Каталитикалық реформалау процесін жобалау және өнеркәсіптік тексеру
Қаралымдар: 23 / PDF жүктеулері: 10
DOI:
https://doi.org/10.32523/2616-6771-2025-152-3-76-91Кілт сөздер:
каталитикалық реформалау, катализатордың үздіксіз регенерациясы, Aspen HYSYS, математикалық модельдеу, процестерді оңтайландыру, жоғары октанды бензин.Аңдатпа
Катализатордың үздіксіз регенерациясы (CCR) каталитикалық риформингі жоғары октанды бензиндерді өндірудегі негізгі процестердің бірі болып табылады. Қазіргі экологиялық стандарттарды сақтай отырып, оның энергетикалық және ресурстық тиімділігін арттыру қажеттілігі өзекті және шұғыл мәселе болып қала береді. Катализатордың деградациясын, бастапқы шикізат құрамының ауытқуын және маңызды жылу әсерлерін ескере отырып, өндірістік жұмыс жағдайында осы процестің нақты математикалық модельдерін жасау өте қиын міндет болып табылады. Мақаланың мақсаты Атырау мұнай өңдеу зауытының мысалында көрсетілген Aspen hysys көмегімен CCR риформинг процесінің математикалық моделін әзірлеу және калибрлеу болып табылады. Зерттеу әдістемесі пайдалану деректерін жинауды (шикізат құрамы, реактор параметрлері, катализатор қасиеттері), егжей-тегжейлі технологиялық схеманы құруды, термодинамикалық модельдеуді және материалдық және энергетикалық баланстарды есептеуді қамтиды. Әзірленген модель нақты өндірістік деректерді қолдана отырып калибрленді және репродуктивтілік пен болжау дәлдігіне тексерілді. Нәтижелер ұсынылған модель риформингтің шығуын және октан санын сенімді түрде болжайтынын, сондай-ақ әртүрлі өндірістік жағдайларда процестің оңтайлы параметрлерін анықтайтынын растайды. Мақалада CCR риформингінің технологиялық артықшылықтары, соның ішінде процестің жоғары тұрақтылығы, катализатордың ұзақ қызмет ету мерзімі және энергия тиімділігінің жоғарылауы көрсетілген. Зерттеудің практикалық маңыздылығы қолданыстағы CCR қондырғыларының жұмысын оңтайландыру және инженерлік персоналды оқыту үшін әзірленген модельді қолдану мүмкіндігі болып табылады. Ұсынылған тәсілді ұқсас технологиялық конфигурациясы бар басқа мұнай өңдеу зауыттарына да бейімдеуге болады.
Downloads
Әдебиеттер тізімі
Boukezoula, T.F., Bencheikh, L., Belkhiat, D.E.C. (2022). A heterogeneous mathematical model for a spherical fixed bed axial flow reactor applied to a naphtha reforming process: enhancing performance challenge using a non-uniform catalyst distribution in the pellet. Reaction Kinetics, Mechanisms and Catalysis 135(5), 2323–2340. https://doi.org/10.1007/S11144-022-02257-Z/FIGURES/5
Garma, R., Sioud, D., Binous, H., Bellagi, A. (2024). Introduction to the modeling of complex chemical reaction equilibrium using gPROMS® and GAMS®. Computer Applications in Engineering Education 32(3), e22714. https://doi.org/10.1002/CAE.22714
Gupta, A., Gupta, S.K. (2022). Catalyst regeneration techniques in naphtha reforming: Short review. Chemical and Process Engineering 43(2), 101-108. https://doi.org/10.24425/CPE.2022.140813
Ivanchina, E., Chernyakova, E., Pchelintseva, I., Poluboyartsev, D. (2021). Mathematical modeling and optimization of semi-regenerative catalytic reforming of naphtha. Oil and Gas Science and Technology 76. https://doi.org/10.2516/OGST/2021041
Ivashkina, E.N., Koksharov, A.G., Ivanchina, E.D., Chuzlov, V.A., Nazarova, G.Y., Chernyakova, E.S., Dolganov, I.M. (2023). Engineering models of oil refining: increasing the efficiency of multi-stage gasoline production. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering 334(4), 195–208. https://doi.org/10.18799/24131830/2023/4/3793
Jarullah, A.T., Ahmed, A.N., Altabbakh, B.A., Ahmed, A.M. (2023). Design of New Composites Nano-Catalysts for Naphtha Reforming Process: Experiments and Process Modeling. Tikrit Journal of Engineering Sciences 30(2), 46–59. https://doi.org/10.25130/tjes.30.2.6
Lopes, I.S., Figueiredo, M.C., Sá, V. (2020). Criticality Evaluation To Support Maintenance Management of Manufacturing Systems. International Journal of Industrial Engineering and Management 11(1), 3–18. https://doi.org/10.24867/IJIEM-2020-1-248
Ma, X.C., He, C., Chen, Q.L., Zhang, B.J. (2024). Modeling and optimization for the continuous catalytic reforming process based on the hybrid surrogate optimization model. Computers & Chemical Engineering 191, 108841. https://doi.org/10.1016/J.COMPCHEMENG.2024.108841
