#нефтепереработка

При очистке сточных вод на помощь приходят бактерии активного ила, способные использовать загрязнения в качестве источника питания. Чтобы увеличить их биомассу, возраст ила и предотвратить вымывание бактерий из очистных сооружений используют материалы-носители. Зачастую они имеют высокую стоимость, требуют сложного производства или не справляются с нагрузкой. Ученые Пермского Политеха разработали новый метод создания таких носителей с использованием отходов нефтеперерабатывающего предприятия. Это поможет сэкономить на материалах, электроэнергии, снизить негативное воздействие отходов на окружающую среду за счет их вторичного использования, а также повысить эффективность очистки сточных вод от нефтепродуктов на 10-15% и аммонийного азота на 55%.

В «Росатоме» представили углеволокно для космоса, которое отличается большой жесткостью, не деформируется при нагрузках и не меняет форму при экстремальных температурах.

Цифровые технологии активно развиваются, в том числе это касается и промышленных производств. На них внедряют компьютерные разработки, растет уровень цифровизации и автоматизации. Поэтому важно, чтобы персонал учился работать с технологическими процессами быстро и эффективно, без ущерба производству. В этом могут помочь специальные компьютерные тренажеры. В последнее время спрос со стороны предприятий на них увеличивается. Ученые ПНИПУ разработали тренажерный комплекс, с помощью которого сотрудники нефтяных компаний смогут отточить свои навыки управления установкой для 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.

Тюменские и новосибирские химики построили геометрическую и математическую модель картриджа со стекловолоконными катализаторами.