CC BY
15УДК<
Dmitrii N. Furaev, Tamara В. Chistiakova
COMPUTER SYSTEM FOR TEACHING RESOURCE-SAVING DESIGN OF OIL RECYCLING PROCESSES
Saint-Petersburg State Institute of Technology, St Petersburg, Russia, d.furaev@pmpspb.ru
A computer system for designing and practice-oriented training of specialists in the field of solving problems of resource-saving design of oil recycling processes is presented. The architecture of the computer system is given, including databases of raw materials and catalysts, technological equipment, libraries of mathematical models. The proposed computer system allows the student to form a digital model according to the design specification with the corresponding requirements for productivity, resource consumption, energy efficiency. The computer system was developed and tested using the example of a catalytic cracking installation.
Keywords: computer system, digital model, resource-saving design, training, catalytic cracking, information support, mathematical support.
001: 10.36807/1998-9849-2021-59-85-101-106
Введение
В настоящее время в Российской Федерации продолжается модернизация существующих производств в области нефтепереработки, ведется проектирование и строительство новых промышленных комплексов в соответствии с современными мировыми требованиями по производительности, энергоэффективности и экологичности [1-6].
Проектирование сложных промышленных комплексов требует использования современных информационных систем, разработки систем проектирования и систем расчетов, баз данных проектных решений, а также подготовки высококвалифицированных кадров для проектирования технологически сложных производств [7-10].
Сложность проектирования установок вторичной переработки нефти обусловлена разнородностью физико-химических процессов переработки сырья и материалов, ассортиментом продукции, дорогостоящими катализаторами, многочисленными технологическими связями, сложными законами происходящих химических реакций, разнообразием видов технологического оборудования и сложностью компоновки, строгими требованиями к экологическим показателям производства.
4.942
Фураев Д.Н., Чистякова Т.Б.
КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩЕМУ ПРОЕКТИРОВАНИЮ ПРОЦЕССОВ ВТОРИЧНОИ ПЕРЕРАБОТКИ НЕФТИ
Санкт-Петербургский государственный технологический институт, Санкт-Петербург, Россия, d.furaev@pmpspb.ru
Представлена компьютерная система для проектирования и практико-ориентированного обучения специалистов в области решения задач ресурсосберегающего проектирования процессов вторичной переработки нефти. Приведена архитектура компьютерной системы, включающая базы данных сырья и катализаторов, технологического оборудования, библиотеки математических моделей. Предложенная компьютерная система позволяет обучаемому по техническому заданию на проектирование сформировать цифровую модель с соответствующими требованиями по производительности, ресурсопотреблению, энергоэффективности. Компьютерная система разработана и протестирована на примере установки каталитического крекинга.
Ключевые слова: компьютерная система, цифровая модель, ресурсосберегающее проектирование, обучение, каталитический крекинг, информационное обеспечение, математическое обеспечение.
Дата поступления - 08 ноября 2021 года
Несмотря на значительную сложность задачи имеется большое число проектных решений отдельных этапов проектирования процессов вторичной переработки нефти, которые могут быть интегрированы в единую компьютерную систему проектирования [IIIS], Однако на данный момент нет единой гибкой информационной системы, способной перенастраиваться на различные объекты вторичной переработки нефти.
Выделяют следующие основные процессы вторичной переработки нефти: крекинг, висбрекинг, гидрокрекинг, риформинг, гидроочистка. Все они являются каталитическими процессами.
Так, мировая мощность построенных установок каталитического крекинга составляет более 770 млн. т/год. В России процесс реализован на 14 нефтеперерабатывающих заводах, суммарная мощность установок крекинга составляет около 24 млн. т/год [16]. Суммарная мощность процесса риформинга в мире составляет около 600 млн. т/год. В России эксплуатируется 51 установка риформинга суммарной мощностью около 30 млн. т /год [17]. Суммарная мощность установок гидроочистки в России стремится к 153 млн. т/год, 25 заводов располагают 74 установками гидроочистки общей мощностью 102,7 млн т/год [18].
Поставлена следующая задача - создание единой компьютерной системы, которая позволяла бы исходя из технического задания на проектирование или реконструкцию формировать проектные решения для ресурсо- энергосберегающего проектирования объектов вторичной переработки нефти, а также сможет использоваться для подготовки инжиниринговой команды квалифицированных специалистов, формировать сценарии обучения проектированию различных типов промышленных процессов вторичной переработки нефти.
Под проектированием объекта понимают деятельность компании по разработке проектной документации, которая в общем виде состоит из следующих этапов: формирование технического задания, проектное проектирование (расширенный базовый проект - проектная документация), рабочее проектирование (детальный проект - рабочая документация). Каждый этап проектирования выполняется командой проектировщиков различных специальностей (инжиниринговой командой). Этапы проектирования и задействованные специалисты инжиниринговой команды приведены на рис. 1.
Рис. 1. Этапы проектирования и специалисты инжиниринговой команды
В настоящее время проектная документация формируется из цифровой информационной модели объекта проектирования, поэтому целью инжиниринговой команды является разработка 3D модели объекта с помощью современных систем автоматизированного проектирования на каждом этапе, а затем формированию необходимой проектной документации. Цифровая модель служит единым и единственным источником информации для передачи данных в расчетные программы, а также для получения всех основных проектных документов, а при необходимости внесения каких-либо изменений в проект, они вносятся в модель, а затем из нее получаются измененные проектные документы.
Цифровая информационная модель, в общем виде, определяется как модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путем подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта.
Цифровая информационная модель в проектировании представляет собой модель, включающую трехмерное изображение объекта (и каждого отдельного элемента) и атрибутивную информацию, описывающую характеристики всех составляющих ее компонентов, разработанную в определенной системе автоматизированного проектирования.
В настоящее время разрабатываются стандарты на проектирование и разработку цифровых информационных моделей, так разработка цифровых информационных моделей в строительстве выполняется с учетом требований документов: ГОСТ Р 57563-2017/Б0^ 12911:2012 «Моделирование информационное в строительстве. Основные положения по разработке стандартов информационного моделирования зданий и сооружений», СП 333.1325800.2020 «Информационное моделирование в строительстве. Правила формирования информационной модели объектов на различных стадиях жизненного цикла», СП 328.1325800.2020 «Информационное моделирование в строительстве. Правила описания компонентов информационной модели».
Предложенный подход по подготовке инжиниринговой команды может быть реализован в качестве решения для обучения и подготовки высококвалифицированных кадров в технологических университетах, имеющих направления подготовки инженеров-технологов, инженеров-конструкторов, инженеров-механиков, инженеров-строителей, специалистов в области информатики и управления.
Постановка задачи проектирования
Процессы вторичной переработки нефти характеризуются следующими входными параметрами -виды и состав сырья, вид и характеристики катализатора, типы оборудования и выходными параметрами -показатели качества получаемой продукции, производительность, энергоэффективность, экологическая безопасность.
Любой объект проектирования в автоматизированном проектировании характеризуется тремя основными компонентами - средой проектирования, варьируемыми параметрами, критериальными ограничениями [19, 20].
Среда проектирования {X} для объекта проектирования вторичной переработки нефти задается типом процесса Т = {Т!,..,ТП} (крекинг, висбрекинг, гидрокрекинг, риформинг, гидроочистка), типом сырья и его характеристиками S = ^1,...,5П5}, п5 - количество типов сырья (содержание ароматических углеводородов S1, содержание серы S2, коксуемость Sз и т.д.), типом катализатора и его характеристики К = {К1,.,Кпк}, пк - количество типов катализатора (активность К1, селективность К2, продолжительность регенерации К3 и т.д.)
Варьируемые параметры V = ^,...,4^}, < V¡ < V¡_max характеризуются технологическим оборудованием Е = {Е1,.,Епе}, пе - количество классов оборудования (производительность Е1, энергопотребление Е2, геометрические характеристики Е3, давление расчетное Е4, температура расчетная Е5, рабочий объем Е6), трубопроводами и арматурой Р = {Р1,.,Рпр}, пр -количество типов трубопроводов (давление расчетное Р1, температура расчетная Р2, толщины стенок Р3, материал Р4). Варьируемые параметры задаются в диапа-
зоне значений и выбираются из соответствующей базы данных компьютерной системы.
