Научная статья на тему 'Построение логистической модели функционирования комплекса по сжижению природного газа'

Построение логистической модели функционирования комплекса по сжижению природного газа Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

CC BY
645
158
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СЖИЖЕННЫЙ ПРИРОДНЫЙ ГАЗ / ЛОГИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ / КОМПЛЕКС ПО СЖИЖЕНИЮ ПРИРОДНОГО ГАЗА / LIQUEFIED NATURAL GAS / LOGISTICAL MODEL / LIQUEFIED NATURAL GAS PLANT

Аннотация научной статьи по строительству и архитектуре, автор научной работы — Захаров Михаил Николаевич, Сампиев Адам Михайлович

При проектировании комплексов по сжижению природного газа существуют проблемы, обусловленные непрерывным характером производства, особыми требованиями к хранению и периодичностью вывоза сжиженного природного газа (СПГ). Анализ этих проблем показал, что необычайно важным является обоснованный выбор технологических параметров систем хранения и транспортировки СПГ. Для определения конфигурации резервуарного парка хранения СПГ и танкерного флота для его транспортировки требуется предварительное моделирование его работы. Предложена логистическая модель функционирования комплекса по сжижению природного газа. В качестве исходных использованы данные проекта освоения Южно-Тамбейского газоконденсатного месторождения на полуострове Ямал. По результатам проведенных расчетов составлены рекомендации по оптимизации транспортной составляющей проекта.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Development of the logistic model of the LNG plant operation

Designing liquefied natural gas (LNG) plants presents inherent problems associated with the continuous nature of production, special requirements for storage and periodic offloading of LNG. The analysis of these problems has shown that determinate definition of technological parameters of storage and transportation systems is extremely important. In order to define the configuration of LNG storage reservoirs and tanker fleet for LNG transportation it is required to develop a specialized model. This article proposes a logistic model of the LNG plant operation. The data from the development of the South Tambey gas condensate field located on the Yamal peninsula, Russian Federation was used as the input data. Recommendations for the optimization of the transport component of the project are given in line with the results of the calculations.

Текст научной работы на тему «Построение логистической модели функционирования комплекса по сжижению природного газа»

УДК 658.2

Построение логистической модели функционирования комплекса по сжижению природного газа

М.Н. Захаров1, А.М. Сампиев2

1 МГТУ им. Н.Э. Баумана, 105005, Москва, Российская Федерация, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1

2 РГУ Нефти и газа им. И.М. Губкина, 119991, Москва, Российская Федерация, Ленинский пр-т, д. 65, кор. 1

Development of the logistic model of the LNG plant operation

M.N. Zakharov1, A.M. Sampiev2

1 BMSTU, 105005, Moscow, Russian Federation, 2nd Baumanskaya St., Bldg. 5, Block 1

2 Gubkin Russian State University of Oil and Gas, 119991, Moscow, Russian Federation, Leninskiy ave., Bldg. 65, Block 1 e-mail: zmn@gubkin.ru

При проектировании комплексов по сжижению природного газа существуют проблемы, обусловленные непрерывным характером производства, особыми требованиями к хранению и периодичностью вывоза сжиженного природного газа (СПГ). Анализ этих проблем показал, что необычайно важным является обоснованный выбор технологических параметров систем хранения и транспортировки СПГ. Для определения конфигурации резервуарного парка хранения СПГ и танкерного флота для его транспортировки требуется предварительное моделирование его работы. Предложена логистическая модель функционирования комплекса по сжижению природного газа. В качестве исходных использованы данные проекта освоения Южно-Тамбейского газоконденсатного месторождения на полуострове Ямал. По результатам проведенных расчетов составлены рекомендации по оптимизации транспортной составляющей проекта.

Ключевые слова: сжиженный природный газ, логистическая модель, комплекс по сжижению природного газа.

