Всеобщая автоматизация
ЛЕКТОРИЙ / #7_2019
Фото: Unsplash.com, Flickr.com, Tpu.ru
Почему хороший специалист по автоматизации — тот, кто никуда не бежит, а современный фотоаппарат — прекрасный пример автоматизированной системы? Доктор технических наук, профессор Инженерной школы ядерных технологий Томского политехнического университета Сергей Ливенцов рассказывает о специфике своей профессии и том, как она эволюционирует в будущем.
О лекторе
Сергей Ливенцов родился в 1955 году. В 1977 году окончил Томский политехнический институт по специальности «Автоматика и электроника».
Работал заведующим кафедрой электроники и автоматики физических установок, заместителем директора Физико-технического института Томского политехнического университета. В 1986 году С. Н. Ливенцову присуждена ученая степень кандидата технических наук, в 2008 году — ученая степень доктора технических наук, в 2011 году — присвоено ученое звание профессора по кафедре электроники и автоматики физических установок.
Научный руководитель работ по тематикам «Разработка систем автоматизированного управления технологическими процессами в атомной промышленности» с предприятиями СХК, АЭХК и ГХК, «Разработка кода оптимизации и диагностики технологических процессов замкнутого ядерного топливного цикла (КОД ТП)» в рамках проектного направления «Прорыв».
Всего опубликовано более 200 научных и учебно-методических работ, в том числе за последние пять лет — 40.
Работал заведующим кафедрой электроники и автоматики физических установок, заместителем директора Физико-технического института Томского политехнического университета. В 1986 году С. Н. Ливенцову присуждена ученая степень кандидата технических наук, в 2008 году — ученая степень доктора технических наук, в 2011 году — присвоено ученое звание профессора по кафедре электроники и автоматики физических установок.
Научный руководитель работ по тематикам «Разработка систем автоматизированного управления технологическими процессами в атомной промышленности» с предприятиями СХК, АЭХК и ГХК, «Разработка кода оптимизации и диагностики технологических процессов замкнутого ядерного топливного цикла (КОД ТП)» в рамках проектного направления «Прорыв».
Всего опубликовано более 200 научных и учебно-методических работ, в том числе за последние пять лет — 40.
Специалистов по технологии производств интересуют вопросы автоматизированного управления технологическими процессами, особенно в ядерном топливном цикле (ЯТЦ), где большинство компонентов, используемых при производстве топлива, обладают повышенной активностью. Фтор, фтористый водород, гексафторид урана, да и сам уран и плутоний, которые содержатся в ядерном топливе, — всё это токсичные и очень активные вещества, поэтому желательно избавить человека от присутствия на таком производстве. Давайте сразу уточним терминологию: автоматической называется система, работающая полностью без человека, а автоматизированной — та, в работу которой требуется минимальное вмешательство человека. Создание «безлюдного», полностью автоматизированного производства — одна из самых актуальных задач автоматизации, и не только в ЯТЦ.
Пока таких производств в мире очень немного. Была одна разработка — в Англии строили кирпичный завод. Было заявлено, что это полностью «безлюдная» технология, но при ближайшем рассмотрении оказалось, что это не совсем так: можно было говорить лишь об автоматизированной системе управления.
Решение задачи создания автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) началось достаточно давно: еще в 1975 году в нашем университете образовалась группа, которая занималась разработкой АСУ ТП сублиматного производства, то есть производства ЯТЦ по получению гексафторида урана. Эта работа включала разработку алгоритмов прямого цифрового управления основными аппаратами технологии. Затем были работы по цифровым системам управления на производствах фтористого водорода, фтора и радиохимическом производстве по переработке облученного ядерного топлива.
В 1977—1978 годах мы запустили первый цифровой управляющий алгоритм на вычислительной машине М‑6000. Оперативная память той машины была 32 килобайта (сравните с сегодняшним стандартом — 8−16 гигабайт!), дисковое пространство — всего 1 мегабайт, а весила она порядка 1,5 тонн. Для того чтобы эта машина работала, необходим был машзал площадью более 100 м² с системами кондиционирования и пожаротушения. Понятное дело, возможности сегодняшнего ноутбука в тысячи раз больше, чем были у той машины. Тем не менее М‑6000 управляла технологическими процессами: на ней был реализован алгоритм управления тремя узлами сублиматного производства, состоящими из трех-четырех аппаратов каждый. М‑6000 управляла этими процессами на протяжении 20 лет, прежде чем ее заменили более современные средства.