Критериальные ограничения регулируются правилами проектирования R = ^,...,^1-} (нормы, стандарты) и техническим заданием Y = ^доп.1,.-Лдоп.п}, в котором задаются следующие условия: энергопотребление не выше заданного YДoп.l, производительность не ниже заданной YДOп.2, показатели качества не ниже заданных (октановое число YДOп.3, массовая доля серы YДOп.4, доля ароматических углеводородов Yдoп.5 и т.д.)
Таким образом, необходимо для заданной среды проектирования {X} подобрать из базы данных такие варьируемые параметры {V}, чтобы соблюдались заданные критериальные ограничения в допустимых пределах, заданных в техническом задании, Y¡ = Р (у, X), Y¡ < YДOп.i. Варьируемые параметры выбираются из имеющегося информационного обеспечения (базы данных технологического оборудования, трубопроводов).
Если для сформированной среды проектирования для данного объекта проектирования все допустимые значения выполняются ^ < YДOп, то формируется проектное решение - цифровая модель с ее ха-
рактеристиками (значениями варьируемых параметров)
Если данные условия не удовлетворяются, то включается алгоритм изменения среды проектирования - сначала выбирается другой тип катализатора, затем состав сырья. Данный процесс продолжается до тех пор, пока не будут выбраны такие варьируемые параметры, при которых выполняются все заданные критериальные ограничения.
В результате осуществляется комплексная оценка полученного проектного решения.
Архитектура компьютерной
системы
Для реализации компьютерной системы разработана архитектура системы, включающая, различные виды обеспечения - информационное (базы данных сырья, катализаторов, технологического оборудования), математическое (библиотеки математических моделей технологических процессов, математические модели оценки качества продукции, производительности), программные среды реализации, интерфейсы преподавателя, обучаемого, эксперта [21, 22]. Архитектура компьютерной системы приведена на рис. 2.
Рис. 2. Архитектура компьютерной системы
Сценарий обучения представляет собой различные варианты технического задания - типы процессов вторичной переработки нефти, энергопотребление, производительность, требования к показателям качества. Протокол обучения представляет собой таблицу сравнительных характеристик объекта, заданных в сценарии и полученных в результате построения цифровой модели в процессе обучения.
Информационное обеспечение компьютерной системы представляет собой набор различных баз данных - составов сырья, типов катализатора, технологического оборудования, трубопроводов, стандартов проектирования. Информационное обеспечение предо-
ставляет возможность ввода, хранения и обработки информации, находящейся в базах данных.
Базы данных сырья и катализаторов необходимы в системе, так как процессы вторичной переработки нефти являются гибкими в плане сырья и зависимыми от используемого катализатора.
Так для каталитического крекинга, тяжелое сырье дает больший выход бензина и меньший выход газа, сырье с большим содержанием ароматики дает наибольший выход кокса и наименьший выход бензина. Лучший выход бензина и наименьший выход кокса дает нафтеновое сырье. Плотность сырья, коксуемость и содержание серы влияют на обратимую дезактивацию катализатора.
Для обеспечения максимального выхода целевых продуктов и достижения высоких технико-экономических показателей катализатор крекинга должен иметь высокую активность, стабильность, ре-генерируемость [23, 24].
Основной базой данных является база данных технологического оборудования. Данная база данных содержит основные виды технологического оборудования, его характеристики и параметры, а также 3D модель, которая в дальнейшем используется для разработки цифровой модели объекта проектирования.
Так, база данных для проектирования установки каталитического крекинга содержит информацию о следующем оборудовании: компрессоры ЦВСГ, реакторы гидроочистки, реакторы каталитического крекинга, регенераторы каталитического крекинга, колонны стабилизации, отпарные колонны, ректификационная колонны, фракционирующий абсорбер.
Информационное обеспечение реализовано в системе MS SQL Server Express, для каждой базы данных разработаны соответствующие таблицы.
Математические модели, формирующие математическое обеспечение компьютерной системы, представляют собой детерминированные
математические модели, построенные на дифференциальных уравнениях материального и теплового балансов, позволяющие по выбранным характеристикам оборудования, катализатора, сырья сформировать входные данные для моделей, включая коэффициенты модели, и рассчитать требуемые выходные показатели качества: Y = F(X, V, A(K)), где вектор коэффициентов {A} зависит от типа катализатора и представляет собой описание характеристик и механизмов химических реакций.
