乙烯裂解深度先進控制在齊魯石化中的應用

蘇耀東，劉鑒徵

(中國石化齊魯分公司，山東 淄博 255434)

乙烯裝置控制的好壞，直接影響到乙烯生產企業的效益，研究先進控制(APC)技術在乙烯裝置中的應用具有很大意義，并能帶來可觀的經濟效益。裂解爐是乙烯裝置的核心設備之一，裂解爐優化控制水平的優劣，不僅影響乙烯裝置乙烯和丙烯的收率，而且直接影響后續單元的平穩操作。裂解爐的主要控制目標是控制裂解深度、生產量和產物選擇性，其中裂解深度是關鍵參數。裂解深度主要受爐管出口溫度、廢熱鍋爐出口溫度、原料油密度、進料量、汽烴比等變量影響。DCS在石化企業的普遍應用以及其軟硬件設施的不斷完善和增強，為APC在DCS上的實現創造了良好條件。APC在DCS上的深化應用增加了APC的可操作性和方便性。某公司和華東理工大學合作在DCS平臺和服務器上，利用人工神經網絡建模等智能控制技術對乙烯裂解爐裂解深度實施了APC控制，取得了較好的經濟效益。本文重點介紹了該公司乙烯裝置液體裂解爐實施裂解深度APC的原理、方法和效果。

1 乙烯裂解爐工藝簡介

1.1 工藝流程

該公司乙烯生產裝置以石腦油、加氫裂化尾油、輕柴油和循環乙烷作為主要原料，生產乙烯及其相關產品，乙烯裝置的工藝流程如圖1所示。以SRT-IV型裂解爐為例簡單介紹裂解爐的工藝流程： 該裂解爐可以裂解石腦油、加氫裂化尾油，有6組爐管，其中有1組爐管能裂解循環乙烷，對流段設有超高壓蒸汽過熱段。經過加熱的烴物料在離開原料預熱段后，與未經過過熱的一次稀釋蒸汽混合，混合后一起進入到預熱段上部。二次稀釋蒸汽在進入到混合噴嘴前，先進入到稀釋蒸汽過熱段，與預熱段上部出口的物料，一起進入噴嘴混合器，原料在混合器中全部氣化，再進入裂解爐輻射段的反應管，在反應管內的烴類原料急速升溫，產生乙烯、丙烯、丁二烯、甲烷、乙烷等關聯產品的裂解反應。為減少副反應導致的產品損失，裂解氣需先經過廢熱鍋爐回收熱量，再進入急冷器降溫冷卻。裂解反應在輻射段中進行，為吸熱反應。裂解爐的對流段，設有預熱烴類原料、鍋爐給水、過熱稀釋蒸汽等一系列的加熱器，以滿足熱量回收的需要。

圖1 某公司乙烯裝置工藝流程示意

1.2 影響裂解深度的工藝因素

裂解反應進行的程度就是裂解深度。在裂解石腦油和加氫裂化尾油等液體原料時，通常分析裂解氣中的主要產品甲烷、乙烯和丙烯的收率對比關系來表征裂解深度，裂解深度一般用丙烯和乙烯的收率比或甲烷和丙烯收率比來表示，該系統采用的是丙烯和乙烯的收率比。液體原料裂解產物收率與反應進程關系如圖2所示。

從圖2可以明顯看出，在裂解反應的進程中，甲烷和乙烯的收率一直在逐步上升，而丙烯收率上升到一定程度后開始緩慢下降。因而當裂解深度達到一定程度時，丙烯和乙烯的收率比基本可以表征裂解深度的高低。

裂解反應的主要目的是獲取優質產品，因此有必要對影響裂解深度的主要工藝因素進行有效分析和合理控制：

1) 裂解爐出口溫度。是指裂解原料經過裂解爐輻射段裂解，到達急冷鍋爐之前的裂解氣溫度。在原料組分、爐型和停留時間比較固定的條件下，由于裂解爐出口溫度可以用熱電偶實時測量，基本能反映裂解反應的程度，因而乙烯裝置常以裂解爐出口溫度作為控制裂解深度的重要指標。

