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基于神经网络的乙烯裂解炉软测量建模与优化 摘要 复杂工业生产过程模型化与优化的研究是过程控制领域人们关 注的热点之一，也是将控制理论应用到实际过程的一大难点。乙烯裂 解炉是乙烯生产中的核心设备，其平稳、安全、高效运行对整个乙烯 生产过程具有举足轻重的作用，因此对乙烯裂解炉装置实施先进控 制、操作优化具有重要的理论和实际意义。为了实现对裂解炉先进控 制、操作优化等任务，需要在线测量裂解炉的收率，在生产中往往通 过配置j ：业色谱分析仪来获取裂解炉的在线收率值。但是，工业色谱 仪常常存在相当大的测量滞后，并且设备投资大，维护保养复杂，运 行成本高，故障发生率高。针对这一问题，本文采用了近年来涌现的 新技术软测量技术，并讨论了软测量模型的建模方法，提出采用 基于神经网络的智能软测量方案。 本文的选题以某人型石化公司6 0 万吨乙烯控制系统的改扩建项 目为背景，选取乙烯裂解炉的裂解产品收率为研究对象。由于】：业乙 烯裂解炉装置： 艺过程相当复杂，本文从分析裂解过程的内在机理出 发，研究丫神经网络以及小波网络进行过程软测量建模及优化的方 法，并结合实际碰到的f ：程应用问题，探讨了将其应用到实际： 业生 产r ”的具体力法。主要研究内容包括以下几个办面： 1 总结顾r 乙烯乍j a ：过程的建模、控制及优化技术的研究状况， 讨论了建立软测量模型的建模方法。 2 具体研究了乙烯裂解炉的工艺流程，深入分析了裂解过程的内 在机理以及影响裂解产物分布与收率的操作因素，从而确定建 立模型所需的辅助变量。 3 深入分析了神经网络的几种主要建模方式，着重研究了经典b p 网络、r b f 网络的结构以及近年来较为热门的e l m a n 网络的结 构。 4 采用现场采集的数据，讨论了数据的预处理方法，重点比较了 使用数字滤波和小波滤波来剔除输入数据随机误差的方法，并 通过建模的效果来体现上述方法的有效性。 5 运用m a t l a b 编制相应的算法程序，分别建立了基于b p 、r b f 和e l m a n 神经网络的工业裂解双烯收率软测量预测模型，从而 获得裂解深度预测值。 6 对近儿年比较流行的小波分析技术进行了研究，对小波分析与 人一r 神经网络相结合的小波网络的算法进行了分析，并提出了 种小波神经网络模型算法，结果显示系统性能优于传统神经 网络建模方法。 7 针对实际项目中遇剑开发裂解深度串级控制问题，初步探讨了 将所建裂解收率预测模型与原有d c s 控制系统结合的方法，从 而实现裂解深度智能控制。 关键字：裂解炉、神纶网络、小波叫络、软测量、裂解深度 s o f t s e n s i n gm o d e l i n ga n do p t i m i z a t i o nf o r e t h y l e n ep y r o l y s i sf u r n a c eb a s e do n n e u r a ln e t wo r k s a b s t r a c t c o m p l e xi n d u s t r i a lp r o c e s sm o d e l i n ga n do p t i m i z a t i o ni so n eo ft h e h o t t e s tr e s e a r c hp o i n t si nt h ep r o c e s sc o n t r o lf i e l d sa n da l s oah a r dw o r k t o a p p l y c o n t r o l t h e o r y t ot h e p r a c t i c a l i n d u s t r i a l p r o c e s s c o n t r 0 1 c r a c k i n gf u r n a c e i st h ek e yf a c i li t yi ne t h y l e n ep r o d u c t i o n s ，w h o s e s t a b il i t y , s a f e t ya n de f f e c t i v e n e s sw i l lp l a ya ne x t r e m e l yi m p o r t a n tr o l eo n t h ei n d u s t r i a le t h y l e n ep r o c e s s t h e r e f o r e ，a p p l i c a t i o no fa p c ( a d v a n c e d p r o c e s sc o n t r 0 1 ) a n do p e r a t i o no p t i m i z a t i o nt ot h ec r a c k i n gf u r n a c eo f e t h y l e n eh a sg r e a tt h e o r e t i ca n dp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e s i no r d e rt or e a l i z e a p ca n do p e r a t i o no p t i m i z a t i o nf o rt h ec r a c k i n gf u r n a c eo fe t h y l e n e ，i t a l w a y sn e e dt oo n l i n em e a s u r et h ey i e l d so fi n d u s t r i a lc r a c k i n gf u r n a c e b yu s i n g t h eo n l i n ec h r o m a t o g r a ma n a l y s i si n s t r u m e n t h o w e v e r ，t h e o n 1 i n ea n a l y s i si n s t r u m e n te x i s tt h es h o r t c o m i n go fl o n gt i m ed e l a y ，h i g h i n v e s t m e n ta n de a s yt r o u b l ea n dt h eli k e i na c c o r d a n c ew i t ht h e s e v p r o b l e m s ，t h es o f t - s e n s i n gt e c h n i q u ew h i c hi sa p p e a r e dr e c e n ty e a r si s a d o p t e d i nt h i sp a p e r , a n ds o f t s e n s i n gm e t h o d sa r ed i s c u s s e d t h e i n t e l l i g e n ts o f t s e n s i n gm e t h o db a s e do nn n ( n e u r a ln e t w o r k ) i sp r o p o s e d t oa d o p ti nt h i sp a p e r t h er e s e a r c ht o p i co ft h ea r t i c l ec o m e sf r o mt h ei m p r o v e m e n ta n d e x p a n d i n go ft h ee t h y l e n ec o n t r o ls y s t e mf o ra c e r t a i nl a r g e s c a l ef a c t o r y , a n dt h ep r o d u c ty i e l d so fc r a c k i n gf u r n a c ei ss e l e c t e da st h ec o n t r o lo b j e c t f o rt h ei n d u s t r i a le t h y l e n ec r a c k i n gp r o c e s si sc o m p l e x ，t h ea r t i c l es t a r t s o f ff r o ma n a l y z i n gt h ei n t e r n a lm e c h a n i s mo fc r a c k i n gp r o c e s s ，a n dt h e n s t u d i e st h em o d e l i n ga n do p t i m i z a t i o nm e t h o d sw i t hn na n dw n n ( w a v e l e tn e u r a ln e t w o r k ) a tl a s t ，t h ea r t i c l ed i s c u s s e sh o w t oa p p l yi tt o t h e p r a c t i c a lp r o d u c i n gp r o c e s s w i t ht h ec o m b i n a t i o no fe n g i n e e r i n g a p p l i c a t i o np r o b l e m s t h em a i nr e s e a r c hw o r k i sd e s c r i b e da sf o l l o w s ： 1 as u r v e yo fc u r r e n tr e s e a r c h i n gs t a t u so fm o d e li n g ，c o n t r o la n d o p t i m i z a t i o no fe t h y l e n ep r o c e s si ss u m m a r i z e d t h em o d e l i n g m e t h o d so fs o f t s e n s i n gt e c h n i q u ea r ed i s c u s s e d 2 d e e p l ya n a l y s i s i s d e v e l o p e d t ot h e p r o c e s sm e c h a n i s mo f c r a c k i n gp r o c e s sa n dt h ei n f l u e n c eo fe v e r yf a c t o ri nt h ep r o c e s s s oa st of i n do u ts e c o n d a r yv a r i a b l e sf o rt h es o f t s e n s i n gm o d e l 3 d e e p l ya n a l y s i s o fm a i nm o d e l i n gm e t h o d sw i t hn ni s c o n d u c t e d 。r e s e a r c h e so fc o n s t r u c t i o no fc l a s s i c a lb pn n r b f n na n dp o pe lm a nn na r ee m p h a s i z e d v i 4 o w i n g t ou s i n gs p o td a t a ，m e t h o d so ft h ep r e p r o c e s s i n go fi n p u t d a t aa r ed i s c u s s e d t h ee l i m i n a t i o no fg r o s se r r o r sa n dr a n d o m e r r o r su s es t a t i s t i cm e t h o d sa n df i l t e r i n g r e s p e c t i v e l y t h r o u g h s o f t s e n s i n gm o d e l i n g ，t h e s em e t h o d s a r ec o m p a r e da n dt h e e f f e c t i v e n e s so ft h e s em e t h o d si si l l u s t r a t e dt h r o u g hm o d e l i n g e f f e c t 5 o n - l i n ee s t i m a t i o ns o f t s e n s i n gm o d e l so fy i e l d so fi n d u s t r i a l c r a c k i n gf u r n a c ew e r ec o n s t i t u t e db a s e do nb pn n ，r b fn n a n de l m a nn nr e s p e c t i v e l y a n dt h ec o r r e s p o n d i n gp r o g r a m h a sb e e nc o m p i l e di nm a t l a b 6 r e s e a r c h e so fp o p u l a rw a v e l e ta n a l y s i si nn o w a d a y sa r em a d e a n a l y s i so ft h ec o m b i n a t i o no fw a v e l e tw i t hn n i sc o n d u c t e d ， a n dak i n do fw a v e l e t n nm o d e l i n ga l g o r i t h mi s p r o p o s e d ， w h i c hs h o w si t s p e r f o r m a n c ei sb e t t e rt h a nc o n v e n t i o n a ln n m o d e l i n gm e t h o d s 7 c o n s i d e r i n gt h ep r o b l e m so fc a s c a d ec o n t r o lo ft h ed e g r e eo f p y r o l y s i si n t h ep r o j e c t ，ap r e l i m i n a r yr e s e a r c ho fc o m b i n i n g m o d e l i n gw i t hd c st o r e a l i z et h ei n t e l l i g e n tc o n t r o lo ft h e d e g r e eo fp y r o ly s i si sc o n d u c t e d k e yw o r d s ：e t h y l e n ep y r o l y s i sf u r n a c e ，n e u r a ln e t w o r k ，w a v e l e t n e u r a ln e t w o r k ? s o f t s e n s i n g ，d e g r e eo fp y r o l y s i s 、j l 东华大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位 