Designing liquefied natural gas (LNG) plants presents inherent problems associated with the continuous nature of production, special requirements for storage and periodic offloading of LNG. The analysis of these problems has shown that determinate definition of technological parameters of storage and transportation systems is extremely important. In order to define the configuration of LNG storage reservoirs and tanker fleet for LNG transportation it is required to develop a specialized model. This article proposes a logistic model of the LNG plant operation. The data from the development of the South Tambey gas condensate field located on the Yamal peninsula, Russian Federation was used as the input data. Recommendations for the optimization of the transport component of the project are given in line with the results of the calculations.

Keywords: liquefied natural gas, logistical model, liquefied natural gas plant.

В арктических и субарктических регионах России целесообразно создание комплексов по сжижению природного газа. Затраты на сжижение и хранение сжиженного природного газа (СПГ) в

этих регионах будут существенно ниже, чем в регионах с жарким климатом. Одним из преимуществ холодного климата является сокращение расхода газа на сжижение, поскольку в усло-

виях Арктики требуется меньшее количество удельной энергии на его сжижение, а использование Северного морского пути значительно снижает расходы на транспортировку СПГ на рынки Азиатско-Тихоокеанского региона [1].

Цель работы — построение логистической модели функционирования комплекса по сжижению газа, на основе которой можно рассчитать изменение наличного запаса СПГ и минимальный запас СПГ в резервуарах, оптимальное количество и грузовместимость судов для перевозки СПГ. За основу взяты данные проекта освоения Южно-Тамбейского газоконденсатного месторождения на полуострове Ямал.

Основные параметры модели. Время оборачиваемости судна. Основным параметром модели является время оборачиваемости судна (ВОС), т. е. время, которое требуется одному танкеру для прохождения от района ожидания до порта, швартовки у причала, погрузки СПГ, отхода от причала и прохождения назад до района ожидания.

Теоретически показатель оборачиваемости означает время, необходимое танкеру для прохождения всего цикла при условии отсутствия времени ожидания (теоретический показатель зависит от скорости судна, которая меняется в ледовых условиях во время навигации судна).

Под фактическим показателем ВОС подразумевают теоретический показатель + время, затраченное судном на ожидание (ожидание хорошей погоды, ледокольного сопровождения, готовности причала или канала и т.д.) + задержки в ходе погрузки (например, из-за поломки стендера или из-за вынужденного отплытия с частичным грузом):

tоб.с ^сегм tмaн ^шв tп

+ tH

+ t о

^ ^з.отгр ^ tотс.ст ^ tотч ^ ^сегм ,

(1)

где ¿сегм — время прохождения сегментов от района ожидания до акватории; ¿ман — время

у, м3/ч

'отгр

t0 ij

h-1

t, ч

Рис. 1. Зависимость скорости отгрузки СПГ на судно и скорости поступления СПГ в резервуары от времени

маневрирования танкера в акватории порта; ¿шв — время швартовки; £под.ст — время на подсоединение стендеров и охлаждение; £н.отгр — время начала отгрузки, наращивание скорости отгрузки; ¿отгр — время отгрузки; £з.отгр — время на завершение погрузки, снижение скорости отгрузки; ¿отс.ст — отсоединение стендеров (дренаж и продувка стендеров); ¿отч — время отчаливания танкера.

Наличный запас СПГ в резервуарах. Наличный запас СПГ в резервуарах определяют по формуле

n / \ V = Vo + Упост t - X Уотгр [ti - ti-1 j.

(2)

Здесь V0 — объем СПГ в резервуаре в начальный момент времени; упост — скорость поступления СПГ в резервуары, постоянная во времени, упост = const; t — текущий момент времени; i = 2k, k е Z ; уотгр — скорость отгрузки СПГ на судно, периодическая функция времени.

Зависимость скорости отгрузки СПГ на танкер и скорости поступления СПГ в резервуар от времени показана на рис. 1.

Выражение (2) для зимнего и летнего сезона можно представить в следующем виде:

Кзим У)зим + А зимпзим ;

Ук.лет ^0лет ^ А л

(3)

(4)

где Ук.зим = Уолст — объем СПГ в резервуарах к концу зимнего — началу летнего сезона; Ук.лет = У0зим — объем СПГ в резервуарах к концу летнего — началу зимнего сезона; Азим — изменение наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера в зимний сезон; А лет — изменение наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера в летний сезон; пзим — количество рейсов за зимний сезон; илет — количество рейсов за летний сезон.

