Системный анализ сложноструктурированного комплекса переработки нефтесодержащих отходов

Полный текст

Введение

Нефтесодержащие отходы (НСО) – это различающиеся по составу и физико-химическим свойствам отходы, содержащие углеводородные смеси, образующиеся в различных отраслях промышленности в процессе транспортировки, использования и хранения нефтепродуктов, испытаний и ремонтов оборудования, строительства, утилизации промышленных отходов и агрегатов [1]. По данным Росстата, в 2022 году в секторе добычи нефти и газа и предоставлении услуг в этой сфере образовалось 13,94 млн тонн НСО [2]. В связи с ужесточением законодательства в области охраны окружающей среды производитель и потребитель несут прямую ответственность за переработку (обезвреживание и утилизацию) образовавшихся отходов [3]. Поскольку нормы переработки НСО в России до сих пор не утверждены, доля переработанных НСО в 2022 году составила всего 26,2 % (3,54 млн тонн) [2]. Это привело к нарастанию экологических проблем из-за ежегодного увеличения площадей специальных полигонов для захоронения отходов примерно на 400 тысяч га [4] и неэффективного использования технологий утилизации и обезвреживания, основной из которых в настоящее время является сжигание [5]. Мировой опыт показывает, что за счёт применения современных технологий и обоснованных управленческих решений долю переработки НСО можно довести до 90 % [6; 7]. Основными причинами низкой эффективности использования отходов в нефтегазовой промышленности Российской Федерации можно считать недостаток отечественных инновационных технологий переработки и отсутствие целевого системного подхода к проблемам рационального использования и обращения с НСО. В условиях усиливающейся международной конкуренции развитие нефтегазовой промышленности должно удовлетворять современным тенденциям, требующим инновационных наукоемких подходов к вовлечению НСО в хозяйственный оборот в качестве вторичных материальных ресурсов при обеспечении максимальной энергоэффективности производственного цикла и его экологической безопасности.

В основу современного обращения с любыми отходами, включая нефтесодержащие, закладывается концепция экономики замкнутого цикла [8–10], согласно которой ресурсы используются максимально полно и эффективно, что приводит к отсутствию накоплений отходов [11]. Этот эффект может быть достигнут за счёт применения остатков переработанных НСО в производстве битумных смесей [12; 13], строительных материалов [14; 15], топлива для котельных установок [16] и др. [17; 18].

В статье предлагается новый системный подход, основанный на рассмотрении объектов хранения отходов и технологий их переработки как элементов единой системы, представляющей собой сложноструктурированный комплекс переработки (КП) НСО. Такой системный подход и разработанная методика многофакторного анализа позволяют решать задачи выбора оптимальных технологий по разнородным критериям ресурсного потенциала, экологической безопасности, ресурсо- и энергосбережения и комплексной эффективности и формировать научно обоснованные стратегии управления на основе информационной системы поддержки принятия решений.

Исследование можно разделить на следующие этапы: а) приводится классификация НСО по источникам их образования в нефтегазовой промышленности; б) рассматривается классификация методов переработки НСО и анализируются основные системные проблемы, связанные с процессами переработки; в) анализируются взаимосвязи основных элементов КП НСО; г) приводится описание разработанной методики системного анализа КП НСО в нефтегазовой промышленности; д) представляются основные результаты апробации методики на примере одного региона; е) приводятся основные выводы и рекомендации по практическому использованию методики в нефтегазовой промышленности.

1. Классификация НСО по источникам образования в нефтегазовой промышленности

Подходы к классификации НСО по различным признакам широко представлены в литературных источниках [19–24], однако в них не в полном объеме учитываются источники образования отходов в соответствии с Федеральным классификационным каталогом отходов (ФККО) [25]. По данным ФККО, в 2024 году насчитывается 367 видов НСО во всех сферах производства и потребления, в том числе 173 вида отходов в нефтегазовой промышленности, классификация которых показана на рис. 1 и 2.

