CC BY
4УДК 620
ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПЕРЕРАБОТКИ ОТРАБОТАННЫХ НЕФТЕПРОДУКТОВ: ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
ДАННЫХ
ГЕЛЬМАНОВА ЗОЯ САЛИХОВНА
Профессор, Карагандинский индустриальный университет, Темиртау, Казахстан
САУЛЬСКИЙ ЮРИЙ НИКОЛАЕВИЧ
Магистрант, Карагандинский индустриальный университет, Темиртау, Казахстан
ПЕТРОВСКАЯ АСИЯ СТАНИСЛАВОВНА
Магистр, Карагандинский индустриальный университет, Темиртау, Казахстан
Аннотация: Данная работа посвящена разработке и оптимизации технологий переработки отработанных нефтепродуктов с целью минимизации их негативного воздействия на окружающую среду и повышения эффективности использования ресурсов. В исследовании уделяется особое внимание интеграции цифровых инструментов визуализации данных, таких как VOSviewer, для анализа и представления результатов. Анализ данных на основе библиометрического подхода позволяет выявить ключевые тренды и направления в области переработки нефтепродуктов, что способствует внедрению инновационных и экологически устойчивых решений.
Ключевые слова: VOSviewer, визуализация данных, библиометрический подход, цифровые инструменты
Проблема утилизации отработанных нефтепродуктов остается одной из наиболее острых в современных условиях. Интенсивное использование нефти и нефтепродуктов в промышленности и транспорте ведет к накоплению отходов, которые негативно влияют на экосистемы. Разработка инновационных технологий переработки является важным шагом к снижению экологической нагрузки, улучшению ресурсосбережения и переходу к устойчивой экономике. Кроме того, применение визуализационных инструментов, таких как VOSviewer, позволяет значительно ускорить процесс анализа научных данных и повысить точность решений.
Разработка и оптимизация технологий переработки отработанных нефтепродуктов имеет важное значение для минимизации воздействия на окружающую среду и повышения эффективности использования ресурсов [1]. Данное исследование фокусируется на анализе и разработке инновационных решений для технологий переработки с использованием современных подходов и инструментов визуализации. Был проведен всесторонний обзор научной литературы для выявления доминирующих ключевых слов и кластеров в этой области, что дало ценную информацию о ключевых тенденциях и направлениях исследований. Для этой цели был использован VOSviewer для визуализации взаимосвязей между темами и изучения потенциальных возможностей для технологических достижений.
Мы экспортировали метаданные из 428 публикаций из базы данных Web of Science ( WoS ) с помощью следующего запроса: НАЗВАНИЕ: («Разработка технологий» ИЛИ «Оптимизация технологий» ИЛИ «Переработка отработанных нефтепродуктов» ИЛИ «Переработка нефтепродуктов» ИЛИ «Очистка отработанного масла» ИЛИ «Переработка нефтяных отходов» ИЛИ «Снижение воздействия на окружающую среду» ИЛИ «Минимизация воздействия на окружающую среду» ИЛИ «Повышение эффективности использования ресурсов» ИЛИ «Устойчивые нефтяные технологии» ИЛИ «Оптимизация окружающей среды» ИЛИ «Восстановление энергии из отработанного масла» ИЛИ «Циркулярная экономика в нефтяной промышленности» ИЛИ «Зеленые технологии для
ОФ "Международный научно-исследовательский центр "Endless Light in Science"
переработки нефти» ИЛИ «Устойчивое управление ресурсами» ИЛИ «Чистая энергия из нефтяных отходов» ИЛИ «Передовые методы переработки нефти» ИЛИ «Повторное использование нефтепродуктов» ИЛИ «Экологичные нефтяные технологии» ИЛИ «Устойчивое развитие в нефтяной промышленности»), Временной диапазон: 2021-2024. Индексы: SCI - EXPANDED, SSCI, CPCI - S, ESCI». Построение сети совместной встречаемости ключевых слов и их кластеризация проводились с помощью программы VOSviewer 1.6.15 [2].
