Цифровизация - статьи журнала Neftegaz.RU

В прошлом номере журнала была опубликована первая часть статьи «Математическое моделирование процессов перекачки продукции через резервуарные парки перерабатывающих производств нефтегазовой отрасли», в которой авторы рассказали о построении дискретных динамических моделей процессов эксплуатации и управления резервуарными парками. Во второй части представлен новый подход, позволяющий существенно упростить процессы моделирования и анализа работы резервуарных парков перерабатывающих производств путем совместного использования цифровых двойников и обученных по результатам их работы нейронных сетей. Совместное использование этих инструментов позволяет проводить оперативную оценку эффективности работы как производства в целом, так и его отдельных компонентов. В статье на примере задачи анализа реализуемости планов по перекачке газового конденсата и нефтегазоконденсатной смеси между перерабатывающими предприятиями продемонстрированы особенности разработки и применения моделей нейронных сетей, существенно упрощающих управление процессами приема и откачки углеводородных смесей и продукции из резервуарных парков. Обучение нейронных сетей произведено на данных, полученных из цифрового двойника. Использование цифрового двойника позволило провести необходимое моделирование и накопить данные в тех ситуациях и объемах, которые получить на реально работающем предприятии практически невозможно. Обученная нейронная сеть позволяет практически мгновенно получать интересуемые оценки с удовлетворительной для практики точностью. На конкретном примере продемонстрированы некоторые численные результаты выполненных на нейронной сети оценок.

Основу бензинового пула отечественных нефтеперерабатывающих предприятий традиционно составляет продукт процесса каталитического риформинга прямогонных бензинов [1, 2], однако данный компонент товарных бензинов характеризуется высоким содержанием ароматических углеводородов и, в том числе, бензола, что не соответствует современным экологическим стандартам. Процесс изомеризации прямогонных бензиновых фракций позволяет получать компоненты автомобильных бензинов, не содержащие бензол и другие ароматические углеводороды, что дает возможность вовлекать в переработку бензолобразующие компоненты с получением более высокомаржинальных продуктов. Для оценки эффективности внедрения установок изомеризации в структуру действующих предприятий, а также для эффективного управления данной технологией в рамках ее промышленной эксплуатации надежным инструментом является математическая модель, учитывающая физико-химические особенности процессов, протекающих в промышленных аппаратах. Подобные модели позволяют рассчитывать состав, свойства, а также выход товарной продукции при различном компонентном составе перерабатываемого сырья, а также при различных параметрах технологического режима промышленного процесса.

С каждым годом спрос на технологии дополненной и виртуальной реальности (AR/VR) увеличивается, а аудитория пользователей становится все шире. Наибольшие инвестиции технологии привлекают в промышленности. В нефтяной отрасли интеграция AR/VR-решений позволяет достичь повышения эффективности производственных процессов, оптимизировать этапы исследования и проектирования, снизить риски и вероятность возникновения ошибок в сложных задачах. Именно поэтому AR/VR-разработки в промышленности требуют особого внимания и являются важным этапом в развитии современной компании.