Рис. 1. Классификация НСО по источникам образования в нефтегазовой промышленности (начало)

Рис. 2. Классификация НСО по источникам образования в нефтегазовой промышленности (окончание)

Большая часть отходов в представленной классификации относится к III (93 вида НСО) и IV (77 видов НСО) классам опасности и образуется при добыче сырой нефти и природного газа, включая газовый конденсат нефтяного (попутного) газа, пластовую воду, нефтесодержащую эмульсию при очистке и осушке природного газа и/или газового конденсата, отработанные буровые растворы и шламы, сточные воды и отходы ремонта оборудования. Компонентный состав и агрегатное состояние таких отходов в случае отсутствия длительного хранения варьируются в известных пределах и позволяют использовать существующие на предприятиях нефтегазовой промышленности технологии переработки НСО [6; 26]. Это не исключает проблем, связанных с низкой производительностью и высокими материальными, энергетическими и финансовыми затратами при реализации типовых технологий по сравнению с новыми передовыми технологиями переработки. Кроме того, в случае необходимости переработки НСО из законсервированных хранилищ или отходов, поступающих на переработку из неизвестных источников, выбор оптимального решения по способу переработки (утилизация или обезвреживание) и соответствующей технологии переработки представляет собой сложную задачу. Решение этой задачи невозможно без применения многофакторного подхода к анализу НСО и технологий для их переработки как элементов единого комплекса переработки.

2. Классификация методов переработки НСО

Существующие подходы к классификации НСО в основном разделяют технологии переработки на два направления обращения с отходами: утилизацию и обезвреживание [18; 20; 22–24] (см. рис. 1, 2). Такая классификация не учитывает выраженные функции технологий по очистке жидких НСО физическими методами (фильтрация, флотация, гравитационное разделение и др.) в основном от механических и минеральных примесей и предназначенных, по сути, для восстановления сырья на основе нефтяных углеводородов и его дальнейшего вторичного использования [27; 28]. Кроме того, комбинирование различных технологий переработки НСО может дать синергетический эффект от их применения [28].

Методы переработки НСО можно разделить на четыре категории: восстановительные, утилизационные, обезвреживающие и комбинированные (рис. 3). К восстановительным методам переработки НСО относятся физические методы, которые обычно применяются для предварительной очистки в сочетании с другими способами переработки с целью уменьшения их объема [29]. Физико-химические методы утилизации с использованием высокотемпературной обработки подразумевают извлечение нефтяных углеводородов из НСО с высоким содержанием нефти [30; 31]. Химические и физико-химические методы обезвреживания обычно используются для обработки НСО с низким содержанием нефти [32], а обезвреживание загрязненного грунта обычно производят путем его восстановления биологическими методами [33]. Комбинированная переработка сочетает различные методы для повышения эффективности утилизации и обезвреживания.

Рис. 3. Классификация методов и технологий переработки НСО

Анализ технологий переработки НСО показывает, что их реализация связана со следующими системными проблемами:

• Физические методы: длительность процесса отстаивания; образование вторичных отходов; трудоемкость очистки оборудования; низкая степень очистки; сбросы сточных вод; возможность применения только к жидким отходам.
• Физико-химические методы: сложность утилизации адсорбента; сложность оборудования; образование вторичных отходов; сбросы сточных вод; сложность подбора растворителей; выбросы в атмосферу продуктов сгорания; образование вторичных отходов; необходимость утилизации теплоты сгорания; необходимость хранения (накопления), утилизации и обезвреживания отходов и применение реагентов; физическое воздействие на окружающую среду (шум, запахи и т. д.).
• Химические методы: высокая стоимость реагентов; образование вторичных отходов; сбросы сточных вод; применение в основном к жидким отходам.
• Биологические методы: большая длительность переработки; необходимость подготовки площадки для переработки; выбросы в атмосферу; невозможность организации непрерывной переработки; применение только к твердым отходам (загрязнённый грунт) с низким содержанием углеводородов.

3. Анализ взаимосвязи основных элементов КП НСО

Анализ разработанных классификаций, основных характеристик и параметров отходов и технологий их переработки позволяет рассматривать КП НСО в качестве единой системы, обладающей следующими системными свойствами: целостностью, делимостью, эмерджентностью, организованностью, функциональностью и структурностью.

