Анализ различных смесей нефтяного сырья с применением программного обеспечения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Анализ различных смесей нефтяного сырья с применением программного обеспечения

Асатрян А.А.¹, Ясьян Ю.П.²

¹Главный специалист по системам менеджмента технического отдела, соискатель кафедры технологии нефти и газа института нефти, газа и энергетики, Кубанский государственный технологический университет, ООО «РН-Туапсинский НПЗ», г. Туапсе, ²профессор, доктор технических наук, »Кубанский государственный технологический университет», Институт нефти, газа и энергетики, г. Краснодар

Аннотация

Рассмотрены варианты смесей нефтяного сырья из разных месторождений: Западно-Сибирское, Червленная, Новосергиевская, Зайкинская, Сорочинская. Предлагается пять модельных вариантов смесей с различным процентным соотношением, исходя из плотности нефтяного сырья. С помощью современного программного обеспечения получено предположительное распределение получаемых фракций при первичной переработки на нефтеперерабатывающем заводе. Проведен анализ предположительного выхода светлых фракций из модельных смесей.

Ключевые слова: нефть, светлые фракции, плотность.

Asatryan A.A.¹, Yasyan Yu.P.²

¹Chief Specialist in Management Systems of the Technical Department, External Doctorate Student of the Oil and Gas Technology Department of the Institute of Oil, Gas and Energy, Kuban State Technological University, LLC «RN-Tuapse Refinery,» Tuapse, ²Professor, PhD in Engineering, «Kuban State Technological University,» Institute of Oil, Gas and Energy, Krasnodar

ANALYSIS OF VARIOUS MIXTURES OF OILSTOCK WITH THE APPLICATION OF SOFTWARE

Abstract

Mixtures of different oilstock consisting of different deposits are considered in the article: West Siberian, Chervlennaya, Novosergievskaya, Zaykinskaya, Sorochinskaya mixtures. Five model versions of mixtures with different percentage ratios are proposed based on the density of the oilstock. An assumed distribution of the fractions during primary processing at an oil refinery is obtained with the help of the modern software. Analysis of the expected amount of light fractions from model mixtures is made.

Keywords: oil, light fractions, density.

В экономических условиях в связи последними изменениями в налоговом законодательстве и уровнем цен на нефть выгоднее развивать различные направления для увеличения выхода светлых фракций и получения целевых компонентов в нефтехимии и нефтепереработке. Для реализации данного направления разрабатываются новые месторождения нефти и газового конденсата с последующим вовлечением в переработку. На территории России есть предприятия, которые могут частично или полностью перерабатывать газовый конденсат, например, «Газпром нефтехим Салават» и предприятия Группы «ТАИФ». «Камчатгазпром».

В связи с освоением новых месторождений, появляется возможность вовлекать в переработку нефти других малоизученных месторождений, к примеру, Зайкинского, Сорочинского, Червленного, Новосергиевского и других, а также газовый конденсат.

Вариации смешения нефтей для вовлечения в переработку зависят, безусловно, от логистики поступления нефти. Возможность транспортировать по магистральному нефтепроводу на настоящий день есть с Западно-Сибирского месторождения, откуда, главным образом, поступает смесевая нефть под брендом Urals. Остальные нефти, принятые для примера, транспортируются по территории Российской Федерации для нефтеперерабатывающих заводов по разветвленной сетке железных дорог. В виду вышеизложенного, процент вовлечения нефти Urals может быть значительно больше. Как показывают исследования, плотность нефти Urals высокая, а потенциальное содержание и, следовательно, выход светлых фракций в этой нефти невысоки, что ухудшает производственные показатели и глубину переработки [1, С.232-380]. Данный фактор возможно минимизировать вовлечением и смешением с более легкими нефтями из других месторождений.

Автором рассмотрены следующие варианты смесей нефтей (относительно плотности):

Вариант № 1: тяжелая и средняя;

Вариант № 2: три легкие;

Вариант № 3: тяжелая и две легкие;

Вариант № 4: самая тяжелая и самая легкая;

Вариант № 5: две средние.

