Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Процесс висбрекинга. состояние вопроса .13
1.1 Технология процесса висбрекинга 13
1.2 Описание технологической схемы установки висбрекинга 13
1. 2.1 Основные типы процессов висбрекинга 14
1.2.2 Основные отличия процессов печного висбрекинга и висбрекинга с выносной сокинг-камерой 15
1.3 Описание технологической схемы установки висбрекинга c выносной реакционной камерой 16
1.4 Описание процессов фракционирующей колонны висбрекинга 22
1.4.1 Описание технологической схемы печи 22
1.4.1.1 Конвективная камера 23
1.4.1.2 Радиационная камера 24
1.4.1.3 Дымоход 24
1.4.1.4 Тепловой баланс трубчатой печи
1.4.2 Механизм ректификации 29
1.4.2.1 Материальный баланс ректификационной колонны 30
1.4.3 Теплообменник 31
1.4.3.1 Тепловой баланс теплообменника 33
1.5 Химические и кинетические реакции процесса висбрекинга 34
1.5.1 Химические реакции 34
5.2 Кинетические реакции 35
Выводы по главе 1 39
Глава 2 Моделирование фракционирующей колонны процесса висбрекинга с сокинг-камерой 40
2.1 Построение модели на основе МНК 40
2.2 Pезультаты определения статической модели МНК
2.2.1 Температура продукта верхней части колонны К-1. 42
2.2.2 Температура продукта в нижней части колонны .42
2.2.3 Уровень кубового остатка в нижней части колонны 43
2.2.4 Расход тяжелого газойля 43
2.2.5 Моделирование температуры продукта на выходе тепообменника
2.2.6 Минимизация ошибки моделирования величин F2lF5lL2 45
2.2.7 Анализы графиков статической модели МНК
2.3 Построение алгоритма РМНК 51
2.4 Результаты симуляции статичесткой модели РМНК 54
Выводы по главе 2 57
Глава 3 Оперативное управление фракционирующей колонной процесса висбрекинга 59
3.1 Система усовершенствованного управления процессом 61
3.1.1 Примеры АРС- систем 62
3.1.2 Принцип работы АРС 63
3.1.3 Этапы создания АРС-системы 64
3.2 Моделирование процесса 65
3.3 Построение имитационной модели 70
3.4 Решение задачи оперативного управления 73
3.5 Имитационный эксперимент 76
3.5.1 Увеличение производства тяжелого газойля и минимизация энергетических затрат 76
3.5.2 Увеличение температуры продукта верхней части колонны 81
Выводы по главе 3 92
Глава 4 Разработка системы адаптивного управления 92
4.1 Алгоритм последовательного компенсатора 94
4.2 Выбор проекта исследований 100
4.3 Построение последовательного компенсатора 101
4.4 Анализ графиков работы насосной системы 107
Выводы по главе 4 113
Заключение
- Основные отличия процессов печного висбрекинга и висбрекинга с выносной сокинг-камерой
- Pезультаты определения статической модели МНК
- Этапы создания АРС-системы
- Построение последовательного компенсатора
Введение к работе
Актуальность работы. Нефтепереработка в России является одной из ключевых отраслей промышленности. Отставание российских нефтеперерабатывающих заводов (НПЗ) от НПЗ развитых стран связано с невысокой долей вторичных процессов нефтепереработки. К числу современных технологий вторичной переработки нефтяных остатков относятся гидрокрекинг мазута, гидроконверсия гудрона и нефтешлама.
В настоящее время в результате повышения требований к качеству продуктов нефтепереработки при введении в действие новых ГОСТов осуществляется модернизация установок вторичной переработки нефтяных остатков.
Термические процессы нефтепереработки включают процессы висбрекинга, термического крекинга, замедленного коксования. Данная работа посвящена автоматизации процесса висбрекинга.