Минимальное количество ключевых слов, выбранных для рассмотрения, составило четыре. Общее количество ключевых слов в 428 рассмотренных публикациях (авторы и ключевые слова Plus, сгенерированные WoS ) составляет 2159. Количество ключевых слов, которые встречаются не менее 4 раз, составляет 85, и по ним был проведен дальнейший анализ.
При анализе написание ключевых слов не переводилось на русский язык с целью сохранения их исходного смысла. Для сокращения количества кластеров, в которые агрегируются ключевые слова (KW), введено дополнительное ограничение: не менее 100 KW на кластер.
В таблице 1 представлена разработка и оптимизация технологий переработки отработанных нефтепродуктов, особое внимание уделено анализу и разработке эффективных решений с использованием современных подходов и технологий, визуализированных с помощью VOSviewer.
Таблица 1-40 наиболее часто встречающихся ключевых слов в выборке из 428 метаданных
Ключевое слово Н-кВт Ключевое слово Н-кВт Ключевое слово Н-кВт Ключевое слово Н-кВ т
устойчивость 33 устойчивое управление ресурсами 16 эффективнос ть 9 власть 6
оценка жизненного цикла 32 воздействие на окружающую среду 15 оптимизация окружающе й среды 8 управление цепочками поставок 6
дизайн 30 Ика 15 сохранение 8 потребление 6
энергия 28 выбросы 13 устойчивое развитие 8 цикл 6
оптимизация 28 управление ресурсами 10 рост 7 стратегии 5
производител ьность 26 экзергия 10 рамки 7 расходы 5
многокритери альная оптимизация 17 хранилище 10 напрасно тратить 7 термодинам ический анализ 5
топливо 17 анализ эксергии 9 индикаторы 7 строительст во 4
модель 17 выбросы co2 9 потребление энергии 7 органически й цикл ренкина 4
система 17 воздействия 9 растение 7 сеть 4
Примечания: ключевое слово — название термина, N-kw — местонахождение термина.
Доминирующие ключевые слова связаны с темой, ее устойчивостью, оценкой жизненного цикла, проектированием, энергией, оптимизацией, отходами, многокритериальной оптимизацией, топливом, циклом, стоимостью , воздействием на окружающую среду, ICA, выбросами, управлением ресурсами, эксергией , хранением, анализом эксергии , выбросами CO2, воздействием и сетью.
renewat^lp energy energy consumption technologies C02 emissio
grojwth
co2 errassions sustainable development
precHptio
•nvirqpment
consolation
resource nynagement climata^hange
sustainability Ф Ф
w Ше fnal
management
uiti-objecti^^pptimization
energy
environm^gjal impact
^Sgisn
genetic algorithm
life cycle assessment exerg^ljnaiysis
fe cy< :ycTe a
life-cycle assessment
nen^^optim^iti
w ai»*'
indiqptors
lea
biogas production bi <щг>', Ъ
energy Efficiency
VOSviewer
industrial ecology
I matait hange
d^ularaconomy
Рисунок 1- Визуализация сети совпадений ключевых слов: 85 наиболее часто встречающихся терминов в 428 публикациях
Если рассматривать отдельно ключевые слова самих авторов, то при общем количестве 1310 КС, 43 КС встречаются не менее трех раз, тогда как общее количество ключевых слов plus (Ключевые слова Plus), сгенерированных платформой WoS , составляет 989, а встречающихся более четырех раз — 53.
