Статья посвящена разработке и верификации комплексного подхода к автоматизации систем водоподготовки и утилизации промышленных сточных вод на нефтеперерабатывающих заводах с целью одновременного повышения экологической надежности и снижения эксплуатационных затрат; объектом исследования выступает типовая схема очистки НПЗ (механическая, физико-химическая, биологическая и фильтрационная стадии), подверженная резким флуктуациям состава стоков и гидравлической нагрузки. Методологическая база включает анализ 24-месячного архива АСУ ТП с часовым шагом по более чем 35 параметрам (расход, рН, температура, нефтепродукты, фенолы, взвешенные вещества, ХПК, БПК5, аммонийный азот, дозы реагентов, аэрация, энергопотребление), применение корреляционно-регрессионного и дисперсионного анализа, методов работы с временными рядами, а также построение многофакторных моделей и адаптивных алгоритмов управления в DCS/SCADA; теоретически обоснована применимость нечеткой логики и нейросетевых подходов для нелинейных режимов биологической очистки. Полученные результаты демонстрируют существенный экологический эффект автоматизации: на выходе установки средние концентрации нефтепродуктов и фенолов снижаются в 7-15 раз при многократном сокращении разброса значений, что переводит процесс в режим гарантированного соблюдения нормативов; одновременно достигается экономия ресурсов за счет динамического дозирования и оптимизации аэрации удельные расход коагулянта и флокулянта уменьшаются примерно на четверть, удельное энергопотребление почти на 25%. В стресс-сценариях (залповые сбросы, рост расхода на 30-50%) система проявляет высокую робастность: время стабилизации качественных показателей сокращается более чем в пять раз благодаря упреждающим корректировкам доз реагентов, производительности воздуходувок и гибкому управлению потоками (в т.ч. задействованию резервных емкостей). Обсуждение подчеркивает синергетический эффект сквозной автоматизации всех стадий, где стабилизация флотации улучшает вход B биологический контур, а оптимизация аэрации снижает нагрузку на фильтры доочистки; предложен переход к цифровому двойнику очистных сооружений для сценарной оптимизации и обучения персонала. Сделан вывод о целесообразности масштабирования методологии на предприятия с сопоставимыми схемами и составами стоков и о перспективах внедрения самообучающихся систем управления.
The article is devoted to the development and validation of a comprehensive approach to automating water treatment and industrial wastewater disposal systems at oil refineries, with the dual objective of increasing environmental reliability and reducing operating costs; the research object is a typical refinery treatment train (mechanical, physico-chemical, biological, and filtration stages) subject to sharp fluctuations in influent composition and hydraulic loading. The methodological basis includes analysis of a 24-month APCS archive with hourly resolution across more than 35 parameters (flow, pH, temperature, petroleum hydrocarbons, phenols, suspended solids, COD, BOD5, ammonium nitrogen, reagent doses, aeration, energy consumption), application of correlation - regression and variance analysis, time-series methods, as well as the construction of multivariate models and adaptive control algorithms in DCS/SCADA; the applicability of fuzzy logic and neural-network approaches to nonlinear regimes of biological treatment is theoretically substantiated. The results demonstrate a substantial environmental effect of automation: at the plant outlet, mean concentrations of petroleum hydrocarbons and phenols decrease by a factor of 7-15 with a multiple reduction in variance, shifting the process into guaranteed regulatory compliance; simultaneously, resource savings are achieved through dynamic dosing and aeration optimization - specific consumption of coagulant and flocculant decreases by roughly a quarter, and specific energy use by nearly 25%. Under stress scenarios (slug discharges, 30-50% flow surges), the system exhibits high robustness: stabilization time for quality parameters is reduced by more than fivefold owing to anticipatory adjustments of reagent dosing, blower throughput, and flexible flow management (including the engagement of buffer tanks). The discussion highlights the synergistic effect of end-to-end automation of all stages, whereby stabilization of flotation improves the inlet to the biological circuit, and aeration optimization reduces the loading on polishing filters; a transition to a digital twin of the treatment facilities is proposed for scenario-based optimization and staff training. It is concluded that the methodology is suitable for scaling to plants with comparable process schemes and wastewater compositions and that there are prospects for deploying self-learning control systems.