Основу КП НСО составляют две подсистемы: подсистема размещения (ПР) и подсистема переработки (ПП), основными элементами которых являются хранилища отходов и технологии их переработки соответственно (рис. 4). Объектами анализа являются комбинации «хранилище НСО – технология переработки», которые соответствуют требованиям совместимости характеристик элементов подсистем, что подтверждает интегративные качества КП НСО.

Рис. 4. Взаимосвязь основных характеристик элементов подсистем КП НСО

Основная взаимосвязь между характеристиками элементов подсистем наблюдается в выборе метода переработки с требуемыми характеристиками перерабатываемого отхода технологией (установкой) в зависимости от характеристик накопленного в хранилище отхода. Дополнительными взаимосвязями элементов являются месторасположение, наличие требуемой инфраструктуры, производительность технологии по паспортным данным и её мобильность.

Результаты анализа связей между элементами рассматриваемого комплекса позволили разработать базы данных НСО [34] и технологий их переработки [35].

4. Разработка методики системного анализа КП НСО в нефтегазовой промышленности

На основе проведенного обоснования системных свойств и предложенных способов классификации отходов, методов и технологий их переработки разработана методика системного анализа и оптимизации КП НСО в нефтегазовой промышленности (рис. 5), которая заключается в реализации следующих этапов.

Рис. 5. Методика системного анализа и оптимизации КП НСО в нефтегазовой промышленности

1. Анализ структур и общесистемных свойств ПР и ПП.
2. Анализ основных элементов подсистем, включая выявление основных характеристик элементов и системных проблем их функционирования.
3. Анализ характеристик элементов подсистем и связей между ними (см. рис. 4), включающий классификацию НСО по источникам образования (см. рис. 1, 2), классификацию методов и технологий переработки НСО (см. рис. 3).
4. Структуризация и систематизация информации о хранилищах НСО и технологиях переработки отходов, разработка баз данных, обеспечивающих наиболее рациональный способ обработки информации и её выборки по заданным критериям.
5. Анализ качества информации о НСО и технологиях их переработки для получения многофакторной оценки полноты, достоверности, корректности, актуальности и непротиворечивости информации в базах данных. Этап основан на алгоритме, который описан и апробирован в [36].
6. Многофакторный анализ КП НСО на основе метода Data Envelopment Analysis (DEA) [37], включающий выбор и обоснование использования моделей метода DEA, формулировку задач и разработку алгоритма многофакторного анализа, анализ результатов решения задач в форме оценок эффективности и показателей масштабирования.

Выбор моделей CCR [38], BCC [39] и Super-Efficiency [40] метода DEA в качестве структурной основы для формулировки задач многофакторного анализа КП НСО нефтегазовой промышленности обосновывается:

−   использованием характеристик НСО и технологий переработки в качестве входных и выходных параметров, соответствующих поставленным в работе задачам математического программирования (ЗМП);

−   возможностью расчёта показателей масштабирования (эффекта масштаба и оценки эффективности масштабирования), анализ которых позволяет прогнозировать результаты переработки НСО при выборе эффективного управления на различных уровнях принятия решений (оперативном и стратегическом);

−   возможностью теоретической интерпретации результатов решения ЗМП в виде оценок эффективности на каждом этапе анализа, соответствующих закономерностям и понятиям, используемым и принятым в области переработки НСО;

−   возможностью определения наилучших объектов в системе переработки НСО и ранжировки объектов сравнения по величине относительных оценок эффективности на каждом этапе многофакторного анализа.

Решение задач многофакторного анализа позволяет сравнить комбинации «хранилище НСО – технология переработки» и определить относительные оценки ресурсной ценности, ресурсного потенциала, экологической безопасности, ресурсо- и энергосбережения и комплексной эффективности. Апробация предложенного подхода описана и представлена в [41–47].

