^{Изображение - ИИ / ИА Рустемпо}

Таким образом оператор узнаёт о выходе контролируемого параметра за допустимые пределы со значительным опозданием, когда несоответствующая партия продукции уже произведена. Даже при использовании физических поточных анализаторов задержка получения показаний может достигать пятнадцати минут в зависимости от типа прибора, что при быстро протекающих технологических процессах оказывается критичным. Эта задержка приводит не только к браку, но и к неоптимальному ведению процесса, поскольку оператор вынужден ориентироваться на устаревшие данные.

Об альтернативном методе контроля качества в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности рассказывает ведущий специалист систем усовершенствованного управления Центра инженерного моделирования "Газпромнефть" Андрей Уфимцев.

- Виртуальные анализаторы предлагают принципиально иное решение проблемы. Они представляют собой математические модели, которые на основе текущих параметров, получаемых с датчиков, таких как расход сырья, температура, давление и другие технологические переменные, в реальном времени прогнозируют значения показателей качества продукции. Фактически виртуальный анализатор заменяет периодический лабораторный анализ непрерывным расчётом, выполняемым в режиме онлайн. Как отмечается в исследовании, посвящённом опыту разработки и внедрения систем усовершенствованного управления технологическими процессами нефтепереработки, виртуальный анализатор качества представляет собой математическую модель связи показателя качества нефтепродукта со значениями технологических переменных процесса. Параметры модели определяются по значениям показателя качества в пробах продукта, отбираемых на установке в известные моменты времени, с которыми синхронизируются измерения технологических переменных. По мере поступления новой аналитической информации о значениях показателя качества параметры модели корректируются. Такой подход позволяет поддерживать точность модели на протяжении всего времени эксплуатации, несмотря на дрейф характеристик оборудования или изменения свойств сырья.

Принцип работы виртуальных анализаторов заключается в непрерывном анализе требуемого показателя качества по математической модели, которая описывает функциональную зависимость с текущими значениями измеряемых технологических переменных. Такая модель разрабатывается на основе многолетней статистики лабораторных данных и показателей работы оборудования. Для мониторинга и контроля выпускаемой продукции в режиме реального времени виртуальные анализаторы используются в качестве альтернативы поточным анализаторам и лабораторным измерениям. Современные подходы предполагают использование не только линейных регрессионных моделей, но и методов машинного обучения, таких как нейронные сети, случайный лес, градиентный бустинг. Эти алгоритмы способны выявлять сложные нелинейные зависимости, которые не могут быть описаны простыми уравнениями, что особенно важно для многостадийных процессов с рециклами.

Настроенный на конкретный технологический процесс виртуальный анализатор выдаёт результат с погрешностью, сопоставимой с физическим измерительным прибором. В ряде исследований демонстрируется высокая объясняющая способность моделей виртуальных анализаторов с коэффициентом детерминации R² более 0,92, а погрешности сопоставимы с лабораторной воспроизводимостью по ряду показателей. Это делает возможным замкнутое управление по качеству без ожидания результатов лабораторных анализов. По оперативности виртуальный анализатор превосходит физические методы на порядки. Экономический эффект от внедрения таких систем достигается за счёт своевременной корректировки технологического режима, снижения количества брака и уменьшения затрат на лабораторный контроль. Сокращение затрат на лабораторные анализы может составлять до 70 процентов, а снижение потерь от некачественной продукции оценивается в десятки миллионов рублей в год для среднего по размеру предприятия.

Внедрение виртуальных анализаторов позволяет решить несколько ключевых задач. Во-первых, обеспечивается автоматизированное управление показателями качества нефтепродуктов в реальном времени. Во-вторых, снижается число нарушений по качеству в условиях внешних возмущений и действий операторов. В-третьих, появляется возможность увеличить прибыль благодаря поддержанию оптимального технологического режима. Мониторинг текущих производственных ситуаций через виртуальные анализаторы становится наиболее эффективным методом управления производством в реальном времени. Кроме того, виртуальные анализаторы позволяют реализовать предиктивные стратегии, когда модель предсказывает не только текущее качество, но и его тренд, что даёт оператору время на упреждающую коррекцию параметров.

Однако практическое применение виртуальных анализаторов сталкивается с рядом проблем. Главная из них наличие шумов, вызванных неточными наблюдениями или неисправностью датчиков, отсутствие значений параметров различных режимов функционирования промышленных установок, а также нестационарность исследуемого процесса. Для решения этой проблемы предлагается использование совмещённых данных имитационного моделирования и промышленных данных в условиях их плохой репрезентативности. Такой подход позволяет повысить точность виртуальных анализаторов за счёт обучения моделей на данных, охватывающих весь диапазон функционирования промышленной установки. Также применяется технология ансамбля моделей, когда используется набор моделей для получения более точных прогнозов. Ансамблирование снижает дисперсию ошибки и делает прогноз более устойчивым к выбросам.

Перспективным направлением является использование искусственного интеллекта при построении виртуальных анализаторов. Нейросетевые модели способны учитывать динамические зависимости ошибок в измерениях качества нефтепродуктов, снижая уровень погрешности и улучшая контроль ключевых показателей. Разработанные на Дальнем Востоке технологии позволяют значительно повысить точность оценивания трудноизмеримых показателей качества нефтепродуктов и специальных фракций углеводородов. Эти модели учитывают динамические зависимости ошибок в измерениях качества, что особенно важно для условий Арктики и других сложных климатических зон. Применение глубокого обучения позволяет автоматически извлекать признаки из сырых сигналов датчиков без ручного проектирования, что упрощает масштабирование решений на новые установки.

Главный барьер на пути широкого внедрения виртуальных анализаторов лежит не в области математических алгоритмов, а в организационной и нормативной сферах. Даже самый точный виртуальный анализатор остаётся лишь инструментом поддержки, пока не будет интегрирован в контур управления и не получит доверия со стороны технологического персонала. Ключевым условием успеха является создание единой цифровой платформы, объединяющей данные АСУ ТП, лабораторной информационной системы и систем технического учёта. Только в такой среде виртуальные анализаторы могут работать с максимальной эффективностью и быть принятыми как надёжный источник информации для принятия решений.

В России виртуальные средства измерений имеют официальный правовой статус. ГОСТ Р 8.818-2013 устанавливает для них основные термины и определения, а также основные положения и метрологические требования. Стандарт распространяется на виртуальные средства измерений и виртуальные измерительные системы, разрабатываемые и применяемые в Российской Федерации. В соответствии с документом виртуальное средство измерений определяется как средство измерений, реализованное на основе универсальной электронной вычислительной машины и дополнительных программных и технических средств, в котором состав и порядок работы программных и технических средств могут быть изменены пользователем. Стандарт допускает применение виртуальных средств измерений в сфере государственного регулирования обеспечения единства измерений.

На практике процедуры аттестации и поверки виртуальных измерительных систем до сих пор детально не проработаны. Хотя ГОСТ Р 8.818-2013 предусматривает как комплектную, так и покомпонентную поверку виртуальных средств измерений, в результате виртуальный анализатор, который на отлаженном процессе работает точнее физического прибора, не всегда может быть использован для официальной сдачи продукции. Как отмечают специалисты в области метрологии, из-за особенностей конструкции и процесса эксплуатации нанесение знака поверки на виртуальное средство измерений зачастую не предусмотрено. Существуют примеры успешной регистрации виртуальных измерительных систем в Государственном реестре средств измерений, например системы измерений передачи данных СКАТ, а также виртуальные измерительные системы для метрологического обслуживания измерительных систем подвижного состава. Однако для широкого применения в нефтепереработке и нефтехимии требуется разработка отраслевых методик валидации.

Решение вопроса лежит не в технологической, а в нормативной плоскости. Необходимы методики валидации виртуальных измерительных систем на реальных пробах, чёткие критерии их аттестации и признания в качестве средств измерения для целей официального учёта продукции. Технологические возможности виртуальных анализаторов уже опережают существующую нормативную базу, и задача регуляторов и отраслевых институтов заключается в том, чтобы создать правила, позволяющие легализовать их применение без ущерба для качества и безопасности. По его оценке, при наличии чётких методик валидации виртуальные анализаторы могли бы заменить до 80 процентов рутинных лабораторных анализов, что дало бы колоссальный экономический эффект по всей отрасли.

Цифровая трансформация нефтегазовой отрасли активно включает разработку виртуальных анализаторов на основе искусственного интеллекта как инструмента поддержки принятия решений в управлении технологическими установками. Ведущие отраслевые компании и научные институты разрабатывают интеллектуальные системы, включая цифровые копии месторождений, искусственный интеллект для анализа данных и решения для управления производством. Виртуальные анализаторы становятся неотъемлемым элементом цифровых двойников технологических установок, позволяя оптимизировать производственные процессы и снизить затраты благодаря анализу информации о состоянии оборудования. В перспективе виртуальные анализаторы будут интегрированы в системы автоматического регулирования, образуя замкнутые контуры управления по качеству, что позволит полностью автоматизировать поддержание целевых показателей продукции.

Таким образом, виртуальные анализаторы качества представляют собой эффективный инструмент повышения эффективности нефтепереработки и нефтехимии. Их преимущества в оперативности и точности очевидны. Дальнейшее развитие этого направления требует совершенствования нормативной базы и разработки отраслевых стандартов валидации, что позволит в полной мере реализовать потенциал цифровых технологий в управлении качеством продукции.

Виртуальные анализаторы не заменяют человека, а дают ему новый инструмент, позволяющий видеть процесс в реальном времени и принимать решения на основе данных, а не интуиции. Именно это сочетание цифровых технологий и человеческого опыта создаёт основу для производственной системы нового поколения.