Никитенко С.С., Андиева Е.Ю.
REFINERY 4.0: ЦИФРОВАЯ ЭВОЛЮЦИЯ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ *
Аннотация:
в статье рассматривается внедрение концепции Refinery 4.0 на нефтеперерабатывающих заводах, включающее использование технологий Индустрии 4.0: искусственного интеллекта, больших данных, цифровых двойников и машинного обучения. Анализируются преимущества перехода к интеллектуальному управлению, включая повышение эффективности, снижение аварийности и соответствие экологическим требованиям. Отмечены основные сложности: качество данных, ограниченность экспериментальной среды и потребность в инфраструктурных изменениях.
Ключевые слова:
нефтепереработка, искусственный интеллект, цифровизация, оптимизация, предиктивное обслуживание
Что такое Refinery 4.0. Индустрия 4.0 меняет подход к производству по всему миру — от легкой промышленности до высокотехнологичного машиностроения. Постепенно к этому движению присоединяется и нефтепереработка. Хотя отрасль традиционно считается консервативной, именно она может получить наибольшие выгоды от внедрения цифровых технологий. Понятие Refinery 4.0 означает комплексную цифровую трансформацию нефтеперерабатывающих заводов с применением искусственного интеллекта, интернета вещей (IoT), цифровых двойников, машинного обучения и других инструментов Индустрии 4.0.В центре внимания — данные. Современные заводы ежедневно генерируют колоссальные объёмы технологической информации: давление, температура, уровень, состав сырья и продукции, техническое состояние оборудования. Refinery 4.0 предлагает использовать эти данные не только для контроля, но и для глубокого анализа, прогнозирования и принятия решений. В результате цифровизации завод превращается из системы с пассивной автоматикой в умную и адаптивную структуру.Как устроено управление на НПЗ.Система управления на нефтеперерабатывающем заводе строится по иерархическому принципу. На нижнем уровне располагаются PID-регуляторы, которые непосредственно управляют параметрами технологических процессов в реальном времени. Над ними находятся модельно-прогнозирующие системы управления (MPC), способные учитывать взаимосвязь между различными процессами и оптимизировать их в краткосрочной перспективе.Ещё выше — уровень надзорного управления (Supervisory Control), где объединяются данные с различных установок для формирования единой картины состояния завода. Следующим уровнем является планирование и логистика (Scheduling & Planning), где строятся средне- и долгосрочные производственные планы, исходя из рыночных условий, доступности сырья и энергетических ресурсов.Refinery 4.0 не просто добавляет «умные» алгоритмы на каждом из этих уровней, а объединяет их в единую цифровую экосистему. Данные передаются через облачные хранилища, обрабатываются с помощью Big Data-аналитики и используются как операторами, так и автоматическими системами принятия решений.Что умеет искусственный интеллект на заводе.Наиболее перспективное направление Refinery 4.0 — внедрение систем искусственного интеллекта. ИИ не заменяет операторов, но помогает им справляться со всё более сложными условиями эксплуатации. С помощью машинного обучения системы способны выявлять нестандартное поведение установок, предсказывать возможные сбои и рекомендовать оптимальные режимы работы.Процесс внедрения ИИ начинается с анализа исторических данных. Алгоритмы «обучаются» на архивных значениях параметров, сопоставляют их с известными инцидентами или отклонениями. После обучения модели проходят этап валидации — они сравниваются с решениями экспертов и оцениваются на точность. Только после этого они интегрируются в реальную производственную среду — сначала в виде рекомендаций, затем, при наличии доверия, в виде полуавтоматического управления.Пример — система на базе машинного обучения, внедрённая на испанском НПЗ Petronor. Там собирается более 40 000 параметров ежеминутно. Ранее эти данные использовались лишь для мониторинга, теперь — для создания цифровых двойников и адаптивного управления. Использование ИИ позволило сократить нештатные остановки, повысить глубину переработки и сократить расход энергии на тонну продукта.Для чего это нужно.Реализация Refinery 4.0 даёт ощутимые преимущества. Прежде всего — это увеличение производительности. Даже небольшие улучшения (на 0,5–1 %) при масштабах НПЗ приводят к существенной экономии топлива, электроэнергии и реагентов.Второе — это предиктивное обслуживание. Отказ насосов, теплообменников или датчиков может привести к авариям или остановке установки. Модели прогнозирования позволяют выявлять деградацию оборудования заранее и планировать ремонт без простоев.Третье — экологический эффект. Цифровизация способствует снижению выбросов, более точному дозированию компонентов, контролю за качеством сырья и продукции. Это особенно важно в условиях роста давления со стороны регуляторов и общества.Какие есть сложности.Несмотря на явные преимущества, переход к цифровым НПЗ не всегда идёт гладко. Первая проблема — это качество и полнота данных. Во многих случаях данные неполные, несогласованные или собраны с разной частотой. Требуется не только установка новых сенсоров, но и реорганизация всей системы хранения и обработки информации.