探索智能控制在油品調合中的應用

閆俐俐

（黑龍江省大慶市大慶煉化公司儲運廠，黑龍江 大慶 163000）

隨著能源的日益匱乏，在石油化工過程中需要更大程度上保證石油的利用效率，提升生產量。而將智能控制應用到油品調合技術中，就是提高石油化工產品生產效率的好方法。特別是在智能控制應用到油品調合技術中之后，更是對石油化工的發展帶來了更加深遠的影響，是石油化工中的重點研究項目。

一、油品調合概況以及智能控制應用的優勢

在石油化工的生產過程中，汽油與柴油是兩種核心產品，其他所有的一系列石油化工產品的生產均是圍繞這兩種產品而展開。在本文中，重點討論的是汽油生產的油品調合技術。隨著我國的經濟發展，我國的汽車擁有量增長速度非常快，汽油一直處于供不應求的情況，需要通過油品調合過程來提升汽油的質量。

（一）油品調合簡介

汽油的油品調合，是生產汽油過程中不可缺少的一步。有些汽油可以通過直接分餾石腦油來得到，但更多的汽油則需要經過分餾產品的催化、裂化、烷基化等一系列過程之后才能夠得到，受此影響，生產的汽油通常也可以分為多個等級。而油品調合技術在上世紀五十年代就開始展開了較為深入的研究，其中汽油的油品調合機理尤為復雜，在調合過程中需要嚴格考慮到汽油產品的辛烷值大小。目前，油品調合主要是通過在線管道來完成，可以實現工作的高效化，并且能夠保證調合的精度，不會出現較大的偏差。

（二）油品調合現狀

油品調合中汽油產品的調和過程是最為復雜，憑借傳統的工藝，已經不能滿足大量汽油的生產需求。早期的許多石油化工企業，進行油品調合所使用的基本上是罐子間歇法。這種方法雖然說也能夠起到油品調合的作用，但罐子間歇法需要使用較多的組分罐，通常需要消耗較長時間，且汽油質量常超標，容易帶來較大的經濟損失，并不利于石油化工工業的良好發展。因此到如今，大多數的石油化工企業在油品調合中都將傳統的罐子換成了在線管道，這樣可以讓汽油的生產質量更高，并縮短生產時間。但目前我國的在線管道油品調合還存在著較多的不足，仍然比較耗費精力，還需要得到進一步的改進。

（三）智能控制應用于油品調合的優勢

使用人工計算的方式來對油品調合進行控制，雖然在一般情況下同樣能夠達到汽油生產的質量要求，但對于當今的大量汽油需求背景來說，這種方法顯然并不適合得到良好的推廣。而智能控制是建立在神經網絡模型的基礎上，通過在線管道油品調合系統，來實現智能化的、非人工的油品調合操作。在智能控制措施應用了之后，最為顯著的改變就是油品調合的精度能夠達到更高，甚至可以進一步提升汽油的質量以及生產成本。在智能控制下的油品調合措施，可以對汽油的辛烷值、抗爆指數、飽和蒸汽壓、烯烴含量、芳烴含量以及苯含量等重要指標進行十分準確的分析，使各項指標能夠更加符合國家汽油生產使用要求，進一步實現汽油生產的最大化，對于石油化工的發展來說具有十分積極的意義。

二、智能控制在油品調合中的應用分析

智能控制措施的進行需要建立在人工神經網絡的基礎上，通過神經網絡模型，來預測分析在當前的油品調合措施基礎上可能得到的汽油成分，并根據分析結果，來對新的油品調合方案進行調整，進一步提升汽油的生產質量以及生產效益。由此可以看出，神經網絡模型在智能控制的過程中具有十分重要的作用，如本文中便選取了我國某石油化工企業中應用于油品調合的神經網絡模型進行分析：

如圖1可看出，神經網絡預測器是整個神經網絡預測調合模型中的核心，通過該裝置與優化器、濾波器以及被控對象之間的相互影響，可實現對油品調合方案的優化。在此基礎上，可將智能控制分為模型預測、反饋矯正、參考輸入軌跡及實施優化措施等幾個部分。

（一）模型預測

模型預測的過程是進行智能控制的基礎，依靠神經網絡預測調合模型，來對當前參數下汽油的生產指標進行準確的推測，從而得出汽油的預測信息。一般來說，預測的可靠性對后續的矯正十分重要，也直接影響著智能控制的效果。

（二）反饋矯正

在得到了模型預測出來的數據之后，還需要根據該信息，與實際汽油生產所需要的指標信息進行比較，如果前后存在著誤差，那么還需要通過反饋矯正的方式，來得到較為確切的調整方案。

（三）參考軌跡

為了讓汽油的油品調合更加準確，使汽油的生產指標參數更加符合要求，會在得到反饋矯正結果后，制定出較明確的參考軌跡，確保不會出現較大的偏差

（四）實施優化措施

經過一系列的準備后，就可以正式實施優化措施，使油品調合質量得到根本改變。在汽油生產過程中，油品調合的優化措施還需要根據汽油指標變化進行相應的滾動式優化，以便于隨時確保油品調合質量。

結語

隨著我國對石油能源需求量的日益增加，智能控制在油品調合中的應用將會得到越來越廣泛的關注。在智能控制措施應用之后，我國的汽油生產將會更加可靠、更加高效，為人們的日常生產生活帶來便利。

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