CC BY
7GEOLOGIYA VA NEFT-GAZ SANOATI ГЕОЛОГИЯ И НЕФТЕГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ GEOLOGY AND OIL-GAS INDUSTRY
UO'K: 54.056/547.269.71 - 10.5281/zenodo. 10683837
TABIIY GAZLARNI NORDON KOMPONENTLARDAN TOZALASHNING TEXNOLOGIK JARAYONLARINI MODELLASHTIRISH VA REJALASHTIRISH MATRITSASINING XUSUSIYATLARI
Yuldashev Tashmurza Raxmonovich
Qarshi muhandislik — iqtisodiyot instituti "Neft vagazni qayta ishlash texnologiyasi" kafedrasiprofessori, t.f.n., Qarshi, O'zbekiston
Annotatsiya. Ushbu maqolada tabiiy gazni qayta ishlashga tayyorlash, nordon komponentlardan tozalash, uglevodorod gazlarini ajratishdagi yangi texnologiyalar, tabiiy gazni tayyorlashda qo'llaniladigan yangi absorbentlarning kompozitsiyalarini olish va ularning selektivligini tadqiq qilish, gazni har xil aralashmalardan tozalashda qo'llaniladigan texnologiyalar, soha bo'yicha xorijiy davlatlarda qo'llanilayotgan texnologiyalar to 'g 'risidagi ma 'lumotlar o 'rganilgan.
Kalit so'zlar: komponentlar, absorbentlar, nordon komponentlar, absorbentlarning kompozitsiyalari, selektivlik, texnologiyalar, aminlar, efirlar, polietilenglikol, dimetil, monometil efirlari.
ХАРАКТЕРИСТИКИ МАТРИЦЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И
ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ОЧИСТКИ
ПРИРОДНЫХ ГАЗОВ ОТ ПИТАТЕЛЬНЫХ КОМПОНЕНТОВ
Юлдашев Ташмурза Рахманович
Профессор кафедры технологии переработки нефти и газаКаршинского инженерно-экономического института, Карши, Узбекистан
Аннотация. В данной статье изучены сведения о подготовки природного газа к переработке, очистка от сернистых компонентов, новые технологии разделения углеводородных газов, получение составов новых поглотителей, применяемых при подготовке природного газа и исследование их селективности, технологии, применяемые при очистке углеводородных газов от различных примесей, а также реализуемых технологиях в зарубежных странах.
GEOLOGIYA VA NEFT-GAZ SANOATI ГЕОЛОГИЯ И НЕФТЕГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ GEOLOGY AND OIL-GAS INDUSTRY
Ключевые слова: компоненты, абсорбенты, кислые компоненты, композиции абсорбентов, селективность, технологии, амины, эфиры, полиэтиленгликол, диметил, монометиловые эфиры.
CHARACTERISTICS OF THE MATRIX FOR MODELING AND PLANNING
TECHNOLOGICAL PROCESSES OF CLEANING NATURAL GASES FROM
NOURISH COMPONENTS
Yuldashev Tashmurza
Профессор кафедры технологии переработки нефти и газаКаршинского инженерно-экономического института, Карши, Узбекистан
Abstract. In this article studied information about the preparation of natural gas for processing, purification from sulfur components, new technologies for the separation of hydrocarbon gases, obtaining the compositions of new absorbers used in the preparation of natural gas and the study of their selectivity, technologies used in the purification of hydrocarbon gases from various impurities, and also implemented technologies in foreign countries.
Keywords: components, absorbents, acidic components, absorbent compositions, selectivity, technologies, amines, ethers, polyethylene glycol, dimethyl, monomethyl ethers.
Kirish. Bugungi kunda
respublikamizda neftgaz sanoatini rivojlan-tirishning yangi bosqichlarini amalga oshi-rish, xomashyolarni chuqur qayta ishlash asosida ilg'or texnologiyalarni qo'llashni, ularni kompleks rivojlantirish, alternativ energiya manbalarini o'zlashtirish hamda ishlab chiqarishni lokalizatsiya qilish va jahon bozori talablari asosida eksport mahsulotlarni amalga oshirish ishlari olib borilmoqda.