Вторая сложность — инфраструктура. Для полноценной работы ИИ и цифровых двойников необходимо наличие надёжной сети передачи данных, серверов для хранения и обработки, а также защищённых каналов доступа.Третье препятствие — организационное и психологическое. Операторы и инженеры могут не доверять результатам алгоритмов. Чтобы преодолеть это, важно внедрять ИИ постепенно, демонстрируя его эффективность и позволяя человеку оставаться в центре принятия решений.Перспективы: человек и технология вместе.В ближайшие годы Refinery 4.0 будет становиться стандартом. Не из-за моды, а потому что это единственный способ обеспечить конкурентоспособность и устойчивое развитие. Повышение прозрачности процессов, снижение затрат и возможность быстро реагировать на изменения рынка делают цифровизацию необходимой.Важно понимать: ИИ не вытесняет человека, а усиливает его. Настоящий потенциал раскрывается тогда, когда человек и алгоритм работают как партнёры. Оператор может учитывать нюансы, которых не видит машина, а ИИ помогает ему быстрее обрабатывать огромные массивы данных.Таким образом, Refinery 4.0 — это не только про технологии. Это про новый способ думать, управлять и развивать нефтепереработку.Цифровые двойники и визуальная аналитика.Одним из ключевых инструментов Refinery 4.0 являются цифровые двойники — виртуальные модели физических установок, созданные на основе исторических и текущих данных. Они позволяют в реальном времени следить за состоянием технологического оборудования, прогнозировать его поведение и даже моделировать действия, которые ещё не были предприняты.Это особенно важно в случаях, когда реальное тестирование невозможно или небезопасно. К примеру, нельзя просто взять и отключить колонну на НПЗ ради эксперимента. А цифровой двойник позволяет «прокрутить» нужный сценарий, не рискуя ни установкой, ни персоналом.Такие модели становятся основой для визуальной аналитики — интерфейсов, где инженер может не только видеть параметры, но и понимать их динамику, взаимосвязи и прогнозы. Это помогает сделать ИИ ближе к человеку, а не превращать управление в «чёрный ящик».Технические и сетевые требования.Для функционирования цифрового завода недостаточно просто подключить датчики и обучить модель. Требуется высоконадежная сетевая инфраструктура, которая обеспечит сбор, передачу и обработку больших объёмов данных в реальном времени. Особенно актуальны такие технологии, как Time-Sensitive Networking (TSN) и 5G, которые позволяют избежать задержек и потерь при передаче критической информации.Информационные технологии становятся не вспомогательной службой, а основой всей архитектуры производства. Заводы вынуждены выстраивать совместимые и масштабируемые IT-решения, чтобы обеспечить бесперебойную работу ИИ, аналитики, хранения и визуализации данных.Хранилища данных: от архивов к Data Lake.В классической модели данные с датчиков передаются в архивные системы, где доступны только в «сырых» формах. Refinery 4.0 предлагает переход к архитектуре Data Lake — гибкому хранилищу, куда стекаются все данные: структурированные, полу- и неструктурированные. В этом «озере» данные не только хранятся, но и становятся доступными для алгоритмов анализа и визуализации в любом формате и в любой момент.Это позволяет объединить информацию с разных уровней: от датчика температуры в теплообменнике до прогноза рыночных цен на нефть. Такой интегрированный подход открывает возможности для принятия решений, которые раньше были невозможны.Объяснимость ИИ и доверие со стороны оператора.Одна из центральных проблем при внедрении ИИ в критические отрасли — это доверие со стороны персонала. Оператор не может слепо следовать рекомендациям алгоритма, если не понимает, почему тот предлагает определённое решение. Поэтому в современных системах развивается концепция объяснимого ИИ (Explainable AI) — когда модель не просто выдаёт прогноз, а поясняет, какие параметры стали причиной отклонения и какой сценарий вероятен.Это критично для безопасности и для адаптации человека и алгоритма друг к другу. Объяснимость снижает тревожность, повышает надёжность взаимодействия и делает ИИ не заменой, а партнёром специалиста.Устойчивость в условиях неопределённости.Заводы работают не в вакууме. Изменение состава сырья, внешние погодные условия, колебания потребления, износ оборудования — всё это вносит элемент неопределённости. Именно поэтому ИИ-модели Refinery 4.0 должны быть устойчивыми: то есть не ломаться от малейших изменений входных данных, а адаптироваться к новым условиям.Здесь важно правильно проводить валидацию моделей: тестировать их на пограничных случаях, сравнивать с реальными ситуациями, вводить факторы риска. Только тогда можно говорить о надёжной интеграции ИИ в такие чувствительные и опасные процессы, как переработка нефти.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 4
Ссылка для цитирования:
Никитенко С.С., Андиева Е.Ю. REFINERY 4.0: ЦИФРОВАЯ ЭВОЛЮЦИЯ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ // Вестник науки №5 (86) том 4. С. 1405 - 1412. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23445 (дата обращения: 12.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+