat %===================== kien truc NN =============================== %Architecture neural network numInputs: % Td, Pd, Tb, Pb, PF1, TF1, QF1; numLayers: % Y2c: Etan; S3: Propan; net.biasConnect(1) = 1; %Layer have biasConnect net.biasConnect(3) = 1; %Layer have biasConnect %architecture layer_1 net.layers{1}.size = 7; % neural in layers{1} net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % transfer funtion of layers{1} net.layers{1}.initFcn = 'initnw'; %Khoi tao voi initnw %architecture layer_2 net.layers{2}.size = 15; % 15 neural in layers{2} net.layers{2}.transferFcn = 'tansig'; % transfer funtion of layers{2} net.layers{2}.initFcn = 'initnw'; %Khoi tao voi initnw %architecture layer_3 net.layers{3}.size = 2; % neural in layers{3} net.layers{3}.transferFcn = 'purelin'; % transfer funtion of layers{3} net.layers{3}.initFcn = 'initnw'; %Khoi tao voi initnw net.targetConnect = [0 1];% layers{3} connect to target % -%Next, we create the feedforward network Here we use the function minmax to %determine the range of the inputs to be used in creating the network net=newff([minmax(Inp)],[7 15 2],{'tansig' 'tansig' 'purelin'},'trainlm'); %At this point, we might want to modify some of the default training parameters net.IW{1,1} = [1 2]; net.b{1} = 0; n{1} = net.IW{1,1}*p + net.b{1};%tong net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01; 176 net.b{2}=net.b{2}*0.01; net.performFcn='mse'; % measures the network's %performance according to the mean of squared errors net.trainFcn = 'trainlm'; net.trainParam.show = 5; net.trainParam.lr = 0.005; %use a learning rate of 0.005 for inc training net.trainParam.mc = 0.9; % giam gradient ve cuc tieu cuc bo net.biases{1,1}.learnParam.lr=0.1; net.trainParam.lr_inc = 1.05; %nhan learning rate voi 1,05 net.trainParam.epochs = 2000; net.trainParam.goal = 1e-5; %sai lech mang net=train(net,Inp,Out); %training NN gensim(net,0.001); %simulation NN W11=net.IW{1,1}; W21=net.IW{2,1}; % -Plot the Data and the Network Output -x=linspace(-30,200,50); Y=sim(net,Inp); Y1=Y(1,:); Y2=Y(2,:); P1=P(:,1); %ap suat dinh thap P2=P(:,2); %nhiet dinh thap P3=P(:,3); %ap suat day P4=P(:,4); %nhiet day P5=P(:,5); %ap suat cap lieu P6=P(:,6); %nhiet cap lieu P7=P(:,7); %luu luong cap lieu T1=T(:,1); %y2c thuc te T2=T(:,2); %s3 thuc te % VE DO THI KIEM TRA - DANH GIA -subplot(3,2,1);plot(P1,T1,'k-',P1,Y1,'r+'); title('Train the Network and plot the results - [P1,y2c]'); legend('Training Data P1','Network'); subplot(3,2,2);plot(P2,T2,'k-',P2,Y2,'b*'); title('Train the Network and plot the results - [P2,s3]'); legend('Training Data P2','Network'); % -subplot(3,2,3);plot(P5,T1,'k-',P5,Y1,'r+'); title('Train the Network and plot the results - [P5,y2c]'); 177 legend('Training Data P4','Network'); subplot(3,2,4);plot(P6,T2,'k-',P6,Y2,'b*'); title('Train the Network and plot the results - [P6,s3]'); legend('Training Data P6','Network'); % -Out1=Out(1,:); Out2=Out(2,:); x = 1:1:100; %======== ACTUNG CHIEU VEC TO ================================ subplot(3,2,5);plot(x,Out1,'k-',x,Y1,'r '); title('Estimation Results 3layer for Neural Model'); legend('Actual Output','Estimated Output'); subplot(3,2,6);plot(x,Out2,'k-',x,Y2,'b '); title('Estimation Results 3layer for Neural Model'); legend('Actual Output','Estimated Output'); % -plot(tr.epoch,tr.perf,tr.epoch,tr.vperf,tr.epoch,tr.tperf) legend('Training','Validation','Test',-1); ylabel('Squared Error'); xlabel('Epoch') %Hien thi Error; % C:\Program Files\Matlab704\work\Plant_6.new end; Phụ lục 6.2 Program for NN layer %Copy_right by Dang Van Chi_10-2010; Automation for Mining and Geology; %For batch training, all of the input vectors are placed in one matrix %The following code creates a training set of inputs p and targets t Inp=P'; %training Patterns % Phu luc 5.1 Out=T'; %training Targets % Phu luc 5.2 %===================== kien truc NN =============================== %architecture: numInputs: % Td, Pd, Tb, Pb, PF1, TF1, QF1 numLayers: % Y2c: Etan; S3: Propan net.biasConnect(1) = 1; %layer have biasConnect net.biasConnect(4) = 1; %layer have biasConnect %architecture layer_1 net.layers{1}.size = 7; % neural in layers{1} net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % transfer funtion of layers{1} net.layers{1}.initFcn = 'initnw'; %Khoi tao voi initnw %architecture layer_2 net.layers{2}.size = 10; % 15 neural in layers{2} 178 net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % transfer