В модели должно быть предусмотрено, что объем СПГ в резервуарах в начале зимнего сезона, с одной стороны, учитывая меньшую интенсивность отгрузки, должен стремиться к минимуму (У0зим ^ Утт), а с другой стороны, — объем СПГ должен быть достаточным, чтобы избежать дефицита СПГ на всем протяжении зимнего сезона (У0зим > Ушп).

Модель позволяет выполнить расчет допустимых значений Азим и А лет, удовлетворяющих описанным условиям:

У0лет — ^Озим

[А з

(5)

n

[А л

У(0зим _ V0

0лет

(6)

кср. зим

^ ср.лет

= Z /к;

¡=1

i

= Z v, /i.

i=1

(7)

(8)

t,

ср.зим

=spIv

ср.зим

tср. лет Sp / vср. лет ,

(9) (10)

Интенсивность отгрузки СПГ можно корректировать, изменяя время оборачиваемости судов и их грузовместимость [2, 3].

Скорость и время движения танкеров. Средние скорости движения танкера в зимний и летний периоды для каждого сегмента определяют по следующим формулам:

Здесь VI — средняя скорость движения танкера в г-м месяце; к, I — количество месяцев в зимнем и летнем сезоне соответственно.

Среднее время движения танкера в сегменте Бр (р е Z) в зимний и летний периоды:

где Бр — протяженность сегмента.

При создании модели учитывался ряд правил судоходства по фарватеру Обской губы. В базовых сценариях для ожидания используется район ожидания № 1 (рис. 2). Допускается также использование района ожидания № 2. Фарватер от района ожидания № 1 до причала разделен на три сегмента Б1, Б2, Б3.

Для каждого сегмента определены различные правила судоходства:

• в сегментах и Б3 пересечение курсов недопустимо;

• в сегменте пересечение курсов допускается;

• в сегментах и в одном направлении одновременно могут следовать несколько судов. Для сегмента Б3 это является недопустимым.

Моделирование изменения наличного запаса СПГ в резервуарах при различных интенсив-ностях отгрузки. В модели рассмотрены сценарии изменения наличного запаса СПГ в резервуарах для летнего и зимнего сезона [4]. В зависимости от суровости зимнего сезона (толщины льда) различают мягкую, среднюю и суровую зимы.

Значения ВОС, использованные в модели, приведены в таблице.

Рис. 2. Схема ситуационного плана морского порта

Основные параметры модели

Скорость отгрузки СПГ в танкер, м3/ч........ 14 000

Скорость поступления СПГ в резервуары,

м3/ч.......................................... 4 989

Максимальный объем резервуарного

парка, м3.................................. 640 000

Максимальный объем одного резервуара, м3....................................... 160 000

Число резервуаров..............................4

Число специализированных танкеров

ледового класса Arc 7...........................16

Максимальный объем танкерной

партии, м3 ................................. 165 750

Число рейсов за зимний сезон:

мягкая зима................................184

средняя зима...............................170

суровая зима...............................150

Число рейсов за летний сезон...................74

Протяженность, км:

сегмента Si..................................50

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

сегмента S2.................................100

сегмента S3...................................5

Допустимое значение изменения наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера в зимний сезон, м3/рейс:

мягкая зима [Амягзим ]..................... 2 962

средняя зима [Асрзим]..................... 3 235

суровая зима [Асурзим ].....................3 767

Допустимое значение изменения наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера в летний сезон [Алет], м3/ч.......... -7 432

По результатам расчетов было установлено значительное превышение допустимых значений изменения наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера. Например, в зимний сезон это изменение составило: мягкая зима Амяг.зим = 9 558 м3/рейс; средняя зима А ср.зим = 24 525 м3/рейс; суровая зима Асур.зим = 50 469 м3/рейс.

