Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин рассказывает, чему мы можем научиться у Chevron — компании, которая уже почти полвека успешно применяет математическое моделирование для оптимизации самых разных аспектов своей работы.
Chevron и процесс нефтепереработки
Chevron — одна из ведущих энергетических корпораций в мире (входит в топ-5 компаний по объемам доходов и прибыли). Она занимается добычей нефти и природного газа, а также созданием и последующей продажей продуктов нефтепереработки — химикатов, смазочных материалов и топлива, включая бензин для автомобилей, дизельное топливо для грузовых автомобилей и железнодорожных вагонов, реактивное топливо для самолетов и мазут для кораблей.
Одно из фундаментальных отличий сырой нефти от продуктов переработки — в содержании широкого спектра молекул углеводородов, которые характеризуются температурой начала кипения от 28ºC до более 500ºC, тогда как у продуктов нефтепереработки этот диапазон гораздо уже. Сырая нефть также содержит значительное количество сернистых соединений, в то время как большинство спецификаций нефтепродуктов требуют очень низких уровней серы. При этом разные нефтяные месторождения различаются качеством нефти и количеством в ней серы и водорода. Отслеживание таких качеств для каждого потока сырой нефти на нефтеперерабатывающем заводе имеет решающее значение при моделировании базовых процессов нефтепереработки.
Эти процессы включают:
• дистилляцию: установки первичной обработки сырой нефти разделяют ее на фракции с узкими интервалами температуры кипения;
• крекинг: фракции сырой нефти, которые закипают при слишком высокой для производства продуктов температуре, расщепляются на более легкие молекулы углеводородов; секция крекинга включает установки для гидрокрекинга, каталитического крекинга и коксования;
• гидроочистку: после дистилляции и крекинга нефтяные фракции проходят этап очистки с целью удаления большей части серы и увеличения содержания водорода;
• риформинг: для получения бензина нефтяные фракции подвергают риформингу с целью увеличения октанового числа в конечном продукте.
В рамках этих процессов сырая нефть перегоняется по трубопроводам, смешивается и собирается в различных резервуарах. Пропорции, в которых смешиваются разные сорта нефти, и технологические установки, через которые они проходят, определяют конечные продукты нефтеперерабатывающего завода, а также их стоимость.
Задача
Чтобы максимизировать ценность нефтеперерабатывающего предприятия в цепочке поставок, менеджеры Chevron должны регулярно принимать оптимальные решения по выбору сортов нефти для закупки и нефтепродуктов для производства. Информация, используемая для принятия этих решений, является динамичной: меняется доступность сырой нефти, меняется спрос на продукцию, колеблются рыночные цены, а также меняются доступные мощности нефтеперерабатывающих заводов.
Цены на нефть зависят от ее качества, ситуации на рынке и наличия конкурирующих сортов нефти. Поскольку затраты на сырую нефть обычно составляют 70–80% общих затрат Chevron, покупка нефти, которая экономически соответствует возможностям компании по ее переработке, имеет большую ценность. Например, некоторые нефтеперерабатывающие заводы имеют больше мощностей по переработке высокосернистой нефти, чем другие. Учитывая, что Chevron перерабатывает почти 2 миллиона баррелей нефти в день, оптимизация выбора сырья, позволяющая сэкономить всего 1 цент на баррель, может сэкономить компании миллионы долларов в год.
В целях оптимизации нефтеперерабатывающий завод также может менять настройки (например, температуру и давление) своих технологических установок и таким образом влиять на соотношение производимых продуктов. Так, завод может производить больше дизельного топлива, но меньше топлива для реактивных двигателей, если цены на рынке диктуют этот сдвиг. Однако аналитики компании должны учитывать не только рыночную ситуацию, но и затраты на производство каждого продукта. Поскольку дизельное топливо, в отличие от реактивного, требует гидроочистки, дополнительные затраты на обработку нефти необходимо сопоставлять с разницей в цене, чтобы понять, производство какого продукта принесет в конечном счете наибольшую выгоду.
Определив наиболее выгодное сырье и ассортимент продуктов, аналитики должны передать соответствующую информацию в отдел продаж и закупок, который договорится о покупках нефти с самой высокой маржой и обеспечит наличие заказов на производство нужной продукции.
Полувековая история Petro
В 1970-х Chevron всерьез задумалась об оптимизации своей деятельности и начала работать с консультантами из Haverly Systems. Чуть позже в компании появился собственный отдел математического моделирования, специалисты которого продолжают совершенствовать работу Chevron по сей день.
