vdgtuВестник Дагестанского государственного технического университета. Технические наукиHerald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences2073-61852542-095XDaghestan State Technical University10.21822/2073-6185-2025-52-4-154-164vdgtu-1916Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИINFORMATION TECHNOLOGY AND TELECOMMUNICATIONSМетоды планирования эксперимента в задачах моделирования и управления на примере объектов топливно-энергетического комплексаMethods of Experimental Design in Modeling and Control Tasks Illustrated by Fuel and Energy Complex Facilitieshttps://orcid.org/0000-0001-9331-3142ТугашоваЛ. Г.TugashovaL. G.

Тугашова Лариса Геннадьевна - кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизации и информационных технологий.

423462, Альметьевск, ул. Советская, 186а

Larisa G.Tugashova - Cand. Sci. (Eng.), Assoc. Prof., Department of Automation and Information Technology.

423462, Almetyevsk, 186a Sovetskaya Street

tugashova@yandex.ruСитдиковаИ. П.SitdikovaI. P.

Ситдикова Ирина Петровна - кандидат технических наук, заведующий кафедрой автоматизации и информационных технологий.

423462, Альметьевск, ул. Советская, 186а

Irina P. Sitdikova - Cand. Sci. (Eng.), Head of the Department of Automation and Information Technology.

423462, Almetyevsk, 186a Sovetskaya Street

sitdikova_ip@mail.ruЛатиповБ. Н.LatipovB. N.

Латипов Булат Наилевич - магистрант кафедры автоматизации и информационных технологий.

423462, Альметьевск, ул. Советская, 186а

Bulat N. Latipov - Master's Student, Department of Automation and Information Technology.

423462, Almetyevsk, 186a Sovetskaya Street

latipov.2002bulat@mail.ruАльметьевский государственный технологический университет «Высшая школа нефти»РоссияAlmetyevsk State Technological University «Higher School of Petroleum»Russian Federation202504022026524154164Copyright © Тугашова Л.Г., Ситдикова И.П., Латипов Б.Н., 20262026Тугашова Л.Г., Ситдикова И.П., Латипов Б.Н.Tugashova L.G., Sitdikova I.P., Latipov B.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/1916Цель

Цель. Проведение планирования эксперимента для случаев двух и трех факторов на примере объектов топливно-энергетического комплекса.

Методы

Методы. Для повышения точности модели и учета нелинейности связи параметров применен ортогональный центральный композиционный план.

Результат

Результат. Выполнены расчеты параметров плана, составлены матрицы планирования, получены уравнения регрессии. Реализован двухфакторный эксперимент, позволивший построить адекватные квадратичные регрессионные модели для прогнозирования расхода и давления в системе транспортировки жидкости. Проведен трехфакторный эксперимент на основе секционной модели первичной переработки нефти. Факторы, влияющие на критерий: расход перегретого водяного пара, флегмовое число, потенциальное содержание светлых фракций в сырье. Инструментами реализации выбраны программные пакеты MatLab и Python. Выполнена оценка адекватности полученных регрессионных квадратичных зависимостей исходным данным по критерию Фишера.

Вывод

Вывод. Решена задача максимизации расхода жидкости в системе транспортировки жидкости. Проведенное исследование введения воздуха в циркулирующую вязкую жидкость можно рассматривать как удобную модель для изучения двухфазных потоков. Применение статистической модели на установках ректификации нефти способствует повышению эффективности функционирования установок.

Objective

Objective. To carry out experimental design for twoand three-factor cases using facilities of the fuel and energy complex as examples.

Methods

Methods. An orthogonal central composite design was applied to improve model accuracy and account for nonlinear relationships among parameters.

Results

Results. The design parameters were calculated, planning matrices were constructed, and regression equations were obtained. A two-factor experiment was implemented, yielding adequate quadratic regression models for predicting flow rate and pressure in a liquid-transport system. A three-factor experiment was conducted based on a sectional model of primary oil refining. The factors affecting the criterion were: superheated steam flow rate, reflux ratio, and potential content of light fractions in the feed. MatLab and Python software packages were used. The adequacy of the obtained quadratic regression relationships to the original data was evaluated by Fisher’s F-test.

