Ученые разработали технологию для повышения качества нефтепродуктов для условий Арктики

Ученые Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН разработали технологию, которая позволит улучшить эффективность автоматизированных систем мониторинга и управления качеством в нефтеперерабатывающей промышленности в производстве компонентов арктических видов топлива и основы буровых растворов. Новый метод учитывает корреляцию ошибок на каждом этапе обработки данных, сообщили в Минобрнауки РФ.

«Ранее используемые методы не позволяли учитывать корреляцию ошибок при анализе многокомпонентных характеристик качества, что было причиной значительных отклонений результатов. Новый метод предлагает решение этой проблемы путем введения усовершенствованного алгоритма настройки многомерного предиктора ошибок на каждом этапе обработки данных. По словам участника исследовательской группы Олега Снегирева, инновационный подход основан на применении многомерных моделей временных рядов. Эти модели позволяют учитывать динамические зависимости ошибок в измерениях качества нефтепродуктов, снижая уровень погрешности и улучшая контроль ключевых показателей», — сообщили в министерстве.

Метод построения виртуальных анализаторов для повышения качества фракционного состава продуктов в ректификационных колоннах, технологических аппаратах для разделения смеси углеводородов на отдельные фракции с заданными свойствами позволит значительно повысить точность оценивания трудноизмеримых показателей качества нефтепродуктов и специальных фракций углеводородов. Такой подход особенно важен при работе с компонентами арктических топлив и основой буровых растворов, что крайне важно для задач освоения Арктики.

Экспериментальные испытания нового метода подтвердили снижение средней ошибки оценивания качества в реальном времени примерно на треть относительно текущих подходов для технологической установки гидрокрекинга (переработке высококипящих нефтяных фракций для получения бензина или дизеля). Это позволяет внедрить разработанную технологию на ведущих российских заводах нефтепереработки.

«Мы создали первую систему, которая способна более точно оценивать комплексные характеристики ошибок оценивания качества и повышать точность управления даже наиболее сложными технологическими процессами глубокой переработки нефти», — сказал руководитель исследования Андрей Торгашов.

Работа выполнена в рамках государственного задания. Исследование опубликовано в журнале «Автоматика и телемеханика».