Olingan ma'lumotlar aniq masala-lardan kelib chiqqan holda yutuvchi eritmaning tarkibidgi MDEA/DEA ning zaruriy nisbatlarni o'rnatish imkoniyatini beradi. Bu bilan bir qatorda H2S bilan C02 ni to'liq olib chiqish talab qilinganda unda, MDEA/DEA larning mol nisbatlari bir-lamchi gazdagi H2S/CO2 larning mol nisbatlariga nisbatan taxminan ikki marta kam bo'ladi [1-5].
Tabiiy gaz yengil uglevodorodlarning
va nouglevodorodlarning ya'ni, oltingugurt, merkaptinlar, uglerod oksidlari, azot, geliy-larning murakkab aralashmasidan tashkil topadi. Xomashyoda bu komponentlarning nisbati keng chegarada o'zgaradi va gazni qayta ishlash zavodlarining oqimini tanlash sxemalariga hamda olinadigan tovarlarning turiga ta'sir ko'rsatadi.
Hozirgi vaqtda aralash absorbent (MDEA+DEA) gazni tozalash qurilma-larining hammasida oltingugurtni tozalashda qo'llaniladi. Aralashmada DEAning optimal tarkibi aminning 40% li massa bo'yicha umumiy konsentratsiyasining 30% ga yaqin-ni tashkil qiladi. Aminlarni eritmadagi umumiy konsentratsiyasi 50% gacha oshirilganda tozalash sifatini yomonlash-tirmasdan absorbentni sirkulyatsiyasi karraligini qisqartirish va shu bilan birgalikda jarayonning iqtisodiy ko'rsatgichlarini yax-shilash imkoniyatini beradi [].
Sanoat qurilmalarida gazlarni nordon
gazlardan tozalashda absorbent sifatida asosan monoetanolamin (MEA) hamda dietanolamin (DEA) qo'llanilgan. Dunyo amaliyotida olib borilgan ishlarning tahlilini qaraydigan bo'lsak MDEni undan ham samaraliroq bo'lgan absorbent + metil-dietanolaminga (MDEA) almashtirishni samarali ekanligini ko'rsatadi [6, 7, 8].
MDEA (uchlamchi amin) birlamchi MEA (birlamchi) amin bilan taqqoslanishi bo'yicha kichik korroziya faolligiga ega ya'ni, MDEA ((30-50%)) MEA (12-18%) blan taqqoslanishi bo'yicha ko'proq konsen-tratsiyalangan eritmalarni qo'llash imkoni-yatini beradi. Sanoat sharoitiga yaqin bo'lgan olib borilgan korroziya tadqiqotlari MDEA eritmalarini korroziya faolligini past ekanligini tasdiqlagan [6, 7, 8, 10].
Bizning ilmiy tadqiqotimiz mahalliy xomashyo tabiiy gazlarini sifatini yuqo-ridagi tovar gazlariga qo'yilgan talablarga yetkazishga qaratilgan. Bunda ilmiy tadqi-qotning asosiy maqsadi gaz tarkibidagi
nordon komponentlarni, ya'ni vodorod sulfid va uglerod dioksididan tozalashga qaratilgan bo'lib, buning uchun absorbsiya jarayonida yangi avlod absorbentlarini ish-lab chiqish va uni amaliyotgan joriy etish maqsad qilib belgilangan.
Gazlarni tozalashda absorbent kom-pozitsiyalarini olish uchun aminlar sifatida MEA va DEA, efirlar sifatida esa polietilenglikolning dimetil va monometil efirlari qo'llanildi. Tadqiqotlarimizning ilk bosqichida amin va efirlarning turli konsen-tratsiyalardagi suvli eritmalari olindi va ushbu olingan absorbent kompozitsiya-larining tarkibi 1-jadvalda keltirilgan [9,10,11] absorbent kompozitsiyalari tabiiy gazlarni nordon komponentlardan absorbsion tozalashdagi faolligini va selektivligini aniqlashda tabiiy gaz sifatida "Muborak gazni qayta ishlash zavodi"da qayta ishla-nayotgan tabiiy gazdan foydalanildi [12-18].
