# Разработка методов оперативного контроля качества для нефтеперерабатывающей промышленности

Roman M Balabin, Ravilya Z Safieva

► To cite this version:

Roman M Balabin, Ravilya Z Safieva. Разработка методов оперативного контроля качества для нефтеперерабатывающей промышленности. Актуальные проблемы науки и высшего образования, Московский государственный университет технологий и управления; Унечский филиал МГУТУ, May 2005, Unecha, Russia. pp.130. <hal-05145198>

HAL Id: hal-05145198

https://hal.science/hal-05145198v1

Submitted on 4 Jul 2025

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License
Балабин Р.М., Сафиева Р.З.

РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва

## Разработка методов оперативного контроля качества для нефтеперерабатывающей промышленности

**Абстракт:** Современная автоматизация в нефтепереработке требует новых методов для получения информации о составе и свойствах потоков, что позволяет операторам эффективно контролировать производственные процессы. Быстрая и точная информация о качестве сырья и готовой продукции становится критически важной, так как традиционные лабораторные испытания не удовлетворяют возросшим требованиям по скорости. Внедрение экспресс-методов анализа, основанных на молекулярной спектроскопии и хемометрике, может значительно сократить время измерений и повысить точность, что в свою очередь способствует оптимизации производственных процессов и снижению финансовых потерь. На кафедре органической химии и химии нефти РГУ нефти и газа проводятся исследования по созданию экспресс-методов анализа для различных углеводородных систем, включая бензиновые фракции. Постоянный мониторинг качества бензинов необходим для обеспечения высококачественной продукции и поддержания стабильного технологического режима. Использование спектроскопии в ближнем ИК-диапазоне позволяет быстро получать данные о свойствах бензиновых фракций, что значительно ускоряет процесс определения таких показателей, как октановое число, и существенно улучшает качество конечного продукта нефтепереработки.

В условиях усиливающейся автоматизации технологических операций в нефтеперерабатывающей и нефтехимической отраслях возникает потребность в разработке новых способов получения данных о характеристиках и составе входящих и выходящих потоков установки. Обладание полной информацией позволяет оператору эффективно управлять производством, быстро и точно реагировать на любые изменения, происходящие в системе. Иначе говоря, современная тенденция к автоматизации технологических процессов в
нефтепереработке и нефтехимии вызывает необходимость создания соответствующих новой ситуации методов получения информации о составе и свойствах потоков, входящих и покидающих установку. Именно информированность оператора позволяет ему полноценно контролировать производственный процесс, оперативно и адекватно реагировать на происходящие в нём изменения. Получение достоверной информации максимально быстро – залог нормальной работы установки, выпуска доброкачественной продукции, отсутствия чрезвычайных ситуаций.

В последнее время большой популярностью во всех сферах производства стали пользоваться методы определения качества сырья и готовой продукции, позволяющие оперативно получать максимально возможный объём информации об их (сырья и готовой продукции) свойствах. Многочасовые лабораторные испытания, оставаясь необходимыми для оформления официальных документов и выписки паспорта качества, не удовлетворяют многократно возросшим требованиям по скорости получения информации. Экспресс- и тест-методы становятся постепенно неотъемлемой частью многих производств.

В идеале автоматизация процесса доходит до внедрения методов непрерывного контроля качества поступающего сырья и производимой продукции, несмотря на ряд сложностей, связанных с этим: прежде всего финансового характера. Следует отметить, что прибыль от внедрения подобных технологий способна в большинстве случаев оправдать необходимые капиталовложения. Сокращение брака, более полный контроль над процессом производства и его оптимизация (снижение аварийности и времени простоя), сокращение затрат на людской труд, снижение стоимости анализа и многое другое – всё это приносит неоспоримые преимущества и снижает финансовые потери (приносит доход).
Непрерывный мониторинг состояния уже готовой продукции на предмет нежелательных изменений (например, окисления) позволяет изучить кинетику процесса и выявить и устранить его причины.

Главное требование к методике экспресс-определения показателей качества можно кратко сформулировать как многократное сокращение времени измерения при точности, сопоставимой с лабораторным (гостированным) методом. Выполнение этого условие позволяет надеяться на возможность внедрения данной технологии в производственный процесс после соответствующего финансового анализа всех составляющих.

В настоящее время на кафедре органической химии и химии нефти Российского Государственного Университета нефти и газа проводятся исследования направленные на создание серии экспресс-методов анализа продуктов нефтепереработки и нефтехимии. В основу метода положены ключевые положения молекулярной спектроскопии и многомерного анализа данных (хемометрики). Сочетание физически обоснованного и многократно проверенного на практике метода спектрального анализа и современного математического метода обработки многомерных данных позволяет решить задачу по определению свойств и показателей качества объектов исследования (продуктов нефтепереработки и нефтехимии).

