omnaОмский научный вестникOmsk Scientific Bulletin1813-82252541-7541Омский государственный технический университет10.25206/1813-8225-2026-199-117-124NSVNVSomna-458Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, ФОТОНИКА, ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И СВЯЗЬELECTRONICS, PHOTONICS, APPLIANCE AND COMMUNICATIONSМатематическая модель печи первичной переработки нефтиMathematical model of the oil primary processing furnaceДмитриевВ. А.DmitrievV. A.

Виталий Андреевич Дмитриев, магистрант

кафедра «Автоматизация и энергетическое машиностроение»

644080; пр. Мира, 5; Омск

Vitaliy Andreyevich Dmitriev, Master's Student

Automation and Power Engineering Department

644080; Mira Ave., 5; Omsk

vitaliy.dmitriyev.02@bk.ruМилюшенкоС. А.MilyushenkoS. A.

Сергей Анатольевич Милюшенко, кандидат технических наук, доцент

кафедра «Автоматизация и энергетическое машиностроение»

644080; пр. Мира, 5; Омск

AuthorID (РИНЦ): 650473

Sergey Anatolyevich Milyushenko, Candidate of Technical Sciences, AssociateProfessor

Automation and Power Engineering Department

644080; Mira Ave., 5; Omsk

AuthorID (RSCI): 650473

sergey19812003@mail.ruБеляевК. В.BelyaevK. V.

Константин Владимирович Беляев, доцент

кафедра «Электрооборудование и автоматика»

644098; 14-й Военный городок, 119; Омск

AuthorID (РИНЦ): 191199

Konstantin Vladimirovich Belyaev, Associate Professor

Electrical Equipment and Automation Department

644098; 14th Voyennyy gorodok; Omsk

AuthorID (RSCI): 191199

bkv775@mail.ruСибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ)РоссияSiberian State Automobile and Highway UniversityRussian FederationОмский автобронетанковый инженерный институтРоссияOmsk Tank-Automotive Engineering InstituteRussian Federation20261110202603117124Copyright © Дмитриев В.А., Милюшенко С.А., Беляев К.В., 20262026Дмитриев В.А., Милюшенко С.А., Беляев К.В.Dmitriev V.A., Milyushenko S.A., Belyaev K.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://onv.omgtu.ru/jour/article/view/458

   Повышение эффективности и качества автоматического управления трубчатыми печами является приоритетной задачей для современных нефтеперерабатывающих предприятий. В данной работе представлена математическая модель печи установки первичной переработки нефти, предназначенная для стабилизации температуры нефти перед её разделением на фракции.

   Объектом исследования выступает двухскатная трубчатая печь шатрового типа установки первичной переработки нефти с контуром регулирования температуры нефтепродукта на выходе из змеевика по расходу топливного газа.

   Моделирование базируется на синтезе передаточных функций элементов системы: датчик температуры представлен апериодическим звеном первого порядка, исполнительный механизм — интегрирующим звеном, регулирующий клапан — апериодическим звеном, объект управления — апериодическим звеном.

   Особенностью предложенного подхода является комплексный учёт физико-химических факторов: переменной теплотворной способности топливного газа, вычисляемой через показатель Воббе; аккумулирующей способности стенок жаровых труб; зависимости теплоёмкости нефти от её влагосодержания.

   Имитационная модель реализована в среде SimInTech; исследование выполнено методом вычислительного эксперимента при последовательном приложении ступенчатых возмущений. Установлено, что при повышении температуры сырья на входе на 50 °C, увеличении массового расхода нефти на 30 % и пятикратном росте влагосодержания регулируемая величина достигает экстремальных значений 410, 350 и 340 °C относительно уставки 370 °С при времени регулирования не более 15 000 с. Разработанная модель позволяет минимизировать отклонения технологического режима, обеспечивая условия для чёткого фракционирования.

   Improving the precision of automatic control systems for process heaters is a critical factor in optimizing crude oil primary distillation units. The article introduces a dynamic mathematical model designed to maintain tight control over the outlet temperature, a vital parameter for subsequent high-quality fractionation.