В конце 1970-х в компании был разработан инструмент программного моделирования для выбора наиболее прибыльного сырья, оценки вариантов продуктов для производства, оптимизации процессов нефтепереработки и обеспечения эффективных капиталовложений (например, по покупке более эффективного катализатора или дополнительного реактора). Этот инструмент операционного и стратегического планирования получил название Petro.
Petro основан на линейном программировании с распределительной рекурсией — доминирующим методом моделирования в области оптимизации процессов нефтепереработки, который обеспечивает необходимые скорость и гибкость расчетов и точность результатов. Сначала Chevron реализовала версию Petro для мейнфреймов. В 1985 году, по мере совершенствования технологии персональных компьютеров, Petro был переведен на ПК.
В 2002 году, благодаря постоянному сокращению времени обработки больших матриц, Chevron начала активно использовать многопериодное моделирование и моделирование запасов резервуаров для оптимизации времени простоя нефтеперерабатывающих установок. В том же году Chevron подписала соглашение с компанией Invensys, согласно которому Invensys получила права на глобальный маркетинг системы планирования нефтеперерабатывающих заводов Petro. В соответствии с соглашением, Chevron продолжила деятельность по разработке и улучшению системы, а Invensys взяла на себя внедрение и поддержку системы у сторонних клиентов.
В 2004 году Chevron начала моделировать работу сразу нескольких нефтеперерабатывающих заводов в связке друг с другом (в частности, двух калифорнийских заводов в Эль-Сегундо и Ричмонде) — в первую очередь с целью оптимизации целого региона. Оптимизация региона может повлечь за собой транспортировку потоков с одного нефтеперерабатывающего завода на другой или балансировку региональных потребностей в продукции между нефтеперерабатывающими заводами. Модель также используется для оценки потенциальных инвестиционных проектов, затрагивающих весь регион.
Chevron опиралась на расчеты Petro в обсуждениях с Агентством по охране окружающей среды США для анализа топливных смесей, рассматриваемых в рамках будущих ужесточений государственного регулирования. С помощью Petro специалисты определили рецептуры бензина, которые оказывают меньшее влияние на стоимость, но при этом соответствуют экологическим требованиям Агентства.
Благодаря Petro, аналитики Chevron также прогнозируют прибыль, планируют техническое обслуживание оборудования и согласуют проекты капиталовложений со временем ТОиР в горизонте на три года. И это еще не всё: с помощью системы менеджеры Chevron оценивают целесообразность новых инвестиций на основе их вклада в долгосрочное экономическое процветание компании. Расчеты Petro передаются в дополнительную модель Chevron для анализа решений, которая оценивает все переменные и разрабатывает вероятностную экономику инвестиционного проекта.
Секрет успеха Chevron
Уже почти полвека специалисты Chevron постоянно совершенствуют технологические и организационные процессы, чтобы максимизировать ценность Petro для бизнеса. На сегодняшний день Petro — неотъемлемая часть структуры Chevron, полностью интегрированная с другими IT-инструментами и источниками данных в компании.
Благодаря многолетней истории успешного применения математического моделирования и наличию внутреннего центра компетенций, сотрудники Chevron на всех уровнях управления понимают ценность оптимизационной системы и необходимость постоянного совершенствования подходов. Разработчики Chevron выпускают новую версию платформы Petro не менее одного раза в год.
Сегодня Petro используется на всех семи нефтеперерабатывающих заводах Chevron и продолжает вносить огромный вклад в эффективность компании. По словам Chevron, в 2014 году ценность от использования системы приблизилась к отметке в $1 миллиард в год. Из этой суммы $600 миллионов приходится непосредственно на оптимизацию процессов нефтепереработки, а $400 миллионов — на оптимизацию долгосрочных капиталовложений (получение большей отдачи от инвестиционных проектов и отказ от инвестиций в экономически нецелесообразные проекты).
P. S. Подробнее о системе Petro сами разработчики Chevron рассказывают в номере журнала Interfaces за январь–февраль 2014 года.
Публикации по теме
9 февраля, 2024 г. 10:20
S&OP обеспечивает рост операционных показателей до 10%1 сентября, 2023 г. 16:10
Комплексный проект внедрения 1С:Мясопереработка MES. Модуль для 1С:ERP14 июля, 2023 г. 14:15
BIA наградила четырех лауреатов конкурса математических докладов