Данные спектрального анализа в инфракрасном диапазоне (ИК-диапазоне) отвечают основным требованиям, предъявляемым к данным для будущих экспресс-методов: время одного измерения не превышает 20 минут, информативность получаемых данных достаточно высока.

Полосы поглощение в ИК-диапазоне являются характеристикскими для функциональных групп, а, следовательно, и для молекул в целом. В то же время, непосредственный анализ получаемых спектров стандартными аналитическими методами (например, калибровка на высоту пика или его
площадь) является затруднительным, ввиду сложности объекта
исследования: большинство продуктов нефтехимии представляют собой
многокомпонентные смеси, состоящие из сотен различных химических
соединений.

Анализ многомерных данных, поставляемых ИК-спектроскопией,
осуществляется серией хемометрических алгоритмов, реализация которых
возможна только с использование ЭВМ. Этими алгоритмами являются:
метод множественной линейной регрессии [MLR] (по методу дробных
наименьших квадратов или Robust-метод), метод регрессии на главные
компоненты [PCR] (при анализе самих спектральных данных) и метод
проекций на латентные структуры [PLS]. Результатом применения
последнего метода к референтному (обучающему) набору образцов
является градуировочная модель, способная определять те или иные
параметры углеводородных и других систем по спектрам в ИК-области.
Под обучающим набором подразумевается набор образцов с известными
показателями качества, полученными с использованием стандартных
методик.

Подтверждение работоспособности модели осуществляется
проверкой на тестовом наборе – наборе образцов, нем входящих в
исходную обучающую серию. Численной мерой адекватности градуировки
служит стандартная ошибка предсказания, и её близость к аналогичной
ошибке метода ГОСТа.

Используя описанные выше представления, на кафедре органической
химии и химии нефти Российского Государственного Университета нефти
и газа проводятся измерения спектров в ближней ИК-области различных
 углеводородных систем, получаемых в процессе переработки нефти или
нефтехимического синтеза: бензиновых фракций различных процессов
(ректификация, крекинг, риформинг и др.), линейных
алкилбензолсульфокислот [ЛАБСК] (полупродукт производства
поверхностно активных (моющих) веществ), парафинового сырья для
производства ЛАБСК, обезвоженной нефти и водонефтяных эмульсий,
индустриальных масел (серии И-20, И-40, И-50), газоконденсатных
бензинов и др. В результате обработки исходных спектров и заводских
данных о составе и показателях качества названных объектов созданы и
создаются модели этих объектов, производится проверка их
работоспособности и предсказательных возможностей.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Рис. 1. Корреляция между спектральными и количественными данными для прямогонных бензиновых фракций. График зависимости предсказанных значений от результатов референтного (химического) анализа для октанового числа.</figcaption></figure>

Бензиновые фракции

Постоянный лабораторный мониторинг качества товарных бензинов,
а также бензиновых фракций в непрерывных процессах нефтепереработки
(атмосферной перегонки нефти, риформинга, каталитического крекинга и
др.) необходим как с целью получения высококачественной продукции,
так и в связи с необходимостью обеспечения быстрой обратной связи для
поддержания устойчивого технологического режима самих
производственных процессов.

Особое значение при приготовлении качественных бензинов имеет
знание показателей качества, характеризующих эксплутационных свойства
товарных бензинов (октановое число, плотность, содержание
ароматических углеводородов и серы, фракционный состав и др.). В
частности, продолжительным оказывается определение октанового числа на
моторных установках, с помощью которых производится сравнение
детонационных характеристик исследуемого топлива с характеристиками
калибровочных смесей, состоящих из изооктана и гептана. Использование
стандартных лабораторных методов, применяемых в нефтепереработке,
позволяет получить результат октанового числа не ранее чем через 1-2 часа,
а в реальных условиях работы заводских лабораторий, как правило, через 2-
3 часа.

Для построения градировочных моделей были зарегистрированы
спектры пропускания 100 образцов прямогонных бензиновых фракций, 12
образцов были составлены как тестовый набор.

Для демонстрации корреляции между спектральными и
количественными данными разных свойств прямогонных бензиновых
фракций представлен график зависимости предсказанных значений от
результатов референтного (химического) анализа для октанового числа
(рис. 1).

Первая публикация:

* Балабин Р.М., Сафиева Р.3. Разработка методов оперативного контроля качества для нефтеперерабатывающей промышленности. // Сборник «Актуальные проблемы науки и высшего образования». – Материалы Международной научно-практической конференции (Унечский филиал МГУТУ, Унеча, 12-13 мая 2005 г.). – М.: МГУТУ, 2005. – С. 130–134. – ISBN 5-89933-055-4.
Примечания

1. Bohács Gy., Ovádi Z., Salgó A. Prediction of Gasoline Properties with near Infrared Spectroscopy. // Journal of Near Infrared Spectroscopy. – 1998. – Vol. 6, iss. 1. – P. 341–348.