n

ВОС при различных сценариях, ч

Этап Сезон года

Лето Мягкая зима Средняя зима Суровая зима

Прохождение судна через сегменты 51 + Б2 + Б3 5,4 8,4 9,9 12,5

Маневрирование в акватории порта 1 1 1 1

Швартовка 1 1 1 1

Подсоединение стендеров и охлаждение 1,5 1,5 1,5 1,5

Начало отгрузки — наращивание (7 000 м3 со скоростью 7 000 м3/ч) 1 1 1 1

Погрузка 97,5% грузоподъемности судна со скоростью 14 000 м3/ч 10,84 10,84 10,84 10,84

Завершение отгрузки — снижение (7 000 м3 со скоростью 7 000 м3/ч) 1 1 1 1

Отсоединение стендеров (дренаж и продувка стендеров) 1,5 1,5 1,5 1,5

Отчаливание 0,5 0,5 0,5 0,5

Выход в открытое море, прохождение судна по сегмен- 5,4 8,4 9,9 12,5

там 51 + Б2 + Б3 до района ожидания № 1

Время оборачиваемости судна 29,14 35,14 38,14 43,34

Изменение наличного запаса СПГ за время рассчитаем количество судов, после обработки оборачиваемости одного танкера в летний сезон которых резервуарный парк будет полностью

в среднем составило Алет = -20 377 м3/рейс. Результаты расчетов представлены на рис. 3. Используя выражения (5), (6) и полученные фактические значения интенсивности изменения наличного запаса в резервуарном парке,

заполнен (для зимних сезонов) / полностью опустошен (для летних сезонов):

Утах — У0зим

пзим

Аз

(11)

V- 10 %3

35,14 70,28 105,42 ^ч а

43,34 86,68 130,02 ч в

V• 10 4,М3

38,14 76,28 114,42 г, ч б

0 29,14 58,28 87,42

г

Рис. 3. Изменение наличного запаса СПГ в резервуарах при различных сценариях: а — мягкая зима; б — средняя зима; в — суровая зима; г — лето

0 " Ут

Плет

А л

(12) F-IOV

Из полученных результатов следует, что ре-зервуарный парк будет полностью заполнен через 62 рейса для сценария мягкой зимы, 24 рейса для сценария средней зимы, 12 рейсов для сценария суровой зимы, и полностью пустым через 31 рейс для летнего сезона.

Анализ результатов выполненных расчетов показывает перепроизводство СПГ в зимний период, что приводит к необходимости принудительного выпаривания СПГ и направления его на факел. В летний период создается дефицит СПГ [5], что может привести к срыву установленных сроков поставки продукта покупателю и, возможно, к штрафным санкциям.

Выбор приемлемых параметров логистической модели комплекса СПГ на основе численных экспериментов. Для решения изложенной проблемы рассмотрим варианты оптимизации логистической модели функционирования комплекса по сжижению газа.

Одним из вариантов является увеличение вместимости резервуарного парка [6]. Максимальный объем резервуарного парка должен определяться из следующих условий:

У

У0зим ^ АЙИМПЙ1

тахзим v Озим '' ^зим'^зим > Утахлет = ^Олет ^ А летплет.

(13)

20 15 10

Для унификации решения в дальнейших расчетах модели сценарии мягких и суровых зим не рассматриваются.

Для годового цикла «средняя зима — лето» максимальный объем резервуарного парка составляет 4 209 250 м3. Создание резервуарного парка таких размеров не совместимо с реальностью и показывает абсурдность данного варианта [7].

Соблюдение допустимых значений изменения наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера, как сказано выше, возможно за счет увеличения грузовместимости танкеров, либо увеличения количества обрабатываемых танкеров для зимнего периода и использования танкеров с меньшей грузовместимостью для летнего периода.

Для лимитированного перепроизводства СПГ при сценарии средней зимы оптимально использование танкеров грузовместимостью 205 000 м3. Изменение наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера для сценариев средней зимы

0 166,2 332,4 г,ч

Рис. 4. Зависимость наличного запаса СПГ в резервуарах от времени в оптимизированной модели

Аср. зим = 3 260 м3/рейс < [Аф. зим ].