MEA +DEA +PEGDME+PEGMME asosida olingan absorbent kompozitsiya-
1-jadval
Tabiiy gazni nordon komponentlardan tozalash uchun amin va efirlar asosida olingan
№ Nomlanishi Tarkibi, %
MEA+PEGDME+PEGMME asosida olingan absorbent kompozi^yalari tarkibi
№ Nomlanishi MEA PEGDME PEGMME Suv
1 MPP 20 5 5 70
DEA+PEGDME+PEGMME asosida olingan absorbent kompozi^yalari tarkibi
№ Nomlanishi DEA PEGDME PEGMME Suv
1 DPP 20 5 5 70
MEA+DEA+PEGDME+PEGMME asosida olingan absorbent
kompoziwyalari tarkibi
№ Nomlanishi MEA DEA PEGDME PEGMME Suv
1 MDPP 15 15 3 3 64
EA - - monoetanolamin; DEA - dietanolamin; MDEA - meti dietanolamin; PEGDME
polietilenglikol dimetil efiri; PEGMME - polietilenglikol monometil efiri.)
larining gazlarni nordon komponentlar C02 va H2S dan tozalash jarayonidagi faolligi va selektivligi bo'yicha tadqiqlar olib boril-gan.
Yana alohida bir ko'rsatkichga e'tibor qilinganki, absorbentning yo'qotilishi, DEA eritmasida 2550,0 kg/yilni tashkil etgan bo'lsa, MDPP-5 absorbent kompozitsiyada ushbu yo'qotilish 1500,0 kg/yilgacha ka-maygan bo'lib, buni MDPP-5 absorbent kompozitsiyasining kimyoviy va termik barqarorligi DEAga nisbatan yuqoriligi bilan tushuntirish mumkin. Shuning uchun MDPP-5 absorbent kompozitsiyasini ko'r-satgichlarini modellashtirish ishlari olib borilgan.
Eksperimentni rejalashtirish usuli.
Texnologik jarayonlarni modellashtirishda fizik-kimyoviy qonuniyatlarni va model-larning muvofiqligini tekshirish uchun eksperimental ma'lumotlarni bilish kerak.
Bunda empirik modellar eksperi-mental-statistik usullar yordamida ishlab chiqiladi va obyektda sodir bo'ladigan jarayonlar bilan tizimning kirish parametr-larining o'zgarishiga ta'sirining bog'liqligi o'rganiladi.
Bunday holatda obyektning matematik tavsifi statistik tekshirish natijasida olingan empirik bog'liqliklar tizimi xamda, ob-yektning kirish va chiqish parametrlari o'rtasidagi korrelyatsiya yoki regressiya munosabatlari ko'rinishiga ega bo'ladi.
Agar modellashtirilayotgan obyekt ye-tarli darajada o'rganilmagan bo'lsa va determinlashgan modelni tuzish imkoniyati bo'lmasa, unda jarayonning matematik modeli eksperimental statik modellashtirish usuli bilan tuziladi. Bunda statistik material aktiv yoki passiv eksperiment qo'yish usuli bilan to'planadi.
Shunday qilib, tajriba natijalarini qayta
ishlashda regression va korrelyatsion tahlil qilish usullarini qo'llab, jarayonning matematik modelini olish mumkin [19]:
y = f(xi, X2, X3 ,•••, Xk ) (1)
bu yerda, Xl'Xk faktorlar (texnologik parametrlar) tajriba natijasida olingan.
Regressiya tenglamasining umumiy ko'rinishi quyidagicha bo'ladi:
N
y = b + ^bx. + ^b..x.x. + ^b..x2 + •••+,•••
s 0 / J l l / J l1 l 1 / J l1 l '
(2)
b -
bu yerda, 0 erkin had
b -
l chiziqli effekt koeffitsiyenti
b -
l o'zaro ta'sir koeffitsiyenti.
Identifikatsiya bu o'tkazilayotgan tajriba ma'lumotlaridan foydalanib, jarayonning matematik modelini tuzish tushiniladi.
Boshqarish tizimini modellashtirish qu-yidagilarni o'z ichiga oladi.
Tajribaviy-statik usul
Analitik usul
Tajribaviy-analitik usul
Modellashtirilayotgan obyekt to'liq o'rganilmagan bo'lsa va determinlashgan modelni tuzish imkoniyati mavjud bo'lmasa, u xolda jarayonning modelini eksperimental statik modellashtirish usuli bilan tuziladi [20].
