常減壓裝置的先進控制和實時優(yōu)化

周 麗,金曉明

(1.浙江中控軟件技術(shù)有限公司，浙江 杭州 310053;2.浙江大學智能系統(tǒng)與控制研究所，浙江 杭州 310027)

0 引言

常減壓原油蒸餾是原油加工的第一道工序。常減壓裝置根據(jù)原油中各個組分的沸點不同，分別在常壓和負壓狀態(tài)下分離出各餾分產(chǎn)品。常減壓裝置能耗一般約占煉廠總能耗的10%～30%[1]。以多變量模型預測控制為代表的先進控制技術(shù)和以穩(wěn)態(tài)優(yōu)化為關(guān)鍵的過程優(yōu)化技術(shù)能大大提高工業(yè)裝置的經(jīng)濟效益[2]。對于常減壓裝置，由于處理的原料是來自不同產(chǎn)地的原油，原油性質(zhì)變化容易造成生產(chǎn)工藝參數(shù)的波動，從而影響產(chǎn)品性質(zhì)，因此常減壓裝置的優(yōu)化問題十分復雜[3]。

在某套燃料型5 Mt/a的常減壓裝置中，實現(xiàn)了對全裝置的模擬、控制和優(yōu)化。該裝置采用的硬件平臺是OPC Server上的先控上位機和優(yōu)化上位機，軟件平臺為DMC Plus、ASPEN IQ、ASPEN Plus和ASPEN Online，分布式控制系統(tǒng)(distributed control system,DCS)為橫河CENTUM CS3000系統(tǒng)。

1 優(yōu)化控制軟件系統(tǒng)

對工業(yè)生產(chǎn)過程的實時優(yōu)化功能包括：首先獲取裝置的過程數(shù)據(jù)和化驗數(shù)據(jù)，對工業(yè)裝置進行精確的全流程模擬；其次根據(jù)需求確定優(yōu)化目標方程，設定約束并進行求解；最后通過多變量模型預測控制器執(zhí)行到控制層。多目標優(yōu)化允許用戶設定多個優(yōu)化目標。例如，優(yōu)化目標為在約束條件下實現(xiàn)石腦油、航煤和柴油等產(chǎn)品收率最大化，或產(chǎn)品質(zhì)量與期望值的方差最小化[4]。優(yōu)化方程通過全流程模擬工具計算出最優(yōu)工藝情況。最優(yōu)工藝情況的實質(zhì)為一系列的變量設定。最后這些變量設定通過多變量預測控制器反饋到輸入，利用控制儀表的執(zhí)行機構(gòu)實現(xiàn)，由此完成了整個實時優(yōu)化閉環(huán)。

整個實時優(yōu)化控制的關(guān)鍵在于：①全裝置的穩(wěn)定控制；②全流程模擬；③優(yōu)化方程的建立；④安全穩(wěn)定的執(zhí)行。在線優(yōu)化的工作頻率通常為每小時級別，低于控制的每分鐘級別。

整個應用的軟件優(yōu)化控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。在線分析儀采用HONTYE IRAS生產(chǎn)過程智能快速分析系統(tǒng)，其核心是核磁共振分析儀。它的作用是實現(xiàn)對原油和餾出口等樣本的快速評價分析，提供樣本的一系列性質(zhì)數(shù)據(jù)并儲存在DCS系統(tǒng)。

圖1 優(yōu)化控制結(jié)構(gòu)圖

在線分析儀在原油進裝置和主要的汽/柴油餾出口都設計了采樣點。以原油進裝置點化驗分析值作為流程模擬計算的數(shù)據(jù)來源，而餾出口化驗分析值同時作為模擬結(jié)果和軟測量結(jié)果校正的依據(jù)。

