Treffer: КАТАЛИТКАЛЫҚ КРЕКИНГ ҚОНДЫРҒЫСЫНАН ӨНІМНІҢ ШЫҒУЫН PYTHON БАҒДАРЛАМАЛЫҚ ОРТАСЫН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ АНЫҚТАУ.

This article addresses the task of forecasting product yield from a catalytic cracking unit using regression methods within the Python programming environment. Catalytic cracking is one of the key processes in oil refining, and accurate product yield forecasting is crucial for optimizing technological parameters and improving production efficiency. Statistical data from the Shymkent Oil Refinery were used for the analysis, which allows us to apply the proposed methods to real production conditions. The paper presents a model development methodology that analyzes various technological parameters, such as temperature, pressure, feedstock density, and catalyst consumption. Using data analysis tools and Python libraries, such as Pandas, Scikit-learn, and Matplotlib, enables detailed analysis and visualization of results. The model’ s quality is assessed using the coefficient of determination (R²) and residual error analysis. The results obtained demonstrate the high accuracy of the model and confirm the feasibility of using the proposed approach for forecasting and optimizing oil refining processes in industrial practice. Against the background of the growing relevance of issues related to the diagnosis of brain stroke, modern research in the field of medical diagnostics is trying to use advanced deep learning methods to improve the detection of this serious disease. It is also emphasized that the proposed approach can be successfully applied to optimize refining processes, improve technological solutions and increase the overall economic efficiency of production in the petrochemical industry. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

В данной статье рассматривается задача определение выхода продукта из установки каталитического крекинга с использованием методов регрессии в программной среде Python. Каталитический крекинг является одним из ключевых процессов в нефтепереработке, и точное прогнозирование выхода продукта имеет важное значение для оптимизации технологических параметров и повышения эффективности производства. Для анализа использованы статистические данные Шымкентского нефтеперерабатывающего завода, что позволяет применить предложенные методы к реальным производственным условиям. В работе представлены методология разработки модели на основе анализа влияния различных технологических параметров, таких как температура, давление, плотность сырья и расход катализатора. Применение инструментов анализа данных и библиотек Python, таких как Pandas, Scikit-learn и Matplotlib, позволяет провести детальный анализ и визуализацию результатов. Оценка качества модели производится с помощью коэффициента детерминации (R²) и анализа остаточных ошибок. Полученные результаты демонстрируют высокую точность модели и подтверждают возможность использования предложенного подхода для прогнозирования и оптимизации процессов нефтепереработки в промышленной практике. Также подчеркивается, что предложенный подход может быть успешно применен для оптимизации процессов нефтепереработки, улучшения технологических решений и повышения общей экономической эффективности производств в нефтехимической отрасли. [ABSTRACT FROM AUTHOR]