統計分析在特大型煤制甲醇裝置中的應用

高鑫，黃書華(中天合創能源有限責任公司化工分公司，內蒙古 鄂爾多斯 017300)

0 引言

統計學是一門數據學科，提供了一系列用于收集、處理、分析和解釋數據的方法，通過定量分析、定性分析，從數據中得出結論，為工作決策提供必要的理論和數據支撐。若要使煤炭能源得到清潔高效的利用，就要善于運行科學的統計手段，開展嚴謹的統計分析工作，為煤化工裝置的高效運行提供重要的數據信息，進而做出科學的決策。本文以中天合創煤炭深加工示范項目為例，開展統計分析在煤化工綠色低碳生產中的研究，提出存在的問題并給出相應對策。

1 煤制甲醇統計分析的必要性

與傳統油制烯烴相比，統計分析在煤制烯烴項目中的應用處于起步階段，而煤制甲醇是煤制烯烴的重要環節。研究統計分析在煤制甲醇中的應用，對推動煤炭清潔高效利用、實現煤化工綠色低碳發展尤為重要[1]。

2 能源統計的內容

中天合創作為全國最大的煤炭深加工示范項目，以煤為原料生產聚烯烴產品，其核心生產部門甲醇部由空分、煤氣化、凈化、甲醇合成、硫回收五個裝置組成。MTO級甲醇設計產量為360萬噸/年，原料煤消耗為511萬噸/年。日常能源統計工作中應用描述統計、推斷統計等方法，對生產裝置投入的原料煤、化工三劑、水、電、氣、汽、風，生產的MTO級甲醇及副產的硫磺、蒸汽等數據進行收集、加工處理，探索各裝置間的生產規律與平衡關系，分析、預測單位MTO級甲醇綜合能耗、單位MTO級甲醇耗煤等生產技術指標。為生產裝置節能降耗、降本增效提供數據支撐，從而實現統計工作與煤化工綠色低碳生產工作的深度融合。

3 數據挖掘與統計分析的應用

數據挖掘是通過對數據之間的關系和特征進行整理，進而解決實際問題的過程。一切理論的支撐都需要用數據說話，通過數據統計可以了解裝置生產基本情況。為滿足優化調整的管理需求，需要挖掘統計分析的潛在價值，以實現煤化工綠色低碳發展，適應能源化工企業在碳達峰、碳中和時代背景。

3.1 回歸分析、相關分析在目標產量中的應用

“某月生產經營計劃”中，計劃使用熱值為24 277.94 kJ原料煤，生產MTO級甲醇39.8萬噸。

3.1.1 通過回歸分析預警目標產量

CTM裝置生產MTO級甲醇產量目標的完成程度，直接影響公司的生產經營情況。截至當月11日CTM裝置生產MTO級甲醇14萬噸，實時通過一元線性回歸模型實時分析預測MTO級甲醇生產進度。

所謂一元線性回歸模型Y=β0+β1X+ε，用來描述因變量和自變量和誤差項的依賴程度，其中β0、β1為模型的參數；ε為誤差是個隨機變量[2]；Y為因變量，是期望的月度產量；β0為當前進度14萬噸；β1為當月剩余運行天數20天；X為自變量，是日產量(約1.26萬噸)。

若不考慮突發情況，經推導該月預計生產39.2萬噸MTO級甲醇，小于目標產量39.8萬噸。通過回歸分析預警到該裝置只有提高日產量，才能滿足下游裝置生產需求，才能達到裝置高效生產的經營目標。為找到制約產量的影響因素，通過跟蹤原料煤倉煤質分析數據，發現當月原料煤煤質分析中平均熱值23 352.87 kJ，平均灰分19.76%，平均水分12.72%，初步判斷原料煤熱值低是導致產量低的原因。

3.1.2 通過相關分析查找增產降耗方法

能源統計中變量與變量之間存在著相關關系，變量間的相關程度可分為完全相關、不完全相關和不相關，相關方向可分為正相關和負相關。

(1)為充分了解原料煤熱值與MTO級甲醇產量之間的關系，現對兩組不同統計周期的數據進行分析，兩組數據分別在各自相同運行條件下采集，數據資料中3月某日統計數據的運行工況均為10臺氣化爐運行，1月、5月日平均值統計數據的運行工況均為11臺氣化爐運行，下面通過圖表對數據進行可視化展示，如圖1所示。

圖1 原料煤熱值與MTO級甲醇產量、單位MTO級甲醇耗煤的關系趨勢圖

由圖1資料可以看出，無論是日生產數據還是月平均生產數據，無論是10臺氣化爐運行還是11臺氣化爐運行，原料煤熱值與MTO級甲醇產量呈現正相關，熱值越高MTO級甲醇產量越高。