   The object of the research is a gable barrel-type oil refinery furnace within a primary crude oil processing unit, featuring a temperature control loop for the petroleum product at the coil outlet based on fuel gas flow rate.

   The modeling is based on the synthesis of transfer functions of system elements: the temperature sensor is represented as a first-order lag element, the actuator — as an integrating element, the control valve — as an aperiodic link and the controlled process — as an aperiodic link.

   A distinctive feature of the proposed approach is the comprehensive consideration of physicochemical factors: the variable calorific value of the fuel gas calculated via the Wobbe index; the heat accumulation capacity of the fire tube walls; and the dependence of crude oil specific heat capacity on its moisture content.

   The simulation model is implemented in the SimInTech environment; the research is conducted using computational experiments involving the sequential application of step disturbances. Therefore, the authors conclude that with an increase in the feedstock inlet temperature by 50 °C, a 30 % rise in the mass flow rate of oil and a fivefold increase in moisture content, the controlled variable reaches extreme values of 410, 350 and 340 °C relative to the setpoint of 370 °C, with a regulation time not exceeding 15 000 seconds. The developed model enables minimization of technological regime deviations providing conditions for precise fractionation.

математическая модельнефтепереработкатрубчатая печьтепловая инерционностьпервичная переработкапередаточная функцияmathematical modeloil refiningtube furnacethermal inertiaprimary processingtransfer functionАвторы не имеют финансовой заинтересованности в представленных материалах и методахThe authors have no financial interest in the presented materials or methodsReferencesJacas-Portuondo F., Peña-Pupo L., Forgas-Brioso M. R., Mulet-Hing M. Modelling of the tubular furnace for the heating crude oil. Tecnología Química. 2025;45:51–68.Jacas-Portuondo F., Peña-Pupo L., Forgas-Brioso M. R., Mulet-Hing M. Modelling of the tubular furnace for the heating crude oil. Tecnología Química. 2025;45:51–68.Chen X. Temperature control in electric furnaces: Methods, applications, and challenges. Journal of Physics Conference Series. 2023;2649:012032. doi: 10.1088/1742-6596/2649/1/012032.Chen X. Temperature control in electric furnaces: Methods, applications, and challenges. Journal of Physics Conference Series. 2023;2649:012032. doi: 10.1088/1742-6596/2649/1/012032.Hentati M., Boussetta A., Elleuch A., Halouani K. Technical, environmental and economic evaluation of a kW-level flared gas-fuel GT-SOFC hybrid system. Energy Conversion and Management. 2024;317:118825. doi: 10.1016/j.enconman.2024.118825.Hentati M., Boussetta A., Elleuch A., Halouani K. Technical, environmental and economic evaluation of a kW-level flared gas-fuel GT-SOFC hybrid system. Energy Conversion and Management. 2024;317:118825. doi: 10.1016/j.enconman.2024.118825.Safarova A. A. Development of mathematical model of the main apparatus of the oil fractionation unit. Herald of the Azerbaijan Engineering Academy. 2024;16(2):97–102. doi: 10.52171/2076-0515_2024_16_02_97_102.Safarova A. A. Development of mathematical model of the main apparatus of the oil fractionation unit. Herald of the Azerbaijan Engineering Academy. 2024;16(2):97–102. doi: 10.52171/2076-0515_2024_16_02_97_102.Liu L., Zhai R., Hu Y. Performance evaluation of wind-solar-hydrogen system for renewable energy generation and green hydrogen generation and storage: Energy, exergy, economic, and enviroeconomic. Energy. 2023;276:127386. doi: 10.1016/j.energy.2023.127386.Liu L., Zhai R., Hu Y. Performance evaluation of wind-solar-hydrogen system for renewable energy generation and green hydrogen generation and storage: Energy, exergy, economic, and enviroeconomic. Energy. 2023;276:127386. doi: 10.1016/j.energy.2023.127386.Салякин А. Е., Гарифуллина Э. В., Бронская В. В., Мухаметзянова А. Г. Трубчатые печи первичной переработки нефти с использованием цифрового двойника // Компетентность. 