7. Анализ и систематизация результатов многофакторного анализа, включающий разработку соответствующей базы данных [48].
8. Решение задач оптимизации КП НСО включает выбор одного из базовых критериев (повышение ресурсного потенциала, экологической безопасности, ресурсо- и энергоэффективности или комплексной эффективности) и дополнительных критериев оптимизации, основных и дополнительных ограничений, а также анализ полученных результатов. Решение задач оптимизации в форме ЗМП осуществляется в соответствии с созданным алгоритмом с помощью разработанного специального программного обеспечения с использованием процедур целочисленной оптимизации и симплекс-метода [49].

Анализ полученных результатов оптимизации проводится по 11 основным локальным и общим характеристикам оптимального набора технологических установок в системе комплексной переработки НСО, используемых в задачах многофакторного анализа (длительность переработки НСО; масса реагентов; расход топлива (энергии); выбросы парниковых газов, сернистого ангидрида и сажи в атмосферу; масса образовавшейся золы и загрязненной воды; удельные энергетические затраты на доставку отходов или технологий; время доставки отходов или технологий; масса полезных углеводородов), и по пяти оценкам эффективности многофакторного анализа (ресурсной ценности НСО в хранилищах; ресурсного потенциала, экологической безопасности, ресурсо- и энергоэффективности, комплексной эффективности комбинаций «хранилище НСО – технология переработки»). Результаты оптимизации после анализа передаются в систему информационной поддержки принятия управленческих решений. Описание и апробация этапа представлены в [50; 51].

9. Анализ ресурсной эффективности КП НСО на основе искусственных нейронных сетей позволяет упростить вычислительные процедуры оптимизации и анализа данных для принятия научно обоснованных управленческих решений. Предлагаемый подход может быть распространён для анализа ресурсного потенциала, экологической безопасности, ресурсо- и энергоэффективности, комплексной эффективности КП НСО. В результате выполнения этапа разрабатываются многослойные искусственные сети на основе персептронов, обучение и тестирование которых проводится с использованием обучающих наборов данных в виде оценок ресурсной ценности НСО (см. этап 6). Предлагаемый подход описан и апробирован в [52].
10. Система информационной поддержки принятия управленческих решений основана на подходе, который описан и апробирован в [53]. Разработанная система позволяет использовать частные и обобщенные показатели эффективности функционирования КП НСО, полученные в результате оптимизационных процедур на 8 или 9 этапе, и сформировать локальные управляющие воздействия на систему или обосновать перспективные стратегии управления системой переработки отходов. В состав этапа входит разработка концепции экспертной системы (ЭС) для КП НСО, в рамках реализации которой предложена структура её информационной модели, включающая три основных программно-алгоритмических модуля: модуль многофакторного анализа эффективности и оптимизации комплекса переработки НСО, экспертная база знаний НСО и технологий их переработки, интерфейс пользователя ЭС. Для проведения анализа и сопоставления результатов оптимизации с текущими условиями переработки НСО в нефтегазовой промышленности разработан алгоритм сравнительного анализа технико-экономической эффективности полученных результатов, концепция которого описана и апробирована в [54].

Последовательная реализация отдельных этапов методики при необходимости повторяется.

5. Апробация методики системного анализа КП НСО

В рамках апробации разработанной методики решения были решены задачи оптимизации регионального КП НСО по базовому критерию максимальной комплексной эффективности с учётом постоянного и переменного эффекта масштаба (этап 8, рис. 5), при этом дополнительные критерии оптимизации и ограничения не использовались.

Рассматривается КП НСО, который включает N = 90 хранилищ, содержащих отходы различных агрегатных состояний (жидкие, эмульсии, пастообразные) и источников образования (буровые шламы и отработанные растворы, отходы добычи сырой нефти, очистки пластовой воды, нефтесодержащие грунты и др.). Общая масса НСО в хранилищах составляет 175,9 тыс. т, общая площадь всех хранилищ – 100,6 тыс. м² (табл. 1). В табл. 2 представлены основные характеристики M = 14 установок (технологий) переработки НСО, входящих в рассматриваемый комплекс.

