Всем привет! На связи Дмитрий Фатун, главный эксперт по внедрению RTO в СИБУРе. Прошлый пост дал общее понимание системы, но вышел незаконченным, поэтому я обещал раскрыть тему в дальнейших постах. В данном посте чуть углубимся в работу ИТ-инструмента и поговорим на следующие темы:

1. Применимость системы RTO и реальные примеры

2. Место RTO в иерархии цифрового управления производством

3. Пару слов об ИТ-составляющей

Часть 1. Применимость системы RTO и реальные примеры. Как известно, системы оптимизации в реальном времени (Real-Time Optimization, RTO) являются одним из способов увеличения экономической эффективности процесса. Целесообразность для внедрения RTO присутствует в многопараметрических процессах (что усложняет расчеты и прогнозирование) при условии наличия ограничений (что толкает нас в сторону поиска оптимума, т.е. компромисса). Например, вы руководитель отдела логистики, к вам каждый день прилетает десятки заявок на грузоперевозки, при этом ресурс команды ограничен и исполнить все заявки вы не в состоянии. С точки зрения бизнеса ваша задача – определить, какие заявки стоит исполнять. Функция оптимизации будет регулярно перераспределять заявки между логистами в соответствие с задачей максимизации суммарной прибыли. Найти перевозчика на маршрут Москва-Питер займет у логиста 1.5 часа (эти значения задаются экспертно в данном случае), при этом на маршрут Москва-Владивосток уже уйдет 6 часов. Для каждой заявки считается удельная норма прибыли (с учетом потраченного времени, стоимости перевозки и %маржи в ней вашей компании) и далее с учетом ограничений (например, 8 часов рабочего времени для каждого сотрудника) модель будет перераспределять заявки между работниками, пытаясь забрать самые лучшие в этот день и распределить их между коллегами с учетом оставшегося доступного времени.

Пример ниже - абстрактное распределение заявок, которое вручную делает менеджер. Так это будет выглядеть в Excel. К – коэффициент занятости работника в исполнении этой заявки (если 1 – значит только он над ней работает). Ч – потраченные часы работника.

Пример 2 – оптимизированный процесс. Как мы видим, столбик Итого К – везде единицы, что говорит о том, что заявки полностью исполнены и кол-во часов каждого работника не более 8. Модель оптимизировала процесс и увеличила почти на 30% маржу. Это был простой пример, в более сложных фигурируют, например, ключевые клиенты, исполнение заявок от которых обязательно, даже несмотря на низкую маржу и прочие факторы.

Однако, я все же являюсь работником нефтехимической отрасли, поэтому дальнейшие примеры будут из более прикладных для моей сферы задач. Системы RTO, которые разрабатывает наша команда, оказывает влияние на экономику производства через следующие ключевые операционные рычаги управления.

Говоря о конкретных примерах, рассмотрим оптимизацию режима на установке пиролиза. В ходе процесса в змеевике протекает термический распад углеводородов, являющийся радикальным по природе и состоящий из >1000 простых реакций. Реакции с получением различных продуктов являются последовательно-параллельными, выход продуктовых фракций сильно зависит от условий процесса, а система разделения продуктов задает нам множество ограничений. Основной продукцией установки являются низшие олефины (этилен, пропилен, бутены), образующиеся при протекании первичных реакций распада углеводородов. Нецелевыми будут продукты вторичных реакций: метан-водородная фракция, тяжелая смола пиролиза, пироконденсат. В связи с приведенными условиями установка пиролиза очень часто является объектом внедрения RTO.

Контролируемыми параметрами процесса в реакционной части являются температура пиролиза (coil outlet temperature, COT, температура на выходе змеевика), соотношение пар:сырье, давление на выходе из печи (coil outlet pressure, COP). Изменяя их, можно добиться оптимизации состава продуктовой корзины пиролиза или снижения энергопотребления при заданной выработке продукции.

Рассмотрим влияние COT на показатели процесса. С ростом температуры повышается конверсия углеводородов, однако в то же время мы можем наблюдать увеличение выхода нецелевых продуктов, т.е. снижение селективности. Таким образом, при фиксации всех остальных параметров процесса, зависимость маржинальности от температуры будет проходить через экстремум, обусловленный соотношением конверсии к селективности, а также вкладом энергоресурсов (необходимых для проведения эндотермического разложения углеводородов, а также для системы разделения продуктов). Классический график такой зависимости изображен на рисунке.

В приведенном выше примере такие параметры оптимизации как рыночные предпосылки, стоимость энергоресурсов, ограничения по выпуску продукции являются постоянными. В реальности данные параметры могут меняться на ежедневной основе, следуя за изменениями в системе планирования, логистическими ограничениями и др. В таблице приведены несколько сценариев с различным соотношением составных частей функции оптимизации, что отражает возможные изменения на реальном процессе.

В соответствии с указанными в таблице предпосылками были рассчитаны значения функции маржинальности пиролиза. Результаты представлены на рисунке. Как мы видим, при изменении рыночных предпосылок может меняться не только положение оптимума, но и сам вид функции маржинальности. В некоторых случаях она перестает иметь экстремум в диапазоне допустимых значений СОТ, а значит, оптимум будет лежать на границе данного параметра.

