Разработка Пермского Политеха упростит контроль качества в технологии переработки нефти
В нефтеперерабатывающей промышленности объем и качество производимой продукции — это важнейшие показатели эффективности работы. Они зависят от соблюдения нужных параметров технологического процесса. Для определения показателей качества пробы нефти отбирают и анализируют в лаборатории, однако, это трудоемкий и дорогостоящий процесс. Альтернативным методом стало применение виртуальных датчиков, которые позволяют быстро получать и достоверно передавать информацию о продукции. Ученые Пермского Политеха создали метод разработки виртуального анализатора температуры выкипания дизельного топлива с использованием нейронных сетей.
Статья опубликована в сборнике «Химия. Экология. Урбанистика». 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.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.
Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.
Американские палеонтологи собрали первую научно достоверную копию скелета Deinosuchus schwimmeri — суперхищника длиной 9,5 метра, обитавшего в меловом периоде. В процессе реконструкции ученые провели ревизию уже найденных окаменелостей, упразднили один сомнительный вид и описали новый. В итоге исследователи классифицировали животное как предка аллигаторов, а еще нашли у него интересные анатомические особенности пока неясного назначения.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно