炼油精馏过程软测量与综合优化控制的研究

论文摘要

炼油工业发展迅速,在繁荣经济、提高人民生活水平的同时也给环境带来了污染,并造成了能源的削减。连续精馏过程是炼油企业中最普遍的操作单元。连续精馏过程是依靠能耗来达到组分分离的目的,是炼油工艺流程中最大的能耗装置,其能耗约占炼油企业总能耗的三分之一。目前,我国炼油精馏过程装置基本都在集散控制系统平台上实现了过程的操作与自动控制,然而,由于常规检测技术和过程控制方法的限制,为保证产品的质量,精馏过程装置的操作与控制往往偏于保守,导致精馏过程的能耗较大,收率较低。以过程模型为基础的先进控制技术与优化控制技术是实现精馏过程节能、降耗、增效目标的最直接的手段之一,集散控制平台也为先进控制与优化控制技术的应用提供了良好的软硬件条件。因此,精馏过程先进控制与优化控制的研究对于炼油企业实现节能增效目标具有重要的理论意义和实际意义。本文以炼油企业中的连续精馏过程为研究对象,在深入分析精馏过程原理的基础上,针对当前精馏过程常规控制中存在的一系列问题,系统研究了精馏过程的动态机理建模、软测量、推断控制及综合优化控制的理论和应用问题。论文的主要工作归纳如下:(1)针对以往精馏过程动态仿真过程求解时采用迭代算法计算多组分混合物泡点,存在运算量大、动态模型难以收敛的问题,提出了一种采用由稳态机理模型计算提供初值、基于支持向量机回归算法计算混合物泡点的新算法,以使动态模型收敛并提高动态仿真过程的计算效率。以某炼油企业气体分馏装置动态模拟系统开发为背景,以脱丙烷塔为例,建立了精馏过程的严格动态机理模型,并基于新算法对系统进行了动态仿真与分析。仿真结果表明,该模型能较好的模拟装置生产操作状况,模型的计算效率有较大提高,为动态模拟系统的开发应用与优化控制策略的设计提供了支持。(2)针对精馏过程产品质量参数无法在线检测的问题,提出了一种新的基于灵敏矩阵分析和直接优化的非线性核岭回归相结合的实时软测量方法。为考虑主导变量和辅助变量的相关性,提出采用新的基于灵敏度分析的辅助变量选择算法;利用满足Mercer条件的核函数改进线性岭回归算法,实现了精馏过程产品质量参数的在线检测。仿真结果表明,该方法在小样本条件下具有很好的泛化效果。(3)针对目前精馏过程工艺设计和软测量工程应用之间的脱节,实施精馏过程参数软测量时由于辅助变量传感器的位置和分布都已经固定,导致软测量应用开发成本高、辅助变量选择受到约束等问题,提出了集成软测量的概念。利用精馏塔动态机理模型,从工艺设计环节对辅助变量选择、建模方法对软测量性能的影响展开研究,仿真结果表明,扰动条件下靠近进料板的塔板温度对精馏成分影响较大,优化选择辅助变量集和核岭回归算法建模提高了精馏成分软测量的估计精度。在此基础上,对某炼油企业常减压精馏过程常压塔航煤干点软测量进行了研究。通过采集的辅助变量数据和产品化验数据验证,实验结果表明,建立的软测量模型具有良好的估计精度,干点估计的绝对误差小于3℃,满足炼油企业对航煤质量监控的要求。(4)针对精馏过程常规控制策略即用温度间接控制产品成分存在着控制精度低的问题,提出了一种新的基于核岭回归软测量的非线性串级推断控制策略。副环采用常规的温度间接控制策略,主环采用基于核岭回归软测量的推断控制策略,通过精馏过程动态仿真平台分别对单端和双端成分串级推断控制策略性能进行分析。仿真结果表明,与传统控制方案比较,新控制策略的控制质量有了较大提高,控制结构简单,易于实施。在此基础上,提出了常减压精馏过程常压塔航煤干点的推断控制策略。(5)在深入分析精馏过程机理的基础上,以提高精馏过程产率和降低生产能耗为目标,建立了气体精馏过程脱丙烷塔的产率和能耗双目标优化模型,提出了通过外层采用粒子群算法、内层采用严格机理模型模拟的两层优化结构对优化模型进行求解,进而实现精馏过程综合优化的控制策略。仿真结果表明,采用所提出的综合优化控制方案,大大降低了精馏过程的能耗,有效提高了产率,并能够满足随着市场环境和生产条件的变化进行优化运行的要求,实现了精馏过程节能增效的目标。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 选题意义
