Refinery 공정 시뮬레이션 및 최적화는 효율성, 안전 및 수익성 향상에 필수적입니다. 그러나 몇 가지 일반적인 pitfalls는 성공적인 구현을 방해 할 수 있습니다. 인식하고 이러한 문제를 방지하는 것은 더 정확한 결과와 더 나은 결정 만들기로 이어질 수 있습니다.

Inaccurate 데이터 입력

신뢰할 수있는 시뮬레이션은 고품질의 데이터에 달려 있습니다. 결과가 결함이 발생하거나 잘못된 데이터를 사용하여 결과를 잃을 수 있습니다. 데이터 정확성을 확인하고 현재 프로세스 상태를 반영하기 위해 정기적으로 데이터 세트를 업데이트하는 것이 중요합니다.

모델 검증을 전망

모델은 실제 플랜트 데이터에 대한 검증을 받아야 하며, 정확성을 보장하기 위해 검증을 해야 합니다. 검증을 건너뛰고 있는 검증은 시뮬레이션과 실제 성능 사이 공시를 일으킬 수 있습니다. 정규 검증은 모델 제한을 식별하고 신뢰성을 향상시킵니다.

Ignoring 과정 변리성

정제 공정은 Feedstock 차이, 장비 성능 및 운영 변화로 인해 차이가 발생할 수 있습니다. 이 가변성에 대한 계정에 손상은 하위 최적화 전략에서 발생할 수 있습니다. 탈중앙화 가변성 분석은 견고함을 향상시킵니다.

Neglecting 연산자 입력

운영자는 모델에 캡처되지 않을 수있는 공장 행동에 귀중한 통찰력을 가지고 있습니다. 시뮬레이션 개발 및 검토 동안 운영자는 실질적인 반향을 보장하고 최적화 권고의 수용을 향상시킵니다.

Scenario 분석

좁고 좁은 시나리오에 초점을 맞추는 것은 잠재적 인 결과를 이해 할 수 있습니다. 포괄적인 시나리오 분석을 수행하면 더 나은 준비와 더 탄력적인 결정 만들기를 변경하는 데 도움이됩니다.