Оптимизация процесса разрушения высокоустойчивых водонефтяных эмульсий с использованием деэмульгатора в сочетании с микроволновым излучением

Optimization of the process of destruction of highly resistant water-oil emulsions with the use of a deemulgator in combination with microwave
Цитировать:
Абдурахимов С.А., Адизов Б.З. Оптимизация процесса разрушения высокоустойчивых водонефтяных эмульсий с использованием деэмульгатора в сочетании с микроволновым излучением // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2019. № 5 (62). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/7365 (дата обращения: 19.01.2021).
Прочитать статью:

АННОТАЦИЯ

Используя метода экстремального планирования эксперимента и применяя ЭВМ разработана блок-схема алгоритма расчета комплексного показателя качества нефти направляемой к промышленной переработке и оптимальных технологических режимов.

ABSTRACT

Using the method of extreme planning of the experiment and applying a computer, a flowchart has been developed for calculating a complex indicator of the quality of oil directed to industrial refining and optimal technological regimes.

 

Ключевые слова: нефть, водонефтяная эмульсия, графоаналитика, функция, оптимизация, сверхвысокочастотная - излучения,  деэмульгатор, омыленный хлопковый гудрон.

Keywords: oil, water-oil emulsion, graphical analytics, function, optimization, ultra-high-frequency radiation, demulsifier, saponified cotton tar.

 

В настоящее время в нефтедобывающей отрасли ведутся научно-исследовательские работы по оптимизации технологических процессов на основе разработки их математических моделей, необходимых для их автоматического управления и регулирования. Нефть, поставляемая на нефтеперерабатывающие заводы, контролируется по техническим условиям O`z DSt 3032:2015 [1], где основными характеристиками которых являются: концентрация хлористых солей (), мг/дм3; массовая доля остаточной воды   (), %; массовая доля механических примесей (), %; давление насыщенных паров (), мм.рт.ст. Кроме того, по ГОСТ 9965 - 76 [2] регламентируется массовая доля серы для высокосернистых нефти.

Безусловно, при такой многопараметричности показателей качества нефти, трудно выявить оптимальные технологические режимы процессов её подготовки. Для рационального решения такой сложной задачи целесообразно, на наш взгляд, использовать комплексный показатель качества нефти, который охватывает практически все локальные показатели качества, утвержденные стандартами [4].

Нами, на основе стандартов [1-3] для нефти группы 1А, разработан графоаналитический метод комплексной оценки качества нефти, направляемой на промышленную переработку, с использованием функции Харрингтона [4].

                                                           (1)

На основе известной стратегии и методологии квалиметрии качество нефти, направляемой на промышленную переработку, анализируется в два этапа: в начале определяются локальные показатели нефти, затем производится комплексная оценка качества в целом.

При этом, преобразование натуральных значений показателей нефти ( и др.) в безразмерные величины (di) осуществляют с помощью безразмерной функции желательности Харрингтона [4]. Причем, комплексный показатель качества подготовки нефти (Di) можно определить по формуле:

                                                        (2)

где, di - безразмерный коэффициент i - того показателя качества нефти;

n - количество локальных показателей качества нефти.

При этом необходимо соблюдать следующее неравенство:

0 < dni < 1,0                                                                           (3)

На рис. 1, представлен графоаналитический способ преобразования частных показателей нефти в безразмерные величины (dni) с использованием функции Харрингтона [5].

Для применения ЭВМ нами разработана блок-схема алгоритма расчета комплексного показателя качества нефти, направляемой к промышленной переработке, и оптимальных технологических режимов рассматриваемых процессов которая представлена на рис 2.

Рисунок 1. Преобразование локальных показателей нефти в комплексный показатель качества его подготовки

Рисунок 2. Блок-схема алгоритма расчета и оптимизации комплексного показателя качества нефти

 

Из рис. 2, для применения ЭВМ нами разработана блок-схема алгоритма расчета комплексного показателя качества нефти, направляемой к промышленной переработке, и оптимальных технологических режимов рассматриваемых процессов Известно, что сложный технологический режим процессов подготовки нефти, особенно с использованием нового деэмульгатора в сочетании с микроволновым излучением, требует определения их оптимальных значений на основе использования методов экстремального планирования эксперимента [6].

Поэтому, для поиска оптимальных технологических режимов деэмульгирования устойчивой ВНЭ, например, Джаркурганских месторождений, нами использован метод экстремального планирования эксперимента с использованием 1/2 реплики от полного факторного эксперимента (ПФЭ) 24-1 [7].

При этом в качестве критерия оптимизации рассматриваемого процесса использовали комплексный показатель качества подготовки нефти (Di), а в качестве переменных факторов выбраны: Х1 - расход деэмульгатора (Д - 3), г/т; Х2 - мощность СВЧ - обработки, Вт; Х3 - время микроволнового излучения, мин; Х4 – расход флокулянта (омыленный хлопковый гудрон (ОХГ)), г/т.

В табл. 1, представлены значения уровней факторов и интервалов варьирования выбранных переменных факторов Х1÷Х4.

Таблица 1.

Значения уровней факторов Х1 ÷ Х4 и интервалов их варьирования

Переменные факторы

Основной уровень (нулевой)

Единица варьирования

Уровень

Нижний

( - )

Верхний

( + )

Х1, г/т

50

10

40

60

Х2, Вт

500

500

400

600

Х3, мин

15

5

10

20

Х4, г/т

20

5

15

25

 

Эксперименты проводили согласно принятой рандомизированной матрице на двух параллельных пробах. Результаты представлены в табл. 2.

Таблица 2.

Результаты деэмульгирования устойчивой ВНЭ Джаркурганских месторождений деэмульгатором Д - 3 в сочетании с микроволновым излучением

№ опыта

Переменные факторы

Парное взаимодействие

Критерий оптимизации

Х0

Х1

Х2

Х3

Х4

Х1Х2= Х3Х4

Х1Х3= Х2Х4

Х2Х31Х4

у/

у//

ср

ŷвыч

1

+

+

+

-

-

+

-

-

0,70

0,68

0,69

0,6895

2

+

-

-

-

-

+

+

+

0,55

0,57

0,56

0,5605

3

+

+

-

-

+

-

-

+

0,61

0,59

0,60

0,5995

4

+

-

+

-

+

-

+

-

0,63

0,61

,062

0,6205

5

+

+

+

+

+

+

+

+

0,65

0,63

0,64

0,6405

6

+

-

-

+

+

+

-

-

0,51

0,53

0,52

0,5195

7

+

+

-

+

-

-

+

-

0,59

0,57

0,58

0,5805

8

+

-

+

+

-

-

-

+

0,58

0,60

0,59

0,5895

Вi

0,6

0,0275

0,035

-0,0175

-0,005

0,0025

0,0005

-0,0025

       

 

Полученные результаты обрабатывали в виде следующего уравнения регрессии [8]:

                 (4)

где: у - критерий оптимизации, т.е. функция отклика;

в0 и вi - нулевой и i - тый коэффициенты рассчитываемого уравнения регрессии, которые вычисляются по формуле:

                                                                         (5)

где, i и j - номера фактора и опыта, соответственно;

N - число опытов (в нашем случае N = 8).

По формуле (5) подсчитаны коэффициенты уравнения регрессии, которые представлены в табл. 3.

Таблица 3.

Показатели уравнения регрессии У

Наименование показателя

Значение

1,0

λэкс

0,5

λтабл [    ]

0,6789

0,38

S

0,13

Fрасч

1,0

Fтабл

3,8

 

Далее, дисперсию при определении У для каждого опыта вычисляли по формуле:

                                                                (6)

где, - среднее арифметическое значение критерия оптимизации;

n - число параллельных опытов (в нашем случае n = 2).

Критерий Кохрена [9] определяли по формуле:

                                                                               (7)

Результаты вычислений критерия Кохрена для данных табл. 2 были представлены в табл. 3.

Из табл. 3 видно, что λэкс меньше λтабл в несколько раз. Это свидетельствует о том, что за величину дисперсии можно использовать среднее значение экспериментов.

Следовательно, находим среднюю дисперсию коэффициентов уравнения регрессии У по формуле:

                                                                      (8)

Отсюда,

Как видно, значение коэффициентов уравнения регрессии У, оцененное по критерию Стьюдента - Фишера (при φ = 8 и уровне значимости α = 0,95) [10] равно:

В = 2,31 · 0,0015 = 0,0035                                                               (9)

Поэтому, рассчитываемое уравнение регрессии У после сокращения незначимых коэффициентов имеет вид:

У = 0,6 + 0,0275·Х1 + 0,035·Х2 - 0,0175·Х3 - 0,005·Х4                                              (10)

Как видно, коэффициенты парного взаимодействия факторов на У влияют незначительно.

По количественному вкладу в критерий оптимизации У изученные переменные факторы располагаются в следующем порядке убывания:

Х2 > Х1 > Х3 > Х4                                                                       (11)

Следовательно, роль микроволнового излучения (Х2) является более сильной, чем расход деэмульгатора Д-3 (Х1). Другие изученные факторы (Х3 и Х4) оказались относительно менее значимыми.

Адекватность полученного уравнения регрессии У истинной поверхности отклика сравнения экспериментального критерия Фишера (Fэкс) с его табличным (Fтабл) значением [11].

