# Разработка методов оперативного контроля качества для нефтехимической промышленности

Roman M Balabin, Ravilya Z Safieva

► To cite this version:

Roman M Balabin, Ravilya Z Safieva. Разработка методов оперативного контроля качества для нефтехимической промышленности. Актуальные проблемы науки и высшего образования, Московский государственный университет технологий и управления; Унечский филиал МГУТУ, May 2005, Unecha, Russia. pp.135. <hal-05145199>

HAL Id: hal-05145199

https://hal.science/hal-05145199v1

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 нефтехимической промышленности

**Абстракт:** В нефтеперерабатывающей отрасли современные требования к автоматизации диктуют необходимость в инновационных подходах к анализу состава и характеристик потоков, что обеспечивает эффективное управление технологическими процессами. Оперативное и достоверное получение данных о качестве исходного сырья и конечной продукции приобретает первостепенное значение, поскольку традиционные методы лабораторного анализа не отвечают современным требованиям к скорости. Внедрение экспресс-анализа, базирующегося на молекулярной спектроскопии и хемометрическом моделировании, способно значительно уменьшить время проведения измерений и увеличить точность получаемых результатов, что, в свою очередь, ведёт к оптимизации производственных операций и минимизации экономических убытков. На базе кафедры органической химии и химии нефти в Российском государственном университете нефти и газа активно разрабатываются скоростные методы анализа для разнообразных углеводородных и нефтехимических смесей, включая линейные алкилбензолсульфокислоты (ЛАБСК). Непрерывный контроль качества ЛАБСК является ключевым фактором для производства высококачественной продукции и поддержания стабильности технологического режима. Применение спектроскопии в ближней инфракрасной области позволяет оперативно получать информацию о свойствах ЛАБСК, что значительно ускоряет процесс определения таких параметров, как содержание серной кислоты или доля несульфированных соединений. Это заметно улучшает характеристики конечного продукта нефтехимической промышленности.

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 заметный 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 использованием электронных вычислительных машин (ЭВМ). Этими алгоритмами являются: метод множественной линейной регрессии [Multiple Linear Regression, MLR] (по методу дробных наименьших квадратов или Robust-метод), метод регрессии на главные компоненты [Principal Component Regression, PCR] (при анализе самих спектральных данных) и метод проекций на латентные структуры [Partial Least Squares Regression или Projection to Latent Structures, 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.

**Табл. 1.** Рутинные методы анализа, применяемые в настоящее время для контроля качества ЛАБСК. Контроль ЛАБСК на «Киришинефтеоргсинтез» проводится стандартными химическими методами по ряду показателей качества и группового состава (цветность, ед. Клетта; содержание, % масс.: основного вещества, серной кислоты и суммарной доли несульфированных соединений), а для парафинового сырья газохроматографическим методом определяется групповой состав (содержание гомологов н-парафинов от С9 до С20, общее содержание парафинов и ароматических углеводородов).

<table><thead><tr><td>№</td><td>Показатели состава и качества</td><td>Суть лабораторной методики (длительность ее выполнения)</td><td>Сходимость</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Содержание ЛАБСК</td><td>Метод прямого двухфазного титрования (1 час)</td><td>1.2</td></tr><tr><td>2</td><td>Содержание серной кислоты</td><td>Кислотно-основное титрование (0,5 часа)</td><td>0.02</td></tr><tr><td>3</td><td>Содержание несульфированных соединений</td><td>Гравиметрия (3-4 часа)</td><td>0.01</td></tr><tr><td>4</td><td>Цветность</td><td>Фотоколориметрия по методу Клетта; йодная шкала (0,5 часа)</td><td>0.07</td></tr><tr><td>5</td><td>Групповой состав парафиновой фракции</td><td>Газовая хроматография</td><td>0.1</td></tr></tbody></table>

## Линейные алкилбензолсульфокислоты (ЛАБСК)

Контроль ЛАБСК ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез» проводится стандартными химическими методами по ряду показателей качества и
группового состава (цветность, ед. Клетта; содержание, % масс.: основного вещества, серной кислоты и суммарной доли несульфированных соединений), а для парафинового сырья газохроматографическим методом определяется групповой состав (содержание гомологов н-парафинов от С<sub>9</sub> до С<sub>20</sub>, общее содержание парафинов и ароматических углеводородов). Наиболее длительными, трудоемкими и требующими постоянных затрат являются рутинные методы, применяемые для лабораторного контроля показателей ЛАБСК.

В табл. 1 дано описание сущности рутинных методов анализа, применяемых в настоящее время для контроля качества ЛАБСК, указана длительность соответствующих методик и сходимость результатов параллельных измерений.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Рис. 1.** Зависимость рассчитанных значений содержания несульфированных соединений в составе ЛАБСК по калибровочной модели от значений, полученных химическим анализом. В результате обработки исходных спектров и заводских данных о составе и показателях качества названных объектов созданы и создаются модели этих</figcaption></figure>
Корреляции между спектральными данными и показателями состава
или качества определяемого компонента обнаруживаются на зависимостях
рассчитанных значений анализируемого показателя по созданным
калибровкам от значений референтного (химического) анализа.

В качестве иллюстрации зависимость рассчитанных значений
содержания несульфированных соединений в составе ЛАБСК по
калибровочной модели от значений, полученных химическим анализом,
показана на рис. 1.

Результаты данной работы нашли практическое воплощение как
метод внутризаводского определения показателей качества на ООО «ПО
«Киришинефтеоргсинтез», время анализа в котором сокращено с часов до
минут при достижении необходимой точности и сходимости результатов.

Первая публикация:

* Балабин Р.М., Сафиева Р.З. Разработка методов оперативного контроля качества для нефтехимической 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. 135–139. – ISBN 5-89933-055-4.

Обновление: 2008 г.
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 p. – ISBN 82-993330-0-8.

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

5. Мэтьюз Дж., Уокер Р. Математические методы в физике. – М.: Атомиздат, 1972. – 392 с.

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

7. 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.

8. 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.

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. 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.

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

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

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

16. Roberts D.W. Optimisation of the Linear Alkyl Benzene Sulfonation Process for Surfactant Manufacture. // Organic Process Research Development. – 2003. – Vol. 7, iss. 2. – P. 172–184.

17. Gledhill W.E. Linear Alkylbenzene Sulfonate: Biodegradation and Aquatic Interactions. // Advances in Applied Microbiology. – Elsevier, 1974. – Vol. 17. – P. 265–293.

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. Cuzzola A., Bernini M., Salvadori P. A preliminary study on iron species as heterogeneous catalysts for the degradation of linear alkylbenzene sulphonic acids by H2O2. // Applied Catalysis B: Environmental. – 2002. – Vol. 36, iss. 3. – P. 231–237. – doi:10.1016/S0926-3373(01)00311-3.

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. Larson R.J., Rothgeb T.M., Shimp R.J., Ward T.E., Ventullo R.M. Kinetics and practical significance of biodegradation of linear alkylbenzene sulfonate in the environment. // Journal of the American Oil Chemists' Society. – 1993. – Vol. 70, iss. 7. – P. 645–657. – doi:10.1007/BF02640999.