2) 橫跨溫度。橫跨溫度是裂解反應剛開始的溫度，橫跨溫度過高，裂解反應將在裂解爐對流段內進行，導致延長停留時間，促使二次反應，該現象在反應過程中應避免；橫跨溫度過低，一部分輻射段爐管成為預熱段，反應停留時間相對縮短，輻射段爐管無法有效發揮作用，從而影響了實際裂解深度。

3) 停留時間。停留時間是裂解物料從進入爐子反應段到離開所需的時間，為避免反應時間過長導致包括乙烯在內的許多裂解產品裂解為炭和氫氣，造成不必要的損失,停留時間應盡量短。

4) 稀釋比和烴分壓。稀釋比是稀釋蒸汽和裂解原料質量流量的比值，稀釋比增大，可以提高爐管內物流速度并可以降低膜溫，但是稀釋比過大，也會帶來一些不利因素，比如降低設備的生產能力，增加蒸汽及燃料消耗。裂解原料配入稀釋劑后的混合氣體處于高溫低壓狀態，接近于理想氣體，因此把烴和稀釋劑的混合氣體壓力叫做總壓，把混合氣體中烴的壓力叫做烴分壓。水蒸氣作為稀釋劑，不僅可以降低烴分壓和結焦程度，提高乙烯收率，還能穩定裂解溫度，抑制原料中硫對爐管的腐蝕。

5) 爐出口壓力。是指裂解原料裂解后，裂解氣在進入急冷鍋爐冷卻之前的壓力，該壓力是判斷急冷鍋爐或裂解爐結焦程度和清焦的有效檢測參數之一。

6) 急冷鍋爐出口溫度。裂解爐急冷鍋爐出口溫度是判斷裂解爐運行周期的主要依據之一，型號確定的裂解爐急冷鍋爐出口溫度與裂解爐出口溫度、進料量及稀釋比等參數有關。

因此裂解反應條件應該滿足高溫、短停留時間、低烴分壓的要求，且需要保證裂解溫度、汽烴比，即蒸汽和烴類物質質量的比，保障生產負荷的平穩。

2 乙烯裂解深度先進控制策略

2.1 裂解深度神經網絡軟測量模型

人工神經網絡從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象分析， 建立某種模型，按不同的連接方式組成不同的網絡。人工神經網絡由大量的節點(或稱神經元)構成，具有非線性、模擬并行性、容錯性、魯棒性、自聯想、自學習和自適應等特點。

在建立裂解深度神經網絡軟測量模型的過程中，通過分析從現場采集的數據，最終確定采用總進料質量流量、進料密度、爐管平均出口溫度、廢熱鍋爐出口溫度、汽烴比等作為裂解深度神經網絡軟測量模型的主要輔助變量。

裂解深度軟測量模型作為主導變量和輔助變量之間的數學關系式為

y(k)=f(ρ(k),qm總(k),t1(k),t2(k),R(k))

(1)

式中：y(k)——裂解深度軟測量值；ρ(k)——原料油密度，g/cm3；qm總——總進料質量流量，t/h；t1(k)——爐管平均出口溫度，℃；t2(k)——廢熱鍋爐出口溫度，℃；R(k)——汽烴比。

將采集到的輔助變量數據做歸一化處理，然后選擇采集的部分樣本訓練神經網絡，保留一部分樣本對模型進行測試，保證獲得的神經網絡模型既有較好的訓練精度，也可滿足預測精度要求，即模型要有良好的逼近能力和泛化能力。用神經網絡模型計算的裂解深度軟測量值不能直接應用到裂解深度控制器中，必須經過在線分析儀的分析值實時校正測量模型結果，校正公式如下：

SMT101=STT101+α(ST101-SDY101)

(2)

