Связаться с нами
Применение NAUKA.Proxima и NAUKA.Plan для оптимизации технологических процессов и повышения экономических показателей предприятия по переработке стабильного газового конденсата на Северо-Западе России
2026
22 мин

Создание модели технологического процесса фракционирования стабильного газового конденсата и потоковой модели производства по его переработке

Эксперты
Сергей Михайлов
старший технолог NAUKA
Резюме проекта
Сформирован экономически эффективный план выпуска товарной продукции предприятия, учитывающий предложенный технологический режим.
Создана потоковая модель производства для оптимального планирования выпуска продукции.
Предложен и апробирован оптимальный технологический режим работы секции фракционирования.
Разработана модель химико-технологического процесса секции фракционирования стабильного газового конденсата (далее СГК).
Эмиль Гасанов
менеджер по развитию программного продукта
NAUKA

Предпосылки

В процессе эксплуатации предприятия возникла необходимость достаточно часто корректировать технологический режим по следующим причинам:
  • существенное отличие состава поступающего сырья от проектного — в настоящее время в поток добываемого газа на некоторых месторождениях попадают тяжёлые углеводороды, минеральные соли и металлоорганические соединения;
  • различие параметров поступающего СГК в зимний (с 01.10 по 31.03) и летний (с 01.04 по 30.09) периоды.

По словам представителя заказчика, нередко снижается выход целевой продукции, в том числе наиболее высокомаржинальной керосиновой фракции. Поэтому предприятие заинтересовано в наличии решения, которое позволит прогнозировать подобные ситуации и принимать все необходимые меры для их предотвращения.

Заказчик проявил интерес к возможностям ПО NAUKA.Proxima в области моделирования химико-технологических процессов (далее ХТП), и был заключен договор на осуществление пилотного проекта по созданию модели ХТП одной из секций фракционирования, в которую пользователи могут вносить изменения — варьировать технологические параметры (температуру, давление, расходы потоков и т. д.), а также включать и исключать из расчета отдельные участки, узлы и агрегаты.

В процессе реализации проекта по запросу заказчика на основе ПО NAUKA.Plan была создана потоковая модель производства всего предприятия с целью оценки экономического эффекта от оптимизации технологических режимов.

Цели проекта

  • Обеспечение стабильного выполнения плана по производству светлых фракций.
  • Максимизация экономического потенциала переработки сырья за счёт выбора оптимального режима работы установок под фактический состав СГК.
  • Снижение операционных затрат на поиск оптимального режима работы предприятия за счёт перехода от ручной корректировки технологических параметров (температуры, расхода потоков, тепловой нагрузки печей) к работе с моделью ХТП установки.

Технологический объект

Предприятие включает несколько секций фракционирования СГК, а также секции гидрокрекинга, производства водорода, утилизации сероводорода и резервуарный парк.

Предприятие функционирует следующим образом. Каждая секция фракционирования работает по схеме, аналогичной атмосферной перегонке нефти (АТ) и включает такие же технологические блоки: нагрева, отбензинивания, атмосферной разгонки и стабилизации легкой нафты. Поскольку СГК содержит больше легких фракций, чем нефть, после блока нагрева перед колонной отбензинивания предусмотрен сепаратор для их отделения.
Рис. 1. Принципиальная технологическая схема моделируемого объекта — секции фракционирования СГК
Сырьем секции является СГК, который делится на три потока, проходит сложную систему подогрева из множества теплообменных аппаратов, затем попадает в сепаратор С-1. Там СГК разделяется на легкую и тяжелую части, которые направляются в ректификационную колонну отбензинивания К-1, первая — в верхнюю часть, вторая — в нижнюю. Верхний продукт К-1 частично отправляется на ее циркуляционное орошение, частично — в блок стабилизации, где в ректификационной колонне стабилизации К-5 разделяется на углеводородные газы и легкую нафту ЛН, которая отправляется из нижней части К-5 потребителю. Углеводородные газы, отбираемые из верхней части К-5, охлаждаются, затем в рефлюксной емкости Е-3 разделяются на две части. Из верхней части емкости выходит более легкая фракция, которую отправляют в топливную систему. Из нижней части Е-3 отбирается сжиженный углеводородный газ (СУГ), образующий бутановую фракцию (БФ), которая частично расходуется в качестве топлива для трубчатых печей предприятия, частично идет на продажу потребителям в России.