С точки зрения теории, еще до начала массового производства цифровых управляющих машин, «автоматчики» уже разработали множество различных алгоритмов и способов обработки цифровой информации, которые успешно используются и сегодня. При этом каждый технологический процесс, каждый аппарат обладает индивидуальными свойствами и требует индивидуального подхода, индивидуальных алгоритмов управления. У каждого, как мы выражаемся, технологического объекта управления свои характеристики: материальный баланс, скорости реакций, цели и задачи управления; если их не учитывать, то система управления работать не будет. Допустим, есть пламенный реактор по производству гексафторида урана, инерционность которого — максимум минута; и есть печь по производству фтористого водорода, инерционность которой — полтора часа; соответственно, алгоритмы систем управления совершенно различны.
Сегодня мы продолжаем заниматься автоматизацией производств ЯТЦ: несмотря на то что АСУ ТП производства гексафторида урана — одна из самых передовых в атомной отрасли, ее совершенствование остается актуальной задачей. Одна из проблем — дороговизна прямых средств измерения концентрации компонентов. Например, для измерения концентрации компонентов в технологическом газе сублиматного производства используется масс-спектрометр стоимостью не один миллион рублей. Поэтому приходится использовать косвенные методы, чтобы измерить характеристики потоков, основу которых составляют фтор, фтористый водород, гексафторид урана и другие активные вещества. Например, мы научились измерять концентрацию фтористого водорода в электролизере по производству фтора, используя простые измерения: ток, напряжение и температуру.
Я думаю, что в деле создания общеотраслевой цифровой стратегии Росатом на правильном пути. Единственное замечание: я считаю, не надо ограничиваться одним решением — например, использовать только аппаратуру марки Siemens. Siemens имеет свои ограничения. Например, возникла проблема внедрения новых, усовершенствованных алгоритмов в контроллеры — потому что Siemens использует закрытую систему. Более рационально использование открытых цифровых систем, которые способны развиваться, настраиваться и совершенствоваться.
Пока таких производств в мире очень немного. Была одна разработка — в Англии строили кирпичный завод. Было заявлено, что это полностью «безлюдная» технология, но при ближайшем рассмотрении оказалось, что это не совсем так: можно было говорить лишь об автоматизированной системе управления.
Решение задачи создания автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) началось достаточно давно: еще в 1975 году в нашем университете образовалась группа, которая занималась разработкой АСУ ТП сублиматного производства, то есть производства ЯТЦ по получению гексафторида урана. Эта работа включала разработку алгоритмов прямого цифрового управления основными аппаратами технологии. Затем были работы по цифровым системам управления на производствах фтористого водорода, фтора и радиохимическом производстве по переработке облученного ядерного топлива.
В 1977—1978 годах мы запустили первый цифровой управляющий алгоритм на вычислительной машине М‑6000. Оперативная память той машины была 32 килобайта (сравните с сегодняшним стандартом — 8−16 гигабайт!), дисковое пространство — всего 1 мегабайт, а весила она порядка 1,5 тонн. Для того чтобы эта машина работала, необходим был машзал площадью более 100 м² с системами кондиционирования и пожаротушения. Понятное дело, возможности сегодняшнего ноутбука в тысячи раз больше, чем были у той машины. Тем не менее М‑6000 управляла технологическими процессами: на ней был реализован алгоритм управления тремя узлами сублиматного производства, состоящими из трех-четырех аппаратов каждый. М‑6000 управляла этими процессами на протяжении 20 лет, прежде чем ее заменили более современные средства.
С точки зрения теории, еще до начала массового производства цифровых управляющих машин, «автоматчики» уже разработали множество различных алгоритмов и способов обработки цифровой информации, которые успешно используются и сегодня. При этом каждый технологический процесс, каждый аппарат обладает индивидуальными свойствами и требует индивидуального подхода, индивидуальных алгоритмов управления. У каждого, как мы выражаемся, технологического объекта управления свои характеристики: материальный баланс, скорости реакций, цели и задачи управления; если их не учитывать, то система управления работать не будет. Допустим, есть пламенный реактор по производству гексафторида урана, инерционность которого — максимум минута; и есть печь по производству фтористого водорода, инерционность которой — полтора часа; соответственно, алгоритмы систем управления совершенно различны.
