Введение

Точность налива нефтепродуктов в автоцистерны является важнейшим показателем эффективности и надёжности работы наливных терминалов. Недолив или перелив может привести не только к экономическим потерям, но и к технологическим рискам и недовольству заказчиков. В данной работе рассматривается влияние различных факторов на точность выполнения налива: тип нефтепродукта, пост, на котором осуществлялся налив, и физико-химическая характеристика продукта — его плотность. Цель исследования — выявить закономерности, определить наиболее значимые факторы и предложить меры для оптимизации процессов налива на Шабровской нефтебазе.

Подготовка к исследованию

Анализ проводился на основе производственных данных за один календарный год, собранных в таблице Excel. Каждый экземпляр записи содержит более 40 параметров, включая дату налива, продукт, номер поста, резервуар, номер транспортного средства, заданный и фактически отгруженный объём и массу, плотность продукта, параметры резервуара до и после налива, тип налива и другие показатели.

В рамках подготовки к исследованию были выполнены следующие шаги:

1. Расчёт абсолютной погрешности: |отгруженный объем — заданный объем|.
2. Очистка данных от пустых, некорректных или аномальных значений (например, нулевые значения при ненулевых сумматорах, отрицательные объёмы и пр.).

Методика анализа

Исследование влияния проводилось по следующим направлениям:

— Тип продукта : анализ средних и максимальных погрешностей по видам нефтепродуктов, включая бензины (АИ-92, АИ-95), дизельное топливо (летнее и зимнее), а также специальные сорта.

— Пост : сравнение точности между различными постами налива. В анализ включены как стабильные посты, так и те, где наблюдаются выбросы или нестабильные показатели.

— Плотность : построение зависимости точности от плотности продукта и проверка гипотезы о её значимом влиянии на погрешность налива.

Для каждой группы проводился:

1. Регрессионный анализ — оценка линейной зависимости погрешности от факторов.
2. Дисперсионный анализ — проверка статистической значимости различий между группами.
3. Сравнение средних значений — выявление аномалий в данных.

Тестирование проводилось в стандартизированных условиях для минимизации внешних воздействий.

Результаты

1. Влияние плотности

Анализ выявил четкую обратную зависимость: с ростом плотности нефтепродукта погрешность налива снижается. Это подтверждает, что плотность является ключевым фактором, влияющим на точность операций. Полученные данные позволяют определить оптимальные диапазоны плотности для минимизации погрешностей и разработать соответствующие корректирующие меры.

Рис. 1. График регрессии

Максимальные отклонения (до 4.55 л) наблюдаются при 733 кг/м³, минимальные (около 0 л) — при 740–741 кг/м³. Особый случай — плотность 738 кг/м³, где фиксируется систематический недолив около 1 литра. Результаты подтверждают, что плотность — ключевой фактор точности, но требуют индивидуального подхода к проблемным диапазонам. Для повышения точности необходимо адаптировать оборудование под разные плотности и исследовать причины аномалий.

Статистика погрешности налива представлена в таблице 1. Результаты проведенного дисперсионного анализа представлены в таблице 2.

Таблица 1

Статистика погрешности налива

Таблица 2

Результаты дисперсионного анализа

Статистически значимые различия между группами с разной плотностью (F=8.62, p=1.08×10⁻¹⁰), что значительно превышает критическое значение F (1.97)

Межгрупповая вариация (MS=88,86) существенно превышает внутригрупповую (MS=10,31), что подтверждает: основное влияние плотности на погрешность налива, систематический характер наблюдаемых различий

Высокая достоверность результатов (p<0.001) позволяет отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии различий между группами

2. Влияние номера поста

Регрессионный анализ: Слабая зависимость (R² = 0.069), коэффициент -0.064 (p-value = 0.436).

Дисперсионный анализ: Значимые различия между постами (p-value < 0.001, F = 14.89).

Наибольшая погрешность: пост № 5 (5.16 л).

Наименьшая погрешность: пост № 2 (0 л).

Вывод: Разница в погрешности связана не с линейной зависимостью, а с техническими или операционными особенностями постов.

3. Влияние типа нефтепродукта

Регрессионный анализ: Нет значимой связи (R² = 0.013, p-value = 0.828).

Дисперсионный анализ: Значимые различия между продуктами (p-value < 0.001, F = 12.06).

Наибольшая погрешность: продукт № 2 (4.82 л).

Наименьшая погрешность: продукт № 1 (0.37 л).

Вывод: Тип продукта влияет на погрешность, но нелинейно. Возможная причина — различия в вязкости или летучести.

Обсуждение

Критический фактор: Плотность нефтепродукта имеет наибольшее влияние на точность налива.

Аномалии: Пост № 5 и продукт № 2 демонстрируют аномально высокие погрешности, что требует дополнительного изучения.

Практические рекомендации

Для постов: Провести технический аудит постов № 5 и № 2

Для продуктов: Разработать индивидуальные параметры налива для продуктов с высокой погрешностью (например, снизить скорость для продукта № 2).

Для плотности: Использовать поправочные коэффициенты для продуктов с плотностью ниже 735 кг/м³.

Внедрить автоматическую корректировку оборудования на основе плотности.

Заключение

Исследование подтвердило, что: Плотность — главный фактор точности налива, разные посты и продукты требуют индивидуальных настроек, оптимизация процессов возможна через технические и алгоритмические улучшения.

Дальнейшие исследования:

Анализ влияния температуры и скорости налива, изучение работы оборудования на аномальных постах, тестирование автоматизированных систем коррекции погрешности.

Литература:

1. Моделирование сложных вероятностных систем: учеб. пособие / В. Г. Лисиенко, О. Г. Трофимова, С. П. Трофимов, Н. Г. Дружинина, П. А. Дюгай. Екатеринбург: УРФУ, 2011. 200 с.

2. Владимирский Б. М. Математика. Общий курс: учебник для вузов / Б. М. Владимирский, А. Б. Горстко, Я. М. Ерусалимский. СПб.: Лань, 2008. 960 с.