Из средней части колонны К-1 (боковой отбор) извлекается фракция тяжелой нафты (ТН), которая смешивается с верхним продуктом ректификационной колонны атмосферной перегонки СГК К-2 и отправляется потребителю.

Кубовая жидкость К-1 отправляется в К-2, где разделяется на тяжелую нафту ТН (отбирается сверху К-2, смешивается с боковым продуктом К-1 и уходит к потребителю), керосиновую фракцию, которая отбирается из стриппинг-колонны К-3, газойль (отбирается из стриппинг-колонны К-4), а также компонент судового топлива КСТ (мазут), отбираемый из куба К-2 и затем отправляемый в секцию гидрокрекинга либо на продажу.

Таким образом, продукцией секции фракционирования являются следующие фракции:
  • бутановая фракция (БФ);
  • легкая нафта (ЛН) — легкая бензиновая фракция;
  • тяжелая нафта (ТН) — тяжелая бензиновая фракция;
  • керосиновая фракция (КФ);
  • газойль (дизельная фракция);
  • компонент судового топлива (КСТ) — остаток фракционирования (мазут).

Продуктами гидрокрекинга так же, как и секций фракционирования, являются бутановая фракция, легкая и тяжелая нафта, керосиновая фракция и газойль. Водород для гидрокрекинга производится методом парового риформинга сжиженного углеводородного газа. Сероводород — побочный продукт гидрокрекинга — отправляется на утилизацию, т. е., производство серы.

Секция фракционирования может работать в двух режимах, а именно:
  • обеспечение наибольшего выхода светлых товарных продуктов, для чего необходимо максимально извлекать из остатка атмосферной перегонки светлые фракции;
  • обеспечение стабильной работы секции гидрокрекинга, для чего следует оставлять в КСТ некоторое количество светлых фракций.

Критерии успешности пилотного проекта

1. Допустимые максимальные отклонения параметров модели ХТП от фактических показателей работы секции фракционирования
Таблица 1. Критерии успешности моделирования ХТП секции фракционирования
2. Допустимые отклонения показателей материального баланса
Показатели фактического товарно-сырьевого материального баланса предприятия за январь 2026 года и показатели аналогичного баланса, выполненного в NAUKA.Plan, должны отличаться не более, чем на 0,5%.

Реализация проекта и полученное решение

1. Исходные данные для разработки модели ХТП, предоставленные специалистами предприятия
Источники исходных данных были следующими:
  • контрольно-измерительные приборы (КИП) секции фракционирования — использовано более 300 показаний;
  • результаты анализов сырья и продукции секции фракционирования: СГК, а также БФ, ЛН, ТН, КФ, газойля и КСТ;
  • проектная документация по секции фракционирования;
  • технологический регламент секции фракционирования.

По СГК были получены детальный углеводородный состав по соединениям с числом атомов углерода в молекуле от 4 до 9, включающий 71 компонент, а также групповой по веществам с большим количеством атомов С.