Поэтому определяли остаточную дисперсию (SRi) для всех опытов по формуле [12]:

                                                                    (12)

При этом SRi определяли по формуле:

                                                            (13)

Отсюда:

                                                                       (14)

                                                                (15)

где, N, K, fR - число опытов, факторов и степени свободы (в нашем случае N = 8, K = 4 и fR =3).

В табл. 3, представлены данные по оценке адекватности уравнения регрессии У рассматриваемому процессу при значении, α = 0,95 где критерий Фишера равен 3,8 [13].

Как видно из табл. 3, значение Fрасч<<Fтабл, что подтверждает адекватность полученного уравнения регрессии У истинной поверхности отклика.

Из данных табл. 2, видно, что в опыте 1 достигнуто высокое значение комплексного показателя качества нефти, полученной после деэмульгирования с Д-3 в сочетании с микроволновым излучением. Это подтверждает, что нет нужды проводить «крутое восхождение» по плану второго порядка.

В табл. 3, представлены результаты расчета показателей адекватности уравнения У реальному процессу деэмульгирования устойчивой ВНЭ Джаркурганского месторождения нефти в присутствии деэмульгатора Д-3 в сочетании с СВЧ- излучением.

Расчеты сравнивались при λ = 0,95, где табличное значение критерия Фишера равно 3,8 [14].

Как видно, Fрасч << Fтабл, т.е. полученное уравнение регрессии У адекватно описывает истинную поверхность отклика.

Учитывая то, что в опыте 1 получены наилучшие результаты по деэмульгированию высокоминерализованной устойчивой ВНЭ Джаркурганских месторождений нефти, нами выбраны его режимы в качестве оптимальных.

Таким образом, выявлены следующие оптимальные технологические режимы процесса деэмульгирования высокоминерализованной устойчивой ВНЭ Джаркурганского месторождения с использованием предлагаемого деэмульгатора    Д-3 в сочетании с микроволновым излучением:

Х1 = 40 г/т; Х2 = 75 об/мин; Х3 = 600 Вт и Х4 = 20 г/т. 

 

Список литературы:
1. ТУ O`z DSt 3032:2015 Нефть, поставляемая на нефтеперерабатывающие заводы.
2. ГОСТ 9965-76. Техническое условия. Нефть поставляемая на нефтеперерабатывающие заводы. – М.: Стандарт, 1976. – 12 с.
3. ТУ TSH 39.0-176: 1999. Нефть, поставляемая на нефтеперерабатывающие заводы.
4. Азгальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров. Основы квалиметрии. – М.: Экономика, 1982. - 256 с.
5. Абдурахимов С.А., Адизов Б.З. Комплексная оценка качества подготовки нефти к промышленной переработке // Узбекский журнал нефти и газа. - Ташкент, 2007. - №4. - С. 31 – 32.
6. Иванов В.В., Березовский А.М., Задина В.К., Здоренко Л.Д., Лепеха Н.П. Методы алгоритмизации непрерывных производственных процессов. – М.: Наука, 1975. – 400 с.
7. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии. – М.: Наука, 1976. -500 с.
8. Островский Г.М., Волин Ю.М. Методы оптимизации сложных химико – технологических схем. – М.: Химия, 1970. - 328 с.
9. Хартман К., Лецкий Э., Шифер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. – М.: Мир, 1977.-552 с.
10. Рузинов Л.П., Слободчикова Р.И. Планирование эксперимента в химии и химической технологии. – М.: Химия, 1980. - 280 с.
11. Хамханов К.М. Основы планирование эксперимента. Улан-Уэд: 2001. - 50 с.
12. Калимов В.В., Чернова И.М. Статические методы планирования экстремальных экспериментов. – М.: Наука, 1965. - 125 с.
13. Иванов А.З., Круг Г.К., Финаретов Г.Ф. Статистические методы в инженерных исследованиях: Регрессионный анализ. – М.: Статистика, 1977. – 78 с.
14. Дрейпер Н., Смит Т. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Статистика, 1973. - 392 с. 

 

Информация об авторах

д-р техн. наук, профессор, Ташкентского химико-технологического института, Республика Узбекистан, г. Ташкент

Doctor of Technical Sciences, Professor, Tashkent Chemical-Technological Institute, Republic of Uzbekistan, Tashkent

д-р техн. наук, директор единого учебного центра ООО «UNG training» при АО «Узбекнефтегаз», Республика Узбекистан, г. Ташкент

Doctor of technical sciences, director of the Unified training center LLC «UNG training» under JSC «Uzbekneftegaz», Republic of Uzbekistan, Tashkent

Журнал зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), регистрационный номер ЭЛ №ФС77-54434 от 17.06.2013
Учредитель журнала - ООО «МЦНО»
Главный редактор - Ахметов Сайранбек Махсутович.
Top