论文部分内容阅读
工业乙烯裂解炉及由其组成的炉群是石油烃路线制乙烯的核心装备，其运行和调度管理水平的高低直接决定着乙烯工厂整体经济效益。本文以此为背景，针对不同层次的模型需求，从裂解炉现场运行信息和裂解过程机理出发，分别建立了裂解过程机理稳态模拟和全周期模拟的智能代理模型;基于所获得的代理模型，从多个层面研究了裂解炉及炉群循环调度与操作优化问题;最后针对某石化企业乙烯裂解炉群装置，开发了一套裂解炉群负荷优化配置与实时监控应用系统。全文主要研究内容总结如下: 1.针对乙烯生产过程对模型需求层次的不同，本文基于裂解炉现场运行信息和裂解过程机理，分别建立了裂解过程机理稳态模拟和全周期模拟的智能代理模型。结合所提出的神经网络隐含层节点数自动确定方法和基于预测误差的混合自适应采样方法，提出了一种基于神经网络的自适应智能代理建模方法，并应用该方法建立了裂解炉稳态模拟的智能代理模型;为了克服传统方法获得的全周期模拟的代理模型的预测误差会随着预测时间推移而显著积累的问题，建立了一种基于前馈神经网络-状态空间(FNN-SSM)的裂解炉全周期模拟的智能代理模型，测试结果表明FNN-SSM方法获得的智能代理模型在整个运行周期内具有一致性，且整体预测性能良好。 2.针对乙烯生产过程中一些关键性能指标之间存在相互制约的情况，本文提出了基于代理模型的单台石脑油裂解炉的全周期多目标操作优化问题。采用基于ε-限制的多目标优化策略、分段离散化与数学规划方法相结合的方法对该优化问题进行求解，获得了令人满意的Pareto最优前沿和Pareto最优解集。与COT和进料流量等操作条件在整个运行周期内固定为常数的传统操作方法对比，表明了所提出的全周期多目标操作优化方法更具有优越性，可为乙烯生产过程提供理论指导。 3.针对传统裂解炉群循环调度中没考虑操作优化的缺点，本文提出了一种裂解炉群集成循环调度与操作优化的模型。其考虑了裂解炉全周期动态运行特点，是一个复杂的混合整数动态优化(MIDO)问题;采用正交配置有限元方法(OCFE)对该MIDO问题进行离散化，获得了一个混合整数非线性规划(MINLP)问题;采用分枝定界算法求解该问题可同时获得裂解炉群的炉子-原料匹配关系、子循环处理时间、子循环次数和每种原料来料流量等最佳调度变量，和进料流量与出口温度(COT)等变量随时间的最佳操作轨迹。在单炉-多料和多炉-多料两类典型裂解炉群循环调度问题上的测试结果，表明所提出的裂解炉群集成循环调度与操作优化策略较传统循环调度策略具有明显的天平均经济效益优越性。 4.针对实际工业过程中普遍存在的非清焦原料切换的操作情况，本文提出了一种考虑非清焦切料操作的裂解炉群集成循环调度与操作优化的模型。其能够同时考虑非清焦切料操作和传统切换清焦操作，是一个复杂的MIDO问题;采用OCFE方法对该MIDO问题进行离散化，获得了一个MINLP问题;采用分枝定界算法求解该问题，可获得考虑非清焦切料操作的最佳调度变量和操作变量的最佳操作轨迹。在典型的单炉-多料的循环调度问题上的测试结果，表明考虑非清焦切料的裂解炉集成循环调度与操作优化策略较不考虑非清焦切料操作的集成模型策略可以提升约1.81％的天平均经济效益。 5.针对某石化企业乙烯裂解炉群提升经济效益的实际需求，本文考虑工业生产实际特点的情况，对裂解炉群集成循环调度与操作优化模型进行了合理变换和简化，开发了一套裂解炉群进料负荷优化配置与实时监控应用系统。该系统能够利用现场数据，对废热锅炉出口温度预测模型和裂解炉关键产品收率预测模型的参数进行在线校正与更新，然后基于校正之后的模型，构建了裂解炉群进料负荷优化配置模型，对裂解原料进料负荷在不同裂解炉之间进行优化配置。蒙特卡洛仿真分析和工业现场应用表明裂解炉群进料负荷优化配置技术可以明显地提高关键产品收率。