Студенты Пермского Политеха создали цифровые двойники аппаратов нефтехимических производств

На современных химических предприятиях существует множество процессов, которые невозможно осуществить без специализированного технологического оборудования. Чтобы это оборудование эффективно и надёжно работало, необходимо не только выполнить его качественный расчёт, но и осуществлять своевременное техническое обслуживание. Студенты Пермского Политеха создали цифровые двойники кожухотрубчатого теплообменника и тарельчатой ректификационной колонны, позволяющие автоматизировать технологические и прочностные расчеты, а также информационную поддержку процессов технического обслуживания и ремонта.

Подробнее с разработкой можно ознакомиться в сборнике «Химия. Экология. Урбанистика. 2022». Разработка выполнена в рамках Программы академического стратегического лидерства «Приоритет-2030».

Разработанные цифровые двойники содержат:

• 3D-модели аппаратов, созданные с помощью программного обеспечения (ПО) «Компас-График»;
• компьютеризированные модели протекающих в аппаратах технологических процессов (теплопередачи и ректификации) и модели расчётов на прочность, созданные с помощью ПО Mathcad;
• модели технического обслуживания указанных выше аппаратов, созданные с помощью ПО «ЭЛПАС-Предприятие», — электронный паспорт предприятия.

3D-модели позволяют детально знакомиться с внешним видом аппаратов и автоматически формировать для них чертежи и спецификации.

Компьютеризированные модели технологических и прочностных расчётов содержат базы данных физико-химических свойств веществ и механических свойств сталей, что позволяет не только автоматизировать указанные выше расчёты, но и осуществлять компьютерное моделирование процессов теплопередачи и ректификации при различных температурах, давлениях и производительностях рабочих сред, а также исследовать зависимость толщины стенок аппаратов от марок стали, из которых они изготовлены, и режимных параметров процессов — давления и температуры внутри аппаратов.

— Например, от пользователя требуется ввести значение температуры, после чего автоматически будут определены необходимые физико-химические характеристики рабочей среды и расчётные параметры процессов. Быстрый пересчёт параметров, зависящих от температуры, позволяет с высокой точностью и в кратчайшие сроки подобрать оптимальный режим работы аппаратов, — рассказывает студент кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Евгений Гангнус.

Модели технического обслуживания позволяют автоматизировать инженерно-технические расчёты, создание необходимых схем оборудования и процессы формирования технической документации, осуществляемые на этапе эксплуатации аппаратов.

— В частности, эти модели содержат данные о материалах изготовления и результатах технического диагностирования аппаратов. Все указанные и многие другие данные представлены в структурированном и интерактивном виде — в форме электронных документов, что позволяет автоматизировать формирование различной технической документации, например, в виде документов Microsoft-Office, — сообщает студент кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Даниль Абдалов.

По словам студентов, создание цифровых моделей предоставляет производственному персоналу предприятий ряд новых возможностей: приобретение необходимых навыков работы с оборудованием; моделирование, протекающих в аппаратах технологических процессов; оценка эффективности работы оборудования и многое другое. При этом финансовые затраты будут минимальны, а уровень безопасности останется достаточно высоким.
 

Пермский Политех стал обладателем гранта «Приоритет 2030» в 2021 году. Его размер составил 100 млн рублей. «Приоритет 2030» является самой масштабной в истории России программой государственной поддержки и развития высших учебных заведений. Ее цель — формирование к 2030 году в России более 100 прогрессивных современных университетов, которые станут центрами научно-технологического и социально-экономического развития страны. Всего комиссия Минобрнауки РФ включила в программу «Приоритет 2030» 106 вузов из 49 городов страны, из них 60 % — региональные университеты.