催化裂化裝置吸收穩定系統多參數協同優化研究

黃明富 黃廣鵬

（1.中國石油天然氣股份有限公司規劃總院；2.中國人民解放軍駐中國石油錦州石化公司代表室）

引言

催化裂化是石油煉制中非常重要的二次加工過程，其作用主要是將重質油裂解為輕端產品，如汽油、柴油、液化氣，同時副產焦炭、油漿和干氣。隨著原油重質化和劣質化程度不斷加深，以及環保法規的日趨嚴格，各類催化裂化新工藝不斷被開發出來，如渣油催化裂化RFCC 工藝，高苛刻度下行式HS-FCC 工藝和雙提升管FCC 工藝等[1]。另外，隨著丙烯需求的不斷增強，各類增產丙烯的催化裂化工藝相繼出現，如大量生產液化石油氣和汽油的MGG/ARGG 工藝，最大量生產異構烯烴的MIP 工藝等[2-3]。截至2014年，我國已有150 多套不同類型的催化裂化裝置建成投產，處理量已接近150×106t/a[4]。

吸收穩定系統是催化裂化的后續分離部分，主要作用是將從催化主分餾塔塔頂來的富氣和粗汽油分離成干氣、液化氣和穩定汽油，同時吸收穩定系統又是氣體分餾裝置的上游環節，其地位非常重要。催化裂化新工藝在不斷地涌現，但是吸收穩定系統工藝卻沒有太多的變化，操作與原有設計相差較大，能耗較高，干氣“不干”等現象較為普遍。據文獻報道[5]，我國催化裂化干氣中C3+組分平均質量分數在7.2%，體積分數在2.87%，其中丙烯質量分數在3.5%。

國內工程技術人員對吸收穩定系統優化進行了大量的研究與探索[6-11]，也取得了一定的成效，但多數為局部改造或單參數優化。對于吸收穩定系統而言，使用單個操作參數優化整個系統并非最優，各個操作參數逐次進行最優得出的一組操作參數也并非整體最優。因此，有必要對操作參數進行協同優化，找出操作參數之間的最佳組合才能使整個系統達到最優操作[12]。

1 優化策略

1.1 關鍵操作參數的選取

圖1 是催化裂化裝置吸收穩定系統流程示意圖。操作參數是指可以通過人為操作進行調整的參數，相互之間不受影響，如富氣壓縮機的出口壓力、吸收塔中段冷卻返塔溫度、補充吸收劑的流量、貧吸收油的流量、穩定塔的壓力等，其中關鍵操作參數對吸收穩定系統的產品分配和能耗起到決定性作用。吸收穩定系統的核心單元是吸收塔，在一定的流程和進料條件下，吸收效果由吸收塔的操作壓力、溫度、補充吸收劑的流量等決定。吸收塔的操作壓力是由富氣壓縮機的出口壓力決定的，吸收塔的操作溫度是一個范圍，各塊塔板上也不一樣，可通過改變中段冷卻返塔溫度及凝縮油罐前冷卻器的冷后溫度等來調節，補充吸收劑的流量可通過穩定汽油泵的流量控制來調節。富氣壓縮機出口壓力P 、吸收塔的中段循環冷后溫度T 和補充吸收劑的流量F ，不僅能決定吸收穩定系統的產品分配，同時對壓縮機、解吸塔再沸器、穩定塔再沸器、產品冷卻和各機泵的能耗也有很大影響，因此，選擇上述3 個參數作為關鍵操作參數。

圖1 催化裂化裝置吸收穩定系統流程示意圖

1.2 優化模型的建立

催化裂化裝置吸收穩定系統優化的目標是整體效益最大。在一定進料和流程條件下，效益主要由關鍵操作參數決定，主要分為產品效益與能耗成本兩大部分。產品效益主要由干氣中跑損的液化氣量決定，能耗成本主要由富氣壓縮機、解吸塔與穩定塔再沸器、各泵體、物料冷卻等費用構成。干氣中夾帶液化氣組分的效益損失用f(M)表示，解吸塔再沸器、穩定塔的再沸器，富氣壓縮機、吸收塔冷卻，各 泵 的 能 耗 費 用 分 別 用 f(Q1)、f(Q2)、f(p)、f(T)、f(F)表示，其他可看成常數。干氣中夾帶液化氣組分的效益損失和各類能耗費用之和最小即體現為吸收穩定系統效益最大，優化模型如下：

min f(X)=[f(Q1)+f(Q2)+f(M)+f(P)+f(T)+f(F)]

s.t.C(X)=0 （過程模擬方程組）

式中，a1、 a2、 a3分別為富氣壓縮機出口壓力P 、吸收塔中段循環冷后溫度T 、補充吸收劑流量F 的操作下限，b1、 b2、 b3分別為富氣壓縮機出口壓力P 、吸收塔中段循環冷后溫度T 、補充吸收劑流量F 的操作上限。

