(14.10.2022)
Подготовка нефти до товарного качества — процесс, который состоит из множества стадий. В процессе важно обеспечивать оптимальные технологические параметры, чтобы повысить эффективность использования оборудования. Результат, к которому стремятся предприятия, — увеличение прибыли. Исследователи из Пермского Политеха усовершенствовали автоматизированное управление технологическим процессом подготовки "черного золота", чтобы снизить затраты на производство и улучшить качество готового продукта. Для этого они использовали алгоритм оптимизации на основе нейросетей и аналитических моделей.Поддержка и создание комфортных условий для развития выпускников и молодых ученых способствует усилению конкурентоспособности среднего профессионального и высшего образования.Это является ключевой задачей нацпроекта "Образование", а также соответствует целям нацпроекта "Наука".
Результаты работы ученые опубликовали в журнале "Вестник ПНИПУ. Химическая технология и биотехнология" (2022).
Математические основы алгоритмов позволяют реализовать их на отечественных программно-вычислительных комплексах автоматизированных систем управления технологическими процессами, а также могут заменить их в зарубежных компьютерных моделирующих системах.
— В процессе эксплуатации месторождения меняются состав и свойства нефтяной эмульсии, поступающей на установку подготовки нефти. Системы автоматического контроля расхода эмульсии и лабораторного контроля обводненности нефти, а также программно-технический комплекс для управления этим процессом позволяют оперативно отслеживать параметры технологического режима. От состава оборудования и режима его работы зависят качество готового "черного золота" и прибыль предприятия, — рассказывает одна из исследователей, старший преподаватель кафедры "Оборудование и автоматизация химических производств" Пермского Политеха Татьяна Караневская.
Ученые Пермского Политеха предложили алгоритм оптимизации процессов для его реализации в системе управления установкой промысловой подготовки нефти. Он позволяет определить наиболее эффективные значения параметров технологического режима работы оборудования и расхода нефтяной эмульсии, что обеспечивает достижение максимальной прибыли при реализации готовой продукции. Алгоритм основан на аналитических моделях технологических процессов, принципе оптимальности Беллмана для многостадийных производств и искусственных нейронных сетях. В результате оптимальные режимы работы установки определяются в зависимости от состава и свойств нефтяной эмульсии. Эффективность решения задачи обеспечивается за счет применения принципа оптимальности многостадийных процессов.
— Мы определили управляющие параметры для основных процессов: сепарации, обезвоживания и нагрева нефтяной эмульсии. Также мы разработали аналитические модели технологических процессов и подготовили обучающие выборки для нейронных сетей. Их применение позволяет определить оптимальные значения параметров технологического режима, которые обеспечивают необходимое качество "черного золота" и получение максимальной прибыли от действующей установки промысловой подготовки нефти, — отмечает руководитель проекта, профессор кафедры "Оборудование и автоматизация химических производств" Пермского Политеха, доктор технических наук Александр Шумихин.
Исследователи подтвердили работоспособность и точность нейросетевых моделей. Они также оценили эффективность работы установки при оптимальных значениях технологических параметров и допустимом качестве нефти. По сравнению с существующим режимом работы оборудования, реализация оптимального технологического режима позволит сократить затраты на подготовку нефти на 15%. Применение принципа оптимальности и нейросетевого подхода уменьшает затраты времени и вычислительных ресурсов для оптимизации процессов.
По словам ученых, новый способ оптимизации технологического процесса можно внедрить в работу автоматизированной оперативно-управляющей системы в сфере промысловой подготовки нефти.
