«Нефтепро-
мысловое дело»

Выбор технологий обращения с нефтесодержащими отходами

УДК: 622.882
DOI: -

Авторы:

¹ СамараНИПИнефть, Самара, Россия
² НК "Роснефть", Москва, Россия

Ключевые слова: нефтесодержащие отходы, технологии обращения с нефтесодержащими отходами, матрица выбора технологий утилизации нефтесодержащих отходов, критерии оценки технологий, методология выбора оптимальной технологии

Аннотация:

Статья посвящена выбору технологий обращения с нефтесодержащими отходами. Описана работа по формированию базы данных более 30 актуальных физико-химических, биологических, термических и физических методов утилизации нефтесодержащих отходов, используемых в периметре ПАО "НК "Роснефть", имеющих все необходимые разрешительные документы. По результатам проведенного анализа базы данных составлены диаграммы распределений видов утилизации по методам и наиболее популярным способам обращения с нефтесодержащими отходами. Предложен инструмент для выбора способа утилизации нефтесодержащих отходов – матрица выбора оптимальных решений с описанным принципом работы, т. е. структурированным алгоритмом действий, который позволяет сравнивать технологии по заданным параметрам. Ключевая особенность разработанной матрицы – гибкость и адаптивность к различным сценариям за счет динамических весов критериев. Продемонстрированная методология выбора оптимальной технологии утилизации нефтесодержащих отходов, включая классическую схему использования чек-листов, позволяет выбрать пользователю наиболее применимую технологию для заданных условий, тем самым не только снизить нагрузку на окружающую среду, но и обеспечить экономическую выгоду. Как и любой инструмент, матрица требует постоянного усовершенствования, поэтому предложены ключевые направления ее развития на ближайшие годы.

Список литературы:

1. Разработка энергосберегающей технологии утилизации нефтесодержащих отходов / М.Б. Ходяшев, Л.В. Рудакова, И.С. Глушанкова, М.С. Дьяков // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. – 2010. – № 6. – С. 31–34.

2. Мещеряков С.В., Еремин И.С. Нефтесодержащие отходы как полезный ресурс // Энергетическая политика. – 2020. – № 6(148). – С. 88–95.

3. Коротаев В.Н., Жилинская Я.А., Слюсарь Н.Н. Методика ранжирования и выбора наилучших технологий обращения с отходами // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. – 2012. – № 7. – С. 21–25.

4. Analysis method of disposal of oily waste and developing a new integrated process for sludge disposal tank-type / A.F. Timoshin, A.P. Nikolaev, A.M. Nityagovsky, D.A. Lozhkina // International J. of Applied and fundamental research. – 2016. – № 6(part 2). – P. 209–213.

5. Годовой отчет ПАО "НК "Роснефть" за 2023 г. – URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2023.pdf (дата обращения: 25.03.2025).

6. Официальный сайт ПАО "НК "Роснефть". – URL: https://www.rosneft.ru/Development/HealthSafetyandEnvironment/ecology/#b1 (дата обращения: 25.03.2025).

7. ИТС 15-2016. Утилизация и обезвреживание отходов (кроме обезвреживания термическим методом (сжигание отходов) // Информ.-техн. справочник по наилучшим доступным технологиям. – М.: Бюро НДТ, 2016. – 208 с.

8. Обзор существующих технологий и опыта сокращения выбросов парниковых газов на примере объектов розничной реализации нефтепродуктов / П.В. Рощин, М.А. Давыдов, С.В. Бодоговский [и др.] // Экспозиция Нефть Газ. – 2024. – № 5. – С. 107–113.

9. ИТС 9-2020. Утилизация и обезвреживание отходов термическими способами // Информ.-техн. справочник по наилучшим доступным технологиям / Введ. 1 июля 2021. – 208 с.

10. Иванов А.А., Яшина Н.П. Анализ больших данных в задачах многокритериального выбора // Моделирование и анализ данных. – 2022. – Т. 12, № 2. – С. 5–19.

11. Моделирование и многокритериальная оценка ресурсного потенциала системы переработки отходов нефтегазовой промышленности / М.Ю. Деревянов, А.Г. Мандра, Ю.Э. Плешивцева [и др.] // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: тр. XXI Междунар. конф. в 2-х т. – Самара, 2019. – С. 276–281.

12. Подоплелова Е.С. Анализ методов многокритериального принятия решений на примере задачи ранжирования // Изв. ЮФУ. Технические науки. – 2023. – № 3(233). – С. 118–125.