Разработка пермских ученых упростит контроль качества при переработке нефти

Пермь. Ученые Пермского Политеха разработали метод виртуального анализатора температуры выкипания дизельного топлива с использованием нейронных сетей. Данная инновация упрощает контроль качества в технологии переработки нефти.

"В основе работы виртуального анализатора лежит математическая модель, отражающая взаимосвязь технологических переменных процесса и температуры выкипания как показателя качества, например в производстве дизельного топлива. Особенностью предлагаемого в работе метода является двухэтапный подход. На первом этапе мы построили нейросетевую модель взаимосвязи, на втором – по результатам вычислительного эксперимента с полученной нейросетью построили регрессионную модель, которая предсказывает значения показателя качества производимого нефтепродукта. Разработанная регрессионная модель устанавливается  в компьютерную систему управления производством", – поделился научный руководитель, доктор технических наук, профессор кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ Александр Шумихин.

При построении виртуального датчика политехники учитывали такие входные данные как плотность нефти, расход мазута, температуры паров нефтепродуктов и самой нефти. Эти значения поступают на вход обученной модели, а на выходе получают температуру выкипания дизельного топлива, сообщили в пресс-службе вуза. Также осуществляется намного быстрее по сравнению с методом обычного лабораторного анализа, так как виртуальный анализатор показывает состояние нефтепродукта непрерывно с обновлением значений в системе управления с любым заданным интервалом времени.

По экспериментальным данным, полученным на реальном физическом оборудовании, ученые доказали, что полученная регрессионная модель статистически адекватна этим данным. Это значит, что разработанный метод  построения виртуальных анализаторов перспективен для применения в нефтеперерабатывающей отрасли. Исследователи отмечают, что модели можно адаптировать к новым экспериментальным данным, что делает их применимым к другим показателям  качества нефтепродуктов.

Статья опубликована в сборнике «Химия. Экология. Урбанистика», том 3, 2023 год.