«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Согласования данных материального баланса нефтеперерабатывающего завода

УДК: 001.891.573
DOI: 10.33285/2782-604Х-2022-2(583)-41-48

Авторы:

¹ Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (национальный исследовательский университет), Нижний Новгород, Россия
² ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтез, Кстово, Россия

Ключевые слова: математическое моделирование, нелинейное программирование, автоматизация производства, согласование данных, материальный баланс, интеграция информационных систем, нефтепереработка

Аннотация:

Разработана методология автоматизированного сведения материального баланса нефтеперерабатывающего завода, основанная на технологии обратного сведения баланса и интеграции систем согласования данных и оптимального планирования. Предложен ключевой индикатор для статистической оценки эффективности сведения баланса, по которому может проводиться бенчмаркинг предприятий. Сравнение расчетов плановых и согласованных балансов технологических установок используется для определения грубых ошибок измерения. Показано, что согласование данных является незаменимым звеном оптимизации работы предприятия. Представлены мероприятия, направленные на сокращение выбросов углеводородов и повышение эффективности переработки природных ресурсов. Приведены результаты практического применения предлагаемых решений для крупного нефтеперерабатывающего завода.

Список литературы:

1. Numerical Aspects of Data Reconciliation in Industrial Applications / M. Câmara, R. Soares, T. Feital [et. al.] // Processes. – 2017. – Vol. 5, Issue 4. – P. 56. – DOI: 10.3390/PR5040056
2. Narasimhan S., Jordache C. Data reconciliation and gross error detection: an intelligent use of process data. – Houston: Gulf Publishing Company, 2000. – 406 p.
3. Özyurt1 D., Ralph W. Theory and practice of simultaneous data reconciliation and gross error detection for chemical processes // Computers and Chemical Engineering. – 2004. – Vol. 28, Issue 3. – P. 381–402. – DOI: 10.1016/j.compchemeng.2003.07.001
4. Богданов Н.К., Сушкова Н.И. Программный комплекс "Баланс" для газотранспортных предприятий // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2013. – № 1. – С. 36–39.
5. Легкодимов Н. Напрасные потери: как российские нефтяники могут сэкономить миллиарды рублей // Forbes. – 2017. – URL: https://www.forbes.ru/biznes/343803-naprasnye-poteri-kak-rossiyskie-neftyaniki-mogut-sekonomit-milliardy-rubley (дата обращения 21.10.2021).
6. Valentine J., Videla R. Case study for a high-performing refinery loss control program // Hydrocarbon processing. – 2019. – May. – URL: https://www.hydrocarbonprocessing.com/magazine/2019/may-2019/process-optimization/case-study-for-a-high-performing-refinery-loss-control-program (дата обращения 21.10.2021).
7. Automation of Calculations of Optimal Disposition of Devices of a Material Balance System / V.I. Kuvykin, A.E. Matveev, A.G. Sychev [et al.] // Chemical and Petroleum Engineering. – 2018. – Vol. 54, Issue 3-4. – P. 266–272. – DOI: 10.1007/s10556-018-0473-4
8. Гребенюк Е.А., Ицкович Э.Л. Особенности построения системы сведения материального баланса в производстве технологического типа // Автоматизация в промышленности. – 2014. – № 1. – С. 5–12.
9. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 302 с.
10. МИ 2233-2000 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. – М.: ВНИИМС, 2000. – 12 с.
11. Кувыкин В.И. Организация автоматизированных систем планирования и материального баланса // Автоматизация в промышленности. – 2014. – № 8. – С. 29–33.
12. Kuvykin V.I., Petukhov M.Yu. Improving The Quality of Process Models in Oil Refinery Information Systems // Int. J. for Quality Research. – 2019. – Vol. 13, No 3. – P. 539–552. – DOI: 10.24874/IJQR13.03-03
13. Кувыкин В.И., Кувыкина Е.В., Петухов М.Ю. Анализ оптимальных решений в задачах нелинейного программирования // Вестн. Нижегородского ун-та им. Н.И. Лобачевского. – 2011. – № 4-5. – С. 2285–2286.
14. ГОСТ Р ИСО 16269-4-2017. Статистические методы Статистическое представление данных. Часть 4. Выявление и обработка выбросов. – Введ. 2018–12–01. – М.: Стандартинформ, 2017. – IV, 49 с.
15. Автоматизация процесса согласования материального баланса на нефтеперерабатывающем предприятии – система Production Balance / С.Б. Артемьев, П.Е. Бородин, А.Р. Закиев, М.Ю. Петухов // Автоматизация в промышленности. – 2014. – № 8. – С. 22–28.
16. Повышение эффективности производства при использовании системы согласования материального баланса / В.И. Кувыкин, Е.В. Кувыкина, А.Е. Матвеев, А.Г. Сычев // Современные наукоемкие технологии. – 2019. – № 4. – С. 36–40. – DOI: 10.17513/snt.37488