Создание потоковых моделей производства для ООО «Газпром нефтехим Салават»

ООО «Газпром нефтехим Салават» находится в поиске системы оптимального планирования для замещения ПО Aspen PIMS, которое использовалось до недавнего времени. В начале 2024 года было принято решение о реализации пилотного проекта с применением NAUKA.Plan по созданию потоковых моделей производственного комплекса в Салавате для подготовки месячного плана выпуска товарной продукции.

Снижение зависимости от иностранного ПО, применение которого сегодня ограничено в части покупки и продления лицензий, технической поддержки и сертификации специалистов.

Модель ГХЗ включает три объекта (установки), модель НПЗ+Мономер — 64 (установки, технологические нитки, узлы разделения и смешения потоков), всего 67 объектов.

С помощью NAUKA.Plan были разработаны модели производства, которые охватывают все три предприятия, входящие в состав «Газпром нефтехим Салават»:

Критерии в сравнении с моделями в Aspen PIMS: 

• Сходимость показателей маржинальной прибыли;
• Сходимость материальных балансов технологических объектов;
• Сопоставимая скорость сведения модели: разница во времени расчета не должна превышать 20%;
• Соответствие тренда изменения целевой функции модели, созданной в Aspen PIMS, при отклике системы на коррекцию граничных условий.

Другие критерии:

• Устойчивость целевой функции при внесении возмущений в модель;
• Удобство работы с ПО: возможность добавления новых объектов, потоков, вариантов смешения.

Предприятие заказчика представляет собой крупный производственный комплекс со сложной технологической схемой, перерабатывающий 20 видов сырья и выпускающий 150 наименований товарной продукции: автомобильные бензины, дизельное топливо, мазут, битум, сера, этилен, пропилен, стирол, 2-этилгексанол, бутиловые спирты, полиэтилен высокого давления и высокой плотности, полистирол, растворители, аммиак, карбамид, товары народного потребления и многое другое. 

Разнообразие сырья и ассортимента продукции подразумевает высокую вариативность производственных планов предприятия. 

С учетом специфики производственного комплекса в Салавате заказчик предложил пойти от простого к сложному — сначала разработать модель, охватывающую только газохимический завод, а уже затем — единую модель производства НПЗ и нефтехимического завода «Мономер».

1. Сбор и анализ исходных данных

Заказчик предоставил следующую информацию:

• схему основных технологических потоков производственного комплекса;
• основные свойства 20 видов сырья (нефти и газоконденсаты с различных месторождений, покупной мазут и другие);
• основные свойства 86 видов продукции (бензин, дизельное топливо, этилен, толуол, бутанол и другие);
• технологические параметры 67 объектов (установок, технологических ниток, узлов разделения и смешения потоков);
• модели производства ГХЗ, а также НПЗ+Мономер, разработанные специалистами заказчика в Aspen PIMS, для последующего сравнения. 

2. Создание модели ГХЗ

Рис. 2. Модель производства ГХЗ. Интерфейс графического редактора NAUKA.Plan

Разработка модели осуществлялась в 5 стадий:

В процессе моделирования была настроена потоковая модель завода, включающая 3 технологических объекта, режимы их работы и технологические ограничения.
На данном этапе по предложению заказчика ПО было дополнено такими функциями, как возможность организации рецикла потоков в графическом редакторе, проверка полноты исходных данных, трансляция свойств от потока к потоку, возможность просмотра вычислений без выгрузки отчётов. 

3. Создание модели НПЗ+Мономер

Рис. 3. Модель производства НПЗ+Мономер. Интерфейс графического редактора NAUKA.Plan

В отличие от моделирования ГХЗ на данном этапе разработка модели происходила в семь стадий: первые четыре совпадают, затем потребовались еще две:

• формирование спецификаций на смесевые товарные продукты;
• моделирование установок первичной переработки углеводородного сырья.

Заключительная стадия разработки обеих моделей аналогична: проверка результатов расчёта.
Ввиду большого количества объектов и их сложной взаимосвязи, схема основных технологических потоков производственного комплекса была разделена на составляющие:

• первичная переработка;
• вторичные процессы переработки;
• нефтехимия.

Модель первичной переработки учитывает следующие факторы:

• 20 видов различного углеводородного сырья;
• свинговый подход к формированию режимов работы установок ЭЛОУ-АВТ (учёт наложений нефтяных фракций);
• учёт рецикла остатков.

Как и на предыдущем этапе реализации проекта, была настроена потоковая модель производств, режимы их работы и технологические ограничения. Помимо этого, были настроены схемы смешения и спецификации товарной продукции 14 видов, учтено формирование возвратных акцизов за переработку углеводородного сырья, нафты, бензола и ортоксилола. Также в моделировании первичной переработки учтена концентрация серы в сырье и ее изменение в потоках нефтепродуктов. В алгоритме модели НПЗ+Мономер предусмотрена зависимость уменьшения октанового числа бензина марки Prime-G от содержания серы в потоке, поступающем на гидроочистку бензинов.

На данном этапе по предложению заказчика функционал NAUKA.Plan был дополнен такими опциями, как:

• возможность моделирования продажи энергоресурсов, вырабатываемых на производственном комплексе;
• удобный механизм навигации по потокам и установкам;
• возможность передачи свойств от потока к потоку;
• автоматическая подсветка расхождения материальных балансов и дельта-векторов в интерфейсе и другие.

4. Формирование планов выпуска продукции ГХЗ, НПЗ и завода «Мономер»

Как уже было сказано, базовые планы выпуска продукции формировались после настройки потоковых моделей. На 3-й стадии каждого этапа моделирования в потоковые модели были внесены экономические данные — цены на сырьё, реагенты, энергоресурсы, применяемые в технологических процессах, а также на товарные продукты, планируемые к производству. Кроме того, на продукцию были установлены ограничения по объемам выпуска в соответствии с маркетинговой политикой заказчика. После прохождения 4-й стадии — а для моделирования НПЗ+Мономер еще 5-й и 6-й — запускался алгоритм поиска максимума целевой функции, в качестве которой выступала маржинальность.

По итогам проекта специалистами заказчика был выполнен анализ работы NAUKA.Plan и произведено сравнение моделей, разработанных в данном ПО и в Aspen PIMS.