Статья рассматривает энергоэффективность автоматизированных установок комплексной подготовки газа (УКПГ) и ставит цель количественно оценить вклад современных технических и алгоритмических решений в снижение удельного энергопотребления и углеродного следа на уровне всего технологического комплекса; в качестве эмпирической базы использованы архивы SCADA четырёх УКПГ в различных климатических зонах за 2019-2023 годы (более 2,5 млн записей), а методологически применены статистический и корреляционно-регрессионный анализ, пошаговое построение многомерных моделей методом наименьших квадратов, а также термодинамическое и имитационное моделирование в MATLAB/Simulink для оценки потенциала утилизации сбросного тепла. Показано, что модернизация газоперекачивающих агрегатов частотно-регулируемыми приводами снижает удельное энергопотребление на компримирование на 20,36% при росте коэффициента загрузки с 74,3% до 91,2% и уменьшении вариабельности режимов; перевод абсорбционной осушки с диэтиленгликоля на композитный ТЭГ-М уменьшает удельные затраты тепла на регенерацию на 14,5%, одновременно обеспечивая более низкую точку росы и сокращая потери абсорбента на 36,1%. Инженерная интеграция рекуперативного теплообменника для подогрева насыщенного абсорбента за счёт отходящего тепла повышает температуру на входе в десорбер на 40,3 °C, что даёт экономию топливного газа 27,5% и существенное снижение выбросов CO2; регрессионная модель с R2=0,723 выявляет ключевые факторы энергопотребления (входное давление – сильная обратная связь; температура окружающей среды – сильная прямая; производительность – умеренная прямая), формируя основу для предиктивного контура оптимизации в АСУ ТП. Обсуждение подчёркивает, что изолированные мероприятия дают ограниченный эффект, тогда как синергия ЧРП, продвинутых абсорбентов и утилизации тепла обеспечивает совокупное снижение удельного энергопотребления на 35-40% при сопоставимых производственных условиях; практически значимыми являются внедрение моделей-советчиков, переход к проактивному управлению режимами и подготовка цифровых двойников УКПГ для сценарной оптимизации в условиях климатической и сырьевой изменчивости.
The article examines the energy efficiency of automated integrated gas treatment units (UKPG) and aims to quantitatively assess the contribution of contemporary technical and algorithmic solutions to reducing specific energy consumption and the carbon footprint at the level of the entire process complex; the empirical base comprises SCADA archives of four UKPGs in different climatic zones for 2019-2023 (over 2,5 million records), and the methodology applies statistical and correlation–regression analysis, stepwise construction of multivariate least-squares models, as well as thermodynamic and simulation modeling in MATLAB/Simulink to evaluate the potential for waste-heat recovery. It is shown that retrofitting gas compressor units with variable-speed drives reduces specific energy consumption for compression by 20,36% while increasing the load factor from 74,3% to 91,2% and decreasing operating variability; switching absorption dehydration from diethylene glycol to the composite TEG-M reduces the specific heat duty for regeneration by 14,5%, while delivering a lower dew point and cutting absorbent losses by 36,1%. Engineering integration of a recuperative heat exchanger to preheat the rich absorbent using exhaust heat raises the inlet temperature to the desorber by 40.3 °C, yielding 27,5% savings in fuel gas and a substantial reduction in CO2 emissions; a regression model with R2=0.723 identifies key drivers of energy use (inlet pressure – strong negative; ambient temperature – strong positive; throughput – moderate positive), laying the groundwork for a predictive optimization loop in the automated process control system (APCS). The discussion emphasizes that isolated measures deliver limited benefits, whereas the synergy of VSDs, advanced absorbents, and heat recovery provides a combined reduction in specific energy consumption of 35-40% under comparable operating conditions; practical implications include deploying advisor models, shifting to proactive setpoint management, and preparing UKPG digital twins for scenario optimization under climatic and feed variability.