АКТУАЛЬНОСТЬ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕМЕНТОВ УЛУЧШЕННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА БИТУМОВ

RELEVANCE OF DEVELOPING IMPROVED CONTROL SYSTEM ELEMENTS FOR BITUMEN PRODUCTION PROCESS

Darya Semenova

master's student, Department of Chemical Technology of Oil and Gas Refining, Kazan National Research Technological University,

Russia, Kazan

Olga Zinnurova

scientific supervisor, Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Chemical Technology of Oil and Gas Refining, Kazan National Research Technological University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается актуальность разработки усовершенствованной системы управления процессом производства битумов на основе внедрения виртуальных анализаторов. Проведен анализ современных проблем битумных производств, включая неоптимальные режимы работы окислительных колонн, повышенные энергозатраты и недостаточную оперативность лабораторного контроля качества. Исследованы возможности применения прогнозирующих моделей для решения указанных проблем, включая опыт успешного внедрения на российских нефтеперерабатывающих предприятиях. Особое внимание уделено технологическим особенностям битумного производства, влияющим на разработку виртуальных анализаторов. Представлены перспективные направления создания гибридных адаптивных моделей, сочетающих фундаментальные закономерности и методы искусственного интеллекта.

ABSTRACT

The article examines the relevance of developing an advanced control system for bitumen production through the implementation of virtual analyzers. An analysis of current challenges in bitumen manufacturing is presented, including suboptimal operation modes of oxidation columns, high energy consumption, and insufficient timeliness of quality control laboratory testing. The study explores the potential of predictive models to address these issues, incorporating successful implementation cases at Russian oil refineries. Special attention is given to the technological specifics of bitumen production that affect virtual analyzer development. Promising directions for creating hybrid adaptive models combining fundamental principles and artificial intelligence methods are presented.

Ключевые слова: битумное производство, виртуальные анализаторы, прогнозирующие модели, оптимизация процесса.

Keywords: bitumen production, virtual analyzers, predictive models, process optimization.

В современной нефтеперерабатывающей промышленности производство битумов занимает важное место в переработке тяжелых нефтяных остатков. Битумы широко используются в дорожном строительстве, при устройстве гидроизоляции зданий и сооружений, а также как составляющее кровельных материалов. Несмотря на разнообразие применений, большая часть всех производимых нефтяных битумов являются дорожными и идут на производство асфальтобетона – основного материала для строительства верхних слоев автомобильных дорог, что делает задачу оптимизации их производства крайне актуальной и требующей современных методов решения [2, с. 106].

Существующая система управления технологическим процессом основана на использовании результатов мониторинга производственной ситуации. Мониторинг подразумевает сбор и первичную обработку результатов применения измерительных средств и приборов, входящих в состав АСТУП, а также данные лабораторных анализов получаемой продукции. Результаты лабораторных анализов зачастую не обладают необходимой полнотой и оперативностью, а их достоверность в некоторых случаях оказывается неудовлетворительной.

Кроме того, анализ современных установок производства битумов в РФ показывает, что большинство из них оснащено системами автоматизации на базе программируемых логических контроллеров (ПЛК) и SCADA-систем первого поколения, что не отвечает современным требованиям и не позволяет оперативно и точно управлять технологическим процессом. Все это приводит к:

– повышенным энергетическим затратам ввиду неоптимального режима работы окислительных колонн;

– значительному колебанию показателей качества битума, приводящему к необходимости в дополнительной стадии исправления некондиционного продукта;

– необходимости частого лабораторного контроля показателей качества, увеличивающего время принятия решений по управлению технологическим процессом.

Таким образом, повышение эффективности систем управления производственными и, прежде всего, технологическими процессами становится определяющим фактором конкурентоспособности и повышения качества выпускаемой продукции.

В мировой практике нефтепереработки в последнее десятилетие наблюдается тенденция к внедрению систем усовершенствованного управления технологическим процессом на основе прогнозирующих моделей – виртуальных анализаторов. Они представляют собой математические модели, основанные на методах машинного обучения, нейросетевого моделирования, многомерного статического анализа и исторических данных процесса. Виртуальные анализаторы, встраиваемые в существующую систему АСУТП, помогают оптимально решать проблему управления многомерными моделями с ограничениями на управляющие и управляемые переменные, что позволяет осуществлять:

– прогнозирование ключевых параметров в режиме реального времени;

– оптимизацию технологических параметров;

– снижение зависимости от дискретного лабораторного контроля.

Экспериментальные данные, полученные при внедрении подобных систем на установке каталитического риформинга (ОАО «ЛУКОЙЛ-Пермнефтеоргсинтез») и установке первичной переработки нефти (АО «РН-Комсомольский НПЗ»), демонстрируют повышение стабильности технологического процесса на 12-18% и снижение энергопотребления на 5-7%.

При разработке виртуального анализатора для процесса производства битумов необходимо учитывать технологические особенности процесса, а именно:

– нелинейную зависимость качества продукта от технологических параметров;

– термодинамические особенности окислительных реакций при различных температурах;

– сильное влияние состава сырья на кинетику процесса.

Отдельно стоит отметить дополнительные сложности разработки, вызванные неконтролируемыми изменениями соотношения нефтей в магистральном трубопроводе, флуктацией технологического режима процесса вакуумной перегонки мазута, приводящие, в свою очередь, к изменению свойства гудрона – исходного сырья [1, с. 67].

Перспективным направлением исследований представляется разработка гибридных моделей, сочетающих:

– фундаментальные химико-технологические закономерности;

– методы искусственного интеллекта;

– исторические данные ведения процесса, а также данные промышленных экспериментов.

Со временем параметры технологического процесса могут измениться ввиду, например, технического перевооружения и изменения характеристик сырья. В таких случаях использование адаптивных виртуальных анализаторов, сочетающих в себе раннее приведенные особенности, позволяет подстроить модели к изменению параметров технологического объекта.

Внедрение таких систем управления позволит достичь:

– повышения стабильности качества битумных материалов (снижение вариабельности показателей на 15-20%);

– оптимизации энергопотребления (снижение на 5-8%);

– увеличения межремонтного периода работы оборудования.

Таким образом, разработка элементов улучшенной системы управления для процесса производства битумов является стратегически и экономически важным этапом развития переработки тяжелых нефтяных остатков. Внедрение виртуальных анализаторов, демонстрирующих высокую эффективность в управлении сложными химико-технологическими процессами, позволит значительно повысить эффективность, безопасность и экологичность процесса.

Список литературы:

1. Сташков С.И. Способы и алгоритмы контроля и управления технологическими процессами производства смесевых материалов на основе применения виртуальных и инструментальных анализаторов качества : дис. … канд. техн. наук. — Пермь, 2019. — 212 С.
2. Суворов Д.Н., Хакимов З.Л., Чантиева М.Э. Автоматизация оперативного управления гранулометрией и долей битума в производстве асфальтобетонной смеси // Вестник Московского автомобильно-дорожного института. – 2009. – №3. – С. 106-109.