1.3 優化求解策略

式（1）中的關鍵操作參數P、T、F ，可用Xo表示，狀態參數Q1、 Q2、 M 是關鍵操作參數的函數，可用XS表示。多參數協同優化采用圖2 所示的策略，首先根據建立優化數學模型輸入獨立操作參數的初始值，利用流程模型等計算求取狀態參數和目標函數，然后利用尋優等方法找到一組新的關鍵操作參數值，再利用流程模擬等計算求出狀態參數和目標函數，當前后兩次目標函數的差值小于精度要求時可認為計算收斂，否則返回求取關鍵操作參數和目標函數。

圖2 優化求解策略過程示意圖

關鍵操作參數XO(i)利用一維搜索和廣義既約梯度得到。根據曲線f(X)在Xi點附近的信息構造一個與 f(X)近似的拋物線p(λ)，在一定的條件下可以認為p(λ) 的極小點接近于原曲線 f(X) 的極小點。由于拋物線p(λ) 比原曲線 f(X) 要簡單得多，可以求出拋物線p(λ)的極小點，因此把拋物線p(λ)的極小點作為一個新的實驗點是合理可行的，進而通過縮短原來的搜索區間反復構造拋物線來尋找最佳的點，見圖3。

圖3 拋物線一維搜索過程示意圖

原曲線f(X)可轉化為：

在此需要計算出修正方向?X(i)，搜索的過程是改變搜索的步長λ 來尋找極小點的過程，故f 只是變量λ 的函數，即f(λ)。修正方向?X(i)利用廣義既約梯度法得到，因為非獨立變量是獨立操作變量的函數，因而目標函數f(X)可以轉為化Φ(XO)：

廣義既約梯度法把目標函數轉化為獨立變量的函數，即目標函數的自變量只包含獨立變量，通過求取目標函數對獨立變量的梯度，就可以在獨立變量XO的空間內搜索f(X)的極值，而非獨立變量XS總是做適當的調整來滿足約束條件，即通過過程模擬得到。

2 案例研究

以某煉油廠蠟油催化裂化裝置吸收穩定系統為研究案例。通過設定各獨立變量的上下限和各類價格 參 數，利 用 函 數 擬 合 得 到 f(Q1) 、 f(Q2) 、f(M)、 f(P)、 f(T)、 f(F)，略去常數項，整理得到如下優化模型：

獨立操作變量的初始值P、T、F 分別為1220 kPa、25 ℃和20 t/h，目標函數的初始值為16 612.2 元/h。利用1.3 節的優化策略計算得目標函數的優化值為16 208.4 元/h，優化后獨立操作變量P、T、F 分別為1292 kPa、20 ℃和10 t/h，初始工況與優化工況的效益損失之差為403.8 元/h，裝置開工時間按8400 h 計，則年效益為339.2 萬元。

3 問題探討

本文所建立的多參數協同優化方法，采用流程模擬技術與尋優技術組合得到目標函數的最優值與關鍵操作參數的最佳組合，屬于可行性路徑法。可行性路徑法先假設關鍵操作參數的初值，用穩態模擬的方法求解出狀態變量，再用具體的目標函數方程解出目標函數，然后在外面套一層優化迭代環，用來調整關鍵操作參數使目標函數逐步達到最優，并始終滿足各類約束。對于優化迭代時關鍵操作參數的每次取值均必須使模擬方程組有解，即每次迭代都在可行范圍內進行，求解效率很低，關鍵操作參數的個數一旦增加將很難進行優化。

4 結論

1）對于多操作參數的協同優化，可采用過程模擬與尋優技術的組合來實現，即在過程模擬的基礎上套一層優化迭代環使目標函數逐步接近最優值，并得到操作參數的最佳組合。

2）應用建立的優化方法，對某煉油廠一套90×104t/a 的蠟油催化裂化裝置進行實例研究，結果表明關鍵操作參數即富氣壓縮機出口壓力、進吸收塔物流溫度和補充吸收劑流量的最佳組合為1292 kPa、20 ℃、10 t/h，優化后預測年效益為339.2 萬元。

3）本文建立的優化方法，同樣適應于其他過程的關鍵操作參數協同優化。

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