Таблица 1

Основные статистические данные по компонентному составу и массе накопленных НСО в  хранилищах 

Таблица 2

Характеристики технологий переработки НСО

Анализ полученных результатов решения поставленных однокритериальных оптимизационных задач показал, что при постоянном эффекте масштаба (табл. 3) только шесть технологий () задействованы в переработке НСО. При этом чаще других используется технология № 11 (УПБШ-10С/УПБШ-10СД, табл. 2), применение которой для переработки НСО в 51-м хранилище обеспечивает максимальную массу полезных продуктов рециклинга – 4404,8 т.

При переменном эффекте масштаба (табл. 4) восемь технологий () задействованы в переработке НСО и наиболее часто используется технология № 13 (Eco-TechRecOil Oy, табл. 2), применение которой для переработки отходов в 34-х хранилищах обеспечивает получение максимальной массы полезных продуктов рециклинга 9560,3 т. Сравнительный анализ результатов расчёта по двум представленным наборам технологий (см. табл. 3, 4) показал, что наибольшую массу полезных продуктов можно получить, используя стратегический подход к управлению системой комплексной переработки НСО с переменным эффектом масштаба 20622,8 т против 15213,1 т в операционном подходе с постоянным эффектом масштаба. Однако по ряду других технологических параметров операционный подход лучше стратегического: длительность переработки меньше на 2581,49 ч, масса используемых реагентов меньше на 5110,26 т, выбросы сернистого ангидрида и сажи в атмосферу меньше на 773,78 т и 2102,66 т соответственно, и др. Таким образом, выбор подхода к управлению переработкой в КП НСО зависит от заданной цели. Если требуется учитывать сразу несколько результирующих характеристик переработки, то выбор оптимальной стратегии управления усложняется и может потребоваться использование системы информационной поддержки принятия решений с привлечением экспертного мнения.

Таблица 3

Результаты решения задачи повышения комплексной эффективности с учётом постоянного эффекта масштаба 

Таблица 4

Результаты решения задачи повышения комплексной эффективности с учётом переменного эффекта масштаба

* «Макс.» означает, что объект сравнения останется эффективным при любом изменении входных параметров в соответствующей ЗМП.

Заключение

В работе предложена и описана новая методика системного анализа КП НСО на основе метода DEA. Описаны и представлены классификации НСО по источникам образования в нефтегазовой промышленности и методам переработки НСО. Приводится анализ основных системных проблем, присущих различным технологиям переработки отходов. Рассмотрены взаимосвязи элементов комплекса переработки, выявлены общесистемные свойства и закономерности, подтверждающие обоснованность подхода к исследованию КП НСО с позиций теории системного анализа.

Полученные результаты апробации методики для системы переработки НСО одного региона на примере решения двух задач оптимизации по критерию комплексной эффективности переработки отходов подтверждают возможность использования предлагаемого подхода на основе метода DEA и позволяют выбрать наилучшее решение по управлению процессом переработки в нефтегазовой промышленности.

Предложенная методика системного анализа на основе метода DEA может быть применена для широкого круга задач в других отраслях промышленности. Направлением будущих исследований может стать расширение количества используемых моделей метода DEA для проведения многофакторного анализа с целью увеличения точности анализа и обеспечения большей вариативности результирующих управленческих решений в системе информационной поддержки.

Об авторах

Максим Юрьевич Деревянов

Автор, ответственный за переписку.
Email: mder2007@mail.ru

кандидат технических наук, доцент кафедры «Управление и системный анализ теплоэнергетических и социотехнических комплексов»

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы

Действие

1. JATS XML

Скачать

2. Рис. 1. Классификация НСО по источникам образования в нефтегазовой промышленности (начало)

Скачать (678KB)

Метаданные

3. Рис. 2. Классификация НСО по источникам образования в нефтегазовой промышленности (окончание)

Скачать (657KB)

Метаданные

4. Рис. 3. Классификация методов и технологий переработки НСО

Скачать (576KB)

Метаданные

5. Рис. 4. Взаимосвязь основных характеристик элементов подсистем КП НСО

Скачать (528KB)

Метаданные

6. Рис. 5. Методика системного анализа и оптимизации КП НСО в нефтегазовой промышленности

Скачать (847KB)

Метаданные