Tajribaviy - analitik usulni ikki turi bo'lib, aktiv va passiv tajriba usulidir. Passiv tajribada tajriba ma'lumotlari texnologik jarayonlaridan. Labaratoriya analizlaridan, avtomatlashtirish ko'rsatkichi va hakozo-lardan olinadi.
Aktiv eksperement - oldindan tuzilgan dastur yordamida ishlab turgan qurilmada o'tkaziladi. Qurilmada ishlab chiqarish jara-yoni ketayotgani uchun, chiqish qiymati
Rejalashtirishning tavsiflari
2-jadval
Omillarning nomlanishi O'lchov biriligi Belgilanishi Faktorlar darajasi
+1 -1 0
Gaz va aminning harorati, T oc x1 60 30 45
Bosim, R MPa X2 5 3 4
MDPP-5 ning sarfi, G m3/soat X3 220 180 200
Ko 'rilayotgan obyekt uchun jarayonning kirish va chiqish parametrlari aniqlandi. Har
bir faktorning о 'zgarish oralig 'ini qiymati, birinchi navbatda,
1-rasm. Faol tajribaga asoslangan statistik modellar
Ko 'rilayotgan jarayon uchun rejalashtirish matritsasini tuzamiz. Rejalashtirish matritsasidagi tajribalar soni N = 23 = 8 ga teng.
3-jadval
№ x1 X2 X3 Y
1 30 3 180 Y1
2 60 3 180 Y2
3 30 5 180 Y3
4 60 5 180 Y4
5 30 3 220 Y5
6 60 3 220 Y6
7 30 5 220 Y7
8 60 5 220 Y8
Bu tabiiy masshtabli rejalashtirish matritsasi.
tilgan qiymatdan 25% ortiq bo'lishi mumkin. Shu qiymat kattaligidan kelib chiqib boshqa kirish qiymatlarini o'zgarish chegarasini aniqlaymiz.
Rejalashtirish matritsasi eksperimentni ma'lum bir reja bo'yicha o'tkazish, har bir eksperimentda chiqish parametrining qiy-matlarini aniqlash va eksperimental ma'lu-motlar asosida statistik modelni qurish uchun tuzilgan [21].
Eksperimentni rejalashtirishda mate-matik model quyidagi ko'rinishda olinadi:
л
у = bo + b1x1 + h2x2 + ЬзХз+...+Ьпхп. (3)
O'zgaruvchilarni kodlash
Hisob-kitoblarning qulayligi uchun biz tabiiy koordinatalardan (tabiiy o'lchov birliklari) o'lchamsizlarga o'tamiz. O'tish (yoki kodlash) formulasi quyidagicha ifodalanadi:
о
Xi=-
1 /
AXi
(4)
bu erda xt —tabiiy o'zgaruvchining qiymatlari (yuqori yoki pastki daraja);
x° —natural o'zgaruvchining asosiy darajasi;
Axi —tabiiy o'zgaruvchanlik oralig'i;
Xt — i -chi omilning kodlangan qiy-mati (yuqori yoki pastki darajada).
Natural o'zgaruvchilardan kodlangan o'zgaruvchilarga o'tamiz:
Harorat uchun:
x—x0 _ Л1 Л1
1 = àXi ,
x0 — ko'phadning erkin hadini hisoblash uchun zarur bo'lgan o'zgaruvchi (+1).
Rejalashtirish matritsasining xusu-siyatlari. O'lchovsiz birliklarda rejalashtirish matritsasi quyidagi optimal xususi-yatlarga ega:
ortogonallik: matritsaning har qanday
ikkita ustunining skalyar mahsuloti nolga teng:
N
X xu.xj. =0;u ф j;u * = i'-'n;
i=1
(5)
simmetriya: matritsaning barcha ustunlari elementlarining yig'indisi, birinchisidan tashqari, nolga teng:
N
X xuixji =0;u =1'-'n;
i=1 (6)
normallashtirish: har bir ustun elementlarining kvadratlari yig'indisi tajri-balar soniga teng
N
Zx2 = N ; u = 1,..., n;
ui
i=1 (7)
Yuqorida sanab o'tilgan barcha xusu-siyatlar, xususan, ortogonallik va asoslanib, regressiya koeffitsientlarini hisoblash juda soddalashtirilgan.
