ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Совершенствование методологии из "Организация исследований в химической промышленности" Математическая модель реального процесса открывает возможность для экспериментального изучения этой проблемы. Аналогичный подход является привычной практикой в области исследования операций, где деловые игры занимают важное место в процессе обучения и прояснения конфликтных ситуаций. Мы тоже попытались разработать подобную игру для обучения будущих специалистов в области разработки процессов. Хотя это обучение происходит в условиях реального исследования и бывает тесно связано с реально существующей проблемой, оно, тем не менее, представляет собой игру в том смысле, в каком этот термин употребляется в исследовании операций налицо конфликт между химиком, с одной стороны, и природой — с другой. [c.241] Предпринималось немало попыток использовать в целях обучения персонала идею черного ящика в форме системы эмпирических уравнений. Одна из первых таких попыток была предпринята в лабораториях нашей фирмы математик построил модель, которая придавала эффективность восьми переменным, предусматривала два взаимосвязанных параметра и содержала встроенный фактор ошибки. Как мы обнаружили, математики неизменно справлялись с решением этой модели быстрее, чем химики или технологи. Был сделан вывод, что, несмотря на свою химическую терминологию, поставленная задача носит математический характер и поэтому лежит вне русла химического либо химико-технологического мышления. Бот почему в качестве основы для учебной игры мы стремимся брать математическую модель реального процесса. [c.242] Игра проводится следуюпщм образом. Обучающимся дается краткое письменное описание химической стороны процесса, который им предстоит изучить о процессе им сообщается не больше того, что знал бы некий гипотетический химик к началу настоящей главы. Иначе говоря, процесс открыт — теперь его предстоит разработать. Обучающимся предлагается исходя из того, что им было сообщено о процессе, осуществить выбор переменных. Они должны не только выбрать переменные, представляющиеся им наиболее важными, но и определить, при каких значениях этих переменных стоит ставить эксперимент. Отобранные важные переменные и их соответствующие значения передаются посреднику, который вводит их в программу, описывающую данную модель, и получает ответ, выраженный в показателях выходов продуктов на соответствующее потребленное сырье. Полученная информация передается обучающемуся. Вооруженный этими сведениями, он назначает следующую серию экспериментов . В любой момент он может задавать вопросы хими-кам-технологам, статистикам или специалистам любого другого профиля, с которыми он пожелал бы проконсультироваться исключение составляют те, к1о занимался разработкой данного процесса и поэтому знает все ответы. Цель этой процедуры — найти ключевые переменные и оптимизировать заданный параметр при минимальном числе экспериментов. [c.242] Одновременно с этим обучающегося предостерегают об опасностях, которые в реальной действительности можно навлечь преждевременной оптимизацией, и о нецелесообразности поиска оптимальных режимов за пределами области разработки процесса. [c.242] В учебную программу может быть также включен некоторый разброс данных, характеризующий погрешность анализов. Пока что слишком рано подробно говорить о том, какие уроки извлекают обучающиеся из этого эксперимента, но уже сейчас в предварительном порядке можно высказать некоторые интересные соображения. [c.243] Во-первых, при обычном лабораторном подходе химик уже в ходе начального практического ознакомления с темой исследования усваивает некоторые исключительно важные сведения, на которых он основывает свою экспериментальную программу. Так, он получает пусть весьма приблизительное, но очень важное для него представление о термодинамике и кинетике изучаемой реакции. С первого эксперимента ему сразу же становится ясно, чем отличается реакция — высокой экзотермичностью или высокой эндотермичностью аналогичным образом уже на начальном этапе экспериментирования у химика складывается определенное представление о скорости реакции. Все это может показаться чем-то весьма тривиальным, но все значение этих, казалось бы, избитых истин становится очевидным, когда практикант приступает к решению проблемы разработки процесса на листке бумаги с помощью математической модели. Иногда он просто не знает, с чего начать случается, что он предлагает совершенно нереальные расходы реагентов иными словами, он не чувствует разрабатываемой реакции, не умеет управлять ею. С другой же стороны, тот факт, что в этой учебной программе исключается какая бы то ни было лабораторная работа, стимулирует некоторые чрезвычайно плодотворные виды работы за письменным столом. Например, вместо того чтобы хватать первую попавшуюся колбу или мешалку, практикант приучается четко формулировать стоящую перед ним проблему, спрашивать себя, чего именно он стремится достичь и какое оборудование лучше всего подходит для этой цели. Он может, скажем, набросать схемы возможных вариантов аппаратуры, в которой должен проводиться намечаемый эксперимент. Уже в силу самой постановки предложенной задачи практиканту-ис-следователю прививается мысль, что одной из главнейших его целей является определение ключевых параметров за минимальное число экспериментов, в результате чего он начинает усваивать важный урок о необходимости экономного экспериментирования. Ведь экспериментирование без конца и без края нередко подменяет собой более трудный вид деятельности — мышление. Химик, пришедший на работу в промышленность с университетской скамьи, в распоряжение которого, возможно, поступит пара лаборантов, может счесть более легким делом разработку новых и новых экспериментов, нежели анализ полученных результатов. [c.243] Идея математической модели важна еще и тем, что она служит стимулом к переориентации всей философии принципиальной разработки технологического процесса. В прошлом общепринятым был следующий подход к принципиальной разработке процесса. Осуществлялся поиск (эмпирическими или полузмпирическими средствами) того, что считалось оптимальными рабочими условиями. После нахождения таких условий приступали к решению проблемы масштабирования, т. е. к попытке с максимально возможной точностью воспроизвести на более крупной установке оптимальные условия, полученные в лаборатории. Идее же математической модели чуждо стремление к разработке какой-нибудь одной обособленной узкой области, базирующееся на допущении, будто все интересующие исследователя ситуации, в том числе и присущие крупному промышленному производству, находятся внутри этой области ей скорее свойственно стремление к описанию более широкой области, простирающейся далеко за пределы предположительных оптимальных условий, причем к описанию в таких емких категориях, которые позволяют еще более расширить эту область, если это потребуется. Хорошую модель можно сравнить с картой, на которую нанесены очертания земной поверхности (в нашем случае — поверхности отклика на изменение важнейших параметров процесса), с контурной картой, линии которой обозначают не высоты над уровнем моря, а, например, выходы продуктов, координаты же символизируют различные значения важнейших переменных. Тогда в каком бы уголке моделируемой области ни счел необходимым работать исследователь модель (если это хорошая модель) послужит надежным индикатором, показывающим, на какие наилучпше величины эффективностей и выходов можно рассчитывать, каковы наиболее экономичные эксплуатационные условия и где их следует искать. [c.244] Вернуться к основной статье