Для лимитированного перепроизводства СПГ в летние сезоны оптимально использование танкеров грузовместимостью 150 000 м3. Изменение наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера

Алет = -7 401м3/рейс < [Алет].

Еще одним вариантом оптимизации логистической модели является увеличение количества обрабатываемых танкеров, что также позволит поддерживать производство СПГ в лимитированных пределах [8, 9]. Например, при генерации в сегменте S1 одновременно двух танкеров под каждую 5-ю отгрузку, наличный запас в ре-зервуарном парке будет изменяться как показано на рис. 4. Данный вариант предполагает наличие двух свободных танкеров после каждой 5-й отгрузки. В районе ожидания № 1 располагаются два танкера, после получения разрешения на движение по сегменту S1 танкеры последовательно проходят сегменты S1 и S2. Один из танкеров продолжает следование по сегменту S3 для дальнейшей загрузки, второй танкер стоит в районе ожидания № 2. После загрузки первого танкера и выхода из сегмента S3, второй танкер следует к погрузке.

Выводы

1. Для оптимизации логистической модели для зимнего периода необходимо расширение танкерного флота на три танкера ледового класса Arc-7 грузовместимостью каждого 170 000 м3. Такое решение позволит регулировать изменение наличного запаса СПГ, минимизируя потери СПГ при хранении, а также

избежать необходимости принудительно выпаривать СПГ или производить аварийные остановки технологических линий из-за переполнения резервуарного парка.

2. В летнее время оптимальным вариантом

Литература

является использование судов без ледового класса грузовместимостью 150 000 м3 [10]. Использование судов меньшей грузовместимости в летний период позволит избежать простоя судов и создания дефицита СПГ.

[1] Федорова Е.Б. Современное состояние и развитие мировой индустрии сжиженного

природного газа: технологии и оборудование. Москва, РГУ нефти и газа, 2011. 118 с.

[2] Foss B.A., Halvorsen I.J. Dynamic optimization of the LNG value chain. Proceedings of the

1st Annual Gas Processing Symposium, Doha, Qatar, 2009, pp. 10-18.

[3] Okamura T., Kawamoto K., Kawata K., Ueda T. Automatic scheduling system of LNG stor-

age operations using mathematical programming. IGT International Liquefied Natural Gas Conference Proceedings, Houston, Texas, 2013, vol. 1, pp. 115-121.

[4] Захаров М.Н., Омельченко И.Н., Саркисов А.С. Ситуации инженерно-экономического

анализа. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014. 306 с.

[5] Захаров М.Н. Контроль и минимизация затрат предприятия в системе логистики.

Москва, Изд-во АСТ, 2006. 138 с.

[6] Hasan M.F., Zheng A.M., Karimi I.A. Minimizing Boil-Off Losses in Liquefied Natural Gas

Transportation. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2009, vol. 48, no. 21, pp. 9571-9580.

[7] Adom E., Islam Z., Ji X. Modeling of Boil-Off Gas in LNG Tanks: A Case Study. International

Journal of Engineering and Technology, 2010, vol. 2(4) pp. 292-296.

[8] Gr0nhaug R., Christiansen M. Supply chain optimization for the Liquefied Natural Gas Busi-

ness. Innovations in Distribution Logistics, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 2009, vol. 619, pp 195-218.

[9] Andersson H., Christiansen M., Fagerholt K. Transportation planning and inventory man-

agement in the LNG supply chain. Energy, Natural Resources and Environmental Economics, 2010, pp. 427-439.

[10] The LNG Industry in 2012. URL: http://www.giignl.org/system/files/publication/ giignl_the_lng_industry_2012.pdf (дата обращения 1 февраля 2015).

References

[1] Fedorova E.B. Sovremennoe sostoianie i razvitie mirovoi industrii szhizhennogo prirodnogo

gaza: tekhnologii i oborudovanie [Current state and development of the global LNG industry: technology and equipment]. Moscow, RGU nefti i gaza publ., 2011. 118 p.

