Производственный аккорд

Динамическая оптимизация производства в режиме реального времени как основа «умного предприятия»
02.02.2021
Алла Янгузова

Задача повышения доходности сегодня крайне актуальна для нефтеперерабатывающей промышленности и других капиталоёмких отраслей. К снижению маржинальной прибыли предприятий приводят такие факторы, как незапланированные остановки оборудования, ошибки или неучтённые обстоятельства при планировании производства, недостаточно высокая точность данных, на основе которых оптимизируется производственная программа, ошибки производственного учёта и многое другое. В современных условиях, когда производство приходится адаптировать к нетипичным условиям эксплуатации оборудования, факторы снижения маржинальной прибыли только усиливают своё влияние.


Фото: AspenTech

Прибыльный подход

Многие нефтеперерабатывающие и химические заводы уже предприняли серьёзные шаги для повышения маржинальности бизнеса, например, в части усовершенствованного планирования и производственного учёта, продления сроков безотказной работы оборудования, снижения запаса по показателям качества товарной продукции, развёртывания систем усовершенствованного управления технологическим процессом (СУУТП). Однако наиболее сложная задача - достижение синергетического эффекта между различными направлениями - пока полностью не решена.

Практика показывает, что именно объединение разнообразных методов оптимизации производства приносит дополнительные выгоды, приводя к значимому повышению эффективности. Подобный комплексный стратегический подход требует применения инновационных инструментов и подключения человеческих ресурсов к совершенствованию бизнес-процессов. Для достижения максимальной маржинальности важно внедрять такие процессы, которые предусматривают совместную работу специалистов различных подразделений с большими объёмами информации. При этом для повышения квалификации персонала необходимо организовать управление инновационными инструментами, основываясь на изучении отраслевого опыта.

На пути оптимизации производства нефтеперерабатывающие и химические предприятия проходят ряд этапов, достигая разных уровней зрелости. На каждом из этих этапов должны быть решены определённые задачи, причём наивысший уровень зрелости предполагает интегрированный подход в виде многофакторной оптимизации.

Важно отметить, что максимального экономического эффекта достигают именно те нефтепереработчики, которые в своем развитии переходят к концепции «умного предприятия», обеспечивая взаимосвязанную оптимизацию всех областей производства и внедряя современные аналитические технологии, действующие в реальном времени. Концепция «умного предприятия» также предполагает накопление разрозненных данных из различных источников в интегрированной среде и такую их обработку, которая обеспечивает максимально эффективное принятие решений.


Фото: AspenTech

Традиционно на российских НПЗ и в химических компаниях большое внимание уделяется вопросам оптимизационного планирования производства и совершенствования СУУТП. Несмотря на эффективное решение отдельных оптимизационных задач на ряде уровней, без комплексного подхода достичь наилучшего общего результата не удаётся.

А теперь все вместе

Ключом к повышению эффективности становится такая оптимизация производства, при которой работа нескольких технологических установок сооптимизируется в режиме реального времени в соответствии с поставленными целями с учётом задач календарного планирования и ограничений по смешению компонентов топлива. Процесс динамической оптимизации реализуется с помощью запатентованной технологии Aspen Generic Dynamic Optimization Technology (GDOT). Будучи задействованной в 25 производственных контурах, объединяющих различные технологические установки по всему миру, сегодня Aspen GDOT считается зрелой технологией. Тем более что на стадиях предпроектной проработки и внедрения находятся ещё 32 производственных контура.

Динамическая оптимизация в режиме реального времени позволяет нефтепереработчикам применить новейшие технологии для получения наибольшего экономического эффекта. Он достигается во многом благодаря увеличению производства более маржинальных продуктов, синхронизации целей объёмного и календарного планирования с фактическим производством, а также устранению расхождений между плановыми и фактическими показателями.

В реальном времени

Высокая точность ведения технологических процессов и их согласованность по материальным балансам и качествам помогают актуализировать модели для оптимизации масштабных производств. В качестве примера стоит назвать несколько производств, динамическая оптимизация которых приносит наибольший экономический эффект. Для многих НПЗ и химических компаний это контуры выпуска бензинов, ароматических углеводородов, а также средних дистиллятов с учётом требуемых спецификаций по качеству товарных продуктов. Также отметим переработку тяжёлых нефтяных остатков, оптимизацию водородного кольца и энергопотребления.


Фото: AspenTech

Для эффективного решения задачи многофакторной динамической оптимизации нужен широкий спектр исходных данных. Должны быть учтены целевые производственные показатели, данные о качестве сырья, стоимости сырья и готовых продуктов, правила смешения, описание вторичных процессов на уровне оптимизационного планирования, ограничения на уровне календарного планирования и оптимизационного смешения, а также модели СУУТП. Для управления технологическим процессом в реальном времени модели динамической оптимизации подключаются к СУУТП. В результате формируются оптимизированные значения уставок ключевых управляемых переменных.

В результате динамической оптимизации мы имеем: оптимальный диапазон целевых показателей для каждой переменной в контуре оптимизации; диапазон значений ключевых контролируемых переменных СУУТП в закрытом контуре, а также оптимальные рецептуры смешения компонентов для получения товарных продуктов.

* * *

Решение задачи многофакторной динамической оптимизации - приоритет для бизнеса, который хочет повысить свою эффективность и обеспечить себе лидирующие позиции в отрасли. И здесь незаменима патентованная технология Aspen GDOT. Именно она позволяет повысить маржинальность производства и реализовать на практике концепцию «умного предприятия».

Об авторе: Алла Янгузова - главный консультант по решениям в компании AspenTech.

Источник: AspenTech

Читайте другие наши материалы