Сегодня мы продолжаем заниматься автоматизацией производств ЯТЦ: несмотря на то что АСУ ТП производства гексафторида урана — одна из самых передовых в атомной отрасли, ее совершенствование остается актуальной задачей. Одна из проблем — дороговизна прямых средств измерения концентрации компонентов. Например, для измерения концентрации компонентов в технологическом газе сублиматного производства используется масс-спектрометр стоимостью не один миллион рублей. Поэтому приходится использовать косвенные методы, чтобы измерить характеристики потоков, основу которых составляют фтор, фтористый водород, гексафторид урана и другие активные вещества. Например, мы научились измерять концентрацию фтористого водорода в электролизере по производству фтора, используя простые измерения: ток, напряжение и температуру.
Я думаю, что в деле создания общеотраслевой цифровой стратегии Росатом на правильном пути. Единственное замечание: я считаю, не надо ограничиваться одним решением — например, использовать только аппаратуру марки Siemens. Siemens имеет свои ограничения. Например, возникла проблема внедрения новых, усовершенствованных алгоритмов в контроллеры — потому что Siemens использует закрытую систему. Более рационально использование открытых цифровых систем, которые способны развиваться, настраиваться и совершенствоваться.
Редкая специальность
Сегодня сильной конкуренции в нашей профессии нет, потому что на рынке очень немного специалистов, разбирающихся в разработке алгоритмов управления и понимающих, как проводить эксперименты по определению характеристик технологического процесса и учитывать их в АСУ ТП.
Безусловно, есть организации, которые разрабатывают общее программное обеспечение АСУ ТП. Но в какой-то момент все собранные данные вводятся в компьютер, и этими данными надо уметь управлять, учитывая специфику технологического процесса. И специалистов, которые могут это делать, ощутимо не хватает.
Мы пытаемся расширить круг таких специалистов посредством работы в университете, и определенные успехи в этом направлении у нас есть.
На каждого выпускника нашего университета по специальности «Электроника и автоматика физических установок» приходит по четыре-пять заявок от предприятий, причем речь идет не только о предприятиях Росатома. Хотелось бы, конечно, увеличить выпуск таких специалистов в четыре-пять раз — но у нас не хватает для этого преподавательского состава. Секрет такой востребованности выпускников я вижу в том, что, во‑первых, их учат люди, которые сами разрабатывают системы и занимаются научной работой; а во‑вторых, в распоряжение студентов предоставлено оборудование, на котором они учатся создавать такие системы самостоятельно. Это оборудование находится в лабораториях нашего вуза, его изготовили наши партнеры по спецпроектам, такого нет пока даже на предприятиях. То есть студенты учатся на самом современном оборудовании.
В результате наши выпускники успешно трудятся на очень ответственных направлениях. Например, московский филиал АО «Атомтехэнерго», обеспечивающий наладку систем управления на строящихся атомных станциях, в основном укомплектован нашими выпускниками. Этим мы, конечно, гордимся.
Специализации наших выпускников — это электроника, автоматика физических установок; однако мы учим не только физике, но и химии. Я своим студентам на лекциях обычно говорю: «Вам повезло, потому что у вас будет специальность, в рамках которой вы узнаете о технологическом процессе больше, чем о нем знают технологи, и при этом еще научитесь его автоматизировать». Поэтому учиться у нас очень сложно, но, как ни странно, на нашу кафедру большой конкурс.
Обычно специалисты-«автоматчики» имеют узкий профиль и рассредоточены по всей стране. Наша группа занимается автоматизацией химических производств ЯТЦ. Последние несколько лет она тесно связана с проектным направлением «Прорыв». В «Прорыве» мы занимаемся разработкой кодов. Пока производство не запущено, мы разрабатываем модели, имитирующие реальное производство, со всеми трубопроводами, вентилями, регулирующими органами, системами охлаждения, нагрева и так далее. Мы фактически разрабатываем регламент процессов, системы управления и обеспечения — и все это в виде математических моделей. Любой разработчик, взяв такой код, может посмотреть, как это будет работать в реальности при тех или иных заданных им условиях.
Я думаю, что мы выбрали правильный подход: сначала разработали инструмент, то есть пакет программ, с помощью которого можем смоделировать любой процесс. Используя его, мы создаем и настраиваем модели конкретных технологических узлов новой технологии.
Если что-нибудь изменилось — допустим, кому-то пришла в голову идея использовать другой аппарат, — мы достаем из библиотеки нужные элементы, из них собираем аппарат, описываем его другими уравнениями — и получаем новое производство. Стало быть, можно говорить о практически неустаревающей технологии. Тем не менее мы постоянно развиваем и дорабатываем наш инструмент.