论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除 文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体 己经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对 所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：亏妁峰 日期： 2p 9 7 年，月 曰 东华大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允 许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或 部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复 制手段保存和汇编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本版权书。 本学位论文属于 不保密“ 学位论文作者签名：影泛学辱 日期：艺，哆年j 月gh 指导教师签名：t 豸海 臼期： ，7 年，月矿曰 第一章绪论 第一章绪论 本章首先介绍了课题的背景及其意义，然后对乙烯生产过程的建模、控制及 优化技术研究状况进行了回顾，并软i 羹 | 量技术进行了介绍，着重讨论了基于神经 网络的智能软测量建模方法。最后给出了本文研究的主要内容及研究成果。 1 2 课题背景及意义 乙烯被称为纯工之母，可以用来糯工人翻生活的备种塑料、溶剂等。乙烯生 产水平成为衡量一个国家或地区石油化工发展的主要标志。乙烯生产的规模、成 本、生产稳定性、产品质量等都会对整个石油化工联合企业起到支配作用，因此 乙烯装置就成为关系全局的核心生产装置。同时乙烯装置又是石化工业中能耗最 大的装置之一，因而世界各醚自1 9 6 0 年以来在其节能、降耗、减少投资、方便操 作管理、降低生产成本以提离乙烯食业整体经济效益方面开展了广泛的研究并取 得了卓有成效的进展，其中乙烯生产过程建模、控制与优化技术是其中最为活跃 的研究领域之一。 随着近年来计算机技术的发展，先进控制用_ j 二乙烯工业生产过各控制越来越 普及，在很大程度上保证了生产的安全运行，提t 岛产品收率，降低原料、能源消 耗，提高经济效益。存乙烯生产过程中，裂解炉是7 t 产装置的关键设备，它操作 是否平稳，4 i 仅影响整个乙烯生产装置的产晶质量和产量，而且会影响下游生产 装置的平稳操作。副此，对乙烯生产过程实施先进控制，首先考虑对裂解炉实施 先进控制技术。 近1 0 多年来，我国的圈产化乙烯生产技术，特蹦是裂解炉生产一i ：艺和设备方 蘑墩得了长足的进步，而在已烯，k 产过程的建模、捧制与优化技术的困产化研究 上则显得 4 分不足，这已成为影响我圜乙烯刚t 发艟的一个重要因素。尽管我围 许多乙烯厂很早以曲就已经引进了图外的先进拄制和优化软件，但由j i 各种原因， 许多技术( 如裂解炉的裂解深度控制) 至今小能投j 霜，而浔国外技术和软件的高昂 费川也制约了j 。4 “t - 建摸、拧；f ；i j 。j 优化技术诈：已烯q ，_ r t 一的推广麻f l 。防l 此丌展h 第一牵绪论 有我国自主知识产权的乙烯生产过程建模、控制与优化技术的研究不仅是非常必 要的，而且是十分迫切的。 本课题的背景是艾默生过程管理公司的兰州石化6 0 万吨乙烯改扩建项目工 程。该石化公司我国最早的乙烯生产企业，1 9 6 4 年从国外引进乙烯砂子炉裂解 装置后冲破了中国乙烯生产的“空白”。期间，虽经过4 次规模较大的改扩建，乙 烯生产能力已由最初的3 6 万吨提升到如今的2 4 万吨，但由于装置规模小、生 产成本高、资产收益率低等因素的影响，其生产规模与产品已难以应对国际市场 的挑战。为此，该石化公司全额投资近7 0 亿元进行6 0 万吨乙烯改扩建工程，预 计全部工程将于2 0 0 6 年1 0 月竣工投产。这将对推动和发展西部石化及塑料工业 具有深远意义。 1 3 乙烯裂解炉建模技术研究现状 乙烯生产过程建模是指综合应用热力学方法、化工单元操作原理、化学反应 等基础学科，采用数学方法来描述乙烯生产这一复杂的工艺过程，通过计算机进行 复杂的物流平衡、能量平衡、相平衡等一j ：艺计算，并对组分进行平衡、物理分离、 化学反应等计算，使人们从生产现场用主观经验操作装置，转为利用计算机对工 况进行科学的分析研究。 裂解炉模型主要包括针对裂解过程的反应动力学模型和针对炉膛辐射室的 热传递模型1 1 1 ，其中裂解过程反应动力学模型的研究已经历了经验模型、分子模 型和机理模型三个阶段1 2 3j ，而辐射室的热传递模型也从最初的零维模型、一维 模型发展到比较完善的二维模型l4 | 。卜面对这些模型进行简单介绍。 1 3 1 裂解过程反应动力学模型 裂解炉过程建模的关键斟素是裂解炉管内烃类热烈解化学反应动力学模型， 。 i 要包括动力学方程、反j 、v 速度方程和相关的动力学参数。迄今为止，按照反应 动力学模型的完善程度，裂解炉过样建模已经历厂三个阶段：经验模曩! 、分f 模 型和自t h 基机理模型| 5 6 】。 ( 1 ) 经验模型 绐验模型是将产物分机表尔为原料烃分r 转化；簪、裂解温度、稀释蒸汽比等 第一章绪论 因素的函数，利用实验数据来回归出数学模型。经验动力学模型是裂解理论研究 初期，烯烃生产者普遍采用的一种经验模型，这种模型缺乏最麓单的化学反应假 设，缺乏完整的基本微分方程，仅仅考虑了裂解过程总的物料平衡和热鲞平衡。 其中用得最多的种模型是b h f i7 1 、s h u t 8 1 、杨元一1 9 l 等利用裂解产物收率与动力 学裂解深度函数k s f ( k i n e t i cs e v e r i t yf u n c t i o n ) 和裂解原料族组成p o n a ( p a r a f f i n ，o l e f i n ，n a p h t e n e ，a r o m a t i c s ) 之间的关系建立的裂解过糍的经验模型。经 验表明，在工业生产条件附近，当裂解炉过程停留时间小于1 秒时，对定的裂 解原料，其裂解产物的分稚与动力学裂解深度函数k s f 有一一对应关系1 1 0 】，因 此，人们根据这种简单的关系：裂解产品产率= f ( k s f , p o n a ) 来预测裂解产物的分 在。由于经验法建模只考虑n e t - 部环境的作用，具有明显的局限性。 ( 2 ) 分子模型 分子模型是以裂解反应的化学计量方程为基础，对其进行动力学计算的模 型。分予反应动力学模型将复杂的原料看作具有分子式的c x h y 的单一烃，同时 引入一次反应和一次反应球薹珏究反应动力学。分子反应动力学模型在二定程度上 已经成功应用于乙烷、丙烷、丁烷及它们的混合物的裂解过程。h i r a t o 和y o s h i o k a 在大量突验数据的基础上，提出了石脑油、煤油鄹轻柴油裂辫的分子模型1 1 羽，该 模型是最早采用分子反应动力学模趔来研究重质烃裂解过程数学模型。目前应用 最普遍的分子模型是】9 8 5 年由k u m a r 和k u n z r u l lj 提出了石脑溜裂解过程的分子 反应动力学模型，该模型克服了h i r a t o 模型的部分缺陷，在较宽的裂解条件范围 内能毙较准确地描述实验装置静裂解过程积操作特性。嗣内学者也对分子反应动 力学模型进行了深入的研究，钱锋f 泓1 2 l 应用k u m a r 模型研究了幽内某s r t - - i i i 型裂解炉裂解螽赫油的 j 韭操作特性，模型计算结果与实际工峨生产操作数摄十 分吻合。王宗 t 等| 1 4 】提出了油 f 轻质油热裂解的另种分子反应动力学模型，并 阁此模型对国内大型裂解装胃进行讨。算机模拟计算，大部分i ；t + 算结果与实验数据 相吻合。 盘予分子反成式没，f f 给淄反应的精确历程， i 能究令簿释裂解过程中些现 缘，如混和烃裂解时各组份m 的相瓦促进与制约机制。不过当过程的自山机理或 相应动力学参数值难以获墩时，利删分孑模型曩i 失为“雷 行之有效的方法。 ( 3 ) 机卿模型 第一章绪论 机理模型是利于自由基链反应理论来研究裂解过程动力学模型。早在2 0 世 纪3 0 年代r i c e 发表了一系列从自由基角度研究有机物热分解的论文【1 5 。8 1 ，奠定 了以自由基理论研究烃类裂解反应机理的理论基础。此后基于r i c e 自由基理论， l a i d l e r 等人对此进行了进一步发展；s u n d a r a m 和f r o m e n t 研究了气态烷烃的自 由基反应过程，开发了单纯轻烃裂解动力学机理模型1 1 训，该模型包括1 3 3 个反应、 】5 个分子种类和】种自由基。自由基理论研究烃类热裂解动力学机理模型最为 成功的是g o o s s e n s 、d e n t e 和r a n z i 等人1 2 0 l 基于自由基机理开发的商业裂解软件 s p y r o ，该模型由荷兰p y r o t e c 公司结合巧年的现场操作经验和数据，经过 大量的实验和 ：业现场测试所研究得到，该软件描述了从乙烷到柴油的热裂解反 应过程，包括3 0 0 0 多个反应、1 0 0 多种自由基和分子。在己知原料详细组成的 情况下，该模型可以成功模拟从c 2 到加氢尾油的热裂解过程i 5 引。 综上所述，经验模型开发容易，使用简单，但建立这种模型需要广泛的实验 工作和大量的实验数据，模型仅能预测一定操作条件范围内的生产状况，外推性 不强，而裂解原料发生改变后必须补充实验，修改模型：分子反应动力学模型虽 然包含了许多经验因素，其理论性和精确性不如机理反应模型，但自由基链式反 应机理的建模简单、开发时帕j 较短，所耗费用少，并且当原料特性和裂解条件在 一定数据范围内变化时，裂解产品产率分布具有一定的精度，特别适用于重质烃 的工业裂解过程：而自由基反应机理模型理论上严格，适用性强，具有广泛的外 推性，且精度也高，但由于裂解过程的复杂性，很难探明裂解反应，特别是重质 烃的裂解过程反应机理，另外根据自由基反应机理所建立的微分方程式比较多， 求解网难，在定程度上限制其在工业中的应用。 随着计算机、信息技术在石油化：j ：企业的大舰模应用，d c s 系统在乙烯装置 上的普遍使用，很多工厂已配备了强大的实时数抛库和历史数据库，记录了裂解 炉系统大肇生产数据和分析数据，同时汁算机技术的发展使得对大规模数捌进行 处理和运算所需时间大为缩短，凶而基于卜长过平 ! 