По БФ предоставлен состав в % масс. по 4 компонентам — сумма пропана и пропилена; изобутан, н-бутан, сумма углеводородов С5. По ЛН, ТН, КФ, газойлю — фракционный состав в ºС и плотность при 15 ºС, по КСТ — плотность при 15 ºС.
2. Этапы реализации проекта
2.1. Сбор и обработка исходных данных для моделирования технологического процесса секции фракционирования
На данном этапе специалисты NAUKA столкнулись с отсутствием некоторых приборов, которые могли бы контролировать важные для моделирования параметры технологического процесса. Соответственно, в ходе разработки модели был принят ряд допущений.
старший технолог компании NAUKA
Сергей Михайлов
Проектом предприятия не были предусмотрены датчики давления на потоках СГК, выходящих из трех теплообменников. В одном случае величина давления для расчета была взята по показанию перед сепаратором, к которому поток СГК направлялся после теплообменника. Еще в двух случаях давление было рассчитано через принятые мольные доли отгона. На газовых сдувках трех емкостей не предусмотрены расходомеры, поэтому был принят суммарный расход газовых сдувок, равный потерям в материальном балансе.
2.2. Создание базовой модели ХТП
Целью данного этапа стала разработка базовой модели технологического процесса секции фракционирования, которую в дальнейшем можно использовать следующим образом:
  • рассчитывать технологические параметры для любого материального потока, имеющегося в базовой модели, в том числе его состав и все нормируемые показатели качества, а также тепловые нагрузки теплообменного и холодильного оборудования;
  • запускать сценарии с изменением технологического режима и с условием получения продуктов с требуемыми показателями качества;
  • запускать сценарии производства продуктов с иными значениями их показателей качества (альтернативные продукты).
2.3. Разработка оптимизатора технологического режима секции фракционирования
В рамках данного пилотного проекта оптимизатор был настроен на извлечение как можно большего количества керосиновой фракции из СГК. Следовательно, в качестве целевой функции была взята максимизация ее отбора, который осуществляется из нижней части стриппинг-колонны (К-3) блока атмосферной разгонки СГК. При этом были учтены технологические ограничения и согласован перечень варьируемых параметров.
старший технолог компании NAUKA
Сергей Михайлов
Для того чтобы увеличить количество керосина из стриппинг-колонны К-3, нужно отправить из колонны отбензинивания К-1 в колонну атмосферной разгонки СГК К-2 как можно больше веществ, температуры кипения которых попадают в диапазон кипения керосиновой фракции, но которые уходят из колонны отбензинивания с бензиновой фракцией в колонну стабилизации К-5 и далее отправляются потребителю в составе легкой нафты. С этой целью необходимо уменьшить температуру на входе сырья колонны отбензинивания К-1, а у колонн отбензинивания и стабилизации увеличить расходы циркуляционного орошения и подать больше тепла в кубовые части. При этом температуры верха и низа данных колонн фиксируются.
Таким образом, для достижения целевой функции оптимизатор решает систему уравнений из нескольких переменных, охватывающих параметры трех блоков секции — отбензинивания, атмосферной разгонки и стабилизации.
2.4. Проверка и апробирование оптимизированного технологического режима
Сценарий оптимизации, запущенный с целью достижения максимального отбора керосиновой фракции, включал следующие мероприятия:
  • снижение температуры сырья ректификационной колонны отбензинивания СГК К-1;
  • поддержание температуры верха и низа ректификационной колонны К-1 на стабильном уровне;
  • снижение температур возврата циркуляционных орошений ректификационной колонны атмосферной разгонки СГК К-2;
  • увеличение отбора керосиновой фракции из К-3.

При этом учитывались следующие ограничения:
  • объём переработки сырья не изменяется, величина отбора светлых нефтепродуктов не снижается;
  • показатели качества получаемых продуктов и технологические параметры соответствуют требованиям технологического регламента.

Пробег действующего объекта с технологическими параметрами оптимизационного сценария состоялся зимой с 25.01.2026 по 06.02.2026.

