{"id":14119,"url":"\/distributions\/14119\/click?bit=1&hash=5f259d5b4201e0228afc6630a4b04693dc9caf2a9d588ce61935866630db31c3","title":"\u041c\u043e\u0440\u044f\u043a, \u0431\u0430\u0440\u043c\u0435\u043d \u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a \u0432 \u043f\u043e\u043a\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441 \u0432 \u0418\u0422","buttonText":"\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?","imageUuid":"c9c9152f-3041-5893-8f60-32590d26154b"}

История Sasol, или как превратить уголь в бензин и попасть в список Forbes

Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин рассказывает о кейсе южноафриканской компании Sasol, которая опирается в принятии решений на математическое моделирование уже не первый десяток лет.

Источник: Tom Fisk, Pexels

Sasol, синтетическое топливо и список лучших компаний мира

Sasol — интегрированная компания, занимающаяся добычей полезных ископаемых, энергетикой, химией и производством синтетических топлив. Sasol — мировой лидер в производстве жидкого топлива из природного газа и угля. В 1955 году компания стала инициатором индустриализации процесса Фишера — Тропша по производству синтетического топлива из низкосортного угля.

В 2009 году издание Business Week поставило Sasol на 24 место в списке лучших компаний мира; рейтинг был основан на таких критериях, как приверженность инновациям, диверсифицированность портфелей, агрессивное расширение, сильное лидерство и четкое видение будущего развития. В 2022 году Sasol заняла 973 строчку в рейтинге крупнейших компаний мира Forbes Global 2000, а ее выручка превысила $15 миллиардов.

Комплекс Sasol Synfuels по переработке угля в жидкие углеводороды в городе Секунда (ЮАР) является крупнейшим бизнес-подразделением группы Sasol. Он состоит из двух заводов — Западного и Восточного — являющихся почти зеркальным отображением друг друга, и дополнительных мощностей по переработке топлива и химических компонентов, которые эти заводы производят. Sasol Synfuels использует 110 000 тонн угля в день для производства 160 000 баррелей жидкого топлива и химикатов. Комплекс по производству топлива занимает площадь около 13 км2.

Производство синтетического топлива в Sasol начинается на газовом заводе, где 80 независимых реакторов периодического действия — газогенераторов — преобразуют уголь, кислород и пар в синтез-газ. Уголь добавляют порциями в верхнюю часть газогенераторов через равные промежутки времени, а зола удаляется снизу как побочный продукт. Несмотря на то, что сырье добавляется партиями, производство газа происходит непрерывно.

Получаемый газ является основным сырьем для создания жидкого топлива. На следующих этапах производства происходит очищение газа и разветвление на разные поточные линии — по созданию компонентов для удобрений, взрывчатых веществ и фармацевтической продукции. Природный газ также подвергается риформингу и участвует в процессе. В сердце производства Sasol находятся девять запатентованных реакторов Фишера — Тропша, которые преобразуют потоки очищенного газа в синтетическую сырую нефть. Далее нефть разделяется на несколько потоков, которые поступают на нефтеперерабатывающий завод (завод по производству жидкого топлива). Различные потоки нефтепереработки перегоняются и улучшаются для получения топливных компонентов, которые затем используются для смешивания бензина, дизельного и реактивного топлива.

Математическая головоломка

Нефтехимическая промышленность не является типичной сферой применения имитационного моделирования дискретных процессов, а производство синтетического топлива в Sasol, в свою очередь, не является типичным нефтехимическим процессом.

Моделирование уникальной цепочки создания ценности в компании является сложной задачей по ряду причин:

  • производственные мощности Sasol сложны и высокоинтегрированы;
  • топливно-химическое производство сочетает в себе непрерывные, полупериодические и периодические процессы;
  • ошибочные оценки расходов на газоперерабатывающих установках приводят к сжиганию и утрате газа;
  • для улучшения качества продукции могут потребоваться циклы повторной обработки; это усложняет моделирование, поскольку часть потока возвращается в установку и смешивается с новыми входными объемами для обработки; всё это требует динамического перемешивания и расчета комбинированного потока сырья;
  • нефтеперерабатывающий завод включает в себя множество технологических установок, которые можно по-разному комбинировать в зависимости от требуемого типа топлива;
  • когда технологическая установка возвращается в эксплуатацию после сбоя, она будет работать с более высокой скоростью, чтобы компенсировать производственные потери, что приведет к краткосрочным изменениям в работе;
  • на производство влияет множество переменчивых факторов: рабочие расписания, сезонность, износ и ремонтопригодность оборудования, качество и состав доступного сырья и другие;
  • в процессе производства синтетического топлива задействовано несколько подразделений с разными бизнес-целями.

