<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Theoretical Foundations of Chemical Engineering</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Theoretical Foundations of Chemical Engineering</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Теоретические основы химической технологии</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0040-3571</issn><issn publication-format="electronic">3034-6053</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">The Russian Academy of Sciences</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">681300</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.31857/S0040357124060137</article-id><article-id pub-id-type="edn">VGYEMI</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Articles</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Быстрая молекулярная реконструкция химического состава сложных углеводородных смесей</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Быстрая молекулярная реконструкция химического состава сложных углеводородных смесей</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name><surname>Глазов</surname><given-names>Н. А.</given-names></name><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><email>glazov@catalysis.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name><surname>Загоруйко</surname><given-names>А. Н.</given-names></name><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><email>glazov@catalysis.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff id="aff1"><institution>Институт катализа СО РАН</institution></aff><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2024-12-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>12</month><year>2024</year></pub-date><volume>58</volume><issue>6</issue><fpage>811</fpage><lpage>818</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-05-29"><day>29</day><month>05</month><year>2025</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2024, Russian Academy of Sciences</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2024, Российская академия наук</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Russian Academy of Sciences</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Российская академия наук</copyright-holder></permissions><self-uri xlink:href="https://transsyst.ru/0040-3571/article/view/681300">https://transsyst.ru/0040-3571/article/view/681300</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>Предложен новый эвристический подход для проведения стохастической молекулярной реконструкции значительно быстрее. За основу взят двухступенчатый метод, объединяющий стохастическую реконструкцию и реконструкцию максимизацией энтропии. В предложенном методе поиск оптимальных параметров распределений осуществляется при решении нескольких сравнительно простых оптимизационных задач. Предложенный метод позволил реконструировать состав образца вакуумного газойля как минимум в 100 раз быстрее классического подхода с генетическими алгоритмами.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Предложен новый эвристический подход для проведения стохастической молекулярной реконструкции значительно быстрее. За основу взят двухступенчатый метод, объединяющий стохастическую реконструкцию и реконструкцию максимизацией энтропии. В предложенном методе поиск оптимальных параметров распределений осуществляется при решении нескольких сравнительно простых оптимизационных задач. Предложенный метод позволил реконструировать состав образца вакуумного газойля как минимум в 100 раз быстрее классического подхода с генетическими алгоритмами.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>молекулярная реконструкция</kwd><kwd>стохастическая реконструкция</kwd><kwd>моделирование состава</kwd><kwd>тяжелые нефтяные фракции</kwd><kwd>максимизация энтропии</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="en">The work was supported by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation within the framework of the state assignment for the Boreskov Institute of Catalysis (project FWUR-2024-0037).</funding-statement><funding-statement xml:lang="ru">Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках государственного задания для Института катализа им. Г.К. Борескова (проект FWUR-2024-0037).</funding-statement></funding-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>De Oliveria L., Hudebine D., Guillaume D. A review of kinetic modeling methodologies for Complex Processes // Oil Gas Sci. Technol. 2016. V. 71. P. 45.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Ren Y., Liao Z., Sun J. Molecular reconstruction: Recent progress toward composition modeling of petroleum fractions // J. Chem. Eng. 2019. P. 761.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Neurock M., Nigam A., Trauth D. Molecular representation of complex hydrocarbon feedstocks through efficient characterization and stochastic algorithms // Chem. Eng. Sci. 1994. V. 49. № 24А. P. 4153.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Hudebine D., Verstrate J. Molecular reconstruction of LCO gasoils from overall petroleum analyses// Chem. Eng. Sci. 2004. V. 59. P. 4755.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Hudebine D., Verstraete J. Reconstruction of Petroleum Feedstocks by Entropy Maximization. Application to FCC Gasolines // Oil Gas Sci. Technol. 2011. V. 66. P. 437.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>De Oliveria L., Vazquez Trujillo A., Verstrate J. Molecular Reconstruction of Petroleum Fraction: Application to Vacuum Residues from Different Origins // Energy &amp; Fuels. 2013. V. 27. P. 3622.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Alvarez-Majmutov A., Chen J., Gieleciak R. Molecular-Level Modeling and Simulation of Vacuum Gas Oil Hydrocracking // Energy &amp; Fuels. 2016. V. 30. P. 138.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Zhao G., Yang M., Du W. A stochastic reconstruction strategy based on a stratified library of structural descriptors and its application in the molecular reconstruction of naphtha // Chin. J. Chem. Eng. 2022. V. 51. P. 153.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Dantas T., Noriler D., Huziwara K. A multi-populating particle swarm optimization algorithm with adaptive patterns of movement for the stochastic reconstruction of petroleum fractions // Comput. Chem. Eng. 2023. P. 174.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Deniz C.U., Yasar M., Klein M.T. Stochastic Reconstruction of Complex Heavy Oil Molecules using an Artificial Neural Network// Energy &amp; Fuels 2017. V. 31. № 11. P. 11932.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Alvarez-Majmutov A., Gieleciak R., Chen Jinwen. Deriving the Molecular Composition of Vacuum Distillates by Integrating Statistical Modeling and Detailed Hydrocarbon Characterization// Energy &amp; Fuels. 2015. V. 29. № 12. P. 7931.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Skander N., Chitour C.E. A new Group-contribution method for the estimation of Physical properties of Hydrocarbons// Oil Gas Sci. Technol. 2002. V. 57. № 4. P. 369.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