Процесс висбрекинга относится к термическим процессам переработки тяжелых остатков нефти. Сырьем для висбрекинга является мазут, гудрон и другие тяжелые остатки. Схема процесса висбрекинга реализуется по двум основным вариантам,-«печной» висбрекинг и висбрекинг с выносной реакционной камерой (сокинг-камерой). Конечным продуктом процесса висбрекинга с выносной сокинг-камерой является стабильная нафта. Показателем эффективности процесса является получение котельного топлива заданного состава.
В связи с увеличением доли используемого в промышленности природного газа спрос на мазут в качестве топлива постоянно снижается. Поэтому вторичная переработка мазута в процессе висбрекинга является актуальной задачей.
Автоматизация процесса висбрекинга включает анализ и сравнительную оценку процессов висбрекинга («печного» и процесса с сокинг-камерой), разработку «виртуальных» анализаторов основных технологических параметров процесса (температуры верха и низа фракционирующей колонны, расхода уровня и др.), а также моделирование фракционирующей колонны, разработку системы оперативного управления процессом и его оптимизацию.
Результаты исследования процесса висбрекинга позволяют в дальнейшем синтезировать систему усовершенствованного управления процессом (APC-систему), повысить удельный расход бензина, снизить вязкость остатка висбрекинга и снизить энергетические затраты производства, что также является актуальной задачей.
Фундаментальные исследования процесса висбрекинга представлены в трудах русских и иностранных ученных С.А. Ахметова, Т.П. Серикова, И.Р. Кузеева, М.И. Баязитова, Seif Mohaddecy, Sepehr Sadighi, Di Carlo, I. Fernandez, J.L Miranda и др.
Вопросы моделирования фракционирующей колонны, трубчатых печей, а также установок висбрекинга представлены в трудах Lorenzo Orlietti, S.M., Zanoli, D. Barchiesi, G. Astolfi, D.I.I, Christian Albaret, M. Mokhtare и др.
Цель диссертационной работы заключается в создании системы управления
процессом висбрекинга, позволяющей поддерживать основные характеристики
целевого продукта на оптимальном уровне при ограничениях на решение поставленной задачи
Критерием управления является max выхода продукта при минимальных энергетических затратах, а также min СКО регулируемых параметров. Показателем эффективности процесса является получение котельного топлива заданного состава.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
1. Разработка математических моделей виртуальных анализаторов температуры
верхней части колонны, температуры тяжелого газойля, температуры на выходе
теплообменника, расхода тяжелого газойля, квенча и уровня кубового остатка;
2. Обработка массива данных, полученных с производства, c целью определения
влияния переменных на основные показатели процесса.
3.Моделирование схемы циркуляционного орошения с определением температуры нефтепродукта на выходе теплообменника;
-
Разработка системы оперативного управления с использованием имитационной модели.
-
Разработка системы управления насосами на базе алгоритма последовательного компенсатора
Объектом исследования в работе является процесс висбрекинга,- процесс переработки тяжелых остатков нефти (гудрона, мазута, нефтешлама)
Предмет исследования диссертационной работы составляет разработка системы управления процессом висбрекинга, анализ технологических параметров, моделирование и оптимизация процесса на основе статических моделей.
В настоящее время управление процессом висбрекинга осуществляется с помощью локальных контуров регулирования и не гарантирует достижение оптимальных показателей качества процесса (максимальный выход бензина, дизельного топлива, снижение энергетических затрат и др.).
Методы исследования. В диссертации использованы методы математического моделирования, теории управления, рекурсивного МНК, статистической обработки данных программой Proficy Troubleshutter и Proficy Cause+, MatLab/Simulink, Aspen Plus и др., методы синтеза систем управления и методы оптимизации
Обоснованность научных положений и достоверность результатов.
Достоверность основных научных положений, выводов и рекомендаций
определяется корректным применением методов математического моделирования,
обработки экспериментальных данных с применением современных программных
пакетов и компьютерных технологий. Обоснованность полученных результатов и
рекомендаций основывается на сопоставлении результатов моделирования и данных, полученных на действующем промышленном предприятии, сходимость которых подтверждается малой погрешностью
Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе:
1. Разработаны математические модели виртуальных анализаторов температуры
верхней части колонны, температуры тяжелого газойля, температуры на выходе
теплообменника, расхода тяжелого газойля и др.