Анализ отклика оптимизационной модели по результатам пилотного пробега на действующей секции фракционирования представлен в таблице 2.
Таблица 2. Анализ отклика оптимизационной модели секции фракционирования
Таким образом, пробег показал адекватность оптимизационной модели.
2.5. Предложение по формированию оптимального плана производства
При обсуждении результатов моделирования заказчик поставил задачу оценить экономическую эффективность предлагаемых технологических режимов. Компанией NAUKA было предложено создать потоковую модель производственного процесса всего предприятия с применением ПО NAUKA.Plan и на ее основе разработать оптимальный план выпуска продукции. Заказчик принял данное предложение, и специалисты NAUKA оперативно его реализовали.
менеджер по развитию программного продукта компании NAUKA
Эмиль Гасанов
После принятия решения о разработке оптимального плана работы предприятия с использованием ПО NAUKA.Plan было совсем мало времени для его реализации. До начала выставки, на которой планировалась демонстрация нашего решения, оставалась всего неделя. Однако нам удалось справиться с задачей в этот кратчайший срок.
2.6. Сбор и обработка исходных данных для создания потоковой модели производства Комплекса
В дополнение к имеющимся данным по составу сырья, параметрам и режимам работы секции фракционирования, а также требованиям по качеству производимой продукции заказчик предоставил следующее:
  • материальный баланс производства в целом по предприятию и по секциям;
  • матрицу смешения продукции предприятия;
  • ограничения по загрузке производственных мощностей и объемам выпускаемой продукции.
2.7. Разработка потоковой модели производства
Потоковая модель была выполнена в ПО NAUKA.Plan с последующим импортом данных из NAUKA.Proxima. Это позволило на основе оптимального планирования в NAUKA.Plan произвести оценку экономической эффективности технологического режима работы секции фракционирования, измененного путем создания оптимизационной модели ХТП в NAUKA.Proxima. Таким образом, был получен синергетический эффект от совместного функционирования двух ИТ-решений компании NAUKA.
2.8. Формирование оптимального плана выпуска продукции предприятия
Первоначально был разработан оптимальный план выпуска продукции предприятия на основе базовой модели технологического процесса (без учета измененного режима работы секции фракционирования). Согласно данному плану при условии снятия коммерческих ограничений обеспечивается прирост прибыли по показателю EBITDA* на 5%.
*EBITDA: от англ. earnings before interest, taxes, depreciation and amortization — аналитический показатель, равный объёму прибыли до вычета расходов по выплате процентов кредиторам, налогов, износа и начисленной амортизации.
Примечание
2.9. Оценка экономической эффективности и корректировка оптимизированного технологического режима
После разработки плана с учетом извлечения из СГК максимально возможного количества керосиновой фракции выяснилось, что данное условие не улучшает, а ухудшает экономические показатели работы предприятия. Это объясняется тем, что при максимизации количества наиболее дорогостоящей керосиновой фракции снижается объем выпуска других высокомаржинальных продуктов, но существенно увеличивается выход сжиженного углеводородного газа (СУГ), имеющего низкую стоимость и отправляемого на собственные нужды предприятия.

Усилиями инженеров-экономистов и инженеров-технологов был скорректирован режим работы секции фракционирования и обеспечен выход керосиновой фракции, максимально возможный не технологически, а экономически. Скорректированный режим при условии снижения коммерческих ограничений обеспечивает прирост EBITDA на 0,5% дополнительно к показателю, рассчитанному ранее (см. п. 2.8).

По словам представителя заказчика, прирост EBITDA на полпроцента — это весьма существенный экономический показатель для предприятия, перерабатывающего миллионы тонн углеводородного сырья.
3. Полученное решение
3.1. Решение в части моделирования ХТП с применением NAUKA.Proxima
Разработанная модель ХТП секции фракционирования отражает технологический процесс, включая 5 технологических блоков, 74 единицы оборудования и технологические связи между ними:
Таблица 3. Технологические блоки и оборудование, вошедшие в состав модели ХТП секции фракционирования
3.2. Решение в части формирования потоковой модели производства, оптимального планирования выпуска продукции и оценки экономической эффективности технологических режимов работы предприятия с применением NAUKA.Plan
Рис. 2. Потоковая модель производства предприятия в графическом редакторе NAUKA
Оптимальный план выпуска продукции предприятия, разработанный с применением ПО NAUKA.Plan, полностью отвечает требованиям, заложенным в данный пилотный проект.