数捌的统计建模以及统汁j 机 理相结合的裂解过程建模也具有广阔的反展前景1 2 1 | 。 1 3 2 裂解炉膛辐射室传热模型 裂解反 、v 足。个高温吸热过羊! ! ，反心过程所需嘤的热景由管外炉章通过燃料 第一章绪论 燃烧提供，裂解炉辐射室内传热过程与炉型、燃料的燃烧特性以及炉内烟气的流 动过程密切相关，这使得热传递过程十分复杂。辐射室热传递模型计算方法主要 有l o b o e v a n s 法、l o b o 温度梯度炉算法和区域法【2 2 1 ，按对炉膛划分方法的不同， 可分为三大类：零维模型、一维模型和二维模型。 零维模型假设气体在辐射室内混合良好，烟气温度在室内均相同，其计算方 法主要有l o b o e v a n s l 2 2 1 。l o b o e v a n ：是裂解炉辐射室的主要设计方法之一，最早 于1 9 3 9 年提出，目前所使用的l o b o e v a n s 法是对早期的原型进行的改进。这种 方法认为裂解反应所获得的热量由两部分组成：火焰及烟气以辐射的方式传给辐 射管的热量；烟气以对流的方式传给炉管。通过联解辐射室的传热速度方程和热 平衡方程来求解辐射室的传热速率及烟气出辐射室的温度。零维模型由于基本假 设的限制，不能提供辐射室内烟气及炉管外壁的温度分布，而实际上，在烟气流 动的方向上，其温度不是恒定不变的。因此对于大型裂解炉的摸拟，零维模型仅 仅是一个近似计算方法。 一维模型考虑了炉膛辐射室内轴向烟气温度的分布，主要方法为l o b o 温度梯 度炉算法【2 3 - 2 5 1 。1 9 7 4 年针对传统的l o b o e v a n s 零维模型的缺陷，l o b o 借鉴区域法 的基本思想，提出l o b o 温度梯度炉算法。其基本思想是将炉膛沿轴向分成若干个 区域，每个区域认为温度保持不变，因而每个区域。町按l o b o e v a n s 方法计算。 二维模型不仅考虑炉膛辐射室内轴向烟气温度分布，而且还考虑径向温度分 布，二维模型中最典型的算法是区域法1 1 8 j 。区域法由h o t e l 于1 9 5 4 年提出，是目 前辐射传热计算理论较完备，且计算精度较高的一种计算方法。区域法能够担供 炉内温度及炉管内温度及炉管表的热强度分度，但在进行这些计算时，需要用到 多晕干只分，其计算量很大，需要借助计算机进行运算。区域法假设每个区域内温 度一致，其误差大小与划分的区域f 日关，区域划分得越少，其误差越大，f 日当划 分的区域越多时，计算量会急剧增加。 1 4 裂解炉优化技术研究现状 过j 罕建模是实施基于模型的先进控制与优化以及生产过程流程模拟的i ，j 提 和壤础：优化是指从全局着想将所有乍产操作成奉、进料成本与产品的价值同 时芬i g 找小少投入多产的条什，填最终目标是使企、j p 获得最人的经济效益。裂 第一章绪论 解炉优化的任务是，调整一些具有相互影响的裂解过程工艺操作参数，使之达到 某些目标而又不破坏裂解炉运行的约束条件。 国外从1 9 6 0 年至今，对乙烯生产过程的先进控制和优化技术进行了大量的 理论和应用研究。1 9 8 0 年w a r r e nh u a n g 对石脑油裂解炉的优化操作进行了研究。 1 9 9 4 年在美国德州毕蒙特的m o b i l 化学公司乙烯装置中实施的一种新型闭环稳 态实时优化系统( c t r t o ) 。而先进过程控伟i j ( a p c ) 技术在乙烯生产过程中用得最 成功的是当属动态矩阵控制( d m c ) 法，代表产 是a s p e nt e c h 公司i 拘d m cp l u s 。 d m cp l u s 主要包括预估模块、线性规划模块和动态控制模型f7 1 。据报道，至1 9 9 7 年底，全世界已实施的乙烯工厂a p c 项目中，采用d m cp l u s 的占7 0 以上。 另外，a b bs i m c o n 公司也开发了烯烃工厂模拟和优化软件包o p s o ( o l e f i n s p l a n ts i m u l a t i o na n do p t i m i z a t i o n ) ，软件包由裂解反应过程机理模型与热量传递 模型模块、模型的实时在线自动校正模块，以及优化算法模块。该软件包己在多 套乙烯装置上成功应用。目前，在线闭环实时优化技术在乙烯生产过程的优化中 得至0 了广泛的应用，其典型产品是a s p e nt e c h 公司的r t o p t 软件，其实质是稳 念流程模拟与优化，但这种实时优化计算是根据现场实测数据为输入，并要在1 2 小时之内算出结果1 2 叫。世界各国的经验表明，过程建模、流程模拟、先进控制与 优化技术是提高企业的经济效益、降低生产成本、提高工艺设计水平、消除装置 “瓶颈”的主要手段之一。 总体来说，近十几年来乙烯生产过程建模、控制和优化技术在各方面都有不 同程度的发展，其基本有i 6 i ： a ) 不断完善自由基机理模型，使其能更好地适应分子数较多的烃类裂解过程， 尤其是重质油的裂解过程； b ) 研究混合原料裂角犁时的自由皋反应机理模型，尤其是自由基的相互促进和 抑制机理研究： c 1 自山基的检测和识别技术以及对各种基兀反应的研究： d 、对结焦机理与抑制结焦技术的研究； e ) 分布参数系统精确的建模与仿真技术研究，手要是模型向二维和i 维方向 发展： n 研究裂解过程结构动力j 其化学动力；。