Design and industrial verification of the catalytic reforming process

Р. Дюсова; Г. Сейтенова; М. Борашова; Е. Жакманова; Я. Сергеевс

doi:10.32523/2616-6771-2025-152-3-76-91

Разработка и промышленная проверка процесса каталитического риформинга

Просмотры: 23 / Загрузок PDF: 10

Авторы

Р. Дюсова Торайгыров университет, Павлодар, Казахстан https://orcid.org/0000-0003-3083-5255
Г. Сейтенова ОЮЛ «Ассоциация производителей и потребителей нефтегазохимической продукции (Нефтегазохимическая Ассоциация), Астана, Казахстан https://orcid.org/0000-0001-6202-3951
М. Борашова Атырауский университет нефти и газа имени Сафи Утебаева, Атырау, Казахстан https://orcid.org/0009-0009-2842-0078
Е. Жакманова Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Астана, Казахстан https://orcid.org/0000-0003-0545-5912
Я. Сергеевс Торайгыров университет, Павлодар, Казахстан https://orcid.org/0009-0009-2090-9143

DOI:

https://doi.org/10.32523/2616-6771-2025-152-3-76-91

Ключевые слова:

каталитический риформинг, непрерывная регенерация катализатора, Aspen HYSYS, математическое моделирование, оптимизация процесса, высокооктановый бензин

Аннотация

Каталитический риформинг с непрерывной регенерацией катализатора (CCR) является одним из ключевых процессов в производстве высокооктановых бензинов. Необходимость повышения его энергетической и ресурсоэффективности при соблюдении современных экологических стандартов остается актуальной и неотложной проблемой. Особенно сложной задачей является разработка точных математических моделей этого процесса в промышленных условиях эксплуатации, учитывающих деградацию катализатора, колебания состава исходного сырья и значительные тепловые эффекты. Целью статьи является разработка и калибровка математической модели процесса риформинга CCR с использованием Aspen HYSYS, продемонстрированной на примере Атырауского нефтеперерабатывающего завода. Методология исследования включает сбор эксплуатационных данных (состав сырья, параметры реактора, свойства катализатора), построение подробной технологической схемы, термодинамическое моделирование и расчет материального и энергетического балансов. Разработанная модель была откалибрована с использованием реальных промышленных данных и протестирована на воспроизводимость и точность прогнозирования. Результаты подтверждают, что предложенная модель надежно предсказывает выход риформинга и октановое число, а также определяет оптимальные параметры процесса при различных производственных условиях. В статье подчеркиваются технологические преимущества риформинга CCR, включая высокую стабильность процесса, увеличенный срок службы катализатора и повышенную энергоэффективность. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения разработанной модели для оптимизации работы существующих установок CCR и для обучения инженерного персонала. Предложенный подход также может быть адаптирован для других нефтеперерабатывающих заводов с аналогичной технологической конфигурацией.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

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