Атырау МӨЗ АВТ-3 және АТ-2 мұнайды бастапқы өңдеу қондырғыларын модельдеу және оңтайландыру

Мақалада Атырау мұнай өңдеу зауытының АВТ-3 және АТ-2 мұнайды бастапқы өңдеу қондырғыларының жұмысын оңтайландыру бойынша есептеулер үшін Aspen Hysys мамандандырылған бағдарламалық жасақтамасын пайдалану мысалдары көрсетілген. Aspen Hysys бағдарламасы Атырау МӨЗ-да алғаш рет енгізілді. Aspen Hysys бағдарламалық жасақтамасы әлемде технологиялық инженерлерді қолдаудың тиімді құралы ретінде кеңінен қолданылады. Aspen Hysys моделін құра отырып, Атырау МӨЗ АВТ-3 және АТ-2 мұнайды бастапқы өңдеу қондырғыларының тораптарын оңтайландыру бойынша есептеулер жүргізілді. Есептеулер нәтижесінде қондырғылар жұмысының тиімділігін арттыру мүмкіндігі анықталды, растау үшін қондырғыларда тәжірибелік қозғалыстар жүргізілді.Тәжірибелік жүріс барысында АВТ-3 қондырғысында булау бағанасы текшесінің температурасын реттеу бойынша шектеу анықталды. Бұл керосин фракциясының қайнау басталуының тұрақтануына әсер етеді. АТ-2 қондырғысындағы тәжірибелік жүріс барысында мұнайды атмосфералық айдаудың негізгі бағанына бу шығынының артуы тікелей айдайтын мазуттағы ақшыл фракциялар құрамының төмендеуіне ықпал етуі анықталды. Бұл ретте бензин және керосин-газойл фракциясының шығымы ұлғаяды. Осылайша, мұнайды бастапқы айдау қондырғыларын оңтайландыру және технологиялық шектеулерді анықтау үшін Атырау МӨЗ-да Aspen Hysys бағдарламасын қолданудың оң әсері көрсетілген.

1. Osuolale F.N., Jie Zhang. Thermodynamic Optimization of Atmospheric Distillation Unit. Computers and Chemical Engineering, 2017, 29, pp.2–5

2. Osuolale F.N., Zhang J. Energy Efficiency Optimisation for Distillation Column Using ArtificialNeural Network Models. Energy,2016, 106, pp. 562–578.

3. Li J., Misener R., Floudas C.A. Continuous-Time Modeling and Global Optimization Approachfor Scheduling of Crude Oil Operations. AIChE J,2012, 58,pp. 205–226.

4. Osuolale F.N., Zhang J. Multiobjective Optimisation of Atmospheric Crude Distillation SystemOperations Based on Bootstrap Aggregated Neural Network Models. Comput.-Aided Chem. Eng.,2015, 37, pp. 671–676.

5. Ochoa-EstopierL.M., Jobson M.. Smith R. Operational Optimization of Crude Oil Distillation Systems Using Artificial Neural Networks. Comput. Chem. Eng., 2013, 59, pp. 178–185.

6. Ledezma-Martínez M., Jobson M., Smith R. Simulation-optimisation-based Design of Crude Oil Distillation Systems with Preflash Units. Proceedings of the 27th European Symposium on Computer Aided Process Engineering, 2017, pp. 823–828.

7. Samborskaya M.A., Gusev V.P., Gryaznova I.A., Vdovushkina N.S., Volf A.V. Crude oil distillation with superheated water steam: parametricalsensitivity and optimization. Procedia Chemistry, 2014, 10, pp. 337–342.