В нефтехимической промышленности управленческие решения традиционно основывались на средних пределах производства. Классическими методами являются модели баланса массы и линейное программирование для оптимизации ключевых процессов планирования. Ни один из этих подходов адекватно не отражает статистическую изменчивость операций (производственных процессов и меняющихся принципов работы) на нефтехимическом заводе. Использование их для моделирования сложной динамики объектов Sasol, которые носят нелинейный и стохастический (случайный) характер, таким образом, затруднено. Третья опция — фундаментальные модели химических технологий — сосредоточены на однопроцессных установках и не могут обрабатывать данные сложных интегрированных систем.

На пороге нового тысячелетия Sasol осознала острую потребность в лучшем методе, чтобы понять и учесть эффект изменчивости при принятии стратегических бизнес-решений.

Триада моделей

Чтобы радикально улучшить поддержку принятия решений в компании, специалисты Sasol задействовали методологию стохастического моделирования дискретных операций. С ее помощью были построены три имитационные модели:

1) Модель смешивания топлива

В 2000 году была выстроена оптимизационная модель смешивания топлива. Целевая функция и основные ограничения модели были встроены в солвер нелинейного программирования.

Смешивание топлива не является простым непрерывным процессом, поскольку Sasol не использует единую стандартную рецептуру, а смешивает топливо партиями в зависимости от запросов рынка и доступных компонентов, произведенных как на заводе Sasol по переработке синтетической нефти, так и на более традиционном заводе по переработке сырой нефти. Объем и свойства компонентов топлива изменяются в зависимости от требований химического производства.

Модель смешивания топлива определяет оптимальную рецептуру смеси, которая максимально соответствует спецификациям топлива при заданном наборе доступных топливных компонентов, оценивает влияние потенциальных сценариев (например, государственных ужесточений по спецификациям топлива) и анализирует экономическую целесообразность модернизации инфраструктуры.

2) Модель нефтеперерабатывающего завода

В 2003 году была разработана имитационная модель завода Sasol по переработке синтетической нефти в жидкое топливо. Модель имитирует процессы Западного и Восточного нефтеперерабатывающих заводов Sasol, связанных химических заводов, а также интегрированной сети сбыта. Компания использует модель для анализа влияния крупных инициатив, в том числе закупки новых технологических установок и увеличения мощностей, для тестирования различных вариантов размеров резервуаров для хранения и принципов работы, нацеленных на уменьшение изменчивости факторов и количества отходов. Кроме того, модель задействуется для устранения узких мест производства и для помощи в составлении годовых производственных бюджетов для Sasol Polymers.

3) Модель газогенерирующего завода

В 2005 году специалисты Sasol приступили к разработке модели газогенерирующего завода. Работа велась в два этапа: первый охватывал участок газогенерации, а второй — реакторы Фишера — Тропша. Sasol использовала модель для принятия ряда серьезных решений, в частности, по расширению мощностей заводов по производству сырья для газогенерирующего завода и, таким образом, для всего производственного процесса Sasol. Модель способна выявить узкие места и определить их влияние на производство. Она также учитывает потери из-за сжигания газа, которые часто возникают в результате неправильного хранения.

Вместе, три имитационные модели охватывают всю цепочку создания ценности Sasol — от входного угля до жидкого топлива на выходе. Модели можно использовать независимо друг от друга или в связке, то есть расчеты модели газогенерирующего завода можно использовать в качестве входных данных для модели нефтеперерабатывающего завода, а результаты расчетов этой модели, в свою очередь, использовать в качестве входных данных для модели смешивания топлива. Специалисты Sasol решили не объединять все три модели в единое решение, так как объединенная модель была бы очень большой, медлительной и громоздкой в обслуживании.

Ценные результаты

Комбинация трех моделей представляет собой первую в мире имитационную модель дискретно-событийной цепочки создания ценности «уголь–жидкое топливо». Этот прорыв в области исследования операций был подробно задокументирован в статье журнала Interfaces за январь–февраль 2011 года.

Имитационные модели используются и регулярно совершенствуются в Sasol по сей день. Они неоднократно доказывали свою полезность, помогая руководству принимать взвешенные решения, обеспечивая эффективную работу производства и улучшая финансовые показатели компании.

Sasol использовала рекомендации математических моделей для планирования производства, сохранения капитала, выявления узких мест, улучшения производительности, оценки масштабных инвестиционных проектов, минимизации рисков и определения способов снижения отходов и вредных выбросов. В период с 2000 по 2009 год математическое моделирование помогло увеличить стоимость Sasol на сумму, превышающую $230 миллионов.

Хотя описанная методология особенно хорошо подходит для непрерывного производства с последующими процессами периодического смешивания, в которых важны взаимодействия и вариации входных и выходных компонентов, она может найти более широкое применение в других сферах топливной и химической промышленности для оптимизации производственных процессов на основе жидкостей и газа.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда
null