2. Jackson J.E. A User's Guide to Principal Components. – NY: John Wiley Sons, 1991 – 569 p.

3. Esbensen K.H., Schönkopf S., Midtgaard T. Multivariate analysis in practice: A training package. – Trondheim: Camo, 1994. – 361 pp. – ISBN 82-993330-0-8.

4. Френкель Я.И. Кинетическая теория жидкостей. – М.-Л.: АН СССР, 1945. – 424 с.

5. Пурэвсурэн С. Экспресс-метод анализа свойств нефтей и нефтяных фракций при их переработке: диссертация ... кандидата технических наук. – М.: РГУНиГ, 2003. – 177 с.

6. Царев А.В., Балабин Р.М., Карпов С.А., Сюняев Р.З. Оптимизация эксплуатационных и экологических свойств спирто-бензиновых топлив под действием микроволновой обработки. // Альтернативная энергетика и экология.

7. Балабин Р.М. Создание экспресс-метода анализа показателей качества индустриального масла на основе многомерного анализа спектральных данных. // Достижения ученых XXI века: Тезисы докладов международной конференции, Тамбов, 2005. – С. 192–194.

8. Али М.И. Состав, структура и свойства нефтяных композиций, используемых как сырье атмосферно-вакуумной перегонки. – М.: РГУНиГ, 2001. – 138 с.

9. Балабин Р.М. Возможности современных математических методов при обработке спектральных данных: бензиновые фракции. // Современные информационные технологии. – Пенза: Пензенская гос. технологическая акад, 2005. – № 1. – С. 139–144.

10. Сафиева Р.З. Современные представления о нефтяных дисперсных системах. – М., 2001.

11. Сафиева Р.З., Балабин Р.М. Метод экспресс определения показателей качества бензиновых фракций. // Актуальные проблемы науки в России / Кузнецкий институт информационных и управленческих технологий. – Кузнецк: Пензенский государственный университет, Тип. Тугушева, 2005. – № 3 (1). – С. 72–74.

12. Лихацкий В.В., Балабин Р.М., Сюняев Р.З. Моделирование процессов агрегирования дипольных частиц асфальтенов. // Структура и динамика молекулярных систем, Яльчик.

13. Балабин Р.М., Сюняев Р.З. Построение кривой стеклования нефти по данным диэлектрической спектроскопии. // Структура и динамика молекулярных систем, Яльчик.

14. Балабин Р.М., Сюняев Р.З. Анализ влияния термодинамических параметров на проводимость и вязкость нефти. // Структура и динамика молекулярных систем, Яльчик.

15. Kelly J.J., Barlow C.H., Jinguji T.M., Callis J.B. Prediction of gasoline octane numbers from near-infrared spectral features in the range 660-1215 nm. // Analytical Chemistry. – 1989. – Vol. 61, iss. 4. – P. 313–320. – ISSN 0003-2700. – doi:10.1021/ac00179a007.

16. Balabin R.M., Safieva R.Z., Lomakina E.I. Universal technique for optimization of neural network training parameters: gasoline near infrared data example. // Neural Computing Applications.

17. Workman J. A Brief Review of Near Infrared in Petroleum Product Analysis. // Journal of Near Infrared Spectroscopy. – 1996. – Vol. 4, iss. 1. – P. 69–74. – ISSN 0967-0335. – doi:10.1255/jnirs.77.

18. Syunyaev R.Z., Balabin R.M. Frequency Dependence of Oil Conductivity at High Pressure. // Journal of Dispersion Science and Technology.

19. Balabin R.M. Dispersed Structure of Ethanol-Gasoline Fuel According to Dynamic Light Scattering Method. // Journal of Dispersion Science and Technology.

20. Pasquini C., Scafi S.H.F. Real-Time Monitoring of Distillations by Near-Infrared Spectroscopy. // Analytical Chemistry. – 2003. – Vol. 75, iss. 10. – P. 2270–2275. – doi:10.1021/ac034054d.

21. Syunyaev R.Z., Balabin R.M., Akhatov I.S. Adsorption of petroleum resins and asphaltenes onto reservoir rock sands studied by near infrared (NIR) spectroscopy. // PetroPhase.

22. Syunyaev R.Z., Likhatsky V.V., Balabin R.M. Dipole moment of asphaltene nanoclusters. // PetroPhase.

23. Boschetti C.E., Olivieri A.C. A New Genetic Algorithm Applied to the near Infrared Analysis of Gasolines. // Journal of Near Infrared Spectroscopy. – 2004. – Vol. 12, iss. 2. – P. 85–91.