-
Обработан массив данных, полученных с производства, c целью определения влияния переменных на основные показатели процесса.
-
Разработана модель схемы циркуляционного орошения ФК с определением расхода продукта и температуры нефтепродукта на входе и выходе теплообменника.
-
Разработана система оперативного управления процесса висбрекинга с определением оптимальных параметров процесса,- температуры верхней части ФК, расхода тяжелого газойля, температуры сырья на выходе сокинг-камеры.
-
Разработана система управления насосной станции на базе алгоритма последовательного компенсатора с целью стабильности её работы
Степень новизны научных результатов.
1.Математическая модель фракционирующей колонны начальной стадии процесса висбрекинга, полученная с помощью МНК с ортогональной декомпозицией
информационной матрицы, отличающаяся тем, что она ограничивает значения матрицы коэффициентов.
2.Алгоритм оперативного управления процессом висбрекинга, основанный на базе статической модели и линейного программирования и отличающийся формированием значений сигналов управления с целью получения оптимальных параметров процесса.
3. Алгоритм последовательного компенсатора управления насосными станциями, который отличается тем, что формирует значения коэффициентов на каждом шаге и гарантирует стабильность работы системы с неизвестными коэффициентами.
Положения диссертационной работы, выносимые на защиту.
1. Моделирование процесса висбрекинга основано на разработке виртуальных
анализаторов температуры верха и низа фракционирующей колонны, температуры
циркуляционного орошения, расходов тяжелого газойля, продукта, квенча, а также
уровня кубового остатка с целью разработки прогнозирующей модели системы
усовершенствованного управления.
-
С целью увеличения производства бензина и минимизации энергических затрат следует использовать оперативное управление процессом висбрекинга, основанное на методе линейного программирования и имитационной модели процесса.
-
Стабильность работы насосных систем установки висбрекинга обеспечивается системой управления, использующей алгоритм последовательного компенсатора.
Практическая значимость.
Основные результаты диссертационного исследования, определяющие практическую значимость работы, следующие:
Разработаны алгоритмы и программы для проверки полученных моделей и показана их адекватность реальному процессу.
Выполненные исследования процессов теплообмена в установке висбрекинга позволили снизить экономические затраты на оборудование системы циркуляционного орошения фракционирующей колонны.
Использование алгоритма последовательного компенсатора позволило синтезировать систему управления насосными станциями с неизвестными коэффициентами модели, что гарантирует стабильность работы насосных станций.
Реализация результатов.
Результаты работы предложены проектным организациям для улучшения качества работы систем автоматизации начальной стадии процесса висбрекинга.
Полученные результаты опубликованы в научных журналах и могут быть использованы нефтеперерабатывающими заводами (НПЗ) для повышения качества управления процессом висбрекинга.
Отдельные положения диссертации использованы в учебном процессе в дисциплинах «Интегрированные системы проектирования и управления», «Информационные технологии в системах управления» и «Системы управления химико-технологическими процессами».
Апробация работы: Содержание и основные положения диссертации докладывались и обсуждались :на научных конференциях: ММТТ-29, Саратов. гос. технический университет, 2016; XVIII международной научно-технической конференции "Приоритетные направления развития науки и технологий", г. Тула, 2015; Научной конференции «Традиции и инновации», посвященной 187-й годовщине образования СПбГТИ(ТУ), 2015; V-й Научно-технической конференции «Неделя науки-2015», СПб, 2015; VI Научно-технической конференции студ., аспир. и молодых ученых
«Неделя науки-2016», СПбГТИ(ТУ), 2016, а также на научных семинарах кафедры АПХП СПбГТИ(ТУ), 2012-2016 года
Публикации. По теме диссертация опубликовано 11 печатных работ, в том числе 3 статьи в журналах из списка ВАК.
