煉化生產(chǎn)全流程在線(xiàn)優(yōu)化分析系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及應(yīng)用

摘要：隨著國(guó)內(nèi)煉化企業(yè)加快向智能化方向轉(zhuǎn)型發(fā)展，基于模型算法和數(shù)字化技術(shù)從全廠視角開(kāi)展生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化分析，成為企業(yè)提高經(jīng)濟(jì)效益的新抓手。按照“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+模型算法+應(yīng)用平臺(tái)”的設(shè)計(jì)思路，在建立生產(chǎn)全過(guò)程機(jī)理模擬模型的基礎(chǔ)上，研究開(kāi)發(fā)了生產(chǎn)全流程在線(xiàn)模擬模型、構(gòu)建了煉化生產(chǎn)過(guò)程在線(xiàn)優(yōu)化分析系統(tǒng)，并在某煉化企業(yè)試點(diǎn)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了不同應(yīng)用場(chǎng)景下的全廠生產(chǎn)方案在線(xiàn)優(yōu)化分析。為準(zhǔn)確調(diào)整生產(chǎn)過(guò)程、應(yīng)對(duì)多變市場(chǎng)環(huán)境提供了智能化的技術(shù)工具。

關(guān)鍵詞：石油化工；全流程；機(jī)理模型；優(yōu)化；數(shù)字化

一、背景與需求

近年來(lái)，隨著新能源快速發(fā)展并受到國(guó)際地緣政治影響等，石化企業(yè)普遍面臨市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力大的挑戰(zhàn)，通過(guò)數(shù)字化、智能化手段提升企業(yè)的精細(xì)化管理與盈利能力已成為企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。2024年1月，工業(yè)和信息化部等發(fā)布《石化化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施指南》，明確提出了石化行業(yè)數(shù)字化發(fā)展目標(biāo)以及提升智能化水平等方面的總體實(shí)施路徑。

國(guó)內(nèi)煉化企業(yè)原料及市場(chǎng)需求變化較為頻繁，從企業(yè)全局角度優(yōu)化原油配比、中間物料流向并進(jìn)行裝置操作性能優(yōu)化，能夠有效提升企業(yè)的整體經(jīng)濟(jì)效益。企業(yè)現(xiàn)有的計(jì)劃優(yōu)化系統(tǒng)能夠基于線(xiàn)性規(guī)劃算法對(duì)月度計(jì)劃進(jìn)行全局性?xún)?yōu)化計(jì)算和月度計(jì)劃排產(chǎn)，部分企業(yè)為提高計(jì)劃優(yōu)化模型的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步采用二次裝置嚴(yán)格機(jī)理模型的Delta-base更新規(guī)劃模型參數(shù)[1-5]。但是，由于計(jì)劃模型的線(xiàn)性化且模型參數(shù)主要來(lái)自歷史回歸，因此，在計(jì)劃執(zhí)行的過(guò)程中，企業(yè)需要進(jìn)一步借助能夠反映實(shí)際運(yùn)行性能的生產(chǎn)全流程機(jī)理模型，開(kāi)展準(zhǔn)確、深入的生產(chǎn)操作優(yōu)化分析，量化計(jì)算得到原料優(yōu)化、中間物料產(chǎn)品切割及流向、裝置關(guān)鍵操作參數(shù)等方面的生產(chǎn)優(yōu)化方案[6-11]。

鑒于煉化生產(chǎn)過(guò)程的復(fù)雜性，以往企業(yè)通常采用離線(xiàn)模擬模型開(kāi)展優(yōu)化分析工作，容易因模型未及時(shí)更新維護(hù)、生產(chǎn)條件變化等導(dǎo)致模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)際出現(xiàn)較大偏差，且無(wú)法及時(shí)響應(yīng)生產(chǎn)和市場(chǎng)等的變化。個(gè)別石化企業(yè)嘗試在離線(xiàn)模型基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了裝置模型數(shù)據(jù)自動(dòng)采集功能，并建立了數(shù)據(jù)模型分析基礎(chǔ)庫(kù)，但如何進(jìn)一步在工業(yè)4.0背景下實(shí)現(xiàn)企業(yè)主要生產(chǎn)優(yōu)化場(chǎng)景下的智能化在線(xiàn)優(yōu)化分析和結(jié)果展示，仍是煉化企業(yè)關(guān)注的主要問(wèn)題[12]。

