Выпуск 2-3, 2026 >

Применение статистических методов для повышения энергоэффективности нефтеперерабатывающих заводов

  1. Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет)
  2. ПАО «Сургутнефтегаз» – ООО «КИНЕФ» (г. Кириши Ленинградской обл.)
  3. ООО «Наука» (г. Санкт-Петербург)

doi: 10.65402/npnh.2026.2-3.019
УДК: 620.92
Выпуск №2-3 2026 г.
Страницы 79-82
Дата принятия рукописи в печать: 10.03.2026 г.

Аннотация

Рассмотрено практическое применение инструментов статистического анализа для повышения энергоэффективности предприятий нефтегазовой отрасли. Приведены практические примеры внедрения аналитических подходов, основанных на использовании регрессионных моделей для решения задач энергетического менеджмента на реальных предприятиях. Показаны пути оперативного выявления малоэффективных режимов работы технологических объектов и снижения удельных энергетических затрат на нефтеперерабатывающих предприятиях.

Ключевые слова: энергетические базовые линии, статистический метод, регрессионный анализ

Для цитирования:

Семикин К.В., Гурко Н.С., Лахов Ю.А., Золотов М.С. Применение статистических методов для повышения энергоэффективности нефтеперерабатывающих заводов // Нефтепереработка и нефтехимия. 2026, № 2-3, С. 79-82. DOI 10.65402/npnh.2026.2-3.019.

Список литературы

  1. Гасанов Э.Р., Смирнова Д.А. Качественные данные — основа для оценки эффективности процессов и производств // Управление качеством. — 2022. — № 8. — С. 40–48. EDN: QPBXOC
  2. ГОСТ Р 57934-2017. Системы энергетического менеджмента. Руководство по внедрению, поддержке и улучшению системы энергетического менеджмента.
  3. ГОСТ Р 56743-2015. Измерение и верификация энергетической эффективности. Общие положения по определению экономии энергетических ресурсов.
  4. Смирнова Д.А., Гурко Н.С. Энергоэффективность предприятия. Анализ использования энергоресурсов регрессионными методами // Главный энергетик. — 2021. — № 8. — С. 26–31. EDN: JPGGSR
  5. Kudriashov N.S. Dynamic energy consumption rationing based on machine learning algorithms for oil refining tasks // Computing, Telecommunications and Control. — 2021. — V. 14, No. 3. — Pp. 20–32. EDN: PZFKDC
  6. ГОСТ Р ИСО 50001-2023 Системы энергетического менеджмента. Требования и руководство по применению.