«Сауди Арамко» внедрила платформу оптимизации нефтеперерабатывающих заводов на базе искусственного интеллекта (ИИ), разработанную совместно с Emerson, поскольку энергетический гигант ускоряет использование промышленного ИИ в своих глобальных нефтеперерабатывающих операциях. Внедрение интегрирует Aspen Hybrid Models от Emerson в среду планирования НПЗ «Арамко», создавая то, что компании описывают как одну из крупнейших в мире многообъектных, многопериодных моделей оптимизации НПЗ. Эта инициатива является частью более широкой цифровой трансформации «Арамко» и ее стратегии в области ИИ, направленной на повышение операционной эффективности, увеличение объемов выхода продукции НПЗ и сокращение разрывов между планированием и исполнением. В центре проекта лежит использование Aspen Hybrid Models, которые объединяют инженерные модели, основанные на первых принципах, с промышленным ИИ и данными о работе установок для улавливания сложных нелинейных зависимостей в работе НПЗ. По данным компаний, система уже достигла уровня точности прогнозирования до 98,5% на ключевых установках НПЗ. Модели ИИ первоначально были развернуты на установках непрерывной регенерации катализатора (CCR) и платформинга, помогая оптимизировать смешивание сырья, улучшать прогнозирование качества продукции и повышать точность прогнозирования маржи в глобальной сети НПЗ «Арамко». Внедрение подчеркивает растущую роль ИИ в оптимизации промышленных процессов, особенно в энергетическом и нефтехимическом секторах, где традиционные подходы к моделированию часто с трудом адаптируются к меняющимся смесям сырья, колеблющимся условиям эксплуатации и все более сложным требованиям устойчивого развития. «Это внедрение представляет собой значительную веху в стратегии «Арамко» в области ИИ и наших давних отношениях с Emerson», — заявил Ахмад Алькудмани, директор департамента глобальной оптимизации в Saudi Aramco. «Мы стремимся использовать инновационные технологии для более интеллектуальной и эффективной оптимизации нефтепереработки. Благодаря повышенной точности моделей мы улучшаем решения по планированию, сокращаем количество ручных корректировок, требуемых нашими инженерами, и открываем новую ценность в наших глобальных активах». Компании заявили, что подход гибридного моделирования позволяет «Арамко» улучшать выход продукции НПЗ и качество потоков в широком диапазоне сырья и условий переработки, одновременно автоматизируя обновление моделей и снижая потребность в ручном вмешательстве инженеров. Еще одним ключевым направлением является сокращение расхождений между предположениями планирования НПЗ и фактической работой установок — давней проблемой в процессах первичной и вторичной переработки. Согласовывая модели планирования с операционной реальностью, «Арамко» стремится достичь более надежного прогнозирования производства и большей операционной согласованности на объектах. Внедрение ИИ также поддерживает более широкие цели гибкости НПЗ, обеспечивая более динамичный выбор сырья и стратегии смешивания. Ожидается, что это повысит прибыльность, одновременно поддерживая более устойчивые и эффективные операции. «Арамко» теперь расширяет использование Aspen Hybrid Models на установки гидрокрекинга на своих активах, чтобы подтвердить масштабируемость структуры оптимизации на базе ИИ для дополнительных процессов НПЗ. Технологический стек развертывается через решения Emerson AspenTech Performance Engineering и Manufacturing and Supply Chain. Платформа использует тысячи сведенных симуляционных сценариев, построенных на инженерных моделях, основанных на первых принципах и откалиброванных с реальными данными установок, для создания нелинейных оптимизационных моделей, способных работать в масштабе предприятия. ««Арамко» продолжает устанавливать эталон операционного превосходства посредством цифровых инноваций», — сказал Клаудио Файяд, технический директор подразделения Aspen Technology компании Emerson. «Это внедрение Aspen Hybrid Models на базе ИИ для оптимизации сложных, многообъектных, многопериодных рабочих процессов планирования демонстрирует ощутимую ценность сочетания глубокой отраслевой экспертизы с передовым ИИ». Проект отражает более широкую тенденцию в энергетическом секторе Ближнего Востока, где национальные нефтяные компании все больше инвестируют в ИИ, автоматизацию и передовую аналитику для повышения операционной устойчивости, максимизации производительности активов и поддержки долгосрочных программ цифровой трансформации. Поскольку промышленные организации стремятся получить измеримые бизнес-результаты от инвестиций в ИИ, оптимизация НПЗ становится одним из наиболее коммерчески значимых вариантов использования промышленного ИИ в регионе.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Andrea Benito
