Оптимизация процессов транспортировки природного газа на перерабатывающие заводы

Введение

В нынешних условиях налаживание процессов транспортировки природного газа играет определяющую роль в эффективной работе перерабатывающих заводов. В условиях роста спроса на энергоресурсы и ужесточения требований к устойчивому развитию весьма значимо разработать методы, которые позволяют снижать затраты на транспортировку, минимизировать риски, связанные с авариями на трубопроводах и изменениями в спросе. В течение последних лет внимание к вопросам надежности, адаптивности, экономичности соответствующих систем усиливается, что делает данную проблематику актуальной для энергетической отрасли.

Проблема исследования заключается в том, каким образом возможно повысить результативность процессов транспортировки природного газа с учетом динамических изменений спроса и внешних условий, одновременно снижая затраты на транспортировочные операции и минимизируя риски.

Методы и материалы

Для разработки научной базы исследования проводится анализ существующих работ по теме оптимизации транспортировки природного газа. Это опирается на изучение публикаций, отчетов, которые касаются различных методов моделирования в газотранспортных системах. Этот метод позволяет выявить пробелы в существующих исследованиях и определить актуальные проблемы. На основе собранной информации автор предлагает алгоритм оптимизации в рассматриваемой области, обосновывая его новизну. Это помогает формализовать задачи и подготовить данные для последующей исследовательской работы. Для оценки перспективности предложенного алгоритма проводится сравнительный анализ с существующими методами транспортировки газа. Это даёт возможность продемонстрировать преимущества нового подхода и его потенциальное влияние на функционирование всей системы. Обозначенные методы, вкупе с анализом кейсов на примере российского и зарубежного опыта, позволяют автору разносторонне исследовать процессы транспортировки природного газа и предложить научно обоснованные решения для их оптимизации.

Материал по теме содержит различные аспекты, сопряжённые с безопасностью, экономикой, экологией, автоматизацией процессов. Исследования целесообразно дифференцировать на несколько тематических групп.

Первая группа посвящена вопросам автоматизации транспортировки газа. Так, к примеру, Ж. А. Даев и Н. З. Султанов (2020) исследуют использование методов искусственного интеллекта для контроля качества транспортировочного процесса, что является важным аспектом для повышения эффективности, нивелирования рисков [1, с. 31-35]. А. В. Филипенков, А. А. Алексаночкин, А. Х. Герцог (2019) описывают подходы к улучшению качества управления автоматизированными системами поддержки принятия диспетчерских решений в трубопроводных системах, что содействует оперативному реагированию на возможные аварийные ситуации [8, с. 20-23].

Вторая группа охватывает проблематику безопасности. Например, Н. Е. Яловец, А. Ю. Цурпал, Н. И. Сахоненко (2019) анализируют пожарную опасность транспортировки газа магистральным трубопроводом, акцентируя внимание на оценке рисков и необходимости принятия мер для предотвращения аварий [10, с. 38-40]. В. С. Сафонов и коллеги (2015) поднимают вопросы безопасности сброса газа в атмосферу на объектах транспортировки, что весьма значимо в контексте предотвращения экологических катастроф [6, с. 88].

Экономические аспекты оптимизации рассматриваются во многих работах, к примеру, в исследовании С. И. Долгаева и соавторов (2018), где проводится сравнительный анализ экономической целесообразности транспортировки газа в виде гидратов [2, с. 100-116], а также в публикации В. А. Ткаченко (2019), посвященной хозяйственному анализу производства и транспортировки СПГ [7, с. 180-182]. Сравнительная оценка стоимости транспортировочных операций в отношении малотоннажного СПГ и трубопроводного газа представлена в труде П. С. Цветкова и Д. М. Притуляка (2018), что позволяет сделать выводы о наиболее экономически выгодных способах доставки (в зависимости от условий и объемов) [9, с. 30-43].

Экологические аспекты оптимизации рассматриваются в работе Н. Б. Пыстиной, Ю. В. Ухиной и Л. В. Шарихиной (2019), которые проводят оценку углеродного «следа» различных маршрутов и способов транспортировки природного газа, что является важным в русле проблематики изменения климата, а также необходимости снижения выбросов парниковых газов [4, с. 33].

Итак, упомянутые выше исследования охватывают большое количество вопросов, которые касаются транспортировки природного газа (начиная от автоматизации и безопасности до экономической и экологической оценки различных способов доставки). Авторы характеризуют как современные технические решения, так и проводят углубленные экономические и экологические анализы.

