На практике крупные производственные комплексы часто проектируются без предварительного анализа и выбора оптимальной конфигурации, которая может быть найдена при создании модели процесса или производства на ПК и численном решении задачи оптимизации.
Причины такого подхода банальны: отсутствие в команде проектировщиков it-специалистов и специалистов по компьютерному моделированию, важность соблюсти сроки проектирования, в которые не были заложены работы по выбору оптимальной конфигурации, и т. п. Выбор конфигурации, по нашему опыту, на основе интуиции руководства или инженеров может приводить к дальнейшим проблемам в эксплуатации, низкой производительности и неоптимальным расходам на производстве.
Приведем некоторые реальные примеры из нашего опыта.
Поскольку конструкции АЭС типовые, все системы управления (АСУ) также принимаются в значительной степени типовыми. Однако технологические особенности отдельного энергоблока и его модернизации в процессе эксплуатации могут сделать отдельные системы (вентиляции, охлаждения…) или алгоритмы управления, «зашитые» в АСУ, неоптимальными.
Целесообразно иметь модель АЭС или какой-то ее части, например градирни, и проводить серию расчетов для различных входных данных с целью нахождения оптимальной конфигурации теплообменника, вентиляции, насоса и т. д.
В среднем подобные задачи, связанные с отдельной системой АЭС, наша команда выполняет за два месяца. Выгода (т. е. в данном контексте: КПД энергоблока, энергопотребление на собственные нужды) от таких оптимизаций не бывает «большой», так как изначально оборудование имеет «приемлемую» конфигурацию, выбранную на основании инженерных оценок в компетентных институтах. Однако даже небольшое улучшение конфигурации важнее временных затрат на работу небольшой команды субподрядчика. Кроме этого, такие работы полезны с точки зрения непредвзятой проверки ранее выполненных расчетов, актуальности физических моделей, числовых данных.
Поскольку такие задачи в значительной степени численные и не требуют сложной программной логики, выбор таких языков, как Python и Matlab, для «переноса» модели в код полностью оправдан.