Conclusions

Conclusions. The problem of maximizing liquid flow in the transport system was solved. The study of air injection into a circulating viscous liquid can serve as a convenient model for two-phase flow investigation. The application of the statistical model to oil rectification units contributes to improved operational efficiency of the installations.

планирование экспериментастатистическая модельфизическая модельцентральный композиционный планнефтьрасходомергазовый факторexperimental designstatistical modelphysical modelcentral composite designoilflow metergas factorReferencesРудин М.Г., Сомов В.Е., Фомин А.С. Карманный справочник нефтепереработчика. М.: ЦНИТТЭнефтехим, 2004. 336 с.Rudin M.G., Somov V.E., Fomin A.S. Pocket handbook of the oil refiner. Moscow: TSNITTEneftkhim; 2004:336 p. (In Russ)Tugashova L., Bazhenov R., etc. Approximation method for the potential composition of petroleum fractions // E3S Web of Conferences. 2024. Vol. 471. 03003.Tugashova L., Bazhenov R., etc. Approximation method for the potential composition of petroleum fractions. E3S Web of Conferences. 2024; 471. 03003.Andrijic Z.U., Cvetnic M., Bolf N. Soft sensor models for a fractionation reformate plant using small and bootstrapped data sets // Brazilian Journal Of Chemical Engineering. 2018. Vol. 35. P. 745–756. DOI: 10.1590/0104-6632.20180352s20150727.Andrijic Z.U., Cvetnic M., Bolf N. Soft sensor models for a fractionation reformate plant using small and bootstrapped data sets. Brazilian Journal Of Chemical Engineering. 2018;35:745–756. DOI: 10.1590/01046632.20180352s20150727.Тугашова Л.Г., Затонский А.В. Исследование качества нефтепродуктов с применением моделей // Химическая физика и мезоскопия. 2019. Т. 21. № 4. С. 551-564.Tugashova L.G., Zatonsky A.V. Investigation of petroleum-product quality using models. Chemical Physics and Mesoscopy. 2019;21(4):551–564. (In Russ)Herceg S., Andrijić Z.U., Bolf N. Support Vector Machine-based Soft Sensors in the Isomerisation Process /Chemical and Biochemical Engineering Quarterly. 2021. Vol. 34(4). P. 243–255. DOI: 10.15255/CABEQ.2020.1825.Herceg S., Andrijić Z.U., Bolf N. Support Vector Machine-based Soft Sensors in the Isomerisation Process Chemical and Biochemical Engineering Quarterly. 2021;34(4):243–255. DOI: 10.15255/CABEQ.2020.1825.Gao Shuzhi, Li Xiaoyu, Zhang Yimin, Wang Jun. A soft-sensor model of VCM rectification concentration based on an improved WOA-RBFNN // Measurement Science And Technology. 2021. Vol. 32(8). DOI: 10.1088/1361-6501/abf8ed.Gao Shuzhi, Li Xiaoyu, Zhang Yimin, Wang Jun. A soft-sensor model of VCM rectification concentration based on an improved WOA-RBFNN. Measurement Science and Technology. 2021;32(8). DOI: 10.1088/1361-6501/abf8ed.Wei Anran, Ye Han, Guo Zhenlin, Xiong Jie SISSO-assisted prediction and design of mechanical properties of porous graphene with a uniform nanopore array. Nanoscale Adv. 2022. Vol. 4(5). P. 1455-1463. DOI: 10.1039/d1na00457c.Wei Anran, Ye Han, Guo Zhenlin, Xiong Jie SISSO-assisted prediction and design of mechanical properties of porous graphene with a uniform nanopore array. Nanoscale Adv. 2022; 4(5):1455-1463. DOI: 10.1039/d1na00457c.Fujii K., Yamamoto T. Development of a Nonlinear Soft Sensor Using a GMDH Network for a Refinery Crude Distillation Tower. Electrical Engineering in Japan. 2014;188:31-38. DOI: 10.1002/eej.22459.Fujii K., Yamamoto T. Development of a Nonlinear Soft Sensor Using a GMDH Network for a Refinery Crude Distillation Tower. Electrical Engineering in Japan. 2014;188: 31-38. DOI: 10.1002/eej.22459.Губайдуллин М.Г., Крайнева О.В. Экспертная оценка потенциального воздействия нефти на геологическую среду прибрежной зоны юго-восточной части Баренцева моря // НТЖ «Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе». М:ВНИИОЭНГ. 