本文基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)和數(shù)字化技術(shù)[13]，按照“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+模型算法+應(yīng)用平臺(tái)”的設(shè)計(jì)思路，在建立生產(chǎn)全過(guò)程機(jī)理模擬模型的基礎(chǔ)上，研究開(kāi)發(fā)了生產(chǎn)全流程在線(xiàn)模擬模型、構(gòu)建了煉化生產(chǎn)過(guò)程在線(xiàn)優(yōu)化分析系統(tǒng)，并在某煉化企業(yè)試點(diǎn)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了不同應(yīng)用場(chǎng)景下的全廠生產(chǎn)方案在線(xiàn)優(yōu)化分析，為準(zhǔn)確調(diào)整生產(chǎn)過(guò)程、應(yīng)對(duì)多變市場(chǎng)環(huán)境提供了智能化的技術(shù)工具，有效增強(qiáng)了企業(yè)應(yīng)對(duì)多變市場(chǎng)環(huán)境的能力。

二、生產(chǎn)全流程在線(xiàn)模擬模型開(kāi)發(fā)

全流程在線(xiàn)模擬模型是本系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的核心，為滿(mǎn)足煉化企業(yè)對(duì)模型數(shù)據(jù)自動(dòng)采集校正、定制化業(yè)務(wù)場(chǎng)景在線(xiàn)優(yōu)化分析等方面的技術(shù)需求，首先利用Aspen Hysys軟件開(kāi)發(fā)了企業(yè)的生產(chǎn)全流程離線(xiàn)機(jī)理模型，并進(jìn)一步按照數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)處理、功能展示四個(gè)層面對(duì)模型架構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，基于自主開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)接口軟件等構(gòu)建了企業(yè)生產(chǎn)全流程在線(xiàn)模擬模型，如圖1所示。

首先，數(shù)據(jù)采集層實(shí)現(xiàn)了底層數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)批量提取。由于全流程機(jī)理模型在線(xiàn)計(jì)算時(shí)需要提供大量現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，包括原料組分分析數(shù)據(jù)、裝置操作數(shù)據(jù)、產(chǎn)品分析數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)價(jià)格數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)成本數(shù)據(jù)等。如果人工輸入既耗時(shí)又易出錯(cuò)，極大影響優(yōu)化效果，因此通過(guò)開(kāi)發(fā)與不同數(shù)據(jù)庫(kù)或視圖的接口，可從PHD數(shù)據(jù)庫(kù)、LIMS數(shù)據(jù)庫(kù)、罐區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)等批量采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

其次，數(shù)據(jù)分析層實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始采集數(shù)據(jù)的加工處理。系統(tǒng)開(kāi)發(fā)了數(shù)據(jù)在線(xiàn)校正程序，將校正后的數(shù)據(jù)傳遞給裝置模型，若裝置模型在線(xiàn)計(jì)算的KPI預(yù)測(cè)結(jié)果超過(guò)誤差范圍，則系統(tǒng)提示開(kāi)展機(jī)理模型校正工作。如果單裝置模型誤差分析在合理區(qū)間內(nèi)，則數(shù)據(jù)傳遞給全廠級(jí)模型進(jìn)行全廠數(shù)據(jù)匹配，匹配收斂后的模型可作為當(dāng)前全廠狀態(tài)的數(shù)字孿生模型，借助全廠級(jí)成本效益計(jì)算模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化計(jì)算。

最后，業(yè)務(wù)處理層通過(guò)開(kāi)發(fā)的生產(chǎn)全流程在線(xiàn)機(jī)理模型進(jìn)行物料平衡計(jì)算，通過(guò)全廠級(jí)效益計(jì)算模型進(jìn)行全廠效益計(jì)算，并產(chǎn)生不同應(yīng)用場(chǎng)景下的全廠優(yōu)化分析結(jié)果，使技術(shù)人員可更加直觀地了解優(yōu)化方案所提供的數(shù)據(jù)和信息，并可方便地下載量化計(jì)算表格和優(yōu)化分析結(jié)果。

