炼油企业生产调度研究

论文摘要

生产调度在流程工业企业中起着承上启下的关键作用,是生产经营的核心,它决定了生产过程是否能够顺利进行,影响到企业的生产成本和资源的合理利用。炼油生产企业是流程工业的典型代表,激烈的市场竞争促使炼油企业提高利润和减小成本的压力越来越大。由于炼油企业生产调度优化方案能减少原油采购、运输、加工和存储成本,充分利用生产加工能力,提高资源利用效率,增加生产收率,满足需求和最大化利润,因而生产调度问题成为研究的热点问题。但由于炼油企业生产调度问题具有复杂性、不确定性、非线性、多目标和多约束等特点,而成为研究的难点问题。以往的研究一般以炼油企业中某一生产环节如罐区存储、装置加工、原油和成品油调和等作为调度对象,而没有从全厂角度整体考虑调度目标,但局部生产优化不等于全厂最优,因而无法达到全局优化。本文对炼油企业调度问题的研究主要包括以下几个方面:（1）从炼油企业整体建模角度出发,将构建炼油企业生产流程模型所需的各种模型元素抽象出来,通过对这些元素的数学描述,来剖析炼油企业流程建模的特点,通过这些抽象出的模型元素可以为灵活构建整个生产网络奠定基础。并着重描述了这些不同模型元素在多操作方案下,物料平衡计算及物性计算的特点。（2）详细讨论了炼油企业操作约束建模以及如何构建高效数学模型的问题。论述了如何通过逻辑角度来理解和描述生产操作规则的建模,以及如何将逻辑描述转化为数学模型。同时还阐述了许多建立高效混合整数线性规划模型的技巧,如:何时将0-1变量视作0-1连续性变量、将高维离散变量分解为低维离散变量等。（3）通过所介绍的物流框架模型和逻辑建模方法,通过实例揭示如何建立一个完整的调度模型。通过该实例展示,用一个单一的数学优化模型来刻画企业调度细节,特别是刻画与储罐相关的物流分配操作,如:同时接收物料的储罐数目、同时输送物料的储罐数目、储罐的多操作方案、储罐接收物料后的静置时间等,不仅会导致模型规模庞大,而且会导致大量的离散变量,从而极大影响了模型的运行时间。（4）针对单一优化模型求解困难的难点,提出了一种分层建模与求解策略。上层优化模型用来决定装置宏观的调度策略:装置各加工方案的时刻和顺序、进出厂管线输送物料的时间及顺序、并决定各装置在各时间周期内生产或消耗的物料数量及种类。在上层的优化模型中只涉及企业的集合罐,即由当前储存相同物料的物理罐组合而成的逻辑罐。下层系统将应用启发式规则去调整集合罐内多用途的操作方案,以调节集合罐的存储能力。另外下层系统也通过启发式规则来管理物理罐接收和输送物料的顺序。这样的分层策略能大大减少上层优化模型离散变量的数目,加快模型的求解速度。（5）在分层策略的基础上,提出了一种不确定条件下具有鲁棒特性的计划与调度整合的策略。由于生产过程数据测量不准确,或未预知事件的发生,可能会使模型找到的优化解不再是可行解,为了缓解这种不确定因素的影响,介绍了一种鲁棒建模策略。同时为了探索计划与调度整合问题,在分层策略的基础上,提出了基于滚动优化的计划/调度整合模型。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 插图和表格清单
• 符号清单
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 调度问题研究现状
• 1.2.1 调度建模时间尺度
• 1.2.2 不确定约束条件
• 1.2.3 数学规划方法
• 1.2.3.1 混合整数线性规划
• 1.2.3.2 非线性优化
• 1.2.3.3 混合整数非线性优化
• 1.2.3.4 大型规划问题的求解策略
• 1.2.4 基于随机搜索的方法
• 1.2.5 仿真方法
• 1.3 炼油企业生产特点及调度研究
• 1.3.1 炼油企业生产特点
• 1.3.2 炼油企业调度研究难点及研究现状
• 1.3.2.1 原油调度
• 1.3.2.2 生产调度
• 1.3.2.3 调和及储运
• 1.4 流程工业CIPS系统及计划调度关键技术
• 1.5 智能工厂实验平台与计划调度的研究应用
• 1.5.1 智能工厂对计划与调度研究的作用
• 1.5.2 智能工厂中计划与调度技术研究与应用
• 1.6 本文研究内容
• 1.7 小结
• 第二章 炼油企业调度生产网络模型
• 2.l 引言
• 2.2 炼油企业调度模型框架
• 2.2.1 进料侧线
• 2.2.2 出料侧线
• 2.2.3 加工设备
• 2.2.4 罐设备
• 2.2.5 管线设备
• 2.2.6 边界装置
• 2.3 小结
• 第三章 逻辑条件建模
• 3.1 引言
• 3.2 逻辑表达的建模及其应用
• 3.3 对连续变量的非连续值域及对Disjunctions建模
• 3.3.1 对连续变量的非连续值域建模
• 3.3.2 对Disjunctions进行建模
• 3.4 逻辑建模在离散工业的应用
• 3.5 小结
• 第四章 炼油企业调度模型
• 4.1 引言
• 4.2 模型
• 4.2.1 进料控制
• 4.2.1.1 进料流量计算
• 4.2.1.2 进料侧线流量比例控制
• 4.2.1.3 进料物性控制
• 4.2.1.4 进料流股数目控制
• 4.2.1.5 进料流股流向切换控制
• 4.2.2 设备操作控制
• 4.2.2.1 非储罐设备负荷控制
• 4.2.2.2 非储罐设备负荷波动控制
• 4.2.2.3 储罐设备库存控制
• 4.2.3 出料控制
• 4.2.3.1 出料流量计算与控制
• 4.2.3.2 出料流股数目控制
• 4.2.4 方案切换
• 4.2.5 储罐操作规则控制
• 4.2.6 装置加工负荷与罐库存目标控制
• 4.2.7 原料供应与产品需求控制
• 4.2.8 目标函数
• 4.3 案例研究
• 4.4 小结
• 第五章 炼油企业调度分层方法
• 5.1 引言
• 5.2 分层策略的结构
• 5.3 上层优化模型
• 5.4 下层仿真系统
• 5.4.1 调整多用途罐方案
• 5.4.2 决定详细物料移动路径
• 5.5 案例分析
• 5.5.1 案例1
• 5.5.2 案例2
• 5.5.3 案例3
• 5.6 小结
• 第六章 不确定条件下炼油企业计划与调度整合策略
• 6.1 引言
• 6.2 计划/调度整合模型的框架
• 6.3 鲁棒优化方法回顾
• 6.3.1 基于场景分析的鲁棒优化方法
• 6.3.2 不基于场景分析的鲁棒优化方法
• 6.4 计划/调度整合模型
• 6.4.1 调度期间的约束
• 6.4.2 第一个计划周期之后的计划模型
• 6.4.3 目标函数
• 6.5 下层仿真系统
• 6.6 案例分析
• 6.6.1 鲁棒优化模型与名义模型的对比
• 6.6.2 测试求解更大规模的问题的能力
• 6.7 小结
• 第七章 结束语
• 7.1 研究工作的总结
• 7.2 研究工作的展望
• 参考文献
• 作者简历