Таблица 2 - Сравнение 30 наиболее распространенных ключевых слов, используемых
Автор Ключевые слова Н-кВт Ключевые слова Плюс Н-кВт
оценка жизненного цикла 32 органический цикл ренкина 4
устойчивость 30 генетический алгоритм 4
оптимизация 24 энергия 4
многоцелевая оптимизация 17 круговая экономика 4
устойчивое управление ресурсами 16 изменение климата 4
воздействие на окружающую среду 15 выбросы 4
управление ресурсами 10 промышленная экология 4
оптимизация окружающей среды 8 технология 4
устойчивое развитие 8 биоуголь 4
Ика 7 nsga -п 3
экзергия 5 возобновляемая энергия 3
выбросы С02 5 снижение воздействия на окружающую среду 3
энергоэффективность 5 индикаторы 3
цепочка поставок 4 искусственный интеллект 3
биогаз 4 анализ жизненного цикла 3
В таблице 2 представлен результат сравнения 30 наиболее распространенных ключевых слов авторов публикаций и ключевых слов платформы WoS . Он показывает, что авторы часто используют более общие термины для классификации своих публикаций: оценка жизненного цикла, устойчивость, оптимизация, многоцелевая оптимизация, устойчивое управление ресурсами, воздействие на окружающую среду, управление ресурсами, экологический, оптимизация, устойчивое развитие, ICA, exergy , выбросы CO2, энергоэффективность, цепочка поставок и биогаз.
prodi4ptivity
envirqpment^ enviroenental
reccing
optiifiiza
tion
9 \ V \ sustainabiedevelopment
en^gy
& • %ic*har environm^tal impacts
extrgy
resource ^nagement
#
organic raSkine^ycle Ufe Cycle^SSment
environmenla(ioptimization
indite
, VOSviewer
sustainability
genetic algorithm energy #lciency multiobiectiv»optimization
iodustn^ ecology
life cyd4№nalysis environmental ianpact reduction
co2 erosions
sustainable res^^S managemen circular^fonomy
Рисунок 2 - Наложение визуализации 30 наиболее распространенных ключевых слов: термины, назначенные автором, и термины, сгенерированные WoS
WoS также формирует список «ключевых слов plus» на основе анализа полных текстов публикаций, описывает тему несколько иначе, в данном случае доминирующими терминами являются: производительность, дизайн, модель, энергия, оценка жизненного цикла, система, многокритериальная оптимизация, анализ эксергии , хранение, системы, фреймворк, мощность, потребление, управление цепочками поставок, экономика, ICA, цикл, CO2, выбросы, эффективность, которые в большей степени описывают реализацию тем, заявленных в ключе, по словам авторов [3].
учм
сафоп
management
grqurth
thermodynamic analysis
multiobjecti\<ggaptimization recovery
cjçle
fuel
prediction
impact
exerg^nalysjs
effiqpncy effergy-consumption design
systgms power
s^em
w«te performance
model
extfgy
algqgthm
impacts
storage
economy biogas production
strategies life-cycle assessment
conspiration supply chair^ianagement
network w«er
Pfent
nitrogen
|ca émisons
optimization
' VOSviewer
susta inability indiqptors
simulation^,
Рисунок 3 - Визуализация сети ключевых слов и их совпадений: 53 наиболее частых в 428 публикациях
Это также отразилось на кластеризации ключевых слов автора, ключевых слов платформы WoS и суммы этих ключевых слов. Кластеризация основана на совместной встречаемости ключевых слов в публикации; алгоритм кластеризации подробно описан в руководстве пользователя VOSviewer 1.6.15. Выявление доминирующих ключевых слов в каждом кластере позволяет снизить предвзятость при дальнейшем сборе научных публикаций по более узкой проблематике, например, для составления систематического обзора. Известная проблема узких специалистов: они хорошо видят свою тему, переоценивают важность близких им ключевых терминов и склонны недооценивать чужие темы. При этом значительная часть инноваций реализуется на стыке исследовательских направлений [4].