式中：SMT101——校正后的模型輸出；STT101——軟測量模型輸出；ST101——在線分析儀的分析值；SDY101——軟測量模型10 min之前的輸出值；α——校正系數。

α的取值為0～1，該值越大表示校正速度越快，但過大容易造成過程振蕩，因此須設為較合適的值，既能使校正過程發揮作用，又能防止過程波動。

在軟測量模型投用過程中，同時開發了裂解深度軟測量在線校正系統，即通過裂解氣在線分析儀實時校正軟測量模型結果。在線校正系統在乙烯裂解深度APC服務器上實現。裂解深度軟測量及在線校正過程如圖3所示。

2.2 裂解深度控制方案

該公司乙烯裂解深度APC的控制方案策略如圖4所示。首先通過神經元網絡技術利用進料特性、裂解爐負荷、出口溫度和橫跨溫度、汽烴比等主要相關變量計算當前的裂解深度，然后利用在線分析儀的分析值對裂解深度預測模型的計算值進行校正,并作為裂解深度控制器的輸入值，裝置操作人員通過深度控制器設定合適的SP值并將輸出作為出口溫度(COT)控制器的設定值，從而達到閉環控制。在裂解爐運行末期，如果COT的設定值達到預設的控制上限，現場操作人員可以通過調整裂解爐總進料質量流量等實現穩定裂解深度的目標。

圖4 裂解深度APC的控制方案示意

裂解深度控制器可以直接利用DCS中的PID模塊來實現。通過DCS組態模塊搭建裂解深度控制器，一方面簡潔、實用、方便和安全，另一方面操作界面直觀優化，維護量小。

裂解深度APC系統的模塊功能邏輯如圖5所示，主要功能模塊的作用如下：

1) 裂解深度預測模型。采用人工神經網絡技術，利用相關的輔助變量計算裂解深度，然后和裂解氣在線分析儀實際測量的裂解深度值進行樣本訓練比對，同時通過人工神經網絡自適應學習，使人工神經網絡計算值逐漸逼近裂解氣在線分析儀的輸出值。訓練比對完成后，通過長期的數據采集和分析檢驗，實現人工神經網絡模型對裂解深度的實時預測。

2) 裂解深度控制器。其輸入值為經過裂解深度在線分析儀校正后的裂解深度神經網絡軟測量計算值，其設定值可由操作人員根據實際工況設定，或者由下一步實施的裂解深度實時在線優化(RTO)系統根據裂解爐運行最優化指標自動設定，其輸出用來設定COT控制器的設定值SP。該模塊利用DCS中的功能模塊來實現，具有較好的可靠性和系統兼容性。

3) 在線分析儀異常監測模塊。通過判斷分析裂解氣在線分析儀的測量值范圍和變化，及時給出在線分析儀出現異常的報警信息，從而中斷在線校正，避免裂解深度預測模型出現誤差，影響控制效果。

4) 人機界面。在DCS上通過組態為操作人員提供友好的操作界面，實時顯示裂解爐主要運行參數的狀況和裂解深度控制器的運行情況。

圖5 裂解深度APC系統的模塊功能邏輯示意

3 裂解深度先進控制投用效果

乙烯裝置裂解深度APC系統投用以后，穩定了裂解深度，在一定程度上減少了油品進料屬性波動造成的裂解深度波動，提高了乙烯裝置的平穩率和雙烯收率，降低了操作人員的勞動強度，減少了裝置能耗和物耗。

該公司經過標定，乙烯裂解深度先進控制投用后,裂解深度能控制在±0.02范圍內,雙烯收率平均增加0.2個百分點，控制器投用率達到95%以上，每年可以給該公司乙烯裝置帶來大約1 023萬元的經濟效益。

4 結束語

該公司乙烯裝置采用APC系統結合多種裂解爐爐型和不同裂解油品開發了裂解深度在線預測模型、裂解深度軟測量在線校正系統和裂解氣分析儀在線監控系統等，提高了裂解深度控制系統的安全性，提高了高附加值產品的收率。