Так как нефти представляют собой чрезвычайно сложные смеси многих углеводородов от низкого молекулярного веса и простой химической структуры до высокого молекулярного веса и сложного строения, то первым шагом при вовлечении в производство является разгонка нефти на фракции, в состав которых входят углеводороды приблизительно одинакового молекулярного веса. [5, С. 150-220]. Так как существует взаимосвязь между температурой кипения нефтяных углеводородов пропорционально их молекулярным весам, то перегонка разделяет нефть на фракции, молекулы которых примерно равны по размеру или весу.

Основным определяющим технологическим показателем нефти является фракционный состав и потенциальное содержание светлых фракций [5, С. 280-410].

На рис. 1-5 обозначены процентные соотношения и наименования месторождений нефтей, взятых в модельную смесь.

нефтяной сырье переработка фракция

Рис. 1 - Модельная смесь № 1

Рис. 2 - Модельная смесь № 2

Рис. 3 - Модельная смесь № 3

Рис. 4 - Модельная смесь № 4

Рис. 5 - Модельная смесь № 5

Просчитаем с помощью на имитационной модели в Aspen PIMS варианты смесей нефтей и проведем исследования на фракционный состав полученных смесей. Полученные результаты приведены на рис. 6.

Рис. 6 - Распределение светлых фракций в модельных смесях

На сегодняшний день последние версии обновленного программного обеспечения позволяют усовершенствовать процесс взаимодействия и планирования на нефтеперерабатывающем заводе. Например, программное обеспечение Aspen HYSYS® Petroleum Refining (система технологического моделирования) обладает возможностями для импорта и экспорта данных по физико-химическим параметрам нефтей как в программу Aspen PIMS, так и из нее, это наиболее распространенная схема планирования работы предприятия) с помощью одного из приложений Aspen Assay Management [2, С.3-5], [3].

Для подбора рецептур смешения и получения оптимально подходящих сведений, приближенных к реальным значениям при переработке на различных установках, существует еще один вид программного обеспечения - такой как Spiral Assay [2, С. 3-5], [3].

Для наглядности полученных данных и сравнения глубины переработки при вовлечении на НПЗ приведено сравнение по сумме светлых фракций на рис. 7 [8].

Рис. 7 - Сумма светлых фракций в разных смесях

При наличии известных данных по качеству нефтяного сырья различных типов, возможно интегрирование в Spiral Assay данных по физико-химическим характеристикам отдельных узких фракций. Далее подбором оптимального количества вовлекаемых типов нефтей плановые специалисты НПЗ могут получить несколько возможных вариантов получения продукции и качество продукции. Это исключает многочасовые и сложные лабораторные процессы по получению и разгонке смесей для подбора оптимальной и наиболее эффективной рецептуры смешения. Отметим, что лабораторные испытания не всегда в полной мере отражают реально полученные данные по качеству продукции и выходу светлых фракций при выведенной рецептуре. В большинстве лабораторий данный анализ определяется разгонкой на аппарате АРН-2 по ГОСТ 11011-85. Длительность этой процедуры более 24 ч [7, С. 4-20].

В современных условиях бизнеса выгоднее применять программное обеспечение для улучшения качества планирования работы предприятия [10, С. 53-98]. В процессе планирования можно менять состав смесей и находить, таким образом, их оптимальный состав.

В дальнейшем при проработке смесей возможно включение некоторой доли газового конденсата либо полностью перерабатывать газовый конденсат для увеличения выхода светлых фракций с анализом фракционного состава и технологических особенностей вовлечения в первичную переработку для атмосферной перегонки на нефтеперерабатывающем заводе. На данном этапе развития технологии вовлечение газового конденсата связано с определенными технологическими трудностями, малоизученным физико-химическим составом, а также необходимостью проводить модернизацию установок ЭЛОУ-АВТ [9]. На сегодняшний день газовый конденсат в основной массе направляется на экспорт, этому способствовали изменения в налоговом законодательстве и ряд внешних факторов, - например, изменение спроса на нефтепродукты из-за кризиса в экономике, падение цен на нефть, снижение курса рубля по отношению к доллару.