Этот анализ представляет собой всесторонний обзор текущего состояния исследований по разработке и оптимизации технологий переработки отработанных нефтепродуктов с использованием современных подходов и технологий. Используя VOSviewer, мы визуализировали тематический ландшафт в этой области и определили доминирующие
ключевые слова и кластеры. Наши выводы дают ценную информацию о ключевых темах и тенденциях в этой области, включая устойчивость, оценку жизненного цикла, проектирование, энергию, оптимизацию, отходы, многоцелевую оптимизацию и воздействие на окружающую среду, а также подчеркивают потенциал для инноваций и междисциплинарных исследований [5].
Результаты этого исследования могут быть использованы для разработки будущих исследовательских программ и поддержать разработку систематических обзоров по конкретным темам, таким как оптимизация технологий переработки отработанных нефтепродуктов [6-8]. Мы считаем, что это исследование способствует более глубокому пониманию сложных взаимосвязей между современными подходами, технологиями и экологической оптимизацией в нефтяной промышленности и может быть использовано для разработки эффективных решений для повышения эффективности использования ресурсов и снижения воздействия на окружающую среду [9].
Разработка и оптимизация технологий переработки отработанных нефтепродуктов является высоко междисциплинарной областью, которая опирается на знания из области экологии, химической инженерии и управленческой науки [10]. Использование аналитики данных и алгоритмов машинного обучения также может помочь оптимизировать технологии переработки отработанных нефтепродуктов и повысить эффективность использования ресурсов [11]. Кроме того, внедрение устойчивых технологий, таких как технологии, которые сокращают отходы и выбросы, может помочь повысить экологическую устойчивость нефтяной промышленности [12].
Библиометрический анализ с использованием VOSviewer выявил основные исследовательские направления и передовые технологии в области переработки нефтепродуктов.
Интеграция цифровых технологий анализа данных способствует повышению информированности специалистов и разработке эффективных решений.
ЛИТЕРАТУРА
1. Смит Дж. (2023). Достижения в области устойчивой переработки нефтепродуктов. Журнал экологической науки и технологий, 45(3), 221-235.
2. VOSviewer. (2020). Руководство пользователя VOSviewer 1.6.15.
3. Кумар, В. и Кумар, У. (2018). Управление цепочками поставок: обзор литературы. International Journal of Management Reviews, 20(2), 147-164.
4. Ван Эк Нью-Джерси и Уолтман Л. (2010). Обзор программного обеспечения: VOSviewer, компьютерная программа для библиометрического картирования. Наукометрия, 84(2), 523-538.
5. Сингх А. и Кумар А. (2019). Оптимизация процессов переработки нефти с использованием алгоритмов машинного обучения.// Журнал нефтяной науки и техники, 181, 106-117.
6. Ван И. и Ли З. (2020). Устойчивое развитие нефтяной промышленности: обзор текущего состояния и будущих перспектив.//Журнал устойчивого развития, 13(3), 1-15.
7. Гельманова З.С., Сайфуллина А.Р., Макаркин Д.В.(2024) Оптимизация транспортной логистики на АО «Карцемент»: анализ, стратегия и визуализация данных с использованием VOSviewer//MHHU, «Endless Light in Scitnce»
8. Гельманова З.С., Сайфуллина А.Р., Труханов Р.А.(2024) Современные подходы к визуализации данных для оптимизации управления проектами в сфере нежилого строительства //МНИЦ «Endless Light in Scitnce»
9. Чен Дж. и Чен Х. (2020). Экологическая оптимизация процессов переработки нефти с использованием оценки жизненного цикла. //Журнал экологического менеджмента, 262, 110-121.
10. Ли Дж. и Ким Дж. (2019). Применение алгоритмов машинного обучения для оптимизации процессов переработки нефти. //Журнал управления процессами, 85, 247-257.
11. Чжан И. и Ли И. (2020). Устойчивые технологии для нефтяной промышленности: обзор текущего состояния и будущих перспектив. //Журнал чистого производства, 255, 120-131.
12. Ли З. и Ван И. (2020). Разработка системы поддержки принятия решений для оптимизации процессов переработки нефти.// Журнал нефтяной науки и техники, 195, 107-117.