三、系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)

在設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)全流程在線(xiàn)模擬模型架構(gòu)的基礎(chǔ)上，按照企業(yè)生產(chǎn)全流程優(yōu)化的主要關(guān)注點(diǎn)和日常優(yōu)化需求，進(jìn)一步研究提出了原油加工方案優(yōu)化、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)方案優(yōu)化、裝置生產(chǎn)方案優(yōu)化和APS排產(chǎn)計(jì)劃驗(yàn)證等主要應(yīng)用場(chǎng)景，并設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了煉化生產(chǎn)過(guò)程在線(xiàn)優(yōu)化分析系統(tǒng)。同時(shí)，為確保系統(tǒng)具有良好的重用性和擴(kuò)展性，采用了目前國(guó)際最先進(jìn)的微服務(wù)軟件體系架構(gòu)，包括基礎(chǔ)設(shè)施層（IaaS）、平臺(tái)層（PaaS）和展示層。

（一） 原油加工方案優(yōu)化模塊

本模塊按照企業(yè)最新原油性質(zhì)和原油配比進(jìn)行模擬優(yōu)化，提升原油加工優(yōu)化能力，支撐一套或多套常減壓裝置長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。

本模塊的輸入來(lái)自系統(tǒng)自動(dòng)接入的企業(yè)原油快評(píng)分析的最新性質(zhì)數(shù)據(jù)，定時(shí)讀取餾程、密度、硫含量、酸值、水分、鐵、鎳、釩、銅、鈣、鉛、瀝青質(zhì)、膠質(zhì)、蠟含量、殘?zhí)俊⒒曳帧PI度等信息。應(yīng)用全流程在線(xiàn)機(jī)理模型中的原料表征模塊進(jìn)行常減壓裝置原料性質(zhì)研究，結(jié)合常減壓裝置及下游裝置的限制，以常減壓裝置原油性質(zhì)和側(cè)線(xiàn)產(chǎn)品性質(zhì)穩(wěn)定為目標(biāo)，研究形成原油性質(zhì)優(yōu)化建議，實(shí)現(xiàn)原油加工方案優(yōu)化，保證常減壓裝置穩(wěn)定運(yùn)行。

（二） 產(chǎn)品結(jié)構(gòu)方案優(yōu)化模塊

本模塊根據(jù)市場(chǎng)變化情況、以全廠效益最大化為目標(biāo)，基于全廠產(chǎn)品結(jié)構(gòu)調(diào)整思路進(jìn)行生產(chǎn)加工過(guò)程的在線(xiàn)優(yōu)化分析，及時(shí)獲得各裝置進(jìn)出物料走向調(diào)整、裝置關(guān)鍵操作參數(shù)調(diào)整等優(yōu)化建議，增加高附加值產(chǎn)品的產(chǎn)量，提升產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化能力。

依據(jù)煉化企業(yè)主要產(chǎn)品優(yōu)化需求，細(xì)分為四個(gè)主要產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化方向和子功能模塊：第一，汽油增產(chǎn)措施，高標(biāo)號(hào)汽油最大化生產(chǎn)方案。第二，柴油生產(chǎn)措施，包括增加柴油收率和降低柴汽比，增產(chǎn)低凝柴油，使用合適的低凝柴油組分，實(shí)現(xiàn)效益最大。第三，增加航煤收率措施。第四，增加化工輕油收率。

各子功能基于定制化設(shè)定的模型優(yōu)化參數(shù)群，研究不同產(chǎn)品方案下改變裝置側(cè)線(xiàn)切割點(diǎn)、關(guān)鍵反應(yīng)操作條件、裝置物流構(gòu)成等對(duì)全廠產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和總效益的量化影響，并進(jìn)行不同調(diào)整方案的產(chǎn)品產(chǎn)量和效益對(duì)比，提供優(yōu)化分析后的物流走向優(yōu)化建議，支持生產(chǎn)方案調(diào)整。