Программное обеспечение представляет собой набор программных сред, как разработанных авторами, так и существующего программного обеспечения, в которых решаются определенные этапы задачи проектирования.
Библиотека математических моделей для оценки качества, расчета производительности и энергоэффективности представляет собой отдельную
объектно-ориентированную среду, разработанную с помощью среды MS Visual Studio Professional на языке программирования C#. Математические модели технологического процесса могут быть рассчитаны в специальных программах пакетах таких, как MATLAB, Aspen HYSYS, а затем внедрены в компьютерную систему.
Компоновка технологического оборудования и трассировка трубопроводов осуществляется в системе автоматизированного проектирования Intergraph Smart 3D. При этом для реализации задач представленной компьютерной системы для Smart 3D разработаны дополнительные программные модули на языке программирования C#.
В качестве альтернативной САПР для формирования представленной компьютерной системы может использоваться система EVEVA Everything 3D (AVEVA E3D).
При этом технологическое оборудование может быть разработано при помощи специализированных программ, например, KOMPAS 3D, NanoCAD 3D, Autodesk Inventor, SolidWorks, а затем внедрено в систему автоматизированного проектирования.
Формирование готового проектного решения -цифровой модели происходит в системе Autodesk Navisworks. Проектная документация формируется при помощи MS Excel (текстовая документация - ведомости и спецификации) и NanoCAD (графическая документация - планы, разрезы).
Цифровая 3D модель представляет собой виртуальный макет промышленной установки (отображение геометрии объектов и их местоположения в пространстве в масштабе 1 к 1), наполненный атрибутивной информацией, описывающей основные характеристики объектов. Цифровая 3D модель является основным источником данных для формирования проектной документации.
Тестирование компьютерной системы осуществлялось на примере установки каталитического крекинга. Исходные данные для тестирования приведены в табл. 1-3.
Таблица 1. Характеристики сырья
Сырье Ароматические углеводороды, % Парафины, наф-тены, % Сера, % Плотность, кг/м Коксуемость, мас. % x10
Si 50 48 2 900 14
S2 28.8 70 1,2 875 5
Таблица 2. Характеристики катализатора
Наименование Активность, % Норма загрузки свежего катализатора, кг/т Температура реакции, °С Продолжительность регенерации, ч
K1 71,8 0,7 560-580 1
K2 79,2 0,52 570-590 0,2-0,5
Кз 81,2 0,54 525-560 0,25-0,5
Таблица 3. Характеристики технологического оборудования
Оборудование Назначение. Эскиз Давление расчетное, МПА Температура расчетная,0С Диаметр / Высота, мм Энергопотребление, кВт
Реактор Проведение каталитического крекинга 0,3 300/700 1100 / 39200 5265
Регенератор Регенерация катализатор 0,3 300/700 8000 / 33790 6 574
Колонна стабилизации Удаление легких фракций 0,45 120/390 3200 / 38450 3000
Ректификационная колонна Разделение газопродуктовой смеси 0,45 250/540 3600 / 42460 3250
Стабилизационная колонна Отделение фракции С3-С4 от легкого бензина 1,6 150 2000 / 30480 3630
Пример цифровой модели реакторно-регенераторного блока каталитического крекинга приведен на рис. 3.
ч
Рис. 3. Пример цифровой модели
Компьютерная система протестирована на примере установки каталитического крекинга высокой производительности 2500 тыс. т/год и потребляемой мощности 23 тыс. кВт и показала свою работоспособность.
Заключение
Приведена архитектура компьютерной системы, которая является гибкой и настраиваемой на различные типы процессов вторичной переработки нефти, имеет дополняемые базы данных технологического оборудования, пополняемые библиотеки математических моделей технологических процессов, пополняемые базы характеристик сырья и катализаторов.
Предложенная компьютерная система позволяет решить задачу проектирования нефтехимических предприятий вторичной переработки нефти и разработки цифровых информационных моделей, а также задачу обучения проектированию и подготовки инжиниринговой команды, от формирования технического задания до формирования проектного решения - цифровой модели с соответствующими требованиями по производительности, ресурсопотреблению, энергоэффективности.