Eng kichik kvadratlar regressiya tenglamasining koeffitsientlari quyidagicha aniqlanadi:
в =
b2 b
( XTX ) -1 XTY
-1 тл T •
Mos momentlar matritsasi quyidagicha ifodalanadi:
( XTX ) =
X Xo2i i=1 X X0iX1i i=1 X X0iX2i i=1 X X0i X3i i=1
8 X X1iX1i i=1 8 "X x2 i =1 8 X X1 i X2 i i=1 8 X X1 i X3i i=1
8 X X2iX0i i=1 8 X X2iX1i i =1 8 "X X^2i i=1 8 X X2i X3i i=1
8 X X3iX0i i=1 8 X X3iX1i i=1 8 X X3iX2i i=1 8 X8 X32i i=1
5-ifodani hisobga olib quyidagini hosil qilamiz:
8
8
8
8
( xtx ) =
(8 0 0 0^
0 8 0 0
0 0 8 0
ч0 0 0 8y
(XTX)-1 teskari momentlar matritsasi quyidagiga teng bo'ladi:
(1/8 0 0 0 ^ 0 1/8 0 0
( ) - =
(XTX ) =
0 0
N
0 1/8 0
0
0 1/8
Z Х0гУг i=8
N
Z x1y
i=8
N
Z x3,y, i=8
N
Z x3.y.
i=8
Shunday qilib,
в =
( ¿0 Ï ¿1
V ¿3 J
(1/8 0 0 0 ^
0 1/8 0 0
0 0 1/8 0
0 0 0 1/8
Z
i=8
N
Z x1i>i
i=8
N
Z x3.yi
i=8
N
Z x3iyi
ga teng bo'ladi.
Shuning uchun bj regressiya teng-lamasining har qanday koeffitsiyenti y ustuni va mos Xj ustunining skalyar mahsu-loti bilan aniqlanib, N rejalashtirish matritsasidagi tajribalar soniga bo'linadi: 1 N b = —Z x y
] N Z ]
2-jalvaldagi rejelashtirishdan foyda-
lanib, dastlab chiziqli regressiya tengla-malari koeffitsiyentini hisoblaymiz
y = bo + bi%i + b2x2 + b3x3 (8)
x1 da b1 koeffitsiyentini hisoblash uchun ko'paytmalarni yig'indisini hisoblash zarur:
¿0 =
X0 У
+1 0,5 0,5
+1 0,38 0,38
+1 0,2 0,2
+1 x 0,68 = 0,68
+1 0,001 0,001
+1 0,09 0,09
+1 0,4 0,4
+1 0,1 0,1
ZXH y = 2,351
Z X0iУг
b =
¿0
= 0,294
¿1 =
X У
-1 0,5 -0,5
+1 0,38 0,38
-1 0,2 -0,2
+1 x 0,68 = 0,68
-1 0,001 -0,001
+1 0,09 0,09
-1 0,4 -0,4
+1 0,1 0,1
Z^Xn У = 0,149
¿1 =■
Z X0i Уг
= 0,019
¿2 =
" х2 " У
-1 0,5 -0,5
-1 0,38 -0,38
+1 0,2 0,2
+1 x 0,68 = 0,68
-1 0,001 -0,001
-1 0,09 -0,09
+1 0,4 0,4
+1 0,1 0,1
ZZx1i У = 0,41
1=1
8
x
i=8
8
1=1
Z xoi y
b =
1=1
= 0,05;
b3 =
X3 y
-1 0,5 -0,5
-1 0,38 -0,38
-1 0,2 -0,2
-1 X 0,68 = -0,68
+1 0,001 0,001
+1 0,09 0,09
+1 0,4 0,4
+1 0,1 0,1
zZxii y =-1,169
1=1
Z x0iy
= -0,146
b = -1=1-b3
y = bo + b1X1 + b2%2 + b3X3 + b12%1%2 +
bl3xlx3 + ^3*2*3 + ^23*1*2*3 (9)
Agar o'zaro ta'sir koeffitsientlarini hisobga olgan holda to'liqroq regressiya tenglamasini kiritsak, b12, b13, b23 (juftlik o'zaro ta'sir effekti) va b123 (uchlik o'zaro ta'sir effekti) koeffitsientlarini aniqlash uchun matritsani kengaytirish kerak va u quyidagicha bayon qilinadi (4-jadval):
O'zaro ta'sirlar chiziqli effektlarga o'xshash tarzda aniqlanadi. Shunday qilib,
b12 koeffitsiyentini aniqlash uchun quyi-dagilar zarur:
b12 =
X1X2 y
+ 1 0,5 0,5
- 1 0,38 -0,38
- 1 0,2 -0,2
