Integration of Thermo-, Hydrodynamic, and Kinetic Factors in the Mathematical Modeling of the Catalytic Reforming Process

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background: The integration of various factors affecting processes in oil refining is crucial for enhancing both the efficiency and sustainability of the industry. In a changing market and increasingly stringent environmental regulations, it is essential to continuously update approaches, develop innovative solutions, and optimize production processes to achieve the best possible outcomes.

Aim: The study aims to integrate thermodynamic, kinetic and hydrodynamic aspects into a unified model, and to validate the outcome based on experimental data and real-world operating conditions to ensure the accuracy and reliability of model predictions.

Materials and methods: The primary research methods include statistical data analysis, process modeling, and experimental studies at various stages of the production cycle.

Results: The study identified the key parameters that significantly impact the quality of the final product and production efficiency. Furthermore, it offers recommendations for optimizing production processes based on the data obtained.

Conclusion: The study concludes that integrating various factors can significantly enhance production performance and reduce refining costs. The study emphasizes the importance of an integrated approach to the management of production processes in the oil refining industry, which can facilitate the further development of the industry. The model created can be utilized for training personnel in process simulation. With its user-friendly interface, it requires no extensive programming knowledge, making it well-suited for the initial training of specialists.

About the authors

Gaini Zh. Seitenova

Association of Producers and Consumers of Petrogaschemical Products (Petrogaschemical Association)

Email: gainiseitenova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6202-3951
Kazakhstan, Astana

Rizagul M. Dyussova

Toraighyrov University

Author for correspondence.
Email: rizagul.dyussova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3083-5255
Kazakhstan, Pavlodar

Ekaterina A. Zhamanova

Eurasian National University

Email: ekaterina.zakmanova1998@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0545-5912
Kazakhstan, Astana

Yakobs Sergeevs

Toraighyrov University

Email: sergeevs_yakobs@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-2090-9143
Kazakhstan, Pavlodar

Moldir Barashkova

Atyrau University of Oil and Gas

Email: moldirborasheva1992@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-2842-0078

Cand. Sc. (Engineering)

Kazakhstan, Atyrau

References

  1. kmg.kz [Internet]. АО НК «КазМунайГаз». Годовой отчет за 2022 год [cited 2024 Jul 27]. Available from: https://ar2022.kmg.kz/ru.
  2. astm.org [Internet]. ASTM D6730-01(2011) Standard Test Method for Determination of Individual Components in Spark Ignition Engine Fuels by 100 Metre Capillary (with Precolumn) High-Resolution Gas Chromatography [cited 2024 Aug 18]. Available from: https://www.astm.org/d6730-01r11.html.
  3. astm.org [Internet]. ASTM D2427-06 Standard Test Method for Determination of C2 through C5 Hydrocarbons in Gasolines by Gas Chromatography (Withdrawn 2023) [cited 2024 Jun 20]. Available from: https://www.astm.org/d2427-06r19.html.
  4. astm.org [Internet]. ASTM D4052 Standard Test Method for Density, Relative Density, and API Gravity of Liquids by Digital Density Meter [cited 2024 Aug 18]. Available from: https://www.astm.org/standards/d4052.
  5. astm.org [Internet]. ASTM D86 Standard Test Method for Distillation of Petroleum Products and Liquid Fuels at Atmospheric Pressure [cited 2024 Jul 27]. Available from: https://www.astm.org/standards/d86.
  6. Seitenova GZ, Dyussova RM, Brurmbayeva GR. Matematicheskoye modelirovaniye processov neftepererabotki kak metod resursosberezheniya i energoeffektivnosti. Oil & Gas. 2023;1(133):144–154. doi: 10.37878/2708-0080/2023-1.13. (In Russ).
  7. Zainullin RZ, Zagoruiko AN, Koledina KF, et al. Multi-Criterion Optimization of a Catalytic Reforming Reactor Unit Using a Genetic Algorithm. Catalysis in petroleum refining industry. 2020;12:133–140. doi: 10.1134/S2070050420020129.
  8. Smith JM, Van Ness HC, Abbott MM, Swihart MT. Introduction to Chemical Engineering Thermodynamics. 9th ed. New York: McGraw Hill Education; 2022.
  9. Ivanchina D, Chuzlov VA, Ivanchin NR, et al. Frame-Production Model of Petroleum Feedstocks Catalytic Processing for the Representation of Knowledge about Process. Petroleum and Coal. 2021;63(3):668–673.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Operating parameters of the catalytic cracking unit

Download (104KB)
3. Figure 2. Catalytic Reforming Unit

Download (118KB)
4. Figure 3. Hydrocarbon transformation chain in the catalytic reforming process, taking into account the rate constants of chemical reactions

Download (85KB)
5. Figure 4. Calculated compositions of the catalytic reforming feedstock

Download (76KB)
6. Figure 5. Calculated compositions of the catalytic reforming catalyst

Download (81KB)

Copyright (c) 2024 Seitenova G.Z., Dyussova R.M., Zhamanova E.A., Sergeevs Y., Barashkova M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».