Результаты и обсуждение

Транспортировка природного газа от месторождений до перерабатывающих предприятий представляет собой комплексную задачу, требующую тщательного планирования, а также задействования инновационных подходов. В условиях растущего спроса на энергоресурсы и ужесточения экологических норм оптимизация данного процесса приобретает первостепенное значение для газодобывающей отрасли.

Целесообразно остановиться на краткой характеристике существующих методов транспортировки. Так, магистральные газопроводы остаются основным способом доставки природного газа. Однако их эффективность представляется возможным существенно повысить за счет внедрения современных технологий. Применение интеллектуальных систем управления потоками позволяет минимизировать потери при транспортировке. Использование композитных материалов при строительстве трубопроводов снижает риск коррозии, увеличивает срок службы инфраструктуры. Благодаря сжиженному природному газу (СПГ) открываются дополнительные возможности для транспортировки на дальние расстояния. Инновационные конструкции танкеров-газовозов, оснащенных системами повторного сжижения испарившегося газа, значительно сокращают потери при перевозке. Оптимизация маршрутов с учетом погодных условий и ледовой обстановки помогает минимизировать временные и финансовые затраты.

При изучении научных публикаций [1, с. 31-35; 4, с. 33; 5, с. 192-196; 9, с. 30-43] были выделены наиболее часто упоминаемые инновационные технологии оптимизации (рис. 1).

Рис. 1. Систематизация инновационных технологий оптимизации (составлено автором)

Так, создание цифровых моделей газотранспортной сети предоставляет возможность проводить виртуальные эксперименты, прогнозировать поведение системы в различных условиях. Это помогает оперативно реагировать на изменения в режимах работы, своевременно предотвращать аварийные ситуации. В свою очередь, алгоритмы машинного обучения, анализирующие исторические данные о потреблении газа, погодные условия, экономические показатели, способны с высокой точностью предсказывать спрос на газ. Это фактор помощи в оптимизации объемов транспортировки и снижении затрат на хранение. Применение беспилотных летательных аппаратов для мониторинга состояния газопроводов существенно повышает оперативность обнаружения утечек и прочих нештатных ситуаций [6, с. 88]. Оснащение дронов тепловизорами, лазерными детекторами метана позволяет проводить высокоточную диагностику без остановки транспортировочного процесса.

Относительно оптимизации целесообразно выделить два базовых аспекта, которые охарактеризованы на рисунке 2.

Рис. 2. Ключевые аспекты оптимизации процессов транспортировки природного газа на перерабатывающие заводы (составлено автором)

Так, с позиций экологии весьма значимо внедрение систем улавливания и утилизации попутного газа на компрессорных станциях, что значительно снижает объемы выбросов метана в атмосферу. Использование электроприводных компрессоров вместо газотурбинных агрегатов даёт возможность сократить углеродный «след» транспортной системы.

Применение теплообменников нового поколения для утилизации тепла отходящих газов компрессорных станций сказывается на повышении общей энергоэффективности системы. Интеграция возобновляемых источников энергии (речь идёт о солнечных панелях, ветрогенераторах) для энергоснабжения вспомогательного оборудования газопроводов способствует снижению потребления ископаемого топлива.

В экономической ракурсе введение в практику системы динамического ценообразования, при которой принимаются во внимание текущий спрос, загруженность транспортной системы, рыночная конъюнктура, позволяет максимизировать эффективность транспортировки газа. Это стимулирует потребителей к более равномерному потреблению, а также эффектом служит уменьшение пиковых нагрузок на систему.

Создание интегрированных логистических хабов, объединяющих различные виды транспорта (трубопроводный, морской, железнодорожный), помогает гибко реагировать на изменения рыночной ситуации и оптимизировать маршруты доставки газа конечным потребителям.

Относительно перспективных направлений исследований нам видится уместным обратить особое внимание на два интересных вектора развития.

Первый из них касается газогидратных технологий. Разработка новшеств в транспортировке природного газа в форме газовых гидратов открывает дополнительные опции для доставки в регионы, не имеющие развитой трубопроводной инфраструктуры. Газогидраты обладают высокой плотностью хранения энергии и могут транспортироваться при атмосферном давлении и умеренно низких температурах [2, с. 100-116].

Второй вектор сопряжён со сверхпроводящими кабелями для транспортировки электроэнергии. Исследования в области высокотемпературной сверхпроводимости помогут привести к созданию результативных систем передачи на дальние расстояния. Это позволит рассматривать альтернативные сценарии использования природного газа (в частности, его переработка в электроэнергию непосредственно на месторождениях с последующей передачей по сверхпроводящим линиям).