+ 1 X 0,68 = 0,68
+ 1 0,001 0,001
- 1 0,09 -0,09
- 1 0,4 -0,4
+ 1 0,1 0,1
Z x0iyt
b = -1=1-b12
Z xn yt = 0,211
-0,026
b13 =
" X X3" "y "
+1 0,5 0,5
-1 0,38 -0,38
+1 0,2 0,2
-1 X 0,68 = -0,68
-1 0,001 -0,001
+1 0,09 0,09
-1 0,4 -0,4
+1 0,1 0,1
ZZx1i yt =-0,571
4-jalval
Tajriba raqami
X r
Xi
X ^ * X 2
X1 ' X3
X2 * X^
* X2 * X3
y
1
+
+
+
+
0,5
2
+
+
+
+
0,38
3
+
+
+
+
0,2
4
+
+
+
+
0,68
+
+
+
+
0,001
6
+
+
+
+
0,09
7
+
+
+
+
0,4
8
+
+
+
+
+
+
+
+
0,1
8
8
8
=1
5
£ x0ij
b =
b13
= -0,071
b23 =
X2 X3 j
+ 1 0,5 0,5
+ 1 0,38 0,38
- 1 0,2 -0,2
- 1 X 0,68 = -0,68
- 1 0,001 -0,001
- 1 0,09 -0,09
+ 1 0,4 0,4
+ 1 0,1 0,1
£ xii j,. = 0,409
1=1
£ x0i j,
b23 =
1=1
= 0,05
Ь123
X1X2 X3 j
- 1 0,5 -0,5
+ 1 0,38 0,38
+ 1 0,2 0,2
- 1 X 0,68 = -0,68
+ 1 0,001 0,001
- 1 0,09 -0,09
- 1 0,4 -0,4
+ 1 0,1 0,1
£ x0i j
b = ^
b123
8
£ xii j, =-0,989
= -0,124
Agar qo'shimcha ravishda parallel tajribalar qo'ysak, biz s2eocn ni aniqlaymiz, regressiya koeffitsientlarining ahamiyatini va erkinlik darajalari mavjud bo'lganda, tenglamaning adekvatligini tekshirishimiz mumkin.
Rejalashtirilgan tajriba uchun kovariatsiya matritsasi
(XTX )-1 =
1/N 0 0 0 1/N 0
0 0
(10)
0 0 0 ... 1/N
diagonal matritsa bo'lganligi sababli regressiya tenglamasining koeffitsientlari bir-biri bilan korrelyatsiya qilinmaydi. Regressiya tenglamasi koeffitsientlarining ahamiyatini har bir koeffitsient uchun alohida-alohida Student kriteriyasi yorda-mida tekshirish mumkin [22]. Regressiya tenglamasidan (2) ahamiyatsiz koeffit-siyentni chiqarib tashlash qolgan koeffit-siyentlarga ta'sir qilmaydi. Kovariatsiya matritsasining diagonal elementlari bir-biriga teng, shuning uchun (1) va (2) tenglamalarning barcha koeffitsientlari bir xil aniqlik bilan aniqlanadi:
Sj =SBocn /^N (11)
rejaning o'rtasiga uchta qo'shimcha parallel tajriba qo'yildi va quyidagi y qiymatlari olindi:
у0 = 0,002; у0 = 0,045; у30 = 0,06;
У
£ j
u=1
0,036;
£ ( ju0 - j °)
s2 = u=1
SBOCn
2
= 0,001;
0,032;
0,1
= V8 =0,011;
koeffitsientlarning ahamiyatini student me-zoniga ko'ra baholaymiz:
|bj= 0,294 = 26,72;
,=b =
0,011
0,019 0,011
= 1,73;
8
8
0
3
2
1
0
S
s
b
s
= 4,54;
Jh
01.6
= ^ = -2-= 13,27;
s, 0,011
b3 '
= Ы = 0026 = 2,36;
0,05 0,011
0,146
|bi:
0,011
0,071 0,011
= 6,45;
0,05 0,011
= 4,54;
>1:
0,0124 0,011
= 0,11;
