petrochemРазведка
АктуальноеНовости и поискДайджестИсследованияГраф связейИнтерактивО проекте
поиск/
petrochem.insight
о проекте

Платформа технологической разведки и отраслевой агрегатор новостей нефтехимической промышленности: технологии, проекты, оборудование, рынки, безопасность, моделирование.

разделы
  • Актуальное (дайджест)
  • Новости и поиск
  • Граф связей
  • О проекте
источники

Данные агрегируются из открытых отраслевых источников. Мнение редакции может не совпадать с мнением источников.

© 2026 Нефтехимическая разведка · v0.1.0-dev

built with next.js · directus · pgvector

insight / news & search
лента новостей

Новости и поиск

поиск по словам через Directus

лента новостей / feed

category: modeling
Все462Технологии174Проекты27Оборудование23Рынки13Безопасность16Моделирование209
Honeywell Experion Operations Assistant: ИИ для автономных заводов
Моделирование14.03.2024

Honeywell Experion Operations Assistant: ИИ для автономных заводов

Новое решение на базе генеративного ИИ помогает операторам принимать решения в реальном времени. Система интегрирована в DCS и предсказывает отклонения процесса.

IndustrialAIDigitalizationAutomation+1
Автономное управление на Fadhili Gas Plant: алгоритм FKDPP
Моделирование14.02.2024

Автономное управление на Fadhili Gas Plant: алгоритм FKDPP

Завод Saudi Aramco перешел под управление автономных ИИ-агентов Yokogawa. Алгоритм обучения с подкреплением самостоятельно оптимизирует очистку газа.

IndustrialAIAutonomousPlantReinforcementLearning+1
Цифровые двойники и RTO в нефтепереработке
Моделирование31.01.2024

Цифровые двойники и RTO в нефтепереработке

Применение точных термодинамических моделей в реальном времени увеличивает маржу НПЗ на $0.3-0.5 на баррель. Современные RTO-системы рассчитывают оптимум менее чем за 3 минуты.

DigitalTwinRTOOptimization+1
Yokogawa и TIM Solution: 8D-подход к цифровым двойникам нефтехимических активов
Моделирование17.01.2024

Yokogawa и TIM Solution: 8D-подход к цифровым двойникам нефтехимических активов

Партнерство Yokogawa и TIM Solution направлено на внедрение платформы цифрового двойника, охватывающей 8 измерений данных. Система интегрирует ET/OT/IT данные для полного управления жизненным циклом…

DigitalTwinIndustrialAIAPC+1
Eneos и Preferred Networks: внедрение AI-базированной автономной операции БАТ
Моделирование14.01.2024

Eneos и Preferred Networks: внедрение AI-базированной автономной операции БАТ

Первый в мире случай коммерческой эксплуатации атмосферной перегонки нефти под полным управлением ИИ. Система на базе глубокого обучения с подкреплением обеспечивает точность регулирования…

IndustrialAIAutonomousOperationsDigitalization+1
Топологическое моделирование с помощью ИИ – Конвертация текста в схему процесса (Text-to-Flowsheet)
Моделирование30.11.2023

Топологическое моделирование с помощью ИИ – Конвертация текста в схему процесса (Text-to-Flowsheet)

Проектирование новых процессов часто начинается с анализа сотен патентов. Ручной перенос текстового описания в PFD симулятора трудоемок и чреват ошибками. Исследование представляет автоматизированный…

AspenPlusMachineLearningLLM+2
Декарбонизация производства «серого» водорода (SMR) — Сравнение сырья
Моделирование30.04.2023

Декарбонизация производства «серого» водорода (SMR) — Сравнение сырья

В статье рассматривается моделирование парового риформинга метана (SMR) с использованием Petro-SIM для снижения углеродного следа. Оценивается влияние смены сырья (нафта против природного газа) и…

PetroSIMHydrogenSMR+2
Влияние кинетических моделей на предсказания реактора синтеза метанола: In Silico оценка и сравнение с промышленными данными
Моделирование25.03.2023

Влияние кинетических моделей на предсказания реактора синтеза метанола: In Silico оценка и сравнение с промышленными данными

В статье сравниваются различные кинетические модели для реакторов синтеза метанола с использованием Aspen HYSYS V11. Результаты верифицированы на основе данных заводов Lurgi, MegaMethanol и ICI. In…

AspenHYSYSReactorModelingMethanol+2
modeling
Моделирование28.02.2023

Оценка эффективности нейронных сетей в сравнении с моделями пространства состояний для управления периодическими процессами

Исследование сравнивает нейросети NARX и модели пространства состояний для MPC в реакторе ПММА. Классические модели превзошли нейросети по точности и адаптивности. Результат важен для инженеров АСУТП…

ProcessControlMachineLearning
modeling
Моделирование06.01.2023

Симуляция процесса снижения содержания бензола при дистилляции бензина каталитического крекинга

Ужесточение экологических стандартов требует снижения содержания бензола в бензине. В статье сравниваются три схемы дистилляции, включая колонну с разделяющей стенкой (DWC). Оптимизация методом SQP…

DistillationОптимизация
modeling
Моделирование27.11.2022

Масштабирование биореакторов с использованием Scale-Down моделей и CFD

Перенос биопроцессов из лаборатории в промышленность часто снижает выход продукта из-за неоднородности среды. Новое исследование использует CFD и scale-down модель для предсказуемого масштабирования.…

МасштабированиеCFD
modeling
Моделирование22.11.2022

Симуляция процесса Fischer-Tropsch (GtL) для производства реактивного топлива из товарного газа

Разработана модель процесса GtL для производства реактивного топлива в Aspen HYSYS. Кинетические данные кобальтового катализатора интегрированы в симулятор. Показано, что ступенчатый профиль реактора…

AspenHYSYSGtL
1…1314151617…39
MPC
+1
SQP
+1
Реакторы
+1
FischerTropsch
+2