Статья опубликована в сборнике «Химия. Экология. Урбанистика», том 3, 2023 год.
В основе всех нефтеперерабатывающих заводов стоят технологические установки, в которых происходит разделение нефти на фракции (бензиновые, керосиновые, дизельные) и последующая переработка или использование их в качестве составляющих товарных нефтепродуктов. Так вырабатываются практически все компоненты моторных топлив, смазочных масел, сырья для вторичных процессов нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств.
Для получения качественного продукта требуется соответствующий контроль технологического процесса. Виртуальные анализаторы, используя результаты прямых измерений параметров (температуры, расхода, давления), выполняют функцию обычных измерительных устройств и могут применяться в компьютерных системах управления совместно с ними. Таким образом, они позволяют оператору с помощью компьютера на определенном этапе производства контролировать качество продуктов в ходе ведения процесса,
– рассказывает выпускник магистратуры кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ Анна Стрельцова.
При переработке нефти происходит нагрев сырья, при котором важно контролировать повышаемую температуру. Ученые Пермского Политеха построили виртуальный анализатор для контроля температуры выкипания дизельного топлива. Эта температура определяет полноту его испарения. При слишком высоких значениях некоторые фракции не успевают испаряться и остаются в жидкой фазе в виде капель и пленки, что приводит к повышенному нагарообразованию и износу оборудования. Виртуальный датчик позволит быстро и непрерывно контролировать весь процесс нагревания в производстве дизельного топлива.
В основе работы виртуального анализатора лежит математическая модель, отражающая взаимосвязь технологических переменных процесса и температуры выкипания как показателя качества, например в производстве дизельного топлива. Особенностью предлагаемого в работе метода является двухэтапный подход. На первом этапе мы построили нейросетевую модель взаимосвязи, на втором – по результатам вычислительного эксперимента с полученной нейросетью построили регрессионную модель, которая предсказывает значения показателя качества производимого нефтепродукта. Разработанная регрессионная модель устанавливается в компьютерную систему управления производством,
– поделился научный руководитель, доктор технических наук, профессор кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ Александр Шумихин.
При построении виртуального датчика политехники учитывали такие входные данные как плотность нефти, расход мазута, температуры паров нефтепродуктов и самой нефти. Эти значения поступают на вход обученной модели, а на выходе получают температуру выкипания дизельного топлива. Такой способ контроля значительно выгоднее инструментальных анализаторов, проще и дешевле по внедрению и обслуживанию. Также осуществляется намного быстрее по сравнению с методом обычного лабораторного анализа, так как виртуальный анализатор показывает состояние нефтепродукта непрерывно с обновлением значений в системе управления с любым заданным интервалом времени.
По экспериментальным данным, полученным на реальном физическом оборудовании, ученые доказали, что полученная регрессионная модель статистически адекватна этим данным. Это значит, что разработанный метод построения виртуальных анализаторов перспективен для применения в нефтеперерабатывающей отрасли. Исследователи отмечают, что модели можно адаптировать к новым экспериментальным данным, что делает их применимым к другим показателям качества нефтепродуктов.
Виртуальный анализатор ученых ПНИПУ для определения температуры выкипания дизельного топлива упростит технологию контроля показателей качества нефти. Мониторинг этого этапа на предприятии уменьшит риски износа оборудования и ухудшения качества товарного нефтепродукта. Разработка повысит скорость и точность получения информации, что значительно повлияет на эффективность и экономическую выгоду процессов переработки нефтяного сырья.
Опубликованный материал и фото предоставлены пресс-службой ПНИПУ