（三）裝置生產(chǎn)方案優(yōu)化模塊

本模塊根據(jù)企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)情況變化和市場(chǎng)臨時(shí)變化，及時(shí)提出生產(chǎn)調(diào)整方案，優(yōu)化裝置進(jìn)出物料合理安排生產(chǎn)，減少加工損失，增加效益。

模塊主要功能為加工路徑優(yōu)化，基于全流程在線(xiàn)機(jī)理模型和裝置在線(xiàn)模擬模型，研究生產(chǎn)出現(xiàn)異常時(shí)的裝置物料走向調(diào)整、裝置操作參數(shù)調(diào)整等對(duì)全廠生產(chǎn)和效益的量化影響，并進(jìn)行不同調(diào)整方案的產(chǎn)品產(chǎn)量和效益對(duì)比，支持裝置生產(chǎn)方案優(yōu)化。

（四）APS排產(chǎn)計(jì)劃驗(yàn)證模塊

本模塊通過(guò)與計(jì)劃優(yōu)化模型交互，分析計(jì)劃模型數(shù)據(jù)的差異，對(duì)計(jì)劃進(jìn)行仿真，驗(yàn)證生產(chǎn)計(jì)劃的執(zhí)行率。

本功能將周計(jì)劃詳細(xì)排產(chǎn)方案自動(dòng)接入底層的全流程在線(xiàn)機(jī)理模型，在線(xiàn)獲得模擬計(jì)算結(jié)果，當(dāng)模擬結(jié)果與計(jì)劃數(shù)據(jù)偏差較大時(shí)，將對(duì)有偏差的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，同時(shí)也可提供LP變量，對(duì)計(jì)劃模型進(jìn)行校正，提高計(jì)劃模型的準(zhǔn)確性。

（五） 模型管理模塊

本模塊提供裝置和生產(chǎn)全流程模型的信息維護(hù)、參數(shù)配置等功能，并具備裝置反應(yīng)機(jī)理模型的在線(xiàn)監(jiān)控功能。

模型管理為模型運(yùn)維人員提供按組織層級(jí)、裝置名稱(chēng)等條件的查詢(xún)篩選功能，提供模型使用狀態(tài)和發(fā)布，以及基礎(chǔ)模型的增加、審核等功能。特別的，通過(guò)開(kāi)發(fā)裝置在線(xiàn)監(jiān)控功能，可根據(jù)誤差自動(dòng)判斷是否需要啟動(dòng)反應(yīng)器的校正，如需校正則進(jìn)入在線(xiàn)校正模式進(jìn)行裝置反應(yīng)單元校正，并將結(jié)果傳遞給全廠模型。

四、應(yīng)用效果分析

目前，本系統(tǒng)已在中石油某煉化企業(yè)部署和應(yīng)用。企業(yè)技術(shù)人員利用該系統(tǒng)開(kāi)展不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的全廠效益在線(xiàn)計(jì)算和優(yōu)化方案研究，并形成裝置操作參數(shù)調(diào)整、中間物流調(diào)整等方面的全廠優(yōu)化建議，支持全廠增效。

（一）計(jì)劃優(yōu)化的驗(yàn)證應(yīng)用

本系統(tǒng)自動(dòng)導(dǎo)入企業(yè)計(jì)劃部門(mén)的周計(jì)劃，并在線(xiàn)采集現(xiàn)場(chǎng)操作數(shù)據(jù)，基于生產(chǎn)全流程在線(xiàn)優(yōu)化分析系統(tǒng)的APS排產(chǎn)驗(yàn)證模塊對(duì)計(jì)劃進(jìn)行驗(yàn)證。

以該企業(yè)常減壓裝置的某周計(jì)劃驗(yàn)證結(jié)果為例，如圖2所示，系統(tǒng)中顯示常減壓裝置計(jì)劃收率與模型計(jì)算收率誤差最大的為常壓氣體，相對(duì)誤差為14%。分析主要原因可知，全流程機(jī)理模型的常減壓裝置進(jìn)料采用當(dāng)周實(shí)際進(jìn)料快評(píng)分析數(shù)據(jù)，而APS計(jì)劃收率為綜合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中用統(tǒng)計(jì)算法計(jì)算的結(jié)果；從催化料到減渣項(xiàng)產(chǎn)生誤差的原因?yàn)橛?jì)劃系統(tǒng)合并了減一線(xiàn)到減四線(xiàn)，而全流程機(jī)理模型則將各側(cè)線(xiàn)的詳細(xì)收率逐一拆解，為計(jì)劃人員提供更多信息。因此，以周為單位，通過(guò)系統(tǒng)驗(yàn)證各裝置周計(jì)劃，調(diào)度人員可參考調(diào)整更新生產(chǎn)調(diào)度指令。

