
Вот что интересно: каждый второй заказчик просит 'полную автоматизацию горения', но 70% из них потом вручную подкручивают параметры. Мы в ООО Лоян Синьпу с 1998 года наблюдаем этот парадокс - когда система работает идеально по техзаданию, но технолог всё равно не доверяет автомату и ставит ручной режим.
Не те, кто ищет 'самую современную систему', а те, у кого уже есть проблемы с выбросами или кого поймали на превышении NOx. Например, нефтеперерабатывающий завод в Омске - купили нашу систему не потому, что хотели экономить топливо, а потому что надзорные органы пригрозили остановкой производства.
Причём часто главным покупателем становится не отдел автоматизации, а начальник технологической установки. Он смотрит не на протоколы обмена данными, а на стабильность факела. Видел случаи, когда отказывались от дорогой системы потому что 'пламя мигает как-то неровно', хотя все параметры были в норме.
Вот почему мы в Лоян Синьпу всегда просим приезжать технологов на пусконаладку, а не только программистов. Потому что если человек 20 лет работал с ручными заслонками, он никогда не поверит черному ящику, который 'сам всё решает'.
Самая большая ошибка - пытаться автоматизировать нестабильный процесс. Был случай на заводе полипропилена: купили дорогую систему, но не учли, что сырье бывает трех разных фракций с теплотворностью, отличающейся на 15%. Система не успевала перестраиваться.
Еще одна проблема - избыточный контроль. Ставят датчики на каждый параметр, но при этом забывают, что в печи температура распределяется неравномерно. Одна точка измерения - это не показатель. Приходилось дополнять системы дополнительными термопарами, хотя изначально заказчик экономил на этом.
И главное - недооценка качества топлива. Газ-то на разных месторождениях разный, а система калибруется под условный эталон. Мы как-то полгода мучились с настройкой горелки, пока не выяснили, что в газе примеси сероводорода выше нормы в 3 раза.
Когда мы устанавливали систему на НПЗ в Татарстане, столкнулись с интересным явлением: старые операторы саботировали работу автомата. Оказалось, у них была премия за экономию топлива, а как её считать при автоматике - не придумали.
Поэтому сейчас мы всегда включаем в договор обучение не только работе с системой, но и новым схемам мотивации персонала. Без этого даже самая совершенная система автоматического управления будет отключена в первый же месяц.
Еще важный момент - резервирование. Многие экономят на дублирующих системах, пока не случается авария. После инцидента на одном из заводов мы настояли на установке трехконтурной системы защиты - и через полгода это предотвратило остановку печи.
Коэффициент избытка воздуха - все знают теорию, но на практике его приходится корректировать в зависимости от влажности воздуха. Зимой и летом настройки отличаются на 8-12%, хотя в паспорте системы об этом ни слова.
Износ горелочных устройств - еще одна головная боль. Автоматика пытается поддерживать параметры, но когда сопла изнашиваются, система работает на пределе и быстро выходит из строя. Приходится вводить поправочные коэффициенты на износ, хотя формально этого нет в алгоритмах.
И конечно, человеческий фактор. Самые сложные случаи - когда операторы 'помогают' системе, периодически вмешиваясь в работу. Потом при анализе аварийных ситуаций невозможно понять, где сбой алгоритма, а где ручное вмешательство.
Производители любят говорить о 15-20% экономии топлива, но реальные цифры обычно 7-9%. И то - только при правильной эксплуатации. Часто экономия съедается затратами на обслуживание и ремонт сложной автоматики.
Интересный пример: на https://www.lynorbert.ru мы публикуем реальные кейсы, а не теоретические выгоды. Как с цементным заводом в Свердловской области - там за 2 года удалось выйти на 11% экономии, но только после полной перестройки системы мотивации операторов.
Самое сложное - доказать экономию, когда цены на топливо постоянно меняются. Иногда кажется, что система не окупается, но если считать не только прямую экономию газа, но и снижение штрафов за выбросы - картина меняется.
Сейчас все увлеклись нейросетями, но на практике простой ПИД-регулятор часто эффективнее. Нейросети требуют тонны данных для обучения, а на реальном производстве их сбор - отдельная проблема.
Вижу будущее в гибридных системах - где базовые параметры регулируются классическими методами, а для нестандартных ситуаций подключается интеллектуальный анализ. Как раз над такой системой мы работаем в ООО Лоян Синьпу Разработка Нефтехимического Оборудования.
Еще одна тенденция - отказ от универсальных решений. Каждое производство требует индивидуальной настройки, несмотря на схожесть технологических процессов. То, что работает на установке пиролиза, не подойдет для каталитического крекинга.
И главное - упрощение интерфейсов. Слишком много систем требуют присутствия программиста для перенастройки. А должно быть так, чтобы технологи могли сами вносить коррективы в пределах безопасных параметров.