2025. № 9. С. 46–49. doi: 10.24412/1993-8780-2025-9-46-49. EDN: TLXWPX.Salyakin A. E., Garifullina E. V., Bronskaya V. V., Mukhametzyanova A. G. Tubular furnaces for primary oil refining using a digital twin. Competency. 2025;9:46–49. doi: 10.24412/1993-8780-2025-9-46-49. EDN: TLXWPX. (In Russ.).Mei L., Yuan T., Jie W. [et al.]. Optimization of combustion parameters in the fire tube of water jacket heating furnace based on FLUENT. Processes. 2025;13(1):190. doi: 10.3390/pr13010190.Mei L., Yuan T., Jie W. [et al.]. Optimization of combustion parameters in the fire tube of water jacket heating furnace based on FLUENT. Processes. 2025;13(1):190. doi: 10.3390/pr13010190.Wang R., Qi B., Zhou Y. [et al.]. Numerical investigation on combustion and heating characteristics of metal fiber burner. Energies. 2023;16(11):4301. doi: 10.3390/en16114301.Wang R., Qi B., Zhou Y. [et al.]. Numerical investigation on combustion and heating characteristics of metal fiber burner. Energies. 2023;16(11):4301. doi: 10.3390/en16114301.Gude J. J., Bringas P. G. Proposal of a general identification method for fractional-order processes based on the process reaction curve. Fractal and Fractional. 2022;6(9):526. doi: 10.3390/fractalfract6090526.Gude J. J., Bringas P. G. Proposal of a general identification method for fractional-order processes based on the process reaction curve. Fractal and Fractional. 2022;6(9):526. doi: 10.3390/fractalfract6090526.Modelling and control of switched reluctance machines / ed. by R. E. Araújo, J. R. Camacho. London: IntechOpen, 2020. 158 p. ISBN 978-1-78984-455-9.Modelling and control of switched reluctance machines / ed. by R. E. Araújo, J. R. Camacho. London: IntechOpen, 2020. 158 p. ISBN 978-1-78984-455-9.Tan W., Han W., Xu J. State-space PID: A missing link between classical and modern control. IEEE Access. 2022;10:116540–116553. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3218657.Tan W., Han W., Xu J. State-space PID: A missing link between classical and modern control. IEEE Access. 2022;10:116540–116553. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3218657.Yuan T., Wang C., Feng Q. [et al.]. Computational fluid dynamics simulation on oxy-fuel combustion performance of a multiple-burner furnace firing coking dry gas. Applied Thermal Engineering. 2024;252:123728. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2024.123728.Yuan T., Wang C., Feng Q. [et al.]. Computational fluid dynamics simulation on oxy-fuel combustion performance of a multiple-burner furnace firing coking dry gas. Applied Thermal Engineering. 2024;252:123728. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2024.123728.Dong L., Huang S., Qian B. [et al.]. Numerical Simulation of hydrogen-coal blending combustion in a 660 MW tangential boiler. Processes. 2024;12(2):415. doi: 10.3390/pr12020415.Dong L., Huang S., Qian B. [et al.]. Numerical Simulation of hydrogen-coal blending combustion in a 660 MW tangential boiler. Processes. 2024;12(2):415. doi: 10.3390/pr12020415.Zhou Z., Han X., Jin G. [et al.]. New coefficients of the weighted-sum-of-gray-gases model for gas radiation characteristics of hydrogen/natural gas blends combustion. International Communications in Heat and Mass Transfer. 2023;149:107090. doi: 10.1016/j.icheatmasstransfer.2023.107090.Zhou Z., Han X., Jin G. [et al.]. New coefficients of the weighted-sum-of-gray-gases model for gas radiation characteristics of hydrogen/natural gas blends combustion. International Communications in Heat and Mass Transfer. 2023;149:107090. doi: 10.1016/j.icheatmasstransfer.2023.107090.Fan G., Chen M., Wang C. [et al.]. Numerical study on oxy-fuel combustion characteristics of industrial furnace firing coking dry gas. Energy. 2024;286:129643. doi: 10.1016/j.energy.2023.129643.Fan G., Chen M., Wang C. [et al.]. Numerical study on oxy-fuel combustion characteristics of industrial furnace firing coking dry gas. Energy. 2024;286:129643. doi: 10.1016/j.energy.2023.129643.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.