Литература
1. Капустин В.М., чернышева Е.А. Современная российская нефтепереработка: итоги и перспективы // энергетическая политика. 2019. № 1. С. 46-53.
2. Голубева И.А., Худяков Д.С., Родина Е.В. перспективы развития нефтегазохимии в россии. Проектируемые и строящиеся нефтегазохимические комплексы // нефтегазохимия. 2019. № 2. С. 5-12.
3. Фролов А. Амурский гпз на пике строительства. Первый газоперерабатывающий завод на дальнем востоке станет одним из крупнейших в мире // деловой журнал neftegaz.ru. 2020. № 4 (100). С. 108-112.
4. Ланг М, Шмид Ф, Бауэр Х. Техническая концепция и практическая реализация проекта амурского газоперерабатывающего завода // газовая промышленность. 2019. № 3 (781). С. 66-72.
5. Калиненко ЕА, Пельменева А.А. инжиниринговые услуги для модернизации нефтеперерабатывающего завода: экономическая
эффективность, энергоэффективность // территория нефтегаз. 2016. № 6. С. 86-94.
6. Санкова Л.В. Нефтегазовый комплекс на современном этапе: проблемы и перспективы цифровой трансформации // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. 2021. № 1 (29). С. 97-109.
7. Немтинов В.А, Манаенков И.М., Немтинова Ю.В. Создание виртуальной технологической лаборатории и организация обучения при подготовке кадров высшей квалификации // Высшее образование в России. 2020. Т. 29. № 2. С. 159-168.
8. Мешалкин В.П. Введение в инжиниринг энергоресурсосберегающих химико-технологических систем: учеб. Пособие.М.:РХТУ им.Д.И. Менделеева,2020.208 с.
9. Гартман т.н., Советин Ф.С.Процедура синтеза ресурсосберегающих интегрированных сложных крупнотоннажных химико-технологических систем непрерывного действия // известия спбгти(ту). 2012. № 17 (43). С. 103-106.
10. Крылов П.В. Перспективные направления научных исследований для решения приоритетных задач ПАО «Газпром» // Газовая промышленность. 2016. № 7-8 (740-741). С. 11-17.
11. Малыгин Е.Н., Егоров С.Я., Немтинов В.А., Громов М.С. Информационный анализ и автоматизированное проектирование трехмерных компоновок оборудования химико-технологических схем : учебное пособие. Тамбов: ЭБС АСВ, 2012. 127 с.
12. Мешалкин В.П, Мошев Е.Р. Режимы функционирования автоматизированной системы «трубопровод» при интегрированной логистической поддержке трубопроводов и сосудов промышленных предприятий // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2014. № 1. С. 64-73.
13. Лысенкова С.А. О математическом моделировании каталитического крекинга // Вестник кибернетики. 2018. № 4 (32). С. 107-110.
14. In-Su Han, Chang-Bock Chung. Dynamic modeling and simulation of a fluidized catalytic cracking process. Part I: Process modeling // Chemical Engineering Science. 2001. V. 56. P. 1951-1971.
15. In-Su Han, Chang-Bock Chung. Dynamic modeling and simulation of a fluidized catalytic cracking process. Part II: Property estimation and simulation/ // Chemical Engineering Science. 2001. V. 56. P. 1973-1990.
16. ИТС 30-2017. Информационно-технический справочник по наилучшим доступным технологиям. Переработка нефти. Бюро НДТ, 2017. 643 с.
17. Кирьянов Д.И., Смоликов М.Д., Голинский Д.В., Белопухов ЕА, Затолокина Е.В, Удрас И.Е, Белый А.С. История развития и современное состояние процесса каталитического риформинга в России. Опыт промышленного производства и эксплуатации новых катализаторов риформинга серии ПР // Российский химический журнал. 2018. Т. 62. № 1-2. С. 12-23.
18. Популярная нефтепереработка / Авторский коллектив РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина под руководством к.т.н. Л.Н. Багдасарова. М.: ООО «ЦСП «Платформа», 2017. 113 с.
19. Корячко В.П, Курейчик В.М, Норенков И.П. Теоретические основы САПР. М.: Энергоатомиздат, 1987. 400 с.
20. Дворецкий С.И, Дворецкий Д.С, Кормильцин Г.С, Пахомов А.А. Основы проектирования химических производств: учеб. пособие М.: «Спектр», 2014. 356 с.