[2] Foss B.A., Halvorsen I.J. Dynamic optimization of the LNG value chain. Proceedings of the

1st Annual Gas Processing Symposium, Doha, Qatar, 2009, pp. 10-18.

[3] Okamura T., Kawamoto K., Kawata K., Ueda T. Automatic scheduling system of LNG stor-

age operations using mathematical programming. IGT International Liquefied Natural Gas Conference Proceedings, Houston, Texas, 2013, vol. 1, pp. 115-121.

[4] Zakharov M.N., Omel'chenko I.N., Sarkisov A.S. Situatsii inzhenerno-ekonomicheskogo ana-

liza [Situation Engineering Economic Analysis]. Moscow, Bauman Press, 2014. 306 p.

[5] Zakharov M.N. Kontrol' i minimizatsiia zatrat predpriiatiia v sisteme logistiki [Control and

minimize the cost of the enterprise in the logistics system]. Moscow, Izdatel'stvo AST publ., 2006. 138 p.

[6] Hasan M.F., Zheng A.M., Karimi I.A. Minimizing Boil-Off Losses in Liquefied Natural Gas

Transportation. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2009, vol. 48, no. 21, pp. 9571-9580.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

[7] Adom E., Islam Z., Ji X. Modeling of Boil-Off Gas in LNG Tanks: A Case Study. International

Journal of Engineering and Technology, 2010, vol. 2(4) pp. 292-296.

[8] Gr0nhaug R., Christiansen M. Supply chain optimization for the Liquefied Natural Gas Busi-

ness. Innovations in Distribution Logistics, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 2009, vol. 619, pp 195-218.

[9] Andersson H., Christiansen M., Fagerholt K. Transportation planning and inventory man-

agement in the LNG supply chain. Energy, Natural Resources and Environmental Economics, 2010, pp. 427-439.

[10] The LNG Industry in 2012. Available at: http://www.giignl.org/system/files/publication/ giignl_the_lng_industry_2012.pdf (accessed 1 February 2015).

Информация об авторах

ЗАХАРОВ Михаил Николаевич (Москва) — доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой «Основы конструирования машин». МГТУ им. Н.Э. Баумана (105005, Москва, Российская Федерация, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, e-mail: zmn@gubkin.ru).

САМПИЕВ Адам Михайлович (Москва) — аспирант кафедры «Оборудование нефтегазопереработки». РГУ Нефти и газа им. И.М. Губкина (119991, Москва, Российская Федерация, Ленинский пр-т, д. 65, кор. 1).

Статья поступила в редакцию 17.03.2015 Information about the authors

ZAKHAROV Mikhail Nikolaevich (Moscow) — Dr. Sc. (Eng.), Professor, Head of «Fundamentals of Machine Design» Department. Bauman Moscow State Technical University (BMSTU, 105005, Moscow, Russian Federation, 2nd Baumanskaya St., Bldg. 5, Block 1, e-mail: zmn@gubkin.ru).

SAMPIEV Adam Mikhailovich (Moscow) — Postgraduate of «Oil and Gas Refining Equipment» Department. Gubkin Russian State University of Oil and Gas (119991, Moscow, Russian Federation, Leninskiy ave., Bldg. 65, Block 1).

Ю, А, Курганова, А. Г. Колмаков

Конструкционные металломатричные композиционные материалы

В Издательстве МГТУ им. Н.Э. Баумана вышло в свет учебное пособие Ю.А. Кургановой, А.Г. Колмакова

«Конструкционные металломатричные композиционные материалы»

Изложены основные понятия, относящиеся к науке о композиционных материалах. Рассмотрены классификация, основные способы получения, особенности соединения компонентов металломатрич-ных композиционных материалов, методы исследования их структуры, механические, технологические и эксплуатационные свойства. Теоретически и экспериментально обоснована целесообразность использования дисперсно-упрочненных и волокнистых композиционных материалов на основе металлических сплавов в области авиа-, ракето- и автомобилестроения.

По вопросам приобретения обращайтесь:

105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1. Теп.: +7 499 263-60-45, факс: +7 499 261-45-97; press@bmstu.ru; www.baumanpress.ru

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.