特性之1 b j 的天系( 如预测基儿反 6 第一章绪论 应的速率常数) ，进而建立动力学模； g ) 综合考虑整个生产装置的一体化建模与仿真技术，尤其是将裂解炉的对流 段、辐射段、废热锅炉以及裂解炉的辐射室、对流室全面综合研究； h 1 将先进过程控制技术全面用于装置的控制； i ) 将神经网络理论用于乙烯生产过程的软测量模型建立与优化控制的研究： i ) 乙烯装置的全厂在线实时优化与闭环优化控制技术； k ) 全厂“管理控制”一体化及各种应用系统的集成。 但我国长期以来在乙烯生产过程先进控制和优化技术的研究上还是非常不 够，在拥有自主知识产权的产品方面更是一片空白。国内对裂解过程控制与优化 的研究，无论从实用技术还是从理论研究都很少，主要原因是大中型乙烯装置的 工艺技术、生产设备和控制技术基本上都从国外引进，缺乏工业裂解炉裂解过程 机理数学模型和实时控制模型2 7 1 。因此，如何结合国内大中型乙烯装置中裂解炉 的工艺生产过程，研究、丌发适合国内生产特点的裂解炉 孛制与优化软件包，应 用过程建模、控制与优化技术指导生产装置操作已成为当今我圈乙烯生产企业的 一个迫切需求。 1 5 软测量技术概况 1 5 1 软测量技术 当今工业界对过； 笔控制系统的要求越来越高，不仅希望控制指标能保持平稳 或快速跟踪，而且常常希望控制指标能够以一定方式显j 出来1 2 1 。然而由于工业 过程生产系统涉及物理、化学、生化反应，物质及能量的转换和传递，系统的复 杂性、不确定性导致了过程参数检测的阑难，虽然过程检测已有长足的进步，但 目前实际工业过程巾许多莺要过程参数，无法或难以直接用传感器或过程检测仪 表进行测量，如炼油工业中的流化催化裂化装置的烧焦比、产率分布、裂化反应 热等。 一般解决上业过程测餐要求有两条途径：一是沿袭传统检测技术发展思路， 通过研制新行的过榉测奄仪表，以硬件形式实现过榴参数的直接以：线测量；另 就是采用问接测鼍思路，利用易于获取的其他测量信息，通过计算水实现被检测 革的俯汁，近年水a 过秤拧制和检测锄! 域涌现的种莉f 技术软测遥技术 第一章绪论 ( s o f t s e n s i n gt e c h n i q u e ) 正是这一思想的集中体现【3 4 l 。 软测量技术的理论根源是2 0 岘7 0 年代b r o s i l l o w l 2 8 j 提出的基于软仪表的推 断控f 5 q ( 1 n f e r e n t i a lc o n t r 0 1 ) 。而推断控制的基本思想是采集生产过程中比较容易测 量的辅助变量( s e c o n d a r yv a r i a b l e ) ，通过构造推断估计器来估计并克服扰动和测 量噪声对主导变量( p r i m a r yv a r i a b l e ) 的影响1 2 9 l 。推断控制设计包括估计器和控制 器的设计。其中估计器的设计就是软测量的方法。 所谓的软测量技术就是把自动控制理论与生产工艺过程知识有机结合起来， 根据某种最优化准则，选择一组既与主导变量有密切关系又容易测量的变量，称 为辅助变量，通过构造某种数学模型，用计算机软件来代替硬件( 传感器) 功能实 现对主导变量的估计【2 9 1 ，即利用二次变量的在线测量值，实时估计或预报难以测 量的一次变量值。这类方法具有响应迅速，连续给出主导变量信息，可靠性高， 精度良好，且投资低、维护保养简单等优点1 6 2 l 】。 软测量系统结构主要包括四个方面【3 们，如图1 1 所示，它们分别是辅助变量 的选择，数据的采集和预处理，软测量模型的建立方法，软测量模型的在线校正。 其中软测量建模方法的研究是软测量技术研究的核心问题。 选建 采择 数 模型校正 集 辅 据 、， 数助 预 软 上k 据变 处 测 j 理 里 里模 型 图1 1 软测量系统结构 ( 1 ) 辅助变萤的选择 辅助变量的选择般是从过程机理入手分析，从影响兰导变量的参数中去挑 选卞要闪素。如果缺乏机理知识，则可用逐步【j 1 归分析、主兀分析的方法找出影 u l 匈j - 导变最的， ：要【丈1 素，但这需要大量的观测数掘1 3 。辅助变量的选择包括变量 的类型、变最数甘和检测点位管的选择1 3 2 1 。这i 个方面是槲互天联、相互影响的， 并山过群特性所决定，同时在实际应用中还要考虑设备价格和t 叮靠性、安装和维 护的难易w 度等外部因素的制约。 第一章绪论 ( 2 ) 输入数据的处理 由于软测量是根据过程测量数据经过数值计算来实现的，而实际应用中，过 程测量数据一般通过安装在现场的传感器、变送器等仪表获得，受到仪表精度、 测量原理、测量方法以及现场环境的影响，不可避免地带有随机误差、系统误差。 因此对原始工业数据进行预处理以得到精确可靠的数据是软测量成败的关键。 输入测量数据预处理包括数据误差的处理和数据变换两部分。数据误差分为 随机误差和过失误差两大类。随机误差是受随机因素的影响，如操作过程的微小 波动或检测信号的噪声等。除了剔除跳变信号外，常采用递推数字滤波方法来消 除。