2 優(yōu)化控制方案

加熱爐是整個蒸餾裝置能耗的主要來源。加熱爐出口溫度直接影響常壓塔和減壓塔的進料過氣化率。在多變量預測控制解決了加熱爐的穩(wěn)定控制問題后，仍需要根據(jù)原油性質(zhì)和拔出條件定義最優(yōu)的爐出口溫度。因此，優(yōu)化方案設計為：常壓爐出口溫度穩(wěn)定控制可保證常壓塔的過氣化率在一定的區(qū)域；減壓爐出口溫度優(yōu)化控制可保證減壓塔深拔，同時避免爐管結(jié)焦。常壓爐和減壓爐出口溫度的優(yōu)化需要兼顧安全因素。多變量模型預測控制器同時將爐溫、燃料氣消耗等關(guān)鍵因素作為控制器約束，以保證生產(chǎn)的安全。

初餾塔、常壓塔和減壓塔的控制和優(yōu)化計算是一個有機的整體。初餾塔的任務是進行原油輕組分初步分離，并控制裝置生產(chǎn)負荷穩(wěn)定。常壓塔主要用于保障產(chǎn)品質(zhì)量合格。因此常壓塔的優(yōu)化方案為：在原油性質(zhì)變換的前提下，保證各側(cè)線產(chǎn)品質(zhì)量在合格的范圍內(nèi)，同時以產(chǎn)出更多的高附加值的產(chǎn)品為優(yōu)化目標；減壓塔的優(yōu)化不能孤立地只考慮減壓深拔，而是需要綜合考慮工藝操作、控制狀況等因素，如全裝置的拔出率、產(chǎn)品質(zhì)量、輕油收率和下游裝置約束等。初餾塔為單工藝操作參數(shù)裝置;常壓塔為多工藝操作參數(shù)裝置，計算不容易收斂;減壓塔的優(yōu)化計算容易得到滿意的結(jié)果[5]。

常減壓裝置優(yōu)化系統(tǒng)在ASPEN Plus中的設計優(yōu)化目標為經(jīng)濟效益最大化。外部目標/優(yōu)化參數(shù)包括：常壓塔塔頂溫度/流量，常一線拔出溫度/流量，常二線拔出溫度/流量，常三線拔出溫度/流量，減壓塔塔頂溫度/流量和常壓爐物料出口溫度。約束條件有：常壓塔各側(cè)線產(chǎn)品質(zhì)量，減壓塔各側(cè)線產(chǎn)品質(zhì)量，工藝指標/約束，拔出率約束，上、下游裝置約束，常壓塔進料氣化率，常壓塔各側(cè)線產(chǎn)品質(zhì)量，常壓爐和減壓爐結(jié)焦溫度約束，輕收約束和總拔約束。

優(yōu)化應用時，在ASPEN Plus全流程模擬的基礎上，定義優(yōu)化目標方程式、約束條件和優(yōu)化參數(shù)；在ASPEN Online中配置相關(guān)的輸入輸出、計算頻率和計算方式等；計算結(jié)果將寫入多變量預測控制器相關(guān)變量對應的外部目標，通過控制器功能執(zhí)行到DCS端。

2.1 軟測量系統(tǒng)

軟測量用于給出實時的質(zhì)量預測值，作為多變量預測控制器的被控變量[6]；在整個實時優(yōu)化方案中的作用在于提供優(yōu)化的約束變量。

軟測量系統(tǒng)首先根據(jù)軟測量模型，實時讀取輔助變量計算出主導變量，即軟測量目標的預測值；然后，將軟測量結(jié)果整合到多變量預測控制器中，作為被控變量；最后，以軟測量結(jié)果作為整個實時優(yōu)化方案中的約束目標，在將裝置推向效益最大化的優(yōu)化目標時，確保產(chǎn)品質(zhì)量在一定的區(qū)域。進行粗汽油干點和柴油95%餾程溫度的軟測量建模時，根據(jù)數(shù)據(jù)分析和生產(chǎn)經(jīng)驗選取的輔助變量表，如表1、表2所示。