Mokheimer, E.M.A., Shakeel, M.R., Harale, A., Paglieri, S., Mansour, R.Ben. (2024). Fuel reforming processes for hydrogen production. Fuel 359, 130427. https://doi.org/10.1016/J.FUEL.2023.130427
Moon, J.A., Syauqi, A., Lim, H. (2025). Multi-objective optimization of hydrogen production based on integration of process-based modeling and machine learning. Chemical Engineering Journal 520, 166148. https://doi.org/10.1016/J.CEJ.2025.166148
Naderi, M., Rashidi, H., Reynolds, A., Doherty, W. (2025). Aspen Plus modelling of the MILENA dual fluidised bed biomass gasifier technology. International Journal of Thermofluids 29, 101334. https://doi.org/10.1016/J.IJFT.2025.101334
Orazbayev, B., Zhumadillayeva, A., Kodanova, S., Iskakova, S., Orazbayeva, K. (2021). Improving the efficiency of technological units for the production of high-quality motor fuels using fuzzy mathematics methods. E3S Web of Conferences 288, 01020. https://doi.org/10.1051/E3SCONF/202128801020
Orazbayev, B., Zhumadillayeva, A., Orazbayeva, K., Iskakova, S., Utenova, B., Gazizov, F., Ilyashenko, S., Afanaseva, O. (2022). The System of Models and Optimization of Operating Modes of a Catalytic Reforming Unit Using Initial Fuzzy Information. Energies 15(4), 1573. https://doi.org/10.3390/EN15041573
Pasandide, P., Rahmani, M. (2021). Simulation and optimization of continuous catalytic reforming: Reducing energy cost and coke formation. International Journal of Hydrogen Energy 46(58), 30005–30018. https://doi.org/10.1016/J.IJHYDENE.2021.06.151
Rekoske, J.E., Abrevaya, H., Bricker, J.C., Zhu, X., Bricker, M. (2017). Advances in Refining Technologies. Advances in Refining Catalysis, 3–58. https://doi.org/10.1201/9781315370125-2/ADVANCES-REFINING-TECHNOLOGIES-JAMES-REKOSKE-HAYIM-ABREVAYA-JEFFERY-BRICKER-XIN-ZHU-MAUREEN-BRICKER
Samad, A., Ahmad, I., Kano, M., Caliskan, H. (2023). Prediction and optimization of exergetic efficiency of reactive units of a petroleum refinery under uncertainty through artificial neural network-based surrogate modeling. Process Safety and Environmental Protection 177, 1403–1414. https://doi.org/10.1016/J.PSEP.2023.07.046
Sapre, A.V., Katzer, J.R. (2020). Some Aspects of Modeling in Petroleum Processing. Computer-Aided Design of Catalysts, 553–602. https://doi.org/10.1201/9781003067115-13
Smith, J.M., Van Ness, H.C., Abbott, M.M., Swihart, M.T. (2022). Introduction to chemical engineering thermodynamics, 762.
Velázquez, H.D., Cerón-Camacho, R., Mosqueira-Mondragón, M.L., Hernández-Cortez, J.G., Montoya de la Fuente, J.A., Hernández-Pichardo, M.L., Beltrán-Oviedo, T.A., Martínez-Palou, R. (2023). Recent progress on catalyst technologies for high quality gasoline production. Catalysis Reviews 65(4), 1079–1299. https://doi.org/10.1080/01614940.2021.2003084
Khalid M.N. (2023). View of Analysis of the world production of petroleum products. https://doi.org/https://doi.org/10.32523/2789-4320-2023-2-108-118
Wei, W., Bennett, C.A., Tanaka, R., Hou, G., Klein, M.T. (2008). Detailed kinetic models for catalytic reforming. Fuel Processing Technology 89(4), 344–349. https://doi.org/10.1016/J.FUPROC.2007.11.014
Wu, J., Chen, G., Chen, A., Gao, Z., Wu, X., Cheng, H., Li, Y., Wang, Y., Qian, Z., Zhang, X., Xu, C., Chen, Z., Zhang, L. (2025). Molecular-Level Modeling of Naphtha Continuous Catalytic Reforming Process. Chemical Engineering Science 309, 121430. https://doi.org/10.1016/J.CES.2025.121430
Yang, X., Wang, S., He, Y. (2022). Review of catalytic reforming for hydrogen production in a membrane-assisted fluidized bed reactor. Renewable and Sustainable Energy Reviews 154, 111832. https://doi.org/10.1016/J.RSER.2021.111832
Zainullin, R.Z., Zagoruiko, A.N., Koledina, K.F., Gubaidullin, I.M., Faskhutdinova, R.I. (2020). Multi-Criterion Optimization of a Catalytic Reforming Reactor Unit Using a Genetic Algorithm. Catalysis in Industry 12(2), 133–140. https://doi.org/10.1134/S2070050420020129/FIGURES/3
Annual report (2024). https://www.kmg.kz/ru/company/
Seitenova G.Zh., Dyussova R.M., Burumbayeva G.R. (2023). Mathematical modeling of oil refining processes as a method of resource saving and energy efficiency. Neft I gaz 133, 10. https://doi.org/10.37878/2708-0080/2023-1.13
Жүктеулер
Жарияланды
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2025 R. Dyussova, G. Seitenova, M. Borashova, Ye. Zhakmanova, Ya. Sergeyevs (Author)
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-Коммерциялық емес 4.0 халықаралық лицензиясы.
