РУEN

Цифровые технологии

Основные направления связаны с применением современных методов: анализа больших данных, машинного обучения, систем распределенного реестра для решения широкого круга отраслевых задач в нефтегазохимии с использованием специализированного программного обеспечения, высокопроизводительного вычислительного оборудования и квантовых технологий

Листайте вниз
Участник программы
«Microsoft для стартапов»

Направления исследований

  • Моделирование химико-технологических
    процессов и аппаратов
  • Виртуальная и дополненная реальность,
    области применения
  • Современное 3D моделирование
  • Моделирование физики течения жидкостей,
    газов и вязких субстанций
  • Моделирование в условиях нехватки данных
  • Нечеткая логика Лотфи Заде.
    Нечетко-логические системы
  • Генетические алгоритмы.
    Решение задач оптимизации с помощью ГА
  • Машинное обучение и Анализ больших данных:
    задачи и пути их решения
  • Использование методов машинного обучения
    и ИИ при конструировании веществ
    (лекарства, нефтехимия и т.д.)
  • Использование методов квантового машинного
    обучения при конструировании веществ и соединений
    (лекарственные средства, нефтехимия и т.д.)
  • Предсказание свойств веществ
    с помощью квантовых схем
  • Машины Больцмана, ограниченные
    машины Больцмана

Предиктивная аналитика

Комбинация использования различных методов статистического моделирования и машинного обучения для анализа исторических данных и прогнозирования будущих результатов.

Система предиктивной аналитики технологической установки
  • 1 Получение исходных данных
    (проверка полноты и адекватности)
    Регламент, технологическая схема, режимные листы, данные лабораторных анализов (максимальное количество из LIMS, MES), данных из системы АСУТП
  • 2 Создание модели установки
    (цифрового двойника)
  • 3 Создание тестовой системы предиктивной аналитики для оценка полезности и эффективности на исторических данных, выработки прогнозов и рекомендаций, поиск резервов повышения эффективности
  • 4 Создание системы предиктивной аналитики технологического процесса для работы
    в режиме реального времени
Возможности
  • Создание предсказателей трендов на основе нейронных сетей
  • Обучение на пользовательских выборках данных
  • Универсальный и гибкий интерфейс работы
  • Использование технологии NVIDIA CUDA для ускорения вычислений
  • Написано на языке Python 3
Подробнее

Модель процесса алкилирования изобутана олефинами на твердом катализаторе

Математическая модель реализована в виде программы на языке Python.
Позволяет рассчитать процесс алкилирования на твердом катализаторе в широком диапазоне условий.

Модель построена на основе физико-химических зависимостей с опорой на анализ данных и производит расчеты с высокой точностью и адекватностью.

Кроме классических алгоритмов, используемых для реализации моделей такого типа (методы решения дифференциальных уравнений, оптимизации, интерполяции и экстраполяции) модель учитывает опыт и знания специалистов и экспертов о данном процессе, которые заложены в программу в виде формализованных правил и эвристик.

Гибридная модель процесса гидроочистки нефтяных фракций

Модель технологического процесса реализована в виде программы на языке Python.

Позволяет рассчитать процесс гидроочистки на твердых катализаторах различных типов в широком диапазоне условий. Построена на основе физико-химических зависимостей и наиболее удачных и адекватных эмпирических зависимостей известных в настоящее время.

Для того чтобы модель точно соответствовала реально действующему процессу на нефтеперерабатывающем предприятии, она может быть уточнена (откалибрована) для разных конструкций реакционного оборудования и учитывать особенности работы каталитической системы (состав и марки катализаторов, активность катализатора).

Для оценки активности катализатора реализована процедура c использованием методов Data Mining на основе данных о работе реактора.

Математическая модель реактора дегидрирования этана в кипящем слое

Математическая модель реактора дегидрирования в кипящем слое реализована в виде программы на языке Python.

Есть возможность выбора из двух режимов: термического или окислительного с катализатором и без него. Расчет построен на основе физико-химических закономерностей с опорой на экспериментальные данные и анализ больших данных с реальных промышленных установок. Для термического процесса в программе использованы кинетические уравнения, выведенные Сноу и Шатт.

Расчет может быть произведен для широкого диапазона изменения параметров процесса. Для определения температур был применен метод Рунге-Кутта 4-го порядка. Коэффициенты в уравнениях для теплоты на входе и выходе из реактора были найдены с помощью интерполяции. Пользователем задаются температура и давление на входе, расход и мольный состав сырья. Результаты расчета программы позволяют определить: материальный и тепловой балансы, конверсию, селективность, выход продукта, а также оптимальное время пребывания реагентов в зоне реакции.