表1 粗汽油干點軟測量輔助變量表

表2 柴油95%餾程溫度軟測量輔助變量表

軟測量系統(tǒng)設計了初頂終餾點、常頂終餾點、常一線閃點、常三線95%餾程溫度和減一線95%餾程溫度共5個預測參數(shù)作為計算輸出。軟測量模型采用基于偏最小二乘法(partial least square,PLS)的多變量回歸方法[7],應用ASPEN IQ軟件實現(xiàn)。在校正方式上，采用了讀取在線分析儀對應的數(shù)據(jù)和讀取手工輸入的化驗值數(shù)據(jù)進行定期校正。

2.2 多變量預測控制系統(tǒng)

常減壓裝置先進控制(advanced process control,APC)系統(tǒng)設計了6個多變量預測控制器，包括脫鹽罐和初餾塔控制器、常壓塔控制器、減壓塔控制器、常壓爐控制器、減壓爐控制器和加熱爐效率控制器?？刂葡到y(tǒng)在常規(guī)控制的基礎上，實現(xiàn)以下具體目標：①產(chǎn)品質(zhì)量的卡邊控制；②期望產(chǎn)品收率最大化；③穩(wěn)定并提高處理量；④加熱爐的穩(wěn)定控制和加熱爐效率提高。在常規(guī)控制的基礎上，利用多變量預測控制軟件DMC Plus，實現(xiàn)常壓塔、減壓塔和加熱爐等單元的多變量控制。整個控制器包括45個操作變量，111個被控變量和11個干擾變量。由于多個有相互關(guān)聯(lián)的變量都在一個控制器中處理，能夠保證各參數(shù)得到合理的優(yōu)先級分配，從而實現(xiàn)裝置平穩(wěn)控制。

多變量預測控制器在實現(xiàn)各關(guān)鍵變量的協(xié)調(diào)和優(yōu)化控制方面有一定的優(yōu)勢[8]。同時，軟測量作為預測產(chǎn)品質(zhì)量的方法整合到控制器中作為被控變量，使控制器向質(zhì)量穩(wěn)定控制的方向?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化。在這個策略中，核磁分析儀不僅能提供原油信息，而且作為一種更及時的化驗值數(shù)據(jù)獲取方式，對軟測量預測值進行定期校正，為先進控制系統(tǒng)的長期、有效運行提供保障。

2.3 全流程模擬

ASPEN Engineering Suite包括了ASPEN Plus大型通用模擬軟件。利用ASPEN Plus對常減壓裝置進行全流程模擬和優(yōu)化參數(shù)配置[9]，ASPEN Online實時優(yōu)化軟件進行離線模型與在線數(shù)據(jù)的實時傳遞和實時計算。對常減壓裝置，優(yōu)化目標函數(shù)設計為原油常減壓蒸餾裝置的年綜合經(jīng)濟效益。約束條件包括等式約束條件和不等式約束條件，具體為裝置的設計能力、安全性因素和已知工藝參數(shù)上下限等[10]。優(yōu)化計算結(jié)果為被控變量外部目標值，通過寫入APC系統(tǒng)實現(xiàn)在線實時優(yōu)化控制。

對該常減壓裝置的過程優(yōu)化問題表述如下。

max:

i=1,2,…,pn

j=1,2,…,fn

k=1,2,…,un

s.t.

f1(Cp,i,Cf,j,Cu,k)=0,l=1,2,…,ln

Cp,i∈[min(Cp,i),max(Cp,i)]

大學生志愿服務活動，不僅是大學生自我實現(xiàn)的強烈需要，而且有利于推動大學生的社會進程，有利于大學生樹立正確的人生觀、價值觀、世界觀，有利于大學生的成長、成才。更重要的是，開展大學生志愿服務活動有利于我國大學生社會主義核心價值觀的學習和踐行。所以，作為為國家培養(yǎng)社會建設人才的全國各大高校，應堅定不移地推進志愿服務活動，為社會主義建設添磚加瓦。

Cf,j∈[min(Cf,j),max(Cf,j)]

Cu,k∈[min(Cu,k),max(Cu,k)]

producti∈[min(producti),max(producti)]

feedi∈[min(feedi),max(feedi)]

utilityi∈[min(utilityi),max(utilityi)]

