Ректификация – один из самых сложных типовых процессов для моделирования в нефтегазовой отрасли. Это связано с тем, что необходимо учитывать температуру, давление, компонентный состав, степень износа основного оборудования, а также внешние условия, от которых зависят режим работы колонны и технологические параметры выходящих материальных потоков. Учет указанных факторов требует больших вычислительных ресурсов для решения системы уравнений с использованием термодинамических моделей флюидов. Кроме того, некоторые из данных факторов физически нельзя задать при использовании специализированных химико-технологических симуляторов. Один из вариантов решения проблемы – суррогатное моделирование, которому посвящена статья.
А.С. Никулин, IBS (Москва, Россия)
Д.А. Степнов, IBS
Д.С. Куркин, ФГАОУ ВО «Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина» (Москва, Россия)
Kirk-Othmer encyclopedia of chemical technology. 5th ed. New York, NY, USA: John Wiley and Sons, 2004. Vol. 8. 852 p.
Peng D.Y., Robinson D.B. A new two-constant equation of state // Ind. Eng. Chem. Fundam. 1976. Vol. 15, No. 1. P. 59–64. DOI: 10.1021/i160057a011.
Bouhlel M.A., Hwang J.T., Bartoli N., et al. A Python surrogate modeling framework with derivatives // Advances in Engineering Software. 2019. Vol. 135. Article ID 102662. DOI: 10.1016/j.advengsoft.2019.03.005.
Kingma D.P., Ba J. Adam: A method for stochastic optimization // Proceedings of the 3rd International Conference for Learning Representations(ICLR 2015). URL: https://arxiv.org/abs/1412.6980. Дата публикации: 22.12.2014.
Forrester A.I.J., Sobester A., Keane A.J. Engineering design via surrogate modelling: A practical guide. Chichester, UK: John Wiley and Sons, 2008.210 p.
Jiang P., Zhou Q., Shao X. Surrogate model-based engineering design and optimization. Singapore: Springer, 2020. 240 p. DOI: 10.1007/978-981-15-0731-1.
Вход
Главная
Журналы
Назад к журналу