Сегодня сильной конкуренции в нашей профессии нет, потому что на рынке очень немного специалистов, разбирающихся в разработке алгоритмов управления и понимающих, как проводить эксперименты по определению характеристик технологического процесса и учитывать их в АСУ ТП.
Безусловно, есть организации, которые разрабатывают общее программное обеспечение АСУ ТП. Но в какой-то момент все собранные данные вводятся в компьютер, и этими данными надо уметь управлять, учитывая специфику технологического процесса. И специалистов, которые могут это делать, ощутимо не хватает.
Мы пытаемся расширить круг таких специалистов посредством работы в университете, и определенные успехи в этом направлении у нас есть.
На каждого выпускника нашего университета по специальности «Электроника и автоматика физических установок» приходит по четыре-пять заявок от предприятий, причем речь идет не только о предприятиях Росатома. Хотелось бы, конечно, увеличить выпуск таких специалистов в четыре-пять раз — но у нас не хватает для этого преподавательского состава. Секрет такой востребованности выпускников я вижу в том, что, во‑первых, их учат люди, которые сами разрабатывают системы и занимаются научной работой; а во‑вторых, в распоряжение студентов предоставлено оборудование, на котором они учатся создавать такие системы самостоятельно. Это оборудование находится в лабораториях нашего вуза, его изготовили наши партнеры по спецпроектам, такого нет пока даже на предприятиях. То есть студенты учатся на самом современном оборудовании.
В результате наши выпускники успешно трудятся на очень ответственных направлениях. Например, московский филиал АО «Атомтехэнерго», обеспечивающий наладку систем управления на строящихся атомных станциях, в основном укомплектован нашими выпускниками. Этим мы, конечно, гордимся.
Специализации наших выпускников — это электроника, автоматика физических установок; однако мы учим не только физике, но и химии. Я своим студентам на лекциях обычно говорю: «Вам повезло, потому что у вас будет специальность, в рамках которой вы узнаете о технологическом процессе больше, чем о нем знают технологи, и при этом еще научитесь его автоматизировать». Поэтому учиться у нас очень сложно, но, как ни странно, на нашу кафедру большой конкурс.
Обычно специалисты-«автоматчики» имеют узкий профиль и рассредоточены по всей стране. Наша группа занимается автоматизацией химических производств ЯТЦ. Последние несколько лет она тесно связана с проектным направлением «Прорыв». В «Прорыве» мы занимаемся разработкой кодов. Пока производство не запущено, мы разрабатываем модели, имитирующие реальное производство, со всеми трубопроводами, вентилями, регулирующими органами, системами охлаждения, нагрева и так далее. Мы фактически разрабатываем регламент процессов, системы управления и обеспечения — и все это в виде математических моделей. Любой разработчик, взяв такой код, может посмотреть, как это будет работать в реальности при тех или иных заданных им условиях.
Я думаю, что мы выбрали правильный подход: сначала разработали инструмент, то есть пакет программ, с помощью которого можем смоделировать любой процесс. Используя его, мы создаем и настраиваем модели конкретных технологических узлов новой технологии.
Если что-нибудь изменилось — допустим, кому-то пришла в голову идея использовать другой аппарат, — мы достаем из библиотеки нужные элементы, из них собираем аппарат, описываем его другими уравнениями — и получаем новое производство. Стало быть, можно говорить о практически неустаревающей технологии. Тем не менее мы постоянно развиваем и дорабатываем наш инструмент.
Сложно изнутри, просто снаружи
У наших систем, как правило, сложная начинка; однако это не значит, что процесс адаптации систем на производстве вызовет трудности: как бы сложна система ни была «внутри», она должна быть совершенно проста для пользователя. Если в процессе что-то изменилось (допустим, зимой упала температура воды), система должна быть самонастраивающейся и самостоятельно пересчитать все коэффициенты. У нас любят шутить: если «автоматчик» спит — это хороший специалист; если бегает как угорелый и что-то настраивает — это, наверное, плохой «автоматчик».
Самое сложное во внутренней начинке системы — это, несомненно, алгоритмы. С «железом» сегодня особых проблем нет — можно найти и заказать практически все что угодно. А вот создать такие алгоритмы, чтобы все работало в совокупности, с учетом всех характеристик технологического процесса, — это самый сложный интеллектуальный труд. А возможность решения сложнейших задач управления — это плоды цифровизации.