21. Чистякова Т.Б, Фураев Д.Н, Защиринский С.В. Программный комплекс для проектирования виртуаль-
ных моделей инновационных промышленных объектов // Автоматизация в промышленности. 2018. № 11. С. 24-28.
22. Чистякова Т.Б, Новожилова И. В., Фураев Д.Н. Разработка научно-образовательного комплекса как инструмента подготовки инжиниринговых команд для решения задачи проектирования и ресурсосберегающего управления жизненным циклом высокотехнологичной промышленной продукции // Автоматизация в промышленности. 2020. № 12. С. 50-56.
23. Доронин В.П., Липин П.В., Потапенко О.В., Сорокина Т.П., Короткова Н.В., Горденко В.И. Перспективные разработки: катализаторы крекинга и добавки к ним // Катализ в промышленности. 2014. №5.С.82-87.
24. Бодрый И.Б, Усманов И.Ф., Гариева Г.Ф., Карпов Н.С. Отечественные микросферические катализаторы крекинга: разработка, производство и опыт промышленной эксплуатации // Катализ в промышленности. 2014. № 5. С. 14-18.
Reference
1. Kapustin V.M., Chernysheva E.A. Sovremennaya rossijskaya neftepererabotka: itogi i perspektivy // Ener-geticheskaya politika. 2019. № 1. S. 46-53.
2. Golubeva I.A, Hudyakov D.S, Rodina E.V. Perspektivy razvitiya neftegazohimii v Rossii. Proektiruemye i stroyashchiesya neftegazohimicheskie kompleksy // NefteGazoHimiya. 2019. № 2. S. 5-12.
3. Frolov A. Amurskij GPZ na pike stroitel'stva. Pervyj gazopererabatyvayushchij zavod na Dal'nem Vostoke stanet odnim iz krupnejshih v mire // Delovoj zhurnal Neftegaz.RU. 2020. № 4 (100). S. 108-112.
4. Lang M, Shmid F, Bauer H. Tekhnicheskaya kon-cepciya i prakticheskaya realizaciya proekta Amurskogo gazopererabatyvayushchego zavoda // Gazovaya promyshlennost'. 2019. № 3 (781). S. 66-72.
5. Kalinenko E.A, Pel'meneva A.A. Inzhiniringovye uslugi dlya modernizacii neftepererabatyvayushchego za-voda: ekonomicheskaya effektivnost', energoeffektivnost' // Territoriya Neftegaz. 2016. № 6. S. 86-94.
6. Sankova L.V. Neftegazovyj kompleks na sovremen-nom etape: problemy i perspektivy cifrovoj transformacii // Aktual'nye problemy ekonomiki i menedzhmenta. 2021. № 1 (29). S. 97-109.
7. Nemtinov V.A, Manaenkov I.M, Nemtinova Yu. V. Sozdanie virtual'noj tekhnologicheskoj laboratorii i organi-zaciya obucheniya pri podgotovke kadrov vysshej kvalif-ikacii // Vysshee obrazovanie v Rossii. 2020. T. 29. № 2. S. 159-168.
8. Meshalkin V.P. Vvedenie v inzhiniring energo-resursosberegayushchih himiko-tekhnologicheskih sistem: ucheb. posobie. M.: RHTU im. D.I.Mendeleeva,2020.208 s.
9. Gartman T.N, Sovetin F.S. Procedura sinteza resur-sosberegayushchih integrirovannyh slozhnyh krupnoton-nazhnyh himiko-tekhnologicheskih sistem nepreryvnogo dejstviya // Izvestiya SPbGTI(TU). 2012. № 17 (43). S. 103-106.
10. Krylov P. V. Perspektivnye napravleniya nauchnyh issledovanij dlya resheniya prioritetnyh zadach PAO «Gazprom» // Gazovaya promyshlennost'. 2016. № 7-8 (740741). S. 11-17.
11. Matygin E.N, Egorov S.YA, Nemtinov V.A., Gromov M.S. Informacionnyj analiz i avtomatizirovannoe proektirovanie trekhmernyh komponovok oborudovaniya himiko-tekhnologicheskih skhem : uchebnoe posobie. Tambov: EBS ASV, 2012. 127 s.
