Ученые Пермского Политеха нашли способ повысить прибыль предприятий при подготовке нефти
14.10.2022
Подготовка нефти до товарного качества – процесс, который состоит из множества стадий. В процессе важно обеспечивать оптимальные технологические параметры, чтобы повысить эффективность использования оборудования. Результат, к которому стремятся предприятия, – увеличение прибыли. Исследователи из Пермского Политеха усовершенствовали автоматизированное управление технологическим процессом подготовки «черного золота», чтобы снизить затраты на производство и улучшить качество готового продукта. Для этого они использовали алгоритм оптимизации на основе нейросетей и аналитических моделей.
Результаты работы ученые опубликовали в журнале «Вестник ПНИПУ. Химическая технология и биотехнология» (2022).
Математические основы алгоритмов позволяют реализовать их на отечественных программно-вычислительных комплексах автоматизированных систем управления технологическими процессами, а также могут заменить их в зарубежных компьютерных моделирующих системах.
– В процессе эксплуатации месторождения меняются состав и свойства нефтяной эмульсии, поступающей на установку подготовки нефти. Системы автоматического контроля расхода эмульсии и лабораторного контроля обводненности нефти, а также программно-технический комплекс для управления этим процессом позволяют оперативно отслеживать параметры технологического режима. От состава оборудования и режима его работы зависят качество готового «черного золота» и прибыль предприятия, – рассказывает одна из исследователей, старший преподаватель кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского Политеха Татьяна Караневская.
Ученые Пермского Политеха предложили алгоритм оптимизации процессов для его реализации в системе управления установкой промысловой подготовки нефти. Он позволяет определить наиболее эффективные значения параметров технологического режима работы оборудования и расхода нефтяной эмульсии, что обеспечивает достижение максимальной прибыли при реализации готовой продукции. Алгоритм основан на аналитических моделях технологических процессов, принципе оптимальности Беллмана для многостадийных производств и искусственных нейронных сетях. В результате оптимальные режимы работы установки определяются в зависимости от состава и свойств нефтяной эмульсии. Эффективность решения задачи обеспечивается за счет применения принципа оптимальности многостадийных процессов.
– Мы определили управляющие параметры для основных процессов: сепарации, обезвоживания и нагрева нефтяной эмульсии. Также мы разработали аналитические модели технологических процессов и подготовили обучающие выборки для нейронных сетей. Их применение позволяет определить оптимальные значения параметров технологического режима, которые обеспечивают необходимое качество «черного золота» и получение максимальной прибыли от действующей установки промысловой подготовки нефти, – отмечает руководитель проекта, профессор кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского Политеха, доктор технических наук Александр Шумихин.
Исследователи подтвердили работоспособность и точность нейросетевых моделей. Они также оценили эффективность работы установки при оптимальных значениях технологических параметров и допустимом качестве нефти. По сравнению с существующим режимом работы оборудования, реализация оптимального технологического режима позволит сократить затраты на подготовку нефти на 15 %. Применение принципа оптимальности и нейросетевого подхода уменьшает затраты времени и вычислительных ресурсов для оптимизации процессов.
По словам ученых, новый способ оптимизации технологического процесса можно внедрить в работу автоматизированной оперативно-управляющей системы в сфере промысловой подготовки нефти.
Результаты работы ученые опубликовали в журнале «Вестник ПНИПУ. Химическая технология и биотехнология» (2022).
Математические основы алгоритмов позволяют реализовать их на отечественных программно-вычислительных комплексах автоматизированных систем управления технологическими процессами, а также могут заменить их в зарубежных компьютерных моделирующих системах.
– В процессе эксплуатации месторождения меняются состав и свойства нефтяной эмульсии, поступающей на установку подготовки нефти. Системы автоматического контроля расхода эмульсии и лабораторного контроля обводненности нефти, а также программно-технический комплекс для управления этим процессом позволяют оперативно отслеживать параметры технологического режима. От состава оборудования и режима его работы зависят качество готового «черного золота» и прибыль предприятия, – рассказывает одна из исследователей, старший преподаватель кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского Политеха Татьяна Караневская.
Ученые Пермского Политеха предложили алгоритм оптимизации процессов для его реализации в системе управления установкой промысловой подготовки нефти. Он позволяет определить наиболее эффективные значения параметров технологического режима работы оборудования и расхода нефтяной эмульсии, что обеспечивает достижение максимальной прибыли при реализации готовой продукции. Алгоритм основан на аналитических моделях технологических процессов, принципе оптимальности Беллмана для многостадийных производств и искусственных нейронных сетях. В результате оптимальные режимы работы установки определяются в зависимости от состава и свойств нефтяной эмульсии. Эффективность решения задачи обеспечивается за счет применения принципа оптимальности многостадийных процессов.
– Мы определили управляющие параметры для основных процессов: сепарации, обезвоживания и нагрева нефтяной эмульсии. Также мы разработали аналитические модели технологических процессов и подготовили обучающие выборки для нейронных сетей. Их применение позволяет определить оптимальные значения параметров технологического режима, которые обеспечивают необходимое качество «черного золота» и получение максимальной прибыли от действующей установки промысловой подготовки нефти, – отмечает руководитель проекта, профессор кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского Политеха, доктор технических наук Александр Шумихин.
Исследователи подтвердили работоспособность и точность нейросетевых моделей. Они также оценили эффективность работы установки при оптимальных значениях технологических параметров и допустимом качестве нефти. По сравнению с существующим режимом работы оборудования, реализация оптимального технологического режима позволит сократить затраты на подготовку нефти на 15 %. Применение принципа оптимальности и нейросетевого подхода уменьшает затраты времени и вычислительных ресурсов для оптимизации процессов.
По словам ученых, новый способ оптимизации технологического процесса можно внедрить в работу автоматизированной оперативно-управляющей системы в сфере промысловой подготовки нефти.
Марина Осипова © Вечерние ведомости
Читать этот материал в источнике
Читать этот материал в источнике
Гендиректора СПК наказали штрафом в 20 тысяч рублей за опоздавшую электричку
Понедельник, 23 декабря, 13.00
Екатеринбургский благотворительный фонд «ЗООзащита» больше не может принимать животных
Понедельник, 23 декабря, 12.30
За четыре года на территории Перми количество участков без прав снизилось на 83%
Понедельник, 23 декабря, 12.04