Структура и объем работы. Диссертация состоит их введения, четырёх глав, заключения, cписка использованной литературы. Работа изложена на 139 страницах основного текста, содержит 59 рисунков. Библиографический список включает 80 наименований,1 приложение.
Основные отличия процессов печного висбрекинга и висбрекинга с выносной сокинг-камерой
В висбрекинге с сокинг-камерой из-за более низкой температуры, чем в печном висбрекинге, наблюдается и более низкая скорость осаждения. -Время функционирования процесса в нормальном режиме (без ремонта) составляет 3 - 6 месяцев для печного висбрекинга и 6 - 18 месяцев для висбрекинга с сокинг-камерой [11] .
Описание технологической схемы установки висбрекинга c выносной реакционной камерой На рисунке 1.2. представлена типовая схема процесса висбрекинга с выносной реакционной камерой – реактором. Вакуумный остаток из емкости Е-1 насосом Н-1 подается в межтрубное пространство теплообменника Т-1, где нагревается теплом кубового продукта фракционирующей колонны К-1, и далее направляется в печь П-1.
Для турбулентного потока жидкости на вход в радиантную секцию в каждый поток змеевика печи П-1 насосом подается питательная вода (на схеме не показано). Вода немедленно испаряется в змеевиках печи, увеличивая таким образом скорость потока в той части печи, где начинается образование кокса и где легче всего происходит отложение кокса на стенках труб. Повышение скорости потока дает снижение температуры стенки змеевика и толщины пристенной пленки, что способствует уменьшению образования кокса. Количество вводимого турбулизатора (питательной воды) составляет примерно 0,25 % масс. на расход сырья.
Из печи продукты реакции поступают в реактор (сокинг-камеру) Р-1, где в течение 10-30 минут происходит крекирование нефтепродуктов до требуемой глубины конверсии. Оптимизация режима определяется двумя параметрами: температурой и временем пребывания нефтепродуктов в Р-1. Крекинг и испарение сырья начинается в радиационной секции печи П-1 и продолжается в реакторе Р-1. Продукт из реактора Р-1 направляется в колонну фракционирования К-1. В колонне фракционирования происходит разделение продуктов реакции на газ, нестабильную нафту, газойль и остаток висбрекинга. Колонна условно делится на три зоны: отпарную (низ колонны), охлаждающую (зона подачи квенча) и промывную (зона подачи циркуляционного орошения).
С верха колонны фракционирования К-1 выводятся кислый газ, водяной пар и пары нафты.
Система вывода верхнего продукта состоит из одноступенчатой конденсации с циркуляцией кислой воды из емкости Е-2. Циркуляция воды предусматривается для предотвращения коррозии в системе.
Пары, выводимые из верхней части колонны фракционирования, конденсируются и охлаждаются в аппарате воздушного охлаждения Хв-1, в водяном холодильнике Х-1 и направляются в емкость орошения Е-2.
Для предотвращения замерзания продукта в трубках воздушных холодильников в зимний период предусмотрено регулирование температуры охлаждающего воздуха за счет циркуляции части охлаждающего воздуха путем изменения степени открытия боковых и переточенных жалюзи рециркулятора.
Далее парожидкостная смесь охлаждается в водяном холодильнике Х-1 и далее поступает в емкость орошения Е-2. В емкости орошения Е-2 происходит разделение парожидкостной смеси на углеводородный газ, нафту и кислую воду. Углеводородный газ из емкости направляется на прием компрессора ПК-1 через газсепаратор С-1. Нестабильная нафта из емкости орошения Е-2 насосом Н-2 подается на орошение фракционирующей колонны К-1, а балансовое количество направляется на абсорбцию с углеводородным газом и далее на стабилизацию в колонну К-3. Нестабильная нафта после насоса Н-2 смешивается с углеводородным газом после компрессора ПК-1 и образовавшаяся смесь направляется через воздушный холодильник Хв-2 и поступает в емкость Е-3.