Результаты проекта

1. Модель ХТП секции фракционирования, разработанная с применением NAUKA.Proxima, адекватна, поскольку соответствует фактическим параметрам технологического режима секции, а именно:
  • Соответствие показателей материального баланса — фактические и расчетные значения различаются на величину менее 0,25% при допустимых отклонениях 6% для балансовых и 10% для небалансовых расходов потоков.
  • Соответствие параметров технологического режима — расчетные температуры в колонных аппаратах отличаются от фактических не более чем на 4,57ºС при допустимых расхождениях 5ºС.
  • Соответствие показателей качества продуктов — плотность укладывается в критерии успешности для нефтяных фракций: не более 1,9% при допустимых 4%; фракционный состав в точке 50% укладывается в допустимые отклонения для всех продуктов, кроме газойля (5,3% при допустимых 3%), однако заказчиком было принято решение считать данное расхождение допустимым, ввиду минимального набора исходных данных по составу и свойствам (детальный углеводородный состав был предоставлен только по веществам с числом атомов углерода в молекуле до 9, отсутствовали данные о плотности, вязкости и групповом составе сырья).

Модель также позволяет оптимизировать работу объекта: рассчитывать оптимальные параметры технологического процесса при изменении состава сырья с целью выполнения плана по производству нефтепродуктов.

Результаты оптимизационного моделирования с применением ПО NAUKA.Proxima продемонстрированы по итогам пилотного пробега действующего объекта.

2. Планы выпуска продукции предприятия, разработанные с применением NAUKA.Plan, соответствуют документации заказчика с точностью, отвечающей критериям успешности пилотного проекта — отклонения не более 0,5%.
Таблица 4. Отклонения результатов плановых расчетов, выполненных в NAUKA.Plan, с показателями фактического товарно-сырьевого баланса предприятия за январь 2026 года
Год реализации

2026

Пользователи решения

Руководители и специалисты служб главного технолога, эксплуатации и планово-экономической; руководители, инженеры-технологи и инженеры-экономисты производственных цехов и установок.

Функциональность
Создание модели химико-технологического процесса секции фракционирования предприятия по переработке СГК, создание потоковой модели производства комплекса для оптимального планирования, оценка экономической эффективности изменений технологического режима. Совместное функционирование двух ПО в рамках одного пилотного проекта.
Используемые решения
Карточка проекта
Заказчик
Предприятие по переработке стабильного газового конденсата на Северо-Западе России

Похожие проекты

Моделирование процессов первичной переработки нефти на объектах ООО «Газпром нефтехим Салават»
Применение NAUKA.Proxima для создания цифровой модели химико‑технологических процессов установки ЭЛОУ-АВТ-6
Создана адекватная цифровая модель крупной производственной установки с применением ПО NAUKA.Proxima.
ПО модифицировано с существенным расширением функционала.
8 мин
2024
Проект
Создание потоковой модели производства для НПЗ в Дальневосточном регионе
Организация совместной работы специалистов НПЗ и головного офиса по оптимальному планированию выпуска продукции в рамках единого программного решения NAUKA.Plan
Создана потоковая модель производства с отклонением расчетного материального баланса от фактического на 1%.
Продемонстрирован потенциал увеличения маржинальности товарной корзины на 11,4%.
Проект
Цифровизация переработки нефти и газа
Цифровизация переработки нефти и газа
7 мин
2024

Пресс-центр

31.03.24
Интервью
Как оцифровать завод, и зачем это нужно
Целесообразность применения технологии цифровых двойников на примере сквозной автоматизации процессов на нефтеперерабатывающих заводах
18.10.23
Интервью
Эффективное управление НПЗ возможно, невзирая на уход мировых вендоров
Трудности, с которыми столкнулись нефте — и газоперерабатывающие предприятия в новых рыночных условиях и пути их преодоления
10 мин
Эмиль Гасанов
Дарья Смирнова
17 мин
менеджер по развитию программного продукта
менеджер продукта
кандидат технических наук
Мы ответим на ваши вопросы и поможем в выборе решений
Написать сообщение

Связаться с нами