بهینه‌سازی ساختار شبکه پالایشگاه با استفاده از مدل‌سازی ریاضی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مهندسی شیمی، دانشکده مهندسی شهید نیکبخت، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

10.22078/pr.2025.5560.3469

چکیده

محصولات حاصل از نفت خام به‌طور گسترده در صنعت و زندگی روزمره استفاده می‌شوند. پالایش نفت یکی از پیچیده‌ترین صنایع شیمیایی به‌شمار می‌رود و شامل فرایندهای متعددی است. هدف نهایی پالایشگاه‌های نفت، کاهش هزینه‌ها و افزایش سود است. در بهینه‌سازی این هزینه‌ها و یا دستیابی به سود بیشتر، می‌توان اقدامات بهینه را به‌صورت تابعی از متغیرهای تصمیم مشخص کرد. در این مقاله، به بررسی و مقایسه ساختار بهینه شبکه پالایشگاهی با در نظر گرفتن تمامی محدودیت‌های مربوط به فشار، منابع، مصرف‌کننده‌ها، هزینه‌های عملیاتی و سرمایه‌گذاری، با استفاده از دو رویکرد برنامه‌ریزی ریاضی خطی (LP) و غیرخطی (NLP) پرداخته شده است. نتایج نشان می‌دهد که بهینه‌سازی غیرخطی ساختار شبکه پالایشگاه در مقایسه با وضعیت موجود، حدود 2% افزایش در سودآوری نسبت به مدل خطی را به‌همراه دارد

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Optimization of Refinery Network Structure Using Mathematical Modeling

نویسندگان [English]

  • Mohadese Poudine
  • Farhad Shahraki
  • Mohammad Reza Sardashti Birjandi
  • Mir Mohammad Khalilipour
Department of Chemical Engineering, Shahid Nikbakht Faculty of Engineering, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
چکیده [English]

The products derived from crude oil hold immense significance in both industry and everyday life. Refining processes, as core operations within the oil industry, are highly complex and encompass numerous interconnected and diverse operations. The primary goal in refining optimization is to minimize operational costs or maximize profit margins. Optimization objectives, whether focused on minimizing costs or increasing profitability, are commonly formulated as functions of decision variables that reflect the refinery’s operational and financial aspects. In this study, we investigate the optimal configuration of a refinery network by employing both linear (LP) and nonlinear (NLP) programming models, incorporating critical constraints such as pressure, resource availability, consumer demand, operational costs, and capital expenditures. The results indicate that the income generated from the nonlinear optimization model exceeds the baseline configuration by approximately 2%, highlighting the enhanced economic viability achieved through advanced modeling techniques.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Refinery
  • Optimization
  • Modelling
  • Linear Programming
  • Nonlinear Programming
[1]. درگاهی، ر.، امید خواه، م.ر.، عمیدپور، م.،(1388). بهینه‌سازی برنامه‌ریزی خوراک و تولیدات پالایشگاه نفت خام با هدف بیشینه‌سازی سود پالایشگاه، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، دانشکده مهندسی مکانیک##
[2]. کلانتری، ا.، شهرکی، ف.، رزاقی، ک.، سردشتی بیرجندی، م.ر.،(1392). طراحی فرآیند مناسب برای بازیابی Co2 از شبکه هیدروژن و جلوگیری از انتشار Co2 تولیدی پالایشگاه به اتمسفر،  دانشگاه سیستان و بلوچستان، دانشکده مهندسی شهید نیکبخت مهندسی شیمی - طراحی فرآیند##
[3]. Eghbal Ahmadi, M. H., Royaee, S. J., Tayyebi, S., (2018). Mamdani fuzzy modeling of flash vaporization using a new concept: fuzzy composition variable, Petroleum Research, 28(100), 23-26. doi: 10.22078/pr.2018.3084.2422.##
[4]. وینستون ، و. (1380). برنامه‌ریزی خطی، ترجمه رضا رنجیرانی فراهانی، نسرین عسکری، محمد مدرس یزدی، چاپ اول ، اتشارات شامران.##
[5]. Moro, L. F. L., Zanin, A. C., & Pinto, J. M. (1998). A planning model for refinery diesel production. Computers & Chemical Engineering, 22, S1039-S1042. doi: 10.1016/S0098-1354(98)00209-9.##
[6]. Pinto, J. M., Joly, M., & Moro, L. F. L. (2000). Planning and scheduling models for refinery operations. Computers & Chemical Engineering, 24(9-10), 2259-2276. doi: 10.1016/S0098-1354(00)00571-8.##
[7]. Pinto, J. M., & Moro, L. F. L. (2000). A planning model for petroleum refineries. Brazilian Journal of Chemical Engineering, 17, 575-586. DOI: 10.1590/S0104-66322000000400022##
[8]. Zhang, N., & Zhu, X. X. (2000). A novel modelling and decomposition strategy for overall refinery optimisation. Computers & Chemical Engineering, 24(2-7), 1543-1548. doi: 10.1016/S0098-1354(00)00545-7.##
[9]. Zhang, J., Zhu, X. X., & Towler, G. P. (2001). A simultaneous optimization strategy for overall integration in refinery planning. Industrial & Engineering Chemistry Research, 40(12), 2640-2653. doi: 10.1021/ie000367c
[10]. Li, W., Hui, C. W., & Li, A. (2005). Integrating CDU, FCC and product blending models into refinery planning. Computers & chemical engineering, 29(9), 2010-2028. doi: 10.1016/j.compchemeng.2005.05.010.##
[11]. Coelho, O., Bahiense, L., & Ferreira Filho, V. J. (2010). A mixed-integer nonlinear programming model for prodution planning in oil refineries. Rio Oil & Gas Proc, 1-10.##
[12]. Watkins, R.N.(1979). Petroleum refinery distillation. Second edition. Houston, USA: Gulf Pub. Co., Book Division.
[13]. Taoufiq Gueddar, Vivek Dua, Novel model reduction techniques for refinery-wide energy optimisation, Applied Energy 89 (2012) 117–126. ##
[14]. Shi, L., Jiang, Y., Wang, L., & Huang, D. (2015). A novel two-stage Lagrangian decomposition approach for refinery production scheduling with operational transitions in mode switching. Chinese Journal of Chemical Engineering, 23(11), 1793-1800. doi.org/10.1016/j.cjche.2015.08.017.##
[15]. Duan, Q., Yang, G., & Li, G. (2018). Optimisation-based algorithm for refinery short-term scheduling of crude-oil. International Journal of Oil, Gas and Coal Technology, 17(1), 34-59. doi.org/10.1504/IJOGCT.2018.089337.
[16]. Utomo, F. A. P., Rosyidi, C. N., & Jauhari, W. A. (2020). An integrated optimisation model of refinery short-term planning: a case study. Energy Systems, 11(2), 283-299.##
[17]. Gary, J. H., Handwerk, J. H., Kaiser, M. J., & Geddes, D. (2007). Petroleum refining: technology and economics. CRC Press.##
[18]. Maples, R.E. (1993). Petroleum Refinery Process Economy. Oklahoma, USA. Penn Well Publishing. ##
[19]. رشیدی چقوشی، م.، مقدسی، ع.ر.(1389). بهینه‌سازی فرآیند اختلاط محصولات پالایشگاه اراک، پایان‌نامه کارشناسی ارشد دانشکده فنی. مهندسی دانشگاه اراک.##