Для підвищення ефективності, безпеки та прибутковості є моделювання процесів рефінера. Однак кілька поширених підводних каменів можуть перешкоджати успішній реалізації. Визначте та уникаючи цих питань може призвести до більш точного результату та кращого прийняття рішень.

Неточний вхід даних

Надійне моделювання залежить від якісних даних. Використовуючи застарілі, неповні або невірні дані можуть призвести до неправомірних результатів. Важливо перевірити точність даних та оновлення даних, що регулярно відображають умови поточного процесу.

Перекриття моделі перевірки

Моделі повинні бути перевірені на реальні дані рослин, щоб забезпечити їх точність. Перевірка ковзання може викликати невідповідності між імітацією та фактичною продуктивністю. Регулярне визначення дозволяє визначити обмеження моделі та підвищити надійність.

Ігнорування процесів мінливості

Процеси в рефінаріях підлягають варіабельності завдяки різним різним показникам сировини, продуктивності обладнання та експлуатаційних змін. Виходячи з цього мінливості може призвести до стратегії оптимізації субоптимічної оптимізації. Некорпоративний аналіз мінливості підвищує надійність.

Неглекційна вхід оператора

Оператори, які мають цінні уявлення про поведінку рослин, які не можуть бути захоплені в моделях. Залучення операторів при розробці та огляді забезпечують практичну актуальність та покращує прийняття рекомендацій щодо оптимізації.

Аналіз метаданих

Зосереджуючись на вузькому множині сценаріїв можна обмежити розуміння потенційних результатів. Проведення комплексного аналізу сценаріїв дозволяє краще підготуватися і більш стійким прийняттям рішень в змінних умовах.