Для предприятий нефтепереработки и других капиталоёмких отраслей крайне актуальна задача повышения доходности. Прибыль теряется из-за таких факторов, 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 многих других. В современных условиях, когда производство приходится адаптировать к новой регуляторной среде и нетипичным условиям эксплуатации оборудования, опасность снижения прибыли только усиливается.
ПРИБЫЛЬНЫЙ ПОДХОД
Многие нефтеперерабатывающие и химические заводы уже предприняли серьёзные шаги для повышения маржинальности своего бизнеса, например, в части улучшения 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, даёт значимое повышение эффективности. И для того, чтобы внедрить комплексный стратегический подход, нужно применить инновационные инструменты управления и подключить к совершенствованию бизнес-процессов кадровые ресурсы. 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. На каждом из них должны быть решены определённые задачи, причём наивысший уровень предполагает интегрированный подход в виде многофакторной оптимизации.
Важно отметить, что максимального экономического эффекта достигают именно те предприятия, 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 данных из различных источников в интегрированной среде и такую их обработку, которая обеспечивает максимально эффективное принятие решений.
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 предприятиям 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.
Для эффективного решения задачи многофакторной динамической оптимизации нужен широкий спектр исходных данных. Должны быть учтены целевые производственные показатели, данные о качестве и 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 компаний, которые намерены повысить свою эффективность и обеспечить себе лидирующие позиции в отрасли. И здесь незаменима патентованная технология Aspen GDOT. Именно она позволяет увеличить маржинальность производства и реализовать на практике концепцию «умного предприятия».
Об авторе: Алла Янгузова – главный консультант по решениям в компании AspenTech.
__________________________________
Спасибо за ваши комментарии и лайки. Нам важно, что вы нас читаете.