Конечно, есть проблема импортозамещения: практически вся электроника сейчас делается в Китае. Однако, возможно, такое разделение труда — правильное: если построить в каждом городе завод по производству микросхем, то в этой продукции будет очень трудно ориентироваться. И напротив, если, допустим, производить определенное количество микропроцессорных микросхем — это вполне нормально, потому что микропроцессоры подчиняются определенной логике, и если есть хорошо разработанный интерфейс, достаточный объем памяти и прочее — какая разница, где он произведен? В этом случае импортозамещение мешает развитию. Конечно, было бы здорово, если бы российские заводы выпускали российские микросхемы, и из них собирали российские компьютеры, но мне кажется, что пока это нереально.
Кстати говоря, продукция, которая выпускается в Китае, не совсем китайская. Современные фирмы (IBM, Apple и другие) осуществляют все разработки самостоятельно, они лишь размещают производство в Китае. Если вы находитесь в России и вам нужно изготовить печатную плату — проще всего отправить ее чертеж в Китай: уже через три дня придет готовая плата. Она будет качественной и дешевой.
Определить долю АСУ ТП в стоимости объектов и рассчитать экономический эффект от таких систем не так уж просто.
В АСУ ТП свои экономические законы. Раньше, чтобы сделать АСУ ТП, нужно было построить машзал для вычислительной техники, проложить большое количество кабельных каналов, по которым информация с датчиков вводится в ЭВМ, и так далее. Сегодня все по-другому: нужен всего один кабель, на который «вешаются» все датчики — они могут работать даже посредством беспроводных систем. И если раньше кабельные системы и оборудование, необходимые для создания АСУ ТП, по стоимости превышали все оборудование, которое использовалось для этого технологического процесса, то сейчас все изменилось. Оборудование для АСУ ТП стоит значительно меньше, и его цена (как и стоимость технических решений АСУ ТП) продолжает падать.
У наших систем, как правило, сложная начинка; однако это не значит, что процесс адаптации систем на производстве вызовет трудности: как бы сложна система ни была «внутри», она должна быть совершенно проста для пользователя. Если в процессе что-то изменилось (допустим, зимой упала температура воды), система должна быть самонастраивающейся и самостоятельно пересчитать все коэффициенты. У нас любят шутить: если «автоматчик» спит — это хороший специалист; если бегает как угорелый и что-то настраивает — это, наверное, плохой «автоматчик».
Самое сложное во внутренней начинке системы — это, несомненно, алгоритмы. С «железом» сегодня особых проблем нет — можно найти и заказать практически все что угодно. А вот создать такие алгоритмы, чтобы все работало в совокупности, с учетом всех характеристик технологического процесса, — это самый сложный интеллектуальный труд. А возможность решения сложнейших задач управления — это плоды цифровизации.
Конечно, есть проблема импортозамещения: практически вся электроника сейчас делается в Китае. Однако, возможно, такое разделение труда — правильное: если построить в каждом городе завод по производству микросхем, то в этой продукции будет очень трудно ориентироваться. И напротив, если, допустим, производить определенное количество микропроцессорных микросхем — это вполне нормально, потому что микропроцессоры подчиняются определенной логике, и если есть хорошо разработанный интерфейс, достаточный объем памяти и прочее — какая разница, где он произведен? В этом случае импортозамещение мешает развитию. Конечно, было бы здорово, если бы российские заводы выпускали российские микросхемы, и из них собирали российские компьютеры, но мне кажется, что пока это нереально.
Кстати говоря, продукция, которая выпускается в Китае, не совсем китайская. Современные фирмы (IBM, Apple и другие) осуществляют все разработки самостоятельно, они лишь размещают производство в Китае. Если вы находитесь в России и вам нужно изготовить печатную плату — проще всего отправить ее чертеж в Китай: уже через три дня придет готовая плата. Она будет качественной и дешевой.
Определить долю АСУ ТП в стоимости объектов и рассчитать экономический эффект от таких систем не так уж просто.
В АСУ ТП свои экономические законы. Раньше, чтобы сделать АСУ ТП, нужно было построить машзал для вычислительной техники, проложить большое количество кабельных каналов, по которым информация с датчиков вводится в ЭВМ, и так далее. Сегодня все по-другому: нужен всего один кабель, на который «вешаются» все датчики — они могут работать даже посредством беспроводных систем. И если раньше кабельные системы и оборудование, необходимые для создания АСУ ТП, по стоимости превышали все оборудование, которое использовалось для этого технологического процесса, то сейчас все изменилось. Оборудование для АСУ ТП стоит значительно меньше, и его цена (как и стоимость технических решений АСУ ТП) продолжает падать.