Кислая вода, собирающаяся в отстойной зоне емкости орошения Е-2, насосом Н-7 частично возвращается в холодильник Хв-1, а балансовое количество кислой воды выводится с установки на отпарку сероводорода и аммиака.
Для снижения коррозии в трубопровод парогазовой смеси перед воздушным холодильником Хв-1 вводится ингибитор коррозии в смеси с нестабильной нафтой. Из средней части фракционирующей колонны К-1 боковым погоном выводится газойлевая фракция, которая подается в отпарную колонну К-2. Пары, выводимые с верха отпарной колонны, возвращаются в колонну фракционирования К-1 выше тарелки вывода бокового погона. Газойль с куба отпарной колонны К-2 насосом Н-5 подается на смешение с остатком висбрекинга.
Избыточное тепло из колонны фракционирования К-1 отводится циркуляционным орошением. Циркуляционное орошение забирается насосом Н-4 и подается в межтрубное пространство генератора пара среднего давления Т-3, в котором циркуляционное орошение охлаждается и затем возвращается во фракционирующую колонну К-1.
Pезультаты определения статической модели МНК
Полимеризация и конденсация считаются побочными реакциями в процессах висбрекинга. Они возникают, когда часть образованных углеводородов сочетается с получением относительно стабильных продуктов с высоким молекулярным весом, которые включают в себя полиароматические углеводороды, которые являются предшественником кокса.
Продукты реакции полимеризации дегидрируются и становятся богаче углеродом и более твердыми, образуя таким образом кокс. Стабилизация мазута: Одним из наиболее важных аспектов эксплуатации висбрекинга является стабильность мазута. Висбрекинг преобразует тяжелые масла и мальтены на более легкие продукты, а также производит некоторые дополнительные асфальтены с помощью вышеуказанных реакций полимеризации.
Асфальтены, присутствующие в сырье, практически не изменяются в висбрекинге. Мощность пептизации мальтенов недостаточна для поддержания асфальтенов в коллоидной дисперсии, и асфальтены взаимно притягиваются и флоккулируются для производства нестабильного мазута. [20]
Как и в случае других важных реакций, протекающих в процессах переработки нефтяных фракций, например, каталитического крекинга и гидрокрекинга, в случае висбрекинга сосредоточенный подход широко используется для моделирования кинетических реакций. Сосредоточенная кинетика используется из-за комплексности подачи висбрекинга и продукта, что представляет определенные трудности при описании его кинетики на молекулярном уровне. [11] Вопросам моделирования кинетических реакций процесса висбрекинга посвящены работы [21,22,……,32]. На рисунке 1.5…,1.8 приведены схемы наиболее интересных кинетических моделей. Рисунок 1.5- Сосредоточенная кинетическая модель На рисунке 1.5 представлена кинетическая модель висбрекинга состоящая из 4 продуктов и 5 реакций. Рисунок 1.6- Сосредоточенная кинетическая модель где : Cуг-сниженный углеводородный газ На рисунке 1.6 представлена кинетическая модель висбрекинга, состоящая из 5 продуктов и 15 реакций. Рисунок 1.7- Сосредоточенная кинетическая модель На рисунке 1.7 представлена кинетическая модель висбрекинга [30], которая состоит из 4 продуктов и 10 реакций. Было замечено, что не все реакции доминирующие. Реакции; (нафта газ), (тяжелый газойль нафта), (тяжелый газойль газ), (легкий газойль газ) с кинетическими параметрами к7, к8, к9, к10 не доминирующие. Только реакция (тяжелый газойль нафта) с кинетическим параметром к8 имеет значительную ценность, если температура выше 430 0С.
Таким образом, реакции с кинетическими параметрами к7, к9, к10 исключены из сосредоточенной кинетической модели.