Muhimlik darajasi uchun student kri-teriyasining jadval qiymati p = 0,1 va erkin-lik darajasi soni f=1, tp(f)=6,31. Shunday qilib, bi, b2, bi2, b23 va bi23 koeffitsientlari ahamiyatsiz va ularni tenglamadan olib tashlaymiz. Tenglamadan chiqarib tashlan-gan ahamiyatsiz koeffitsientlarni olib tash-lagandan so'ng, regressiya tenglamasi quyidagi ko'rinishga ega bo'ladi: y = 26,72 +13,27*3 + 6,45^*з Olingan tenglamaning mosligini Fisher mezoni bo'yicha tekshiramiz:
f =
S
s 2 S
s 2 =-
Z( y> - y i)
N -1
= 02 = 0,04; 5
Sin = 0,01;
l- regressiya tenglamasidagi muhim koeffitsientlar soni, 3 ga teng. Unda
F = 0,04/0,01 = 4; р = 0,9, f1 = 5,f2 = 2,Fi-p(fi,f2) = 19,3,F < F1-p(f1,f2) uchun Fisher mezonining jadvalli qiymati. Bundan ko'rinib turibdiki hosil bo'lgan tenglama adekvatdir.
Tadqiq etilayotgan texnologik jarayon-ni modellashtirish va optimallashtirish uchun eksperimentni rejalashtirish usuli ishlatildi.
Xulosa. 1. Tabiiy gazni nordon komponentlardan absorbsiya kompozit-siyalari yordamida tozalash jarayonning optimallashtirish masalasi shakllantirildi va optimallik mezoni tanlandi.
2. Tajriba qurilmasida o'tkazilgan eks-perimentlar natijalarini "tajribalarni rejalashtirish" usulida qayta ishlash natijasida tabiiy gazni nordon komponentlardan absorbsiya kompozitsiyalari yordamida tozalash jarayonning ulushini ifodalovchi regres-siya tenglamalari olindi.
3. Tajribaviy tabiiy gazni nordon kom-ponentlardan absorbsiya kompozitsiyalari yordamida tozalash jarayonini eksperi-mental-statistik usulda modellashtirish va optimallashtirish masalasi ko'rildi va jarayonning optimal qiymatlari topildi.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO'YXATI
1. Молчанов С.А., Шкоряпкин А.И. Новые адсорбенты для осушки и очистки природного газа // Газовая промышленность. - 2002.- №6.
2. Нестеров И.Д., Чуракова С.К., Богатых К.Ф. Увеличение выработки пропан-бутановой фракции на Оренбургском ГПЗ за счет замены клапанных тарелок на перекрестноточную насадку в колоннах 374С02 и 374С03 установки 2У-370 // Баш. хим. ж.- 2009.- Т.16, №3.- С.67-70.
3. Нестеров И.Д., Богатых К.Ф., Завалишин С.А. Анализ работы насадочного абсорбера аминовой очистки газа от сероводорода и углекислого газа // Матер. Междунар. научно-практ. конф. «Нефтегазопереработка-2007».- Уфа: ГУП
2
3
12
s
b
12
3
s
23
23
s
b
23
23
s
i=1
ИНХП РБ, 2007.- С.145-147.
4. Yuldashev, T. R., Samiyev, M. E., & Nurboyev, M. C. Neft gazlaridan suyultirilgan uglevodorodlarni ishlab chiqarishni tadqiqotlash. Iqtisodiyotni modernizatsiya qilish va texnologik yangilash sharoitida fan-ta'lim-ishlab chiqarish integratsiyasini rivojlantirish muammolari va yechimlari. Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi. Qarshi sh.-2015 y, 116-118.