При этом в данном примере мы рассматриваем управление только одной переменной в зависимости от цен, в реальной модели ограничений около 100 + 4 управляемые переменные. Еще одним фактором, влияющим на выбор оптимального режима пиролиза, является коксование змеевиков. По мере накопления кокса в змеевике, печь меняет эксплуатационные характеристики, экономика пиролиза при этом меняется (рисунок 5). При накоплении массы кокса в змеевиках начинают проявляться негативные явления, такие, как снижение конверсии и увеличение вероятности прогара змеевика. Для митигации данных рисков змеевики печей пиролиза периодически подвергаются выжигу с удалением накопившегося кокса. Поэтому хорошим дополнением к функции маржинальности пиролиза является включение фактора снижение пробега печи от коксования змеевиков. В таком случае оптимизатор на основе строгой модели позволяет находить компромисс между выполнением производственных планов по отгрузке продукции, обслуживанию оборудования и максимизацией прибыли в моменте.

Часть 2. Место в иерархии цифрового управления производством.

А зачем необходимы другие системы управления и какая роль среди них у RTO? Как мы уже говорили ранее, система улучшенного управления технологическим производством (СУУТП, Advanced Process Control, APC) тоже имеет функцию оптимизации, но более простую с точки зрения влияющих параметров, не учитывающую ограничения всего производства, а управляющая только одним технологическим узлом или единицей оборудования. Для демонстрации их взаимной работы рассмотрим пример.

Участок технологической цепочки завода состоит из последовательно работающих реактора, отпарной колонны и колонны ректификации для получения товарного продукта. На реакторе установлена система APC, поддерживающая заданное оператором качество (анализатор А1). Реактор служит для превращения нежелательных примесей в ценные компоненты, однако существуют побочные реакции превращения ценных компонентов в побочные. Предположим, что повышение температуры повышает конверсию, что уменьшает концентрацию вредных примесей на выходе, но и усиливает побочные реакции, т.е. прямые потери ценного компонента. Задача RTO в данной ситуации – на основании данных по анализатору А2 о концентрации вредных примесей в товарной продукции с помощью строгой технологической модели данной цепочки предсказать, какую концентрацию на выходе из реактора (А2) необходимо поддерживать и насколько реалистичен такой режим, далее с помощью управления по давлению и температуре в качестве управляемых переменных и с учетом входящего расхода и состава (А0) в качестве независимых система APC будет поддерживать данный режим. Цель всего этого - добиться в последней колонне разделения качества (по А2) близкой к ограничению, ведь поддержание избыточного качества вредит экономике. Как итог, модель скорректирует режим, ухудшит качество на А1 так, чтобы на А2 было близким к 1% путем уменьшения, например, температуры в реакторе, что снизит побочные реакции и увеличит выпуск ценных компонентов и даст больше прибыли производству.

Таким образом, в большинстве случаев задача APC стабилизировать процесс, а RTO искать оптимальный режим в рамках всего завода. Например, с точки зрения локального оптимума затраты на энергоресурсы, требуемые для поддержания концентрации или нагрузки вблизи максимума, меньше получаемой при этом выгоды. Очевидно, APC будет стараться поддерживать максимальные значения, для этих целей необходимо процесс стабилизировать, ведь при высокой волатильности (дисперсности данных) будут часто происходить «вылеты» за ограничения, что приводит либо к аварийным ситуациям, либо к нарушениям товарного качества и проблемами по контрактным обязательствам. А вот RTO, смотрящий как бы «вдаль» и учитывающий возможную нехватку энергоресурсов (которые могут быть более востребованы на другом участке предприятия) либо влияние данного воздействия на другие элементы завода выдаст не локальный, а глобальный оптимум по всему производству.

Тем самым, управляя системой APC, но питаясь данными из базы данных реального времени (БДРВ), RTO является необходимой прослойкой между экономическим планированием (включая отделы маркетинга и продаж) производства, и непосредственным управлением этим производством.

Заключение по технологической части

1. Системы класса RTO эффективно применяются в процессах с большим количеством нелинейных зависимостей, большим количеством ограничений, изменяющимися параметрами оборудования и рыночными предпосылками.

2. Оптимизационные функции RTO могут включать как актуальные экономические показатели установки, так и долгосрочные характеристики, такие, как активность катализаторов, загрязнение теплообменного оборудования и др.

3. Система RTO является важным компонентом управления производства, обеспечивая наиболее эффективный переход от экономического планирования до реального управления производством.

Часть 3. Пару слов об ИТ-составляющей продукта

Реализация подобной системы поднимает множество новых архитектурных, инфраструктурных и интеграционных вопросов для обеспечения безопасности её работы. Это невозможно без тесного взаимодействия информационных и операционных технологий, что предполагает исключение «вакуума» между сотрудниками с разной экспертизой, включая ИТ-специалистов и технологов.

Мы работали с вендорами мирового уровня – Schneider Electric System, Yokogawa, Siemens, Honeywell. Использовали самые современные продукты для реализации бизнес функционала и средств защиты информации.

Проектирование и внедрение с одной стороны должно выполняться в соответствии со всеми требованиями законодательства Российской Федерации и рекомендациями актуальных мировых стандартов. А с другой – удовлетворять существующей ресурсной обеспеченности и условиям бизнеса. Особенно это актуально сейчас.

Реализуемая в рамках проекта система обеспечения безопасного информационного взаимодействия с технологическими объектами увеличивает фактор зрелости инфраструктуры и создаёт почву для реализации и других бизнес-проектов цифровизации производства.

- Как было раньше и что будет по-другому? На первом этапе внедрения RTO, система работает в открытом контуре, то есть новые уставки отображаются на экране оператора и вручную переносятся им в АСУТП. Здесь мы уже получаем пользу от проекта, но максимальной эффективности достигаем на следующем этапе реализации.  Внедрение системы RTO в закрытом контуре позволяет практически полностью автоматизировать оптимизацию производственного процесса.

Всем спасибо за внимание!