funtion of layers{2} net.layers{2}.initFcn = 'initnw'; %Khoi tao voi initnw %architecture layer_3 net.layers{3}.size = 15; % 15 neural in layers{3} net.layers{3}.transferFcn = 'tansig'; % transfer funtion of layers{3} net.layers{3}.initFcn = 'initnw'; %Khoi tao voi initnw %architecture layer_4 net.layers{4}.size = 2; % neural in layers{4} net.layers{4}.transferFcn = 'purelin'; % transfer funtion of layers{4} net.layers{4}.initFcn = 'initnw'; %Khoi tao voi initnw net.targetConnect = [0 1];% layers{4} connect to target % -%Next, we create the feedforward network Here we use the function minmax to %determine the range of the inputs to be used in creating the network net=newff([minmax(Inp)],[7 10 15 2],{'tansig' 'purelin' ' tansig' 'purelin'},'trainlm'); %At this point, we might want to modify some of the default training parameters net.IW{1,1} = [1 2]; net.b{1} = 0; n{1} = net.IW{1,1}*p + net.b{1};%tong trong; net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01; net.b{2}=net.b{2}*0.01; net.performFcn='mse'; % measures the network's %performance according to the mean of squared errors net.trainFcn = 'trainlm'; net.trainParam.show = 10; net.trainParam.lr = 0.05; %use a learning rate of 0.005 for inc training net.trainParam.mc = 0.9; % giam gradient ve cuc tieu cuc bo net.biases{1,1}.learnParam.lr=0.1; net.trainParam.lr_inc = 1.05; %nhan learning rate voi 1,05 net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 1e-5; %sai lech mang net=train(net,Inp,Out); %training NN gensim(net,0.001); %Simulation NN W11=net.IW{1,1}; W21=net.IW{2,1}; % -Plot the Data and the Network Output -x=linspace(-30,200,50); Y=sim(net,Inp); Y1=Y(1,:); 179 Y2=Y(2,:); P1=P(:,1); %ap suat dinh thap P2=P(:,2); %nhiet dinh thap P3=P(:,3); %ap suat day P4=P(:,4); %nhiet day P5=P(:,5); %ap suat cap lieu P6=P(:,6); %nhiet cap lieu P7=P(:,7); %luu luong cap lieu T1=T(:,1); %y2c thuc te T2=T(:,2); %s3 thuc te % VE DO THI KIEM TRA - DANH GIA -subplot(3,2,1);plot(P1,T1,'k-',P1,Y1,'r+'); title('Train the Network and plot the results - [P1,y2c]'); legend('Training Data P1','Network'); subplot(3,2,2);plot(P2,T2,'k-',P2,Y2,'b*'); title('Train the Network and plot the results - [P2,s3]'); legend('Training Data P2','Network'); % -subplot(3,2,3);plot(P5,T1,'k-',P5,Y1,'r+'); title('Train the Network and plot the results - [P5,y2c]'); legend('Training Data P4','Network'); subplot(3,2,4);plot(P6,T2,'k-',P6,Y2,'b*'); title('Train the Network and plot the results - [P6,s3]'); legend('Training Data P6','Network'); Out1=Out(1,:); Out2=Out(2,:); x = 1:1:1100; subplot(3,2,5);plot(x,Out1,'k-',x,Y1,'r '); title('Estimation Results 3layer for Neural Model'); legend('Actual Output','Estimated Output'); subplot(3,2,6);plot(x,Out2,'k-',x,Y2,'b '); title('Estimation Results 3layer for Neural Model'); legend('Actual Output','Estimated Output'); % -plot(tr.epoch,tr.perf,tr.epoch,tr.vperf,tr.epoch,tr.tperf) legend('Training','Validation','Test',-1); ylabel('Squared Error'); xlabel('Epoch') %Hien thi Error; % C:\Program Files\Matlab704\work\Plant_61.new end; 180 PHỤ LỤC 7.1 HÌNH 25 ðÁP ỨNG NÂC CỦA CÁC CẤU TỬ KHI THAY ðỔI 5% LƯU LƯỢNG DÒNG HỒI LƯU TRONG ðÁY THÁP %mol s %mol s %mol s %mol s %mol s %mol s 181 HÌNH 26 ðÁP ỨNG NÂC CỦA CÁC CẤU TỬ KHI THAY ðỔI 5% LƯU LƯỢNG DỊNG HỒI LƯU NGỒI ðỈNH THÁP %mol s %mol s %mol s %mol s %mol s %mol s 182 PHỤ LỤC 7.2 HÌNH 27 MƠ PHỎNG ðIỀU KHIỂN VỚI CÁC CẤU TỬ VÙNG LỎNG – CHƯNG %mol s %mol s %mol s %mol s %mol s 183 HÌNH 28 MƠ PHỎNG ðIỀU KHIỂN VỚI CÁC CẤU TỬ VÙNG HƠI – CẤT %mol s %mol s %mol s %mol s %mol s 184 PHỤ LỤC 7.3 MÔ PHỎNG HỆ THỐNG ðIỀU KHIỂN THÁP Hình 29 Sơ đồ cấu trúc Simulink mơ hệ thống điều khiển Etan đỉnh tháp Hình 30 Sơ đồ cấu trúc Simulink mơ hệ thống ñiều khiển Propan ñáy tháp ... DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC MỎ - ðỊA CHẤT ðẶNG VĂN CHÍ NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP ðỂ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM VÀ HIỆU SUẤT LÀM VIỆC CỦA THÁP CHƯNG CẤT TRONG CÔNG NGHIỆP DẦU MỎ... ñỉnh ñáy tháp nhằm nâng cao chất lượng sản phẩm hiệu suất làm việc tháp chưng cất dầu ðối tượng nghiên cứu Các tháp chưng cất phân ñoạn nhà máy lọc dầu chế biến khí Việt Nam Nội dung nghiên cứu Tổng... trì làm việc ổn ñịnh, tin cậy, ñồng thời nâng cao chất lượng sản phẩm hiệu suất làm việc cho tháp chưng cất ngành cơng nghiệp dầu khí cịn non trẻ Việt Nam Luận ñiểm bảo vệ ñiểm luận án ðể nâng cao