將圖1數據進行環比平均推算，原料煤熱值由22 603.60 kJ提升至24 277.94 kJ，熱值每增加418.59 kJ，MTO級甲醇產量每天增加604 t，若全月熱值穩定在24 277.94 kJ，MTO級甲醇產量將增加約18 736噸/月，有利于裝置綠色低碳生產。根據當前市場條件下MTO級甲醇2 660元/噸，變動成本1 336元/噸測算(原料煤價格按照當月均價測算，即忽略原料煤價格波動影響)，熱值每增加418.59 kJ，MTO級甲醇產量增加可增效約2 000萬元/月。

(2)為充分了解原料煤熱值與降低能耗總量的關系，在(1)同樣工況、同樣日期條件下，采集原料煤熱值與單位MTO級甲醇耗煤相關數據，如圖1所示。

由圖1資料可以看出，原料煤熱值與單位MTO級甲醇耗煤呈現負相關。假定目標產量不變，熱值越高單位MTO級甲醇耗煤越低，相當于能耗總量越低，由于原料煤消耗占總能源消耗的94.7%，同樣導致單位MTO級甲醇綜合能耗降低，所以提高原料煤的熱值有利于降低能耗總量。

3.2 異常數據分析在數據平衡中的應用

統計工作的準確性依托于計量器具的精準性和完備性，計量器具缺失或失真都會導致統計數據可靠性降低。CTM裝置用于結算能源產耗的計量表有340余塊，無表統計點有50余項，且計量表后存在放空的情況，統計介質間有著錯綜復雜的統計關系。

當供收雙方出現計量數據差異時，會采用統計平衡的方法對差量進行處理。統計平衡規則原則上以產出方為準，特殊情況除外。CTM裝置產品MTO級甲醇的供需流程為，上游CTM裝置生產MTO級甲醇送下游MTO裝置消耗，通過甲醇罐區調節余量，如圖2所示。CTM裝置生產MTO級甲醇的流量計為孔板流量計，下游裝置消耗MTO級甲醇的流量計為質量流量計，計量管理上認定質量流量計精度較孔板流量計精確度高。所以企業認定MTO級甲醇產量結算的方法為：通過下游裝置MTO級甲醇消耗量及罐存變化量倒推MTO級甲醇產量，未設置甲醇儲罐的儲耗。

圖2 MTO級甲醇供需流程示意圖

MTO級甲醇結算量的多少對CTM裝置各項經濟指標的影響很大，為保證CTM裝置MTO級甲醇產量計量、統計準確無誤，本文收集整理了同等生產負荷下供需雙方的數據，并對MTO級甲醇產、耗、存數據變化情況進行橫向、縱向對比，通過異常數據分析監督計量表運行情況，如表1所示。

由表1資料可以看出，在生產負荷穩定的情況下，3月9日—15日平衡量大幅增大。供出方對統計數據提出質疑，開展異常數據分析，通過計量表校驗、相關指標核算比對，最終發現下游裝置計量表出現異常計量。通過表1數據的統計分析，CTM裝置找回MTO級甲醇1 752 t，折合效益232萬元。實踐證明，通過異常數據分析可以監測統計數據的準確性，也可以促使能源結算雙方主動監督計量表的運行情況，及時發現問題的癥結所在，降低統計問題的發生。

表1 MTO級甲醇平衡統計表

4 存在的問題

(1)無表估量影響數據準確性。受原始設計中計量器具不完備等因素的影響，在統計工作中“七分統計，三分估算”的現象依舊存在，這一現象增加了能源供需差異分析及制定能源節約措施的難度。

(2)數據平衡處理影響統計分析質量。統計平衡手段的應用，一方面，一定程度粉飾了計量器具的準確性問題，統計工作者難以判斷出能耗波動到底是計量器具的準確性存在問題還是職工操作水平存在問題。另一方面，平衡后的數據與原始計量表顯示的數據之間的差量往往是不穩定的，而且統計平衡后的數據存在滯后性，統計者不能隨時了解到平衡后能耗物耗變化情況，不利于裝置生產消耗的過程控制。

5 建議

(1)由于計量器具的安裝精度、計量器具的配備率會影響統計數據的準確性和實用價值，進而影響對生產裝置實際運行情況、實際生產經營情況的判斷，所以新建裝置要充分考慮、規避上述問題。

(2)正確認識實現碳達峰、碳中和是推動高質量發展的內在需求[3]，提高對能源統計分析的重視程度，將“重視日常管理、加強動態管控”的管理理念落到實處，實時關注日常統計數據，深入分析能源消耗、生產平衡量、計量表運行等情況，深入挖掘數據統計分析的潛在優勢，充分利用統計工作的可預測性，為節能降耗提供數據基礎，全面提升整體統計核算水平。

6 結語

在煤化工生產領域中，統計分析是推動煤化工節能降耗、綠色低碳生產的重要工具之一。通過統計分析，找到了原料煤熱值低等制約CTM裝置綠色低碳生產的因素，為管理者合理評估裝置運行情況提供數據支撐，進而不斷提高CTM裝置綠色低碳生產能力，產生了一定的經濟效益，極大地助力了CTM裝置綠色低碳發展。