CC BY
4
УДК 62
Акыев Д.,
К.Х.Н., доцент,
Туркменский государственный университет имени Махтумкули,
Ашхабад, Туркменистан Сапарова Т., Старший преподаватель, Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Ашхабад, Туркменистан Рахманов С., Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Абдыллаев Р., Студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ХИМИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ НЕФТЕГАЗОВОГО ПРОИЗВОДСТВА
Аннотация
В статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в химических процессах нефтегазовой отрасли, охватывающих переработку нефти и газа, нефтехимию и газохимию. Анализируются ключевые области применения ИИ, включая оптимизацию технологических режимов, контроль качества продукции, прогнозирование свойств веществ, разработку новых катализаторов и материалов, а также обеспечение промышленной безопасности и экологического контроля.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, ИИ, нефтегазовое производство, нефтепереработка, нефтехимия, газохимия, химические процессы.
Нефтегазовая промышленность, являясь одной из ключевых отраслей мировой экономики, постоянно стремится к повышению эффективности, снижению затрат и минимизации воздействия на окружающую среду. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в химические процессы нефтегазового производства открывает новые возможности для достижения этих целей. ИИ позволяет анализировать огромные объемы данных, выявлять скрытые закономерности, оптимизировать сложные процессы и принимать обоснованные решения в реальном времени.
Ключевые области применения ИИ в химических процессах нефтегазового производства:
Оптимизация технологических режимов:
Оптимизация параметров процессов переработки нефти и газа: Использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации температуры, давления, скорости потока и других параметров процессов крекинга, риформинга, алкилирования и других с целью максимизации выхода целевых продуктов и минимизации образования побочных продуктов.
Оптимизация работы установок: Использование ИИ для управления работой установок переработки нефти и газа в режиме реального времени, адаптируясь к изменяющимся условиям и обеспечивая стабильную работу оборудования.
Контроль качества продукции:
Прогнозирование свойств нефтепродуктов: Использование моделей машинного обучения для прогнозирования октанового числа, цетанового числа, вязкости и других свойств нефтепродуктов на основе данных о составе сырья и параметрах технологического процесса.
Автоматическое обнаружение отклонений от нормы: Использование методов компьютерного зрения и анализа данных с датчиков для автоматического обнаружения отклонений от нормы в качестве продукции.
Прогнозирование свойств веществ:
Моделирование молекулярных свойств: Использование методов машинного обучения и глубокого обучения для прогнозирования физико-химических свойств молекул и материалов, что позволяет ускорить разработку новых продуктов и технологий.
Разработка новых катализаторов и материалов:
Скрининг катализаторов: Использование ИИ для ускорения поиска новых катализаторов с заданными свойствами путем анализа больших баз данных о каталитических материалах и моделирования химических реакций.
Разработка новых материалов: Использование методов машинного обучения для разработки новых полимеров, композитных материалов и других материалов с улучшенными характеристиками.
Обеспечение промышленной безопасности и экологического контроля:
Прогнозирование аварийных ситуаций: Использование алгоритмов машинного обучения для анализа данных с датчиков и прогнозирования возможных аварийных ситуаций (например, утечки газа, взрывы).
Мониторинг выбросов: Использование ИИ для анализа данных о выбросах загрязняющих веществ и оптимизации работы очистных сооружений.
В перспективе ожидается дальнейшее развитие технологий ИИ в химических процессах нефтегазового производства, включая разработку более сложных и специализированных алгоритмов, интеграцию с другими цифровыми технологиями (например, цифровые двойники), а также
расширение областей применения, например, в области разработки новых методов улавливания и хранения углекислого газа.
Список использованной литературы:
1. Ахметов С.А. Технология переработки нефти и газа. — СПб.: Недра, 2006.
2. Хавкин А.Я. Нефтехимия. — М.: Химия, 2006.
© Акыев Д., Сапарова Т., Рахманов С., Абдыллаев Р., 2025
УДК 62
Аннаев К., преподаватель Международного университета нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
г. Ашхабат, Туркменистан
ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ ОБОГАТИТЕЛЬНЫХ ФАБРИК: ИННОВАЦИИ В ПРИМЕНЕНИИ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ
И АЛЬТЕРНАТИВНЫХ ИСТОЧНИКОВ ЭНЕРГИИ
Аннотация
Эффективное энергоснабжение обогатительных фабрик требует применения не только