Светлое будущее
Что будет через 10−20 лет? Все «мозги» АСУ ТП сейчас умещаются в очень небольшом объеме, и его быстродействия вполне достаточно для того, чтобы реализовать вещи, которые раньше казались невозможными. Приведу пример из авиации: сейчас самолеты летают на сверхзвуковых и гиперзвуковых скоростях. Почему этого не было раньше? Не потому, что их не могли запускать на таких скоростях, а потому, что было невозможно управлять этими процессами, не хватало быстродействия авионики. Чтобы управлять современной ракетой, необходимо иметь дискретизацию сигналов на уровне 2−3 наносекунд. Стандартный закон управления, который можно реализовать с таким откликом, — это уровень докторской диссертации. Если брать такие процессы, как обычная химия, — сегодня это уровень дипломных или даже курсовых проектов наших студентов.
Мы растем, скоро появятся квантовые ЭВМ, эти процессы будут развиваться и дальше.
Сейчас в АСУ ТП актуальная проблема — датчики.
Если мы управляем материальным потоком вещества, то мы должны контролировать расходы этого вещества и его температуру. И, конечно, основное развитие будет происходить именно в алгоритмической части. Я думаю, что сегодня это один из самых закрытых моментов разработки, потому что для гиперзвуковых ракет алгоритмы не печатают в журналах, даже в высокорейтинговых.
Пример самой современной системы — это цифровой фотоаппарат. Что такое матрица с разрешением 61 мегапиксель? Каждый пиксель — это три цвета. Каждый цвет — это 14-разрядное число. 14 разрядов — это 214 уровней. Так вот, представьте себе 61 миллион таких систем по три цвета, и по 14 разрядов — каждый цвет; и эта техника снимает 10 кадров в секунду!
Период развития цифровой фототехники от начального уровня до нынешнего — около 20 лет. Этот пример доказывает, что лет через 10 самые современные технологии АСУ ТП могут безнадежно устареть, и на смену им придут новые.
Но есть еще одна проблема, касающаяся повсеместного внедрения автоматизации на атомных производствах и создания полностью «безлюдных» производств — это не технологические возможности, а человеческая психология. Человек все равно доверяет больше себе, чем технике. Но, как ни крути, прогресс неизбежен.
Что будет через 10−20 лет? Все «мозги» АСУ ТП сейчас умещаются в очень небольшом объеме, и его быстродействия вполне достаточно для того, чтобы реализовать вещи, которые раньше казались невозможными. Приведу пример из авиации: сейчас самолеты летают на сверхзвуковых и гиперзвуковых скоростях. Почему этого не было раньше? Не потому, что их не могли запускать на таких скоростях, а потому, что было невозможно управлять этими процессами, не хватало быстродействия авионики. Чтобы управлять современной ракетой, необходимо иметь дискретизацию сигналов на уровне 2−3 наносекунд. Стандартный закон управления, который можно реализовать с таким откликом, — это уровень докторской диссертации. Если брать такие процессы, как обычная химия, — сегодня это уровень дипломных или даже курсовых проектов наших студентов.
Мы растем, скоро появятся квантовые ЭВМ, эти процессы будут развиваться и дальше.
Сейчас в АСУ ТП актуальная проблема — датчики.
Если мы управляем материальным потоком вещества, то мы должны контролировать расходы этого вещества и его температуру. И, конечно, основное развитие будет происходить именно в алгоритмической части. Я думаю, что сегодня это один из самых закрытых моментов разработки, потому что для гиперзвуковых ракет алгоритмы не печатают в журналах, даже в высокорейтинговых.
Пример самой современной системы — это цифровой фотоаппарат. Что такое матрица с разрешением 61 мегапиксель? Каждый пиксель — это три цвета. Каждый цвет — это 14-разрядное число. 14 разрядов — это 214 уровней. Так вот, представьте себе 61 миллион таких систем по три цвета, и по 14 разрядов — каждый цвет; и эта техника снимает 10 кадров в секунду!
Период развития цифровой фототехники от начального уровня до нынешнего — около 20 лет. Этот пример доказывает, что лет через 10 самые современные технологии АСУ ТП могут безнадежно устареть, и на смену им придут новые.
Но есть еще одна проблема, касающаяся повсеместного внедрения автоматизации на атомных производствах и создания полностью «безлюдных» производств — это не технологические возможности, а человеческая психология. Человек все равно доверяет больше себе, чем технике. Но, как ни крути, прогресс неизбежен.
ДРУГИЕ МАТЕРИАЛЫ #7_2019