Далее целесообразно обратиться к конкретным примерам из российской и зарубежной практики.

Так, ПАО «Газпром» реализует масштабные проекты по оптимизации транспортировки газа. Яркой демонстрацией служит газопровод «Северный поток», где применены передовые технологии:

• использование труб из стали X70 с внутренним гладкостным покрытием, снижающим гидравлическое сопротивление;
• внедрение системы магнитной подвески роторов газоперекачивающих агрегатов, что увеличивает КПД и снижает эксплуатационные затраты;
• применение цифровой системы управления газопроводом, обеспечивающей оптимальные режимы транспортировки в реальном времени.

На компрессорной станции «Портовая» установлены газоперекачивающие агрегаты мощностью 52 МВт – одни из самых мощных в мире, что позволяет значительно повысить результативность транспортировки.

Рост добычи сланцевого газа в США привел к необходимости оптимизации существующей газотранспортной системы:

• проект «Rover Pipeline» (газопровод длиной 713 миль, оснащенный современными системами мониторинга и управления, в том числе, оптоволоконными датчиками для обнаружения утечек);
• внедрение технологии «HyperFlex» от компании «Enbridge», позволяющей динамически изменять направление потока газа в зависимости от спроса и предложения на различных рынках;
• использование разработки «RealTime Transient Model» (RTTM) в целях оптимизации давления в трубопроводах, что даёт возможность снизить энергозатраты на компрессорных станциях.

Катар, как крупнейший экспортер СПГ, активно внедряет новые технологии:

• флот танкеров «Q-Flex» и «Q-Max» вместимостью до 266000 м³, оснащенных системами повторного сжижения газа, что снижает потери при транспортировке;
• применение технологии «Air Products AP-X^®» на заводе «СПГ Рас-Лаффан», позволяющей увеличить производительность линий сжижения на без существенного роста капитальных затрат в сравнение с традиционной схемой C3-MR;
• использование композитных материалов в конструкции резервуаров для хранения СПГ, что повышает их надежность и снижает вес.

Проекты СПГ в Австралии демонстрируют инновационные подходы к оптимизации транспортировки:

• проект «Prelude FLNG» (плавучий завод по производству СПГ, позволяющий исключить необходимость строительства наземных трубопроводов и инфраструктуры);
• внедрение технологии дистанционного управления и мониторинга на проекте «Gorgon LNG», что позволяет оптимизировать процессы в реальном времени, вкупе с сокращением количества персонала на объекте;
• использование модульной конструкции завода СПГ на проекте «Wheatstone», что ускорило строительство и позволило оптимизировать логистику крупногабаритных компонентов.

На основе проведённого анализа теоретических положений и практики нами предлагается авторское видение алгоритма оптимизации процессов доставки газа на перерабатывающие заводы. Соответствующие шаги и действия представлены в таблице.

Таблица

Алгоритм оптимизации процессов транспортировки газа на перерабатывающие заводы (составлено автором)

Таким образом, предложенный алгоритм поможет обеспечить не только минимизацию затрат на транспортировку природного газа, но и повышение устойчивости системы к изменениям внешних факторов.

Выводы

Оптимизация процессов транспортировки природного газа на перерабатывающие заводы должна опираться на целостный подход, в котором учтены инновационные технологические решения, экологическая ответственность, экономическая эффективность. Внедрение цифровых технологий, совершенствование материалов, оборудования, а также развитие альтернативных способов транспортировки дадут возможность в перспективе повысить надежность и эффективность газотранспортной системы, обеспечивая устойчивое развитие отрасли.

Рассмотренные в статье конкретные примеры из российской и зарубежной практики демонстрируют, каким именно образом различные страны и компании подходят к оптимизации процессов транспортировки природного газа, применяя инновационные технологии и методы управления (для повышения результативности, укрепления безопасности, обеспечения экологичности газотранспортных систем).

Ключевой новизной предложенного автором алгоритма оптимизации процессов доставки газа на перерабатывающие заводы является использование методов адаптивного управления с опорой на данные в реальном времени, что позволяет повысить гибкость и точность планирования маршрутов. Помимо этого, в отличие от существующих решений, в рекомендуемом нами подходе интегрируются сразу несколько эвристических методов оптимизации, что поможет более эффективно находить оптимальные решения при сложных многомерных задачах.