12. Meshalkin V.P, Moshev E.R. Rezhimy funkcion-irovaniya avtomatizirovannoj sistemy «truboprovod» pri integrirovannoj logisticheskoj podderzhke truboprovodov i sosudov promyshlennyh predpriyatij // Problemy mashi-nostroeniya i avtomatizacii. 2014. № 1. S. 64-73.
13. Lysenkova S.A. O matematicheskom modelirovanii kataliticheskogo krekinga // Vestnik kibernetiki. 2018. № 4 (32). S. 107-110.
14. In-Su Han, Chang-Bock Chung. Dynamic modeling and simulation of a fluidized catalytic cracking process. Part I: Process modeling // Chemical Engineering Science. 2001. V. 56. P. 1951-1971.
15. In-Su Han, Chang-Bock Chung. Dynamic modeling and simulation of a fluidized catalytic cracking process. Part II: Property estimation and simulation/ // Chemical Engineering Science. 2001. V. 56. P. 1973-1990.
// Chemical Engineering Science. 2001. V. 56. P. 19731990.
16. ITS 30-2017. Informacionno-tekhnicheskij spravochnik po nailuchshim dostupnym tekhnologiyam. Pererabotka nefti. Byuro NDT, 2017. 643 s.
17. Kir'yanov D.I, Smolikov M.D, Goiinskij D.V, Belopuhov E.A, Zatolokina E.V, Udras I.E., Belyj A.S. Istoriya razvitiya i sovremennoe sostoyanie processa kataliticheskogo riforminga v Rossii. Opyt promyshlennogo proizvodstva i ekspluatacii novyh katalizatorov riforminga serii PR // Rossijskij himicheskij zhurnal. 2018. T. 62. № 1-2. S. 12-23.
18. Populyarnaya neftepererabotka / Avtorskij kollektiv RGU nefti i gaza im. I.M. Gubkina pod rukovodstvom k.t.n. L.N. Bagdasarova. M.: OOO «CSP «Platforma»,2017.113 s.
19. Koryachko V.P, Kurejchik V.M, Norenkov I.P. Te-oreticheskie osnovy SAPR.M.:Energoatomizdat,1987. 400s.
20. Dvoreckj S.I, Dvoreckij D.S, Kormil'cin G.S, Pa-homovA.A. Osnovy proektirovaniya himicheskih proizvod-stv: ucheb. posobie M.: «Spektr», 2014. 356 c.
21. Chistyakova T.B, Furaev D.N., Zashchirinskij S. V. Programmnyj kompleks dlya proektirovaniya virtual'nyh modelej innovacionnyh promyshlennyh ob"ektov // Avtomatizaciya v promyshlennosti. 2018. № 11. S. 24-28.
22. Chistyakova T.B, Novozhilova I.V., Furaev D.N. Razrabotka nauchno-obrazovatel'nogo kompleksa kak instruments podgotovki inzhiniringovyh komand dlya resheniya zadachi proektirovaniya i resursosberegayushchego upravleniya zhiznennym ciklom vysokotekhnologichnoj promyshlennoj produkcii // Avtomatizaciya v promyshlennosti. 2020. № 12. S. 50-56.
23. Doronin V.P, Lipin P. V, Potapenko O.V., Sorokina T.P, Korotkova N.V, Gordenko V.I. Perspektivnye razrabotki: katalizatory krekinga i dobavki k nim // Kataliz v promyshlennosti. 2014. № 5. S. 82-87.
24. Bodryj I.B, Usmanov I.F, Garieva G.F, Karpov N.S. Otechestvennye mikrosfericheskie katalizatory krekinga: razrabotka, proizvodstvo i opyt promyshlennoj ekspluatacii // Kataliz v promyshlennosti. 2014. № 5. S. 14-18.
Сведения об авторах
Фураев Дмитрий Николаевич, аспирант, кафедра САПРиУ; Dmitrii N. Furaev, graduate, Department CAD, d.furaev@pmpspb.ru.
Чистякова Тамара Балабековна, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой САПРиУ; Tamara B. Chistiakova, Dr. Sci. (Eng.), Professor, Head of the Department CAD, nov@technolog.edu.ru.