（二）產(chǎn)品結(jié)構(gòu)方案優(yōu)化應(yīng)用

根據(jù)季節(jié)性調(diào)整目標(biāo)產(chǎn)品的需求，利用本系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)鍵參數(shù)和全廠效益影響的在線(xiàn)優(yōu)化分析。例如，在秋冬季節(jié)以增產(chǎn)柴油為主要需求的情況下，基于平臺(tái)定制化設(shè)定的優(yōu)化參數(shù)群，在系統(tǒng)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)方案優(yōu)化模塊中調(diào)整催化裂化裝置提升管出口溫度，并通過(guò)系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口將全流程在線(xiàn)模擬模型的裝置收率和全廠效益等計(jì)算結(jié)果自動(dòng)上傳至系統(tǒng)平臺(tái)，并通過(guò)圖形形式展示全廠效益等的變化趨勢(shì)。

隨著催化反應(yīng)器提升管出口溫度的提高，催化裝置汽油產(chǎn)品量呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，說(shuō)明在此操作范圍內(nèi)，隨著溫度的提高提升管內(nèi)裂化反應(yīng)加劇，輕組分增加，這與催化裝置現(xiàn)場(chǎng)操作情況相符合。同時(shí)，由于在當(dāng)前操作點(diǎn)附近的鄰域內(nèi)存在效益最低點(diǎn)，結(jié)合增產(chǎn)柴油目標(biāo)和工況約束，從全廠效益考慮，將催化裂化裝置的提升管溫度由當(dāng)前的506℃降低為500℃為最佳操作條件。該關(guān)鍵操作參數(shù)調(diào)整后，在確保全廠效益基本不變的前提下，可增加全廠柴油產(chǎn)量4.2t/h，確保季節(jié)性產(chǎn)品需求，同時(shí)全廠減少汽油量2.0t/h、減少LPG約1.7t/h。

五、結(jié)語(yǔ)

本文基于研究開(kāi)發(fā)的生產(chǎn)全流程在線(xiàn)機(jī)理模型和生產(chǎn)優(yōu)化分析系統(tǒng)，提供了在全局角度和全廠效益最大化目標(biāo)下對(duì)各裝置關(guān)鍵操作條件、中間物流走向等進(jìn)行優(yōu)化分析的智能化技術(shù)工具，支持煉化企業(yè)生產(chǎn)優(yōu)化常態(tài)化。

（一）在線(xiàn)模擬模型實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)加工全流程的數(shù)字孿生

開(kāi)發(fā)了全流程在線(xiàn)機(jī)理模型作為提供模擬優(yōu)化方案結(jié)果的計(jì)算內(nèi)核，模型可便捷地實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)更新，確保模型對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程和實(shí)際操作狀況的準(zhǔn)確反映。

（二）高效先進(jìn)的技術(shù)架構(gòu)體系

采用微服務(wù)架構(gòu)，通過(guò)云服務(wù)以及PaaS平臺(tái)的支撐，支撐不同生產(chǎn)優(yōu)化場(chǎng)景下敏捷響應(yīng)用戶(hù)的需求，有效提升了用戶(hù)體驗(yàn)。

（三）支持全廠加工方案優(yōu)化與效益提升

設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的生產(chǎn)全流程優(yōu)化分析系統(tǒng)采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+模型算法+應(yīng)用平臺(tái)”的智能化模式，實(shí)現(xiàn)全廠視角下對(duì)裝置關(guān)鍵操作條件、中間物流分配和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，有效支持企業(yè)常態(tài)化優(yōu)化研究和降本增效。

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作者單位：昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司

責(zé)任編輯：王穎振 鄭凱津