其中：目標函數(shù)J為裝置經(jīng)濟效益，pn為產(chǎn)品拔出流股數(shù)，fn為進料流股數(shù)，un為公用工程個數(shù)，ln為狀態(tài)方程個數(shù)，Cp，i、Cf，j、Cu，k分別為產(chǎn)品、進料和公用工程的單位經(jīng)濟價值。

關(guān)于Cp，i的參數(shù)優(yōu)化問題，全流程模擬模型表達了等式約束條件：

fl(Cp,i,Cf,j,Cu,k)=0l=1,2,…,ln

模型模擬結(jié)果與真實工業(yè)過程存在一定的偏差。ASPEN的最新技術(shù)，利用ASPEN Online軟件讀取工業(yè)過程實時數(shù)據(jù)，對模擬數(shù)據(jù)進行在線的偏差校正，能有效地解決這一問題。

3 應用效果

數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果表明，優(yōu)化控制系統(tǒng)實現(xiàn)了對各工藝參數(shù)的穩(wěn)定控制和穩(wěn)定切換。其具體實現(xiàn)了：①在裝置升降裝置負荷時各工藝參數(shù)的平穩(wěn)控制;②常壓爐和減壓爐各支路溫差最小化控制；③加熱爐出口溫度按原油性質(zhì)自動調(diào)整和優(yōu)化，加熱爐熱效率最大化控制；④根據(jù)原油切換狀況提供優(yōu)化控制方案，控制各側(cè)線抽出溫度和流量，實現(xiàn)全局優(yōu)化?？刂破鞣€(wěn)定投用后，裝置操作平穩(wěn)率提高；工藝參數(shù)的方差較常規(guī)控制下降30%以上；主要產(chǎn)品質(zhì)量的方差也有不同程度的降低；先進控制系統(tǒng)長期投運率在90%以上。

主要產(chǎn)品質(zhì)量粗汽油干點和柴油95%餾程溫度軟測量模型預測效果曲線分別如圖2和圖3所示。

圖2 粗汽油干點模型預測圖

圖3 柴油95%餾程溫度模型預測圖

先進控制器投用后，裝置的一些典型控制效果如圖4～圖6所示。

在選取的時間段內(nèi)對裝置的生產(chǎn)負荷進行切換，生產(chǎn)負荷降低了大約30 t/h。APC投運前后的降負荷關(guān)鍵變量方差對比統(tǒng)計如表3所示。

表3數(shù)據(jù)表明，APC投運后，不僅使以上關(guān)鍵工藝變量的統(tǒng)計方差減小了30%，而且使裝置在進行升降負荷切換操作時能夠更快速地達到穩(wěn)定狀態(tài)，切換時間縮短了約50%。在實際操作中，控制更加穩(wěn)定和高效。

圖4 常規(guī)降負荷流量趨勢圖

圖5 降負荷液位趨勢圖

圖6 降負荷壓力趨勢圖

表3 APC投運前后方差對比統(tǒng)計表

4 結(jié)束語

由于常減壓裝置的原料性質(zhì)不穩(wěn)定，因此，對其控制提出了更高的要求。在本文提到的優(yōu)化系統(tǒng)中，實時優(yōu)化控制包括穩(wěn)態(tài)優(yōu)化部分和動態(tài)控制部分。穩(wěn)態(tài)優(yōu)化部分實現(xiàn)了全流程模擬模型、模擬模型偏差校正和優(yōu)化目標計算功能；動態(tài)控制部分實現(xiàn)了可實時預測產(chǎn)品質(zhì)量的軟測量、分析儀校正和多變量預測控制功能。由于常減壓裝置全系統(tǒng)的在線實時優(yōu)化控制策略分解到多變量預測控制器中執(zhí)行，因此多變量預測控制器的合理設計非常關(guān)鍵。利用多變量預測控制器對各目標進行合理配置和設計，最終達到了維持工藝指標安全、穩(wěn)定和高效的目標，為企業(yè)實現(xiàn)了節(jié)能增效。