Top.Mail.Ru
Новости

В Томске нашли способ получить больше топлива из нефти с помощью математики

23 ноября 2022

Один из главных этапов нефтепереработки — каталитический крекинг. При крекировании (англ. cracking, crack — расщеплять) тяжелые нефтепродукты вроде мазута расщепляют на более ценные — светлые. В результате из тяжелых продуктов получают компоненты для моторного топлива (бензин, газолин) и нефтехимии (этилен, пропилен).

Сегодня из нефти получают намного больше светлых продуктов, перерабатывая тяжелые темные фракции на специальных установках

Процесс каталитического крекинга протекает при нагреве сырья до 220–260 градусов Цельсия. Затем его пропускают через еще более горячий катализатор (химическое вещество, ускоряющее реакцию, в данном случае — природные алюмосиликаты, оксиды алюминия) и направляют в лифт-реактор. Там нагретое вещество смешивается с частицами катализатора уже при температуре 500 градусов Цельсия, и тяжелые молекулы углеводорода распадаются на легкие. Продукты реакции очищают от катализатора, выделяя полезные смеси: компоненты высокооктанового бензина, легкий газойль, жирные газы. Так получают топливо с более высоким октановым числом.

Для каталитического крекинга необходимо учитывать целый комплекс сложных физико-химических реакторных процессов. Математические модели для этого и создали ученые Томского политеха. Например, гидродинамическая 3D-модель лифт-реактора позволяет прогнозировать направление потоков сырья внутри аппарата с учетом гидродинамики, распределения скоростей и температур.

Чем больше реакций происходит при переработке, тем быстрее частицы катализатора покрываются коксом и постепенно теряют свои соединительные способности. Чтобы продлить «срок действия» катализатора, его окисляют. Еще одна модель, построенная томскими математиками, определяет наиболее эффективный вид катализатора для крекинга.

По мнению томских политехников, созданные модели помогут проектировать и рассчитывать многоуровневый процесс каталитического крекинга без экспериментов на настоящих установках. Модели также станут основой для отечественного программного обеспечения, используемого для оптимизации процессов глубокой переработки нефти.

1
Haha
Haha
0
0
Love
Love
0
0
0
Читать также
Заезд на трассе Игора Драйв

Испытание скоростью: как автоспорт тестирует альтернативное топливо

4 мин. чтения
Паутина из оптоволокна

Паутина из оптоволокна защитит трубопроводы от оползней и просадок грунта

2 мин. чтения
Молодые стартаперы

Инновации для отрасли: названа лучшая корпоративная программа поддержки стартапов

1 мин. чтения
Пленарная сессия РЭН Создавая энергетику будущего вместе

«Приоритеты развития до 2050 года — энергетическая безопасность и лидерство в экспорте»

1 мин. чтения

«Музыка» для глубин: низкие частоты помогли очистить скважины без химии и простоев

2 мин. чтения
Центр управления эффективностью нефтепереработки и сбыта

Умный алгоритм от «Газпром нефти» повысил эффективность доставки грузов в промышленности

2 мин. чтения
Серый кит

Муравьи, киты и пчелы подсказали петербургским ученым, как прогнозировать поведение породы при горных работах

1 мин. чтения
Петр Соболевский показывает жителям Санкт-Петербурга первый газовый фонарь

Как газ превратился в свет

4 мин. чтения
Образец керна висследовательского центра «Геосфера»

Экспресс-тест для недр: в Сибири нашли способ анализа керна горной породы прямо во время бурения

2 мин. чтения

Квартирный вопрос в глубинах Земли: путешествие длиной в десятки километров и миллионы лет

1 мин. чтения