Связаться с нами

Разработка и внедрение СППР на производстве метанола

Разработка системы поддержки принятия решений (СППР) для эффективного управления реакторным блоком синтеза метанола
2018
5 мин
Эксперт
Резюме
Дарья Смирнова
менеджер продукта
Внедрен программный продукт, на котором можно повышать навыки персонала по выбору режимов.
Разработана система принятия решений по прямым и косвенным показателям.
Увеличен выход метанола на 300т в год - примерно на 5%.

Предпосылки

Зачастую для оперативного управления технологическими процессами опираются на экспертный опыт, который не формализован документально: анализируют данные АСУ ТП, данные лабораторных анализов сырья и продукции. Иногда эту информацию проанализировать весьма сложно, и чтобы выбрать режим работы оборудования, не приводящий к браку, операторы вынуждены поддерживать его с запасом качества. Это приводит к повышенному расходу сырья и снижению общей маржинальности.

Цели и задачи проекта

Основной целью была оптимизация работы каталитического реактора синтеза метанола. А для этого требовалось выяснить влияние факторов управления и возмущений на процесс и научиться точно регулировать параметры работы реакторного блока.
Чтобы оптимизировать процесс, заказчику нужен был инструмент, который поможет точнее выбирать параметры проведения процесса. В этом случае можно было ожидать как повышения производительности, так и снижения расходов на выпуск готового продукта. Было принято решение разработать программный комплекс СППР для управления реакторным блоком синтеза метанола.
менеджер продукта
Дарья Смирнова
Чтобы проанализировать технологический процесс и разработать гипотезы, инженеры NAUKA выполнили следующие задачи:
  1. Собрали большой объем информации о режимах исследуемого объекта.
  2. Создали инструмент оптимального выбора режимов объекта для каталитического реактора синтеза метанола.
  3. Обеспечили оценку активности катализатора по косвенным показателям в ходе его эксплуатации.
Принципиальная технологическая схема агрегаторов синтеза метанола

Этапы проекта

1. Сбор данных катализатора
На первом этапе собрали и проанализировали значительный объем данных по технологическому объекту. Процесс производства метанола связан с преобразованием сырья - газа в ходе каталитической химической реакции в присутствии катализатора.

С течением времени активность катализатора падает, что приводит к ухудшению качества продукции. Поэтому нужно было разработать алгоритм для прогноза изменения активности катализатора во времени.
Чтобы точно спрогнозировать срок службы катализатора, нужно учитывать большое количество различных критериев или метрик, следить за снижением активности. Для автоматизации этой процедуры нами была разработана математическая модель процесса.
менеджер продукта
Дарья Смирнова
2. Математическая модель
В модели адекватно описан протекающий производственный процесс. Эксперты установили факторы, которые влияют на эффективность. Выяснили закономерности снижения активности катализатора. В результате рассчитали, как настроить режим работы оборудования таким образом, чтобы увеличить выход готовой продукции и продлить срок службы катализатора.
3. Разработка СППР
Модель реакторного блока помогает оценить влияние режимных параметров на ключевые показатели процесса. При этом выполняется расчет материальных и тепловых балансов, учитывается рециркуляция. Коэффициент остаточной активности катализатора рассчитывается по значениям температур в колонне синтеза метанола.
4. Разработка тренажера
На основе модели СППР разработан программный продукт для поддержки принятия решений по управлению технологическим объектом, который используется на установке, в цеху и в учебном комбинате. Обучающий комплекс помогает выработать и расширить навыки управления параметрами процесса.

Результаты проекта

Система СППР принята в эксплуатацию в цеху по производству метанола и в центральной лаборатории. Данная моделирующая система работает, в том числе, как виртуальный анализатор. По регламентирующим документам контроль качества продукции выполняются раз в месяц. Анализатор позволяет отслеживать изменения качества по косвенным данным — и корректировать режимы для стабилизации качества продукции в промежутках между проведением лабораторных анализов продукции.
  • После внедрения решения выход метанола увеличился на 300т в год - примерно на 5%.
  • Разработана система принятия решений по прямым и косвенным показателям.
  • Заказчик получил программный продукт, на котором можно повышать навыки персонала по выбору режимов.
Тренажеры и комплексы поддержки принятия решений можно разработать для оптимизации не только процессов химической отрасли промышленности, как в данном примере для производства метанола. Подобные программные решения можно создавать для любых производств, где процесс может быть описан адекватной математической моделью.
менеджер продукта
Дарья Смирнова
Карточка проекта
Разработанная функциональность
  • математическая модель реактора синтеза метанола
  • система поддержки принятия решений, позволяющая определить оптимальный режим работы технологического объекта в текущих условиях
  • обучающий комплекс (тренажер) для выработки и расширения навыков управления технологическим объектом
Заказчик
Химическое предприятие
Пользователи решения
  • цеховой персонал, осуществляющий эксплуатацию объекта
  • пользователи учебного комбината (повышение квалификации)
Годы реализации
2018

Похожие проекты

Моделирование процесса гидроочистки
Разработка модели блока стабилизации дизельного топлива для повышения эффективности процесса гидроочистки
Снижен расход вспомогательных компонентов на 15%
Увеличен выход дизельного топлива с повышением качества бензин-отгона на 7 тыс тонн в год
Проект
Годовой экономический эффект 12,3 млн руб
Цифровизация переработки нефти и газа
6 мин
2007
Моделирование процесса каталитического бензольного риформинга
С помощью моделей процессов выделения бензола из катализата риформинга рассчитали оптимальные режимы и повысили качество товарного бензола
Проект
Увеличена выработка товарного бензола на 15%.
Снижены потери углеводородных газов.
Стабилизировано качество продукта.
Цифровизация переработки нефти и газа
8 мин
2009

Пресс-центр

31.03.24
Экспертное мнение
Как оцифровать завод, и зачем это нужно
Целесообразность применения технологии цифровых двойников на примере сквозной автоматизации процессов на нефтеперерабатывающих заводах
01.12.20
Интервью
Как математические модели сокращают затраты
Методики, область применения, обзор программного обеспечения и опыт внедрения моделирования химико-технологических процессов
10 мин
Дарья Смирнова
Дарья Смирнова
6 мин
менеджер продукта
кандидат технических наук
менеджер продукта
кандидат технических наук
Мы ответим на ваши вопросы и поможем в выборе решений
Написать сообщение

Связаться с нами