2014. № 4. С. 9-14.Gubaidullin M.G., Krayneva O.V. Expert assessment of the potential impact of oil on the geological environment of the coastal zone of the southeastern Barents Sea. Environmental Protection in the Oil and Gas Complex. Moscow: All-Russian Scientific Research Institute for Organization, Management and Economics of the Oil and Gas Industry (VNIIOENG); 2014;(4):9-14. (In Russ)Ayele B., Lu J., Chen Q. Optimization of aeration enhanced surfactant soil washing for remediation of dieselcontaminated soils using response surface methodology // PeerJ. 2020. Vol. 8. DOI: 10.7717/peerj.8578.Ayele B., Lu J., Chen Q. Optimization of aeration enhanced surfactant soil washing for remediation of dieselcontaminated soils using response surface methodology. PeerJ. 2020; 8. DOI: 10.7717/peerj.8578.Aziz S.Q., Fakhri I.S. Optimization of aeration style and cycle time for treatment of oil refinery wastewater using powdered activated carbon and sequential batch reactor. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences. 2017;29(4.):140-153.Aziz S.Q., Fakhri I.S. Optimization of aeration style and cycle time for treatment of oil refinery wastewater using powdered activated carbon and sequential batch reactor. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences. 2017; 29( 4):140-153.Беклемищев Ф.С., Селиванова В.А. Построение и исследование модели с использованием ортогонального центрального композиционного плана Бокса в среде SIMINTECH //Инициатива в науке как новая стратегия развития системы знаний: сб. науч. тр. Казань: ООО «СитИвент», 2019. С. 248-257.Beklemishchev F.S., Selivanova V.A. Construction and investigation of a model using Box’s orthogonal central composite design in the Simintech environment. In: Initiative in Science as a New Strategy for the Development of the Knowledge System:Proc.of Sci. Works.Kazan:SitIvent LLC; 2019:248–257. (In Russ)Аптикаева А.А. Оптимизация условий культивирования штамма алкалофильных бактерий Paenibacillus mannanolyticus – продуцента вязкого экзополисахарида // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 3. С. 593.Aptikaeva A.A. Optimization of cultivation conditions of the alkalophilic bacterium strain Paenibacillus mannanolyticus – producer of viscous exopolysaccharide. Modern Problems of Science and Education. 2015;(3):593. (In Russ)Вальшин И.Р. Новые методы интенсификации массообменных процессов при обессоливании нефти // Нефть. Газ. Новации. 2018. № 5. С. 24-29.Valshin I.R. New methods of intensification of mass-transfer processes in oil desalting. Oil. Gas. Innovations. 2018; (5):24–29. (In Russ)Сазонникова Н.А. Управление технологическими процессами: электрон. учеб. пособие. Самара: Издательство Самарского университета, 2017. 192 с.Sazonnikova N.A. Management of technological processes: electronic textbook. Samara: Samara University Publishing; 2017:192 p. (In Russ)Затонский А.В., Тугашова Л.Г. Моделирование объектов управления в MatLab: учеб. пособие. СПб.: Издательство «Лань», 2022. 144 с.Zatonsky A.V., Tugashova L.G. Modeling of control objects in MatLab: textbook. St. Petersburg: Lan Publishing; 2022:144 p. (In Russ)Абрамов Г.С., Сарычев А.В. Практическая расходометрия в нефтяной промышленности. М: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2002. 144 с.Abramov G.S., Sarychev A.V. Practical Flowmetering in OilIndustry: textbook. Moscow: JSC op. «VNIIOENG»; 2002: 460 p. (In Russ)Дмитриевский Б.С., Затонский А.В., Тугашова Л.Г. Задача управления процессом ректификации нефти и метод ее решения// Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2018. Т. 329. № 2. С. 136-145.Dmitrievsky B.S., Zatonsky A.V., Tugashova L.G. Control problem of oil rectification process and its solution method. Bulletin of Tomsk Polytechnic University. Georesources Engineering. 2018; 329(2):136–145. (In Russ)

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