随着计算机优化控制系统的使用，复杂的数字计算方法对数据的精确度提出 了更高的要求，于是又提出了数据协调处理技术，其主要实现方法有主元分析法 和正交分解法等1 2 9 , 3 3 l 。过失误差包括常规测量仪表的系统误差( 如堵塞，基准漂 移等) ，以及不完全或不正确的过程模型( 泄漏、热损失等) 。虽然过失误差出现的 几率较小，但是它将严重影响输入数据的准确性和可靠性，从而影响软测量模型 的精度。因此，及时发现、剔除和校正含过失误差的数据是误差处理的首要任务。 工业过程中的测量数据有着不同的工程单位，变量之间在数值一i - i , r 能, t , j f 。焦。通常，裂斛炉内气体径阳流速足不均匀的，在 第二章裂解炉生产工艺流程与机理 近管壁处易形成滞流层，层内裂解气流速较慢，因而逗留时间会比适宜的停留时 间较长，高温下易于在层内发生二次反应而结焦，使膜温降增大，从而影响传热， 影响炉管寿命。滞流层的厚度与气体流速有关，增大流速可以减薄其厚度。加入 稀释蒸汽可以增大管内流体速度，从而防止管内壁的结焦1 3 8 1 。 此外，稀释蒸汽还具有稳定裂解温度，抑制裂解原料中所含硫对炉管的腐蚀， 抑制生炭反应，并能脱除己生成的炭等作用。但蒸汽的稀释比过大也会带来一些 不利的影响，如急冷速度减小，增加急冷剂用量；蒸汽消耗量增大，炉管处理原 料烃的能力下降。适宜的蒸汽用量与所用原料有关，容易结焦的原料应适当增大 稀释比。 综上所述，对于一定的裂解原料，裂解温度和停留时间是影响烃类裂解的主 要因素，影响到乙烯、丙稀等目的产品的收率。稀释蒸汽流量通过烃分压也对裂 解产生一定的影响。 2 4 本章小结 本章具体分析了某某石化公司乙烯裂解炉工段的工艺流程，深入了解了裂解 过程的主要反应机理。根据工艺机理，分析了影响裂解产物收率的主要参数：裂 解温度、停留时间、烃分压和稀释比。从而有助于通过内在机理和生产经验相结 合的方式，初步确定建立裂解收率软测量模型的辅助变量。 第三章神绎网络建模方法研究及确i 裂解炉建模中应用 第三章神经网络建模方法研究及在裂解炉建模中应用 裂解炉系统中，当石脑油油品特性、裂解炉动力学参数，以及裂解炉辐射室 燃料的燃烧特性等不变时，传统的工艺机理数学模型能比较精确地描述工业裂解 炉的各种操作特性。但在实际工业生产过程中，不可避免存在各种干扰，特别是 裂解原料石脑油的油品特性会经常发生变化，并且机理模型结构复杂，需要长时 间的迭代计算，因此传统的机理模型只能用于离线模拟操作，不能实时描述裂解 炉的操作特性。另外机理模型不具备自适应能力，当油品特性、动力学参数等操 作条件发生变化时，不能反映这些变化特征。 针对化工过程中各种不确定的干扰因素多，以及复杂的物理化学反应机理， 近年来，神经网络技术己被广泛应用于化工过程中的模型化研究。神经网络源具 有以下优点：能够充分逼近任意复杂的非线性函数；能够学习与适应不确定系统 的动态特性；各个神经元节点能存贮信息，特别适用于多输入多输出系统：采用 并行分布式计算，能快速进行大量运算。因此将神经网络应用于化工过程，可以 避丌复杂的机理模型计算，并且当操作条件发生变化后，神经网络模型通过学习 重新适应新j 况。 在前一章节中，我们讨沦了裂解炉的工艺流程，深入了解了裂解过程的反应 机理，并分析了影响裂解产物收率的主要因素。本章将讨论神经网络建模方法， 并根掘裂解炉系统中变量之间的关系建立“双烯”收率神经网络模型。 3 1 b p 神经网络 1 9 8 6 年，吐1 d e r u m e l h a r t 署t l j l m c c l e l l a n d 提 了一一种利用误差反向传播训 练算法的神经刚络，简称b p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) l x x 络1 3 9 ，b p 网络具有分布式的信 息存储方式、大规模并行处理、自学习和自适应性、较强的鲁棒性和容错性的显 著特点。i 前，随着a n n 研究i ：作的不断深入，b p 网络的理论基础也同趋牢 固。b p l i z j 络【n 其良好的： e 线性逼近能力和泛化能力以及使用的易适性，在非线性 优化、模j 弋谚3 别、图象处理、自动控制、智能拧制等方面得到广泛应用。在人工 神经网络的实翰：应用中，8 0 9 0 的人工神纤嘲络模型是采用b p 嘲络或它的变 化彤，它也足f j ，j - 馈刚络的仫，亡、部分，体现j 7 人 神绛网络最精o # 的部分。 第三章神绎网络建模方法研究及在裂解炉建模中应用 b p 网络是从结构上讲是典型的前馈型层次型网络，由输入层、输出层以及一 到多层隐含层组成，输入信号从输入节点，依次经过各隐含层，最终达到输出节 点。其结构如图3 1 所示。 i 输入层 隐含层 输出层 图3 1b p 网络结构示意图 其中输入层含m 个节点，对应于b p 网络可感知的m 个输入。输出层含有 个节点，与b p 网络的l 种输出响应相对应。隐含层节点的数目q 可根据需要设置。 设输入层节点口到隐含层节点6 。问的连接权为，隐含层节点包到输出层 t j , 士ic 。白j 的连接权为岷，i 为隐含层节点的阂值，吼为输出层节点的闽值，则 隐含层中节点的输f 函数为： 6 j 2 厂( j - i 口厂z ) ( f = 1 ，2 ，埘) ( 3 - 1 ) 输出层中节点的输出