Учёные Сибирского федерального университета сделали важный шаг в цифровизации нефтепереработки. В вузе создан первый в стране цифровой двойник процесса замедленного коксования. Разработка позволяет в виртуальной среде воспроизводить сложный производственный цикл, анализировать его поведение и находить оптимальные режимы работы без рисков для реального оборудования.
Как поясняют разработчики, цифровой двойник представляет собой не просто модель, а целую интеллектуальную систему. На первом этапе был сформирован её «фундамент» — специализированная база данных, аккумулирующая сведения о составе сырья, технологических параметрах, свойствах получаемого кокса и результатах экспериментальных исследований. Именно эта база стала основой для дальнейших расчётов и алгоритмов.
Ключевым элементом проекта стала детализированная виртуальная модель коксовой камеры — основного аппарата процесса. Она позволяет с высокой точностью прогнозировать температурные поля и формирование коксового слоя внутри установки. Погрешность расчётов составляет всего 1,6–2,5%, что делает модель надёжным инструментом для отработки различных технологических сценариев ещё до запуска реального цикла.
Помимо этого, специалисты СФУ создали математические модели поддержки принятия решений и алгоритмы, отвечающие за получение кокса заданного качества. В перспективе такие решения дадут нефтеперерабатывающим предприятиям серьёзные преимущества: возможность заранее оценивать характеристики продукции, снижать расход сырья и энергии, оперативно адаптировать производство под запросы рынка и минимизировать количество брака.
Отдельное направление работы связано с разработкой новых марок кокса с заданными свойствами — например, для металлургии или алюминиевой промышленности. Цифровой двойник позволяет экспериментировать с «рецептурами» в виртуальной среде, экономя время и ресурсы.
Проект реализуется при поддержке Российского фонда науки и Красноярского краевого научного фонда. В 2026 году команда сосредоточится на объединении всех разработанных моделей в единую рабочую систему, дальнейшем совершенствовании алгоритмов и подготовке прототипа к внедрению на промышленных площадках.
Источник: Formag.ru