Математическая модель печи первичной переработки нефти

   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.

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. 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.

15. 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.