petrochemРазведка
АктуальноеСрочноНовости 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
Все537Технологии197Проекты33Оборудование34Рынки16Безопасность17Моделирование240
Оценка сценариев аварийного сброса давления и расчет MDMT с использованием утилиты BLOWDOWN в Aspen HYSYS
Моделирование2 нед. назад

Оценка сценариев аварийного сброса давления и расчет MDMT с использованием утилиты BLOWDOWN в Aspen HYSYS

В статье рассмотрено применение утилиты BLOWDOWN™ в Aspen HYSYS для моделирования аварийного сброса давления в сепараторе при пожаре. Точный расчет теплопередачи и динамики позволил определить MDMT…

AspenHYSYSBlowdownMDMT+2
Вводный урок «Getting started with Aspen Hysys, Tutorial 1»
Моделирование3 нед. назад

Вводный урок «Getting started with Aspen Hysys, Tutorial 1»

Вводный урок по Aspen HYSYS показывает базовый рабочий цикл: от выбора компонентов и термодинамического пакета до создания материального потока. На примере углеводородной смеси инженер демонстрирует…

AspenHYSYSTutorialТермодинамика+2
modeling
Моделирование3 нед. назад

Практическое руководство: Обучение и внедрение ML-моделей для инженеров-технологов

Статья описывает практический алгоритм внедрения суррогатных ML-моделей в инженерные симуляторы. Рассматриваются этапы от определения пространства проектирования до финальной валидации.…

Machine LearningDoE
modeling
Моделирование3 нед. назад

Сравнительный анализ платформ моделирования

В статье сравниваются ведущие платформы моделирования: Aspen HYSYS, AVEVA PRO/II, CONVERGE CFD, TCAE и DWSIM. Рассмотрены их сильные стороны, стоимость и целевые пользователи. Даны рекомендации по…

Aspen HYSYSAVEVA PRO/IICONVERGE CFD
modeling
Моделирование3 нед. назад

Эволюция моделирования: Исторический контекст и перспективы

Моделирование технологических процессов прошло путь от статических материальных балансов до интеллектуальных цифровых двойников. Современные гибридные модели объединяют физические законы с…

МоделированиеЦифровые двойникиCFD
Гибридное моделирование и оптимизация цифровых двойников с Petro-SIM v7.6
Моделирование3 нед. назад

Гибридное моделирование и оптимизация цифровых двойников с Petro-SIM v7.6

Компания KBC выпустила масштабное обновление Petro-SIM v7.6, интегрирующее AI/ML с моделями на основе первых принципов. Новая версия позволяет моделировать полную цепочку SAF в единой среде цифрового…

PetroSIMAIГибридноеМоделирование+2
Саморазвивающийся когнитивный цифровой двойник SECDT повысил эффективность гидрокрекинга на $47,3 млн
Моделирование3 нед. назад

Саморазвивающийся когнитивный цифровой двойник SECDT повысил эффективность гидрокрекинга на $47,3 млн

Саморазвивающийся когнитивный цифровой двойник SECDT прошёл промышленную валидацию на установке гидрокрекинга мощностью 120 000 баррелей в сутки. За 18 месяцев система снизила незапланированные…

Digital TwinAPCAI+2
Симуляция кислотно-основной реакции и осаждения солей с использованием Electrolyte Wizard
Моделирование3 нед. назад

Симуляция кислотно-основной реакции и осаждения солей с использованием Electrolyte Wizard

Переход от упрощенных моделей RStoic к ELEC-NRTL с Electrolyte Wizard позволил реалистично смоделировать экзотермическую нейтрализацию NaOH серной кислотой. Каскад смесителей с промежуточным…

AspenPlusElectrolytesNeutralization+2
Цифровая валидация проектных решений с помощью гибридного моделирования
Моделирование23.09.2026

Цифровая валидация проектных решений с помощью гибридного моделирования

На этапе предварительного проектирования (FEED) ошибки в размерах оборудования критичны. Требуется инструмент для цифрового «тест-драйва» завода, особенно при использовании б/у оборудования.…

AspenHYSYSDigitalTwinFEED+1
Оценка влияния систем нулевого сжигания (Zero-Flaring) на газоперерабатывающих заводах
Моделирование22.09.2026

Оценка влияния систем нулевого сжигания (Zero-Flaring) на газоперерабатывающих заводах

Сжигание попутного газа на факелах приводит к потере ресурсов и вредным выбросам. В Aspen HYSYS смоделированы два маршрута улавливания 3.359 MMSCFD сбросного газа: криогенное извлечение ШФЛУ и…

AspenHYSYSZeroFlaringGTL+1
Интеллектуальная оптимизация дизельных двигателей с использованием CFD и Machine Learning
Моделирование18.09.2026

Интеллектуальная оптимизация дизельных двигателей с использованием CFD и Machine Learning

Экологические нормы требуют снижения выбросов NOx и сажи в дизельных двигателях. Инженеры применили CFD-симуляции и машинное обучение для оптимизации параметров впрыска. Суррогатная ML-модель…

CFDMachineLearningCONVERGE+1
Использование азеотропов для минимизации отходов с помощью AVEVA PRO/II
Моделирование17.09.2026

Использование азеотропов для минимизации отходов с помощью AVEVA PRO/II

Separation of aqueous solvent mixtures is complicated by azeotropes. A study compares azeotropic distillation with cyclopentane and extractive distillation with ethylene glycol using AVEVA PRO/II…

AVEVAPROIIДистилляцияАзеотроп+1
1234…45
Суррогатные модели
+1
+2