Окончательная предлагаемая кинетическая модель представлена на рисунке 1.8, заметим что данная модель представлена на рисунке 1.7 с исключением реакций (нафта газ), (тяжелый газойль газ), (легкий газойль газ). Скорость реакции в сосредоточенной кинетической модели представлена в виде: [скорость реащии] = ["" „Г] [" "Г"1 (1.21) Решение этого уравнения для модели ( рисунок 1.8), имеет вид: м = к1уВо (1.22) йт 1-/и = к2уВо + КУпт + к8Утг (1.23) зУво + к5уТг - к6 уЛг (1.24) к4Уво (к5 + к8)уТг (1.25) -(к± + к2 + к3 + к4) уВо (1.26) УНафта йт УЛг ZZ йт йутг zz йт d-УВо йт Где: : уГаз : весовой процент газа. Унафта : весовой процент нафты. уВо : весовой процент вакуумного остатка. уЛг : весовой процент легкого газойля. уТг : весовой процент тяжелого газойля. Уравнения расчета коэффициента скорости кинетической реакции к, имеют вид,[31]: к.=А ехр\ЕЩ (1.27) 1 lJ L2RT1 А„ = (оо + aiMwt+a2Mw?) ехр Llf r" 2] (1 28) ЯЛ0- = (Ь0 + biMWi + b2MWj) (1.29) Где : Aij: частотный фактор реакции (і - у). EAtj активная энергия реакции (і - j). а0, аъ а2, а3, а4: коэффициенты для расчёта частотного фактора. реакции. Ь0,ЬЪЬ2: коэффициенты для расчёта частотного фактора реакции. MWJ : Молекулярная масса продкута “i” в реакции (i - j). MW j Молекулярная масса продукта “j” в реакции (і - j). R универсальная константа газов. T:температура. 1. Приведены характеристики и отличительные особенности печного висбрекинга и висбрекинга с выносной сокинг-камерой. 2. Рассмотрена технология процесса висбрекинга с выносной сокинг-камерой, принципы функционирования и его продукты. 3. Рассмотрены принципы функционирования трубчатой печи, фракционирующей колонны и теплообменников, 4. Определен энергический баланс трубчатой печи, фракционирующей колонны и теплообменника. 5. Рассмотрены принципиальные химические и кинетические реакции процесса висбрекинга. 6. Показано, что процесс висбрекинга с выносной сокинг-камерой представляет собой эффективный процесс в нефтепереработке по сравнению с печным висбрекингом. Глава 2. Моделирование фракционирующей колонны процесса висбрекинга с сокинг-камерой
В реальных условиях большинство объектов является сложными и слабо формализуемыми из-за недостаточности имеющихся знаний о них и среде, в которой они функционируют. При их идентификации часто появляется необходимость учета нечетко заданных параметров или неточной технологической информации, возникающих вследствие недостаточной изученности объектов, неучтенных внешних воздействий, наличия качественных характеристик, неопределенности и т.д.[33],[34].
В данной главе рассматриваются вопросы моделирования фракционирующей колонны. Вопросам моделирования фракционирующей колонны посвящены работы [32,36,38, 41,43,46,40,].
Когда данные о системе являются недостаточными для создания модели на основе физических параметров, например, параметров фракционирующей колонны, параметров сырья, конструктивных особенностей установки висбрекинга и т.п. применяется метод идентификации объекта для определения его параметров. Под идентификацией объекта управления понимают получение или уточнение по экспериментальным данным модели реального процесса или объекта. Эффективность идентификации определяется по степени близости реакции реального объекта и модели [33,34,37,42,44].
Этапы создания АРС-системы
Висбрекинг является процессом глубокой переработки высоковязких нефтяных остатков. Его проведение связано с большими энергетическими затратами, уменьшение которых является актуальной задачей. Другой не менее важной задачей является увеличение производительности процесса. В рамках предлагаемой стратегии эти задачи решаются вместе так, что предлагаемая методика оперативного управления охватывает все указанные аспекты оптимизации.
В работе исследуется возможность оптимального оперативного управления в рамках известного подхода усовершенствованного управления технологическими процессами (Advanced Process Control – APC) [51].