Основным сдерживающим фактором увеличения вовлечения в переработку газового конденсата являются проблемы в сфере транспортировки. Железнодорожные перевозки развиваются, но это приводит к ритмичности поставок, что не лучшим образом отражается на непрерывной работе установок первичной переработки. Трубопроводный транспорт в данном направлении только развивается, и также требует значительной модернизации. Зачастую именно отсутствие трубопроводного транспорта до конечных потребителей становится препятствием для разработки новых удаленных перспективных месторождений.

В случае промышленного выветривания потери конденсата составляют примерно 30-40%. Известны также факты сжигания конденсата на факелах. Что касается смешивания конденсата с нефтью, такое использования конденсата вполне допустимо, например, с целью повышения содержания в нефти легких фракций для нужд нефтепереработки. [6, С. 157-194]. Перспективна разработка труднодоступных, глубокозалегающих запасов конденсата, что особенно актуально для месторождений с высоким процентом выработанности поверхностных отложений. В дальнейшем структура запасов будет усложняться, средняя глубина скважин будет расти, а вероятность открытия крупных месторождений уменьшаться, внимание добывающих компаний устремится на более глубокие, богатые конденсатом, залежи.

Чтобы минимизировать потери сопутствующих продуктов при их извлечении в процессе стабилизации, в первую очередь, необходимо отказаться от неэффективных способов стабилизации конденсата. По возможности следует стабилизировать конденсат в заводских условиях с минимальными потерями, ведь ШФЛУ, СУГ, этановая фракция являются ценным сырьем для нефте- и газохимии [4, С. 12-13, 24].

Список литературы / References

1. Мановян А. К. Технология первичной переработки нефти и природного газа. Учебное пособие для вузов. 2-е изд. - М.: Химия, 2001. - 568 с.

2. Петухов М.Ю., Боронин А.Б., Хохлов А.С. Статья: «Подходы к ЛП-моделированию производства НПЗ для целей планирования», журнал «Автоматизация в промышленности», 2016, Т 2, стр. 22-28,

3. Sanjeev Mullick, Steve Dziuk, Dinu Ajikutira, Aspen Technology, Inc. Статья: Integrating Process Models with Refining PandS, TESORO CORP /NEW/ 8-K (Events or Changes Between Quarterly Reports), 20.02.2009 г.

4. Шарыгина, Е. В. Оценка экономической эффективности использования газового конденсата в России [Рукопись]: автореф. дис. . канд. эконом. наук : 08.00.05 / Е. В. Шарыгина. - Москва, 2010. - 26 с.

5. Ахметов С.А. Физико-химическая технология глубокой переработки нефти и газа: Учебное пособие. 2. Уфа: Изд-во УГНТУ, 1996. -304 с.

6. Гуревич И. Л. Технология переработки нефти и газа. Ч.1.- М.: Химия, 1972.- 360 с.

7. ГОСТ 11011-85 Нефть и нефтепродукты. Метод определения фракционного состава в аппарате АРН-2, 23 с.

8. Инструкция по составлению статистической отчетности о глубине переработки нефти по производственному объединению (предприятию) (форма №5-ТЭК (нефтепереработка), утвержденная постановлением Госкомстата России от 13.10.1993 №190.

9. Ван Лицзюнь, Ольков П. Л., Богатых К.Ф. Направление реконструкции вакуумных блоков промышленных установок АВТМ / в сб. Нефтепереработка и нефтехимия проблемы и перспективы. Уфа, 1991.

10. Грищенко О.В. «Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия»: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. 112с

Размещено на Allbest.ru