5. Maxmudov, N. N., & Yuldashev, T. R. Neft va gaz qazib olish texnologiyasi va texnikasi. Darslik, Toshkent, Fan va texnologiya nashriyoti-2015, 392.
6. Yuldashev, T. R., & Makhmudov M, J. (2023). Cleaninng of Natural from Sobe Component. Journal of Siberian Federal University. Engineeng & Technologies, 16(3), 296-306.
7. Makhmudov, M. J., & Yuldashev, T. R. (2023). Cleaning of Industrial Emissions from Gas and Dispersive Particles.
8. Юлдашев, Т. Р. (2023). ОЧИСТКА ГАЗА ОТ КИСЛЫХ КОМПОНЕНТОВ И ПУТИ ЕЕ РЕШЕНИЯ. In Научно-технический прогресс. Задачи и их решения (pp. 150-155).
9. Юлдашев, Т. Р. (2023). ОСНОВА ОБОРУДОВАНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМОГО В ПРОЦЕССЕ ОЧИСТКИ ГАЗОАБСОРБЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ. Universum: технические науки, (5-6 (110)), 20-24.
10.Юлдашев, Т. Р. (2023). АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ АМИННОЙ ОЧИСТКИ ПРИРОДНЫХ ГАЗОВ И ПУТИ ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ. Universum: технические науки, (4-6 (109)), 24-27.
11.Yuldashev, T. R. (2023). TABIIY GAZLARNI VODOROD SULFID VA UGLEROD OKSIDLARIDAN TOZALASHDA QO 'LLANILADIGAN ABSORBENTLAR. Sanoatda raqamli texnologiyalar/Цифровые технологии в промышленности, 1(1), 92-99.
12.Yuldashev, T. R. (2023). TABIIY GAZNI NORDON KOMPONENTLARDAN TOZALASHDA SELEKTIVLIGI YUQORI BO 'LGAN AMINLI ERITMALARDAN FOYDALANISHNING SAMARADORLIGI. Sanoatda raqamli texnologiyalar/Цифровые технологии в промышленности, 1(1), 86-92.
13.Makhmudov, M. J., & Yuldashev, T. R. (2023). Cleaning of Natural Gases from Sour Components.
14.Юлдашев, Т. Р. (2022). АБСОРБЕНТЫ ДЛЯ ОЧИСТКИ ПРИРОДНЫХ ГАЗОВ ОТ ffiS И СО2. THEORY AND ANALYTICAL ASPECTS OF RECENT RESEARCH, 1(10), 72-74.
15. Юлдашев, Т. Р., & Адизов, Б. З. ЭФФЕКТИВНЫЕ АСПЕКТЫ КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕРНИЗАЦИИ ООО «МУБАРЕКСКОГО ГАЗОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ЗАВОДА». КарДУ ХАБ, 76.
16.Rakhmanovich, Y. T., Egamberdiyevich, A. P., & Raimovich, K. I. DISPOSAL OF FLARE ASSOCIATED GASES IN OIL AND GAS FIELDS.
17.Rakhmanovich, Y. T., Egamberdiyevich, A. P., & Raimovich, K. I. CONDUCTING RESEARCH ON PRODUCTION OF LIQUEFIED HYDROCARBONS FROM
PETROLEUM GASES.
18.Rakhmanovich, Y. T., Egamberdiyevich, A. P., & Raimovich, K. I. CONDUCTING RESEARCH ON PRODUCTION OF LIQUEFIED HYDROCARBONS FROM PETROLEUM GASES.
19.Бояринов А.И, Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии. Изд. второе, перераб. и доп. - М.: Химия, 1975. - 576 с.
20.Юсуфбеков Н.Р., Мухаммедов Б.Э., Еуломов Ш.М. Технологик жараёнларни бошкариш системалари: техника ОУЮ учун дарслик. - Тошкент: Укитувчи, 1997. - 704 б.
21.Остапчук Н.В. Основы математического моделирования процессов пищевых производств: Учебное пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. - К.: Выща школа, 1991. - 367 с.
22.Юсупбеков Н.Р., Мухитдинов Д.П. Технологик жараёнларни моделлаштириш ва оптималлаштириш асослари. - Т.: Фан ва технология, 2015. - 440 б.