Предполагается наличие экспериментальной информации для действующего процесса висбрекинга и основных технологических переменных. Оптимизация осуществляется на основе того, что нормальный режим не является единственным. Он протекает при изменении измеряемых переменных в определенных заданных интервалах, которые известны из опыта предыдущей эксплуатации.
Поэтому появляется возможность из множества траекторий выбрать оптимальную в определенном смысле траекторию движения. В качестве критерия оптимальности может быть уменьшение себестоимости продукта, которое происходит за счет экономии энергетических и материальных затрат, а также за счет увеличения производительности.
Предлагаемая методика применима к технологическому процессу висбрекинга как при наличии локальной автоматики для стабилизации некоторых переменных, так и без нее. Моделирование процесса осуществляется для формирования ограничений типа равенства в задаче оптимального управления и осуществляется при помощи декомпозиции процесса по функциональному признаку. Чем большее количество частных моделей удается рассмотреть исходя из предоставленной экспериментальной информации, тем более адекватной является модель и тем более достоверны результаты имитации оптимального управления. Ограничения типа неравенства для переменных получаются автоматически из предыдущего опыта нормального режима эксплуатации.
При этом количество представленной информации для решения задачи может быть различным и не зависит от разработчика системы. Методика должна обеспечивать эффективность управления в любой ситуации, но сам эффект, конечно, зависит от количества и качества экспериментальной информации.
В качестве моделей используются линейные статистические регрессионные модели с переменными коэффициентами, которые рекуррентно настраиваются в режиме текущего времени. Критерий оптимальности принят в виде линейной формы. Это позволяет на каждом шаге управления решать задачу линейного программирования, что упрощает систему.
Особенностью представленных экспериментальных данных процесса висбрекинга является очень узкий диапазон изменения переменных, за исключением одного выброса достаточно большой величины по всем переменным в середине выборки, который выходит за рамки нормального режима. Также наблюдается статистическое однообразие изменения переменных, характерное вообще для нормального режима любого технологического процесса, что затрудняет моделирование.
Еще одна трудность возникает из-за недостатка независимых управлений в представленной выборке переменных, что не позволяет обеспечить условия существования оптимального решения при заданных ограничениях.
Перечисленные особенности интересны в теоретическом отношении, а решение задачи оптимального управления при значительных объемах производства позволяет получить экономический эффект. Это делает задачу актуальной.
Структура интегрированной системы управления процессом висбрекинга представлена на рисунке 3.1. Система состоит из модулей РСУ и БД РВ. Модуль РСУ включает систему сбора данных и управления (ССДиУ), котроллер ( ПЛК) и диспетчерскую рабочую станцую.
Модуль БД РВ включает виртуальные анализаторы выходных переменных ( температура верхней и нижней части ФК, расход тяжёлого газойля и др.), модель ФК, модули расчета целевой функции и оптимизации.
Система APC (Advanced process control) – система усовершенствованного управления процессом представляет собой оптимальную систему управления на основе прогнозирующей модели процесса. Это совокупность современных технологий в области автоматизации, позволяющих получать экономический эффект от внедрения современных цифровых систем управления за счет максимального использования их технических возможностей при сравнительно небольших вложениях [81].
Построение последовательного компенсатора
Кроме того, регрессионная модель, построенная в п.2 процедуры раздела 2, также неточно описывает данные эксперимента, что ухудшает адекватность самой имитационной модели. В результате условия имитационного эксперимента при оптимальном управлении отличны от реальной ситуации и может оказаться, что при имеющемся ресурсе управления оптимальное решение в рамках нормального режима будет затруднительным, хотя для исходной выборки данных такое решение существует.
Причем, чем уже границы нормального режима, тем труднее попасть в эти рамки при оптимальном управлении. Так возникает проблема грубости задачи ЛП, которая в данном случае решается путем перехода к оптимальному управлению, которое получается при решении задачи вида (3.16).