• 1.2 精馏过程的动态模拟技术
• 1.2.1 精馏过程模拟技术发展概述
• 1.2.2 精馏过程动态模拟技术存在的问题
• 1.3 精馏过程的软测量技术
• 1.3.1 软测量技术发展概述
• 1.3.2 软测量技术存在的问题
• 1.4 精馏过程推断控制技术
• 1.4.1 推断控制技术发展概述
• 1.4.2 精馏过程推断控制技术存在的问题
• 1.5 精馏过程的优化技术
• 1.5.1 精馏过程优化技术发展概述
• 1.5.2 精馏过程优化存在的问题
• 1.6 本文的主要研究工作
• 1.7 全文概貌
• 2 精馏过程的动态机理建模与仿真
• 2.1 精馏原理
• 2.2 精馏过程的稳态机理模型
• 2.2.1 模型建立的假设条件
• 2.2.2 模型建立的基本方程
• 2.2.3 物性关联式的建立
• 2.2.4 自由度分析
• 2.3 精馏过程的动态机理模型
• 2.3.1 平衡级动态模型的基本方程
• 2.4 气体精馏过程的动态机理建模与仿真
• 2.4.1 气体精馏过程概述
• 2.4.2 脱丙烷塔的动态机理建模
• 2.4.3 动态机理模型的求解算法
• 2.4.4 支持向量机回归算法
• 2.4.5 相平衡预测模型的建立
• 2.4.6 动态机理模型的验证
• 2.4.7 动态机理模型的实时性比较
• 2.5 气体精馏过程的动态仿真与分析
• 2.6 本章小结
• 3 精馏过程产品质量参数的软测量研究
• 3.1 软测量技术原理
• 3.2 辅助变量的选择
• 3.2.1 灵敏度矩阵分析算法
• 3.3 精馏过程软测量建模算法
• 3.3.1 最小二乘法
• 3.3.2 线性岭回归算法
• 3.3.3 非线性核岭回归算法
• 3.3.4 仿真研究
• 3.4 基于动态机理模型的精馏成分软测量设计
• 3.4.1 精馏塔的动态仿真条件概述
• 3.4.2 数据的采集和预处理
• 3.4.3 基于灵敏矩阵分析的辅助变量选择
• 3.4.4 基于核岭回归的精馏成分软测量建模
• 3.4.5 噪声对软测量性能的影响
• 3.5 常减压精馏过程航煤干点的软测量研究
• 3.5.1 常减压精馏过程的工程背景
• 3.5.2 数据的采集和预处理
• 3.5.3 辅助变量的选择与确定
• 3.5.4 航煤干点软测量模型的建立
• 3.5.5 软测量模型的校正
• 3.6 本章小结
• 4 精馏过程产品质量参数的非线性推断控制策略研究
• 4.1 推断前馈控制策略
• 4.1.1 间接控制策略及其存在的问题
• 4.1.2 推断前馈控制
• 4.2 推断反馈控制策略
• 4.2.1 推断反馈控制组成
• 4.2.2 推断控制策略的改进及其演变
• 4.3 精馏过程成分的非线性推断控制策略
• 4.3.1 精馏成分的间接温度控制策略
• 4.3.2 基于软测量的精馏成分推断控制策略
• 4.3.3 基于软测量的精馏成分串级推断控制策略
• 4.3.4 仿真结果分析
• 4.4 基于KRR软测量的航煤干点非线性推断控制策略
• 4.5 本章小结
• 5 精馏过程的多目标综合优化控制研究
• 5.1 精馏过程综合优化控制的意义
• 5.2 气体精馏过程的多目标综合优化模型
• 5.2.1 决策变量的选取
• 5.2.2 目标函数的确定
• 5.3.3 约束条件的建立
• 5.3 气体精馏过程多目标综合优化模型的求解
• 5.3.1 粒子群优化算法
• 5.3.2 脱丙烷塔优化操作参数的求取
• 5.3.3 仿真结果分析
• 5.4 精馏过程的多目标综合优化控制策略
• 5.5 本章小结
• 6 结论与展望
• 6.1 研究工作总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 附录A 精馏塔动态仿真平台结构图
• 攻读博士学位期间发表学术论文情况
• 创新点摘要
• 致谢