Method and system for assessing and optimizing crude selection

Details Method and system for assessing and optimizing crude selection Method and system for assessing and optimizing crude selection

G - Physics

06

Q

G06Q 10/00 (2006.01)

Patent

CA 2535430

A method and system (100) for assessing and optimizing crude selection are provided. A predictive engine (104) uses data from a database (102) to execute at least one predictive performance model and/or at least one risk assessment model designed to optimize or improve refining operations during a refining process. The predictive engine (104) takes as input key crude information corresponding to a particular crude or crude blend, e.g., at least one crude slate, and refinery operating parameters and/or conditions corresponding to a specific refinery and uses desirability metrics to assess the similarity to data in the database. Based on the resulting output, at least one predictive performance and/or at least one risk assessment model uses the output to predict performance or risk measures of refining the particular crude or crude blend using the specific refinery during the refining process, the probability of problems occurring during the refining process, the distribution of the problems throughout the refining process, etc.

Procédé et système (100) d'évaluation et d'optimisation de la sélection de pétrole brut. Un moteur de prédiction (104) utilise des données provenant d'une base de données (102) pour exécuter au moins un modèle de performance prédictif et / ou au moins un modèle d'évaluation de risques, en vue d'optimiser ou d'améliorer les opérations de raffinage lors d'un processus de raffinage. Le moteur de prédiction (104) prend en tant qu'entrées des informations clés correspondant à un pétrole brut particulier ou à un mélange de bruts, par ex. à au moins un brut disponible, et des paramètres et / ou conditions de fonctionnement correspondant à une raffinerie spécifique, et utilise des paramètres de pertinence pour évaluer la similarité avec des données de la base de données. Sur la base des résultats, au moins un modèle de performance prédictif et / ou au moins un modèle d'évaluation de risques utilise lesdits résultats pour prédire des performances ou des mesures contre les risques en cas de raffinage du brut particulier ou du mélange de bruts dans la raffinerie spécifique durant le processus de raffinage, la probabilité d'apparition de problèmes pendant le processus de raffinage, la répartition des problèmes sur la durée du processus de raffinage, etc.

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