Другим подходом к приближенному грубому решению является уменьшение числа используемых при решении оптимальной задачи выходных переменных. Можно, например, рассмотреть их минимальное количество Хі(к), і = 1,.. ,6 в (3.10), так как первая координата описывает работу ФК, а вторая - печи (П1). При этом матрица А (к) в (3.11) имеет размерность 28.
Здесь нужно отметить, что уменьшение количества координат касается только количества ограничений типа равенства в задаче ЛП. При этом не происходит уменьшения количества уравнений в (3.3).Число моделей, описывающих процесс по прежнему равно 6, и все координаты участвуют при формировании ограничений типа равенства.
Также можно использовать оба подхода одновременно. В практике данная проблема встречается не часто, по крайней мере, в задачах оптимального управления, рассмотренных в [50], [51], она не возникала.
Далее требуется проверка того, что полученное решение принадлежит области нормального режима (3.1), в которой изменяются переменные при наличии выброса. При этом полученное решение должно давать экономический эффект, который в конечном итоге оценивается технологом не по целевой функции (3.11), а по средним значениям основных переменных.
В этом разделе рассмотрены результаты имитационного эксперимента с целью сравнения исходного варианта управления, полученного на основании экспериментальных данных при наличии выброса, с выбранной оптимальной стратегией. Заметим, что имитационный эксперимент является обязательной частью исследования, так как выбор коэффициентов q , і = 1,... ,7 в целевой функции (3.11) является только промежуточным этапом оптимизации, который исследуется на имитационной модели.
Окончательный выбор этих весовых коэффициентов определяется разработчиком путем сравнения всех полученных стратегий управления при разных значениях весовых коэффициентов ct , і = 1, ...,7 на имитационной модели.
В данном случае для определения оптимальной стратегии рассматривалась задача ЛП (3.16) при S = 8. В качестве ограничений на управления используются ограничения нормального режима (3.1). Но при оптимальной стратегии управления возможен выход зависимых переменных за рамки нормального режима даже в этом случае. Поэтому в качестве реальных управлений, подаваемых на объект, используются скорректированные по амплитуде управления вида : vi(k) = Ui + (щ(к)-щ)у, i = l,...,8, (3.17) где щ (к) — оптимальное управление, полученное в момент к, которое принимает крайние значения, щ — среднее значение для управления, полученное по данным нормального режима для исходной стратегии, у -настраиваемый коэффициент, который необходим для дополнительной коррекции.
Величина коэффициента у выбирается эмпирически из условия принадлежности всех оптимальных зависимых переменных xt (к) і = 1,… ,6, области нормального режима. В данном случае у = 0.75. с3=0.1, ct = 0, і = 4, …7 . Это стратегия увеличения производительности. При этом получаем следующие средние значения для зависимых переменных: хг = 246,8, х2 = 8, х3 = 210,х4 = 304.7, х 5 = 123, х 6 = 421.8 Эти значения располагаются внутри интервалов (3.1). Аналогичные значения для исходной стратегии составляют: х1 = 220.7, х 2 = 5, х з = 205.6, х 4 = 308.7, х 5 = 124, х 6 = 425.5. Видно увеличение производительности по переменной х 1 на 11.8%. При этом средние значения управления и ± для оптимальной и исходной стратегии будут соответственно: 269.3 и 253. Средняя величина целевой функции (3.11) при оптимальном управлении составляет/ = -0.008. Она меньше аналогичного значения / = -0.0073 для исходной стратегии на 10%.
На рисунке 3.6 показаны временные характеристики оптимального процесса: переменная хг(к) и управление щ(к). На рисунке 3.6а приведены имитируемая переменная х± (к) и оценка этой переменной, полученная в п. 5 раздела 2 при помощи соответствующей регрессионной модели. Видно, что они близки. Видно также, что управление щ(к) на рисунке 3.6b принимает максимально возможные значения, за исключением моментов времени, когда происходит выброс. Отличие рисунка (3.6) от рисунка (3.4) заключается а том, что первый соответствует оптимальному управлению, а второй соответствует исходным управлениям.