Blockchain

• Развертывание внутрикорпоративного блокчейна или блокчейн консорциума на базе Ethereum или Hyperledger Fabric

• Разработка смарт-контрактов под цели предприятия на языках Solidity, Python и Golang

• Разработка децентрализованных приложений «под ключ»

Направления исследований на базе технологии блокчейн и распределенных реестров

• Логистика и документооборот

• Корпоративное управление

• Контроль, дозирование и учет нефтепродуктов

• Применение распределенных реестров в системе автозаправочных/водородзаправочных станций

• Применение блокчейн технологий в области задач машинного обучения, Deep Learning и Big Data

CFD

Совокупность теоретических, экспериментальных и численных методов, предназначенных для моделирования течения жидкостей и газов, процессов тепло- и массообмена, реагирующих потоков и т.д.

  • Расчет и визуализация потоков в аппаратах. Определение локальных скоростей, перепада давления, застойных зон в однофазном и многофазном потоках жидкости
  • Моделирование многофазных потоков, исследование процессов осаждения/всплытия
  • Исследование теплообменных процессов.
    Моделирование теплообменников нестандартной конструкции
  • Моделирование псевдоожиженных слоев с учетом свойств насыпного материала в программных комплексах вычислительной гидродинамики
  • Проведение междисциплинарных исследований
Подробнее

CFD модель реактора алкилирования изобутана олефинами на твердом катализаторе

Разработана модель гидродинамического режима реактора алкилирования изобутана олефинами на твердом катализаторе. Рассмотрена конструкция секционированного реактора с распределённым временем пребывания. Анализ результатов моделирования в CFD позволяет сделать выводы о том, что процесс проходит при низких линейных скоростях потоков.

Рассчитанные конечные значения перепада давления, согласуются с данными полученными в результате расчета программы, реализующей математическую модель реактора и процесса на языке Python и опытно-промышленными данными. Исходя из полученных результатов, видно, что на полях скоростей и давлений в реакторе не наблюдается застойных зон и явлений, что благоприятно будет отражаться на работе и долговечности катализатора.

CFD модель реактора гидроочистки нефтяных фракций

Разработана модель гидродинамического режима реактора гидроочистки дизельного топлива. Исследована конструкция вертикального реактора с 2 неподвижными слоями катализатора с промежуточной подачей «квенча».

Анализ результатов моделирования в системе CFD позволяет сделать выводы о том, что процесс проходит при допустимых линейных скоростях потоков, рассчитанные конечные значения перепада давления, согласуются с данными полученными в результате расчета программы, реализующей математическую модель реактора и процесса на языке Python и данными с промышленных установок. При CFD моделировании были дополнительно детально рассмотрены конструкции распределительных тарелок для оценки распределения потока на входе в слой катализатора.

CFD модель реактора
дегидрирования этана

Исследована конструкция реактора с флюидным слоем катализатора. Модель построена с учетом кинетики и тепловых эффектов. Полученные результаты, демонстрируют, что на полях скоростей, давлений и температур в реакторе не наблюдается застойных зон и соответственно перегрева, что благоприятно будет отражаться на выходе продуктов реакции и сроке службы катализатора. Расчетные концентрации продуктов реакции и температуры совпадают с результатами, полученными при расчетах с помощью программы реализующей кинетическую модель и данными с промышленных установок.

При CFD моделировании была дополнительно детально рассмотрена конструкция циклона. На протяжении всего времени симуляции в составе выходящего из реактора газа не содержалось частичек катализатора. Это говорит об удовлетворительной работе встроенного циклона, и об отсутствии уноса катализатора при заданном режиме ведения процесса.

В ходе данной работы была решена основная поставленная задача – создание адекватной модели нового нефтехимического процесса, протекающего в реакторе сложной конструкции.

AR

Дополненная реальность может значительно снизить операционные издержки и способствовать более точному принятию решений для компаний, работающих в не столь очевидной отрасли, такой как нефть и газ

  • Создание системы полевого доступа к АСУТП: интерфейс, который позволяет операторам видеть систему управления, где бы они не находились, и производить операции онлайн - "в поле"
  • Портативные считыватели показателей датчиков: система, позволяющая видеть состояние установки во время обхода и получать информацию с приборов без необходимости обращения к ним напрямую