石化与化工过程控制作业指导书

石化与化工过程控制作业指导书TOC\o"1-2"\h\u28300第1章绪论 317571.1石化与化工过程控制概述 394671.2控制系统的发展历程及现状 430562第2章过程控制系统基础 451452.1过程变量及测量 5295952.1.1过程变量定义 581442.1.2过程变量测量 5143232.2控制器原理及分类 5252062.2.1控制器定义 5283062.2.2控制器原理 5148472.2.3控制器分类 541972.3执行机构及其特性 629102.3.1执行机构定义 6264662.3.2执行机构分类 6220762.3.3执行机构特性 61008第3章过程建模与仿真 6172093.1过程建模方法 6180833.1.1数学建模方法 6269523.1.2数据驱动建模方法 7267853.2仿真技术及其应用 7109893.2.1离散事件仿真 71123.2.2连续过程仿真 7210923.2.3交互式仿真 7117763.2.4虚拟现实仿真 730623.2.5分布式仿真 712326第4章单回路控制系统 861554.1单回路控制系统设计 8304474.1.1系统概述 868414.1.2设计原则 885534.1.3设计步骤 8237764.2控制器参数整定方法 827734.2.1经验法 8130774.2.2临界比例度法 8272404.2.3衰减曲线法 884224.2.4频率响应法 9250844.3系统功能分析 9172124.3.1稳定性分析 9315864.3.2响应速度分析 989434.3.3跟踪功能分析 9207924.3.4鲁棒性分析 9227214.3.5抗干扰功能分析 918282第5章复杂控制系统 9302955.1串级控制系统 963465.1.1概述 910105.1.2串级控制系统的设计 9272395.1.3串级控制系统的实施与优化 1084335.2分程控制系统 10231715.2.1概述 1013835.2.2分程控制系统的设计 10287665.2.3分程控制系统的实施与优化 10218265.3比值控制系统 10151495.3.1概述 10311955.3.2比值控制系统的设计 1086925.3.3比值控制系统的实施与优化 117405第6章模糊控制与智能控制 11130946.1模糊控制原理及应用 11307796.1.1模糊控制基本原理 11312786.1.2模糊控制应用实例 1119036.2神经网络控制 11210706.2.1神经网络控制基本原理 11220136.2.2神经网络控制应用实例 11106206.3智能优化算法在过程控制中的应用 12125566.3.1智能优化算法概述 12315236.3.2智能优化算法在过程控制中的应用实例 121459第7章过程优化与调度 12189347.1过程优化方法 12138337.1.1数学规划法 12228277.1.2模拟退火法 12173767.1.3遗传算法 12104697.1.4神经网络法 12261407.2生产过程调度策略 1357797.2.1短期调度策略 1315467.2.2长期调度策略 13188217.2.3多周期调度策略 13194897.3多目标优化与决策 1353977.3.1多目标优化方法 13245927.3.2决策支持方法 1312897.3.3多目标优化与决策在过程控制中的应用 1324078第8章安全仪表系统 14118078.1安全仪表系统概述 14214388.2紧急停车系统（ESD） 14276168.2.1ESD系统定义 14269218.2.2ESD系统组成 14159218.2.3ESD系统工作原理 14160318.2.4ESD系统设计原则 14195118.3火灾及气体检测系统（F&G） 1437058.3.1F&G系统定义 14326468.3.2F&G系统组成 15230588.3.3F&G系统工作原理 154478.3.4F&G系统设计原则 1525466第9章过程监测与故障诊断 15307129.1过程监测技术 154169.1.1基本原理 15293609.1.2监测方法 1528379.1.3监测系统设计 16322869.2故障诊断方法 16131979.2.1故障诊断原理 16232469.2.2故障诊断方法 1665839.2.3故障诊断策略 16326859.3故障诊断应用案例 16243639.3.1石化行业故障诊断案例 17246409.3.2化工行业故障诊断案例 17172279.3.3煤化工行业故障诊断案例 1722649第10章过程控制工程实践 171905310.1控制系统设计及实施 172323810.1.1设计原则 171819110.1.2设计流程 173133010.1.3实施步骤 171825710.1.4技术要求 173212410.2控制系统调试与投运 172023410.2.1调试准备 172391010.2.2调试步骤 181937610.2.3投运前检查 18343010.2.4投运过程 182264610.3运行维护及优化改造 182582410.3.1运行监控 182361710.3.2维护保养 181227010.3.3优化改造 18624910.3.4技术升级 18第1章绪论1.1石化与化工过程控制概述石化与化工行业是国民经济的支柱产业，其生产过程具有高温、高压、易燃、易爆和有毒有害等特点。为了保证生产过程的安全、高效和产品质量的稳定，过程控制技术在其中发挥着的作用。石化与化工过程控制涉及自动检测、自动调节、程序控制、优化控制等多个方面，是现代自动化技术的重要组成部分。1.2控制系统的发展历程及现状控制系统的发展历程可以分为以下几个阶段：（1）模拟控制阶段：20世纪40年代至50年代，主要以模拟仪表为基础，实现简单的反馈控制。这种控制方式结构简单，但精度较低，抗干扰能力差。（2）数字控制阶段：20世纪60年代至70年代，计算机技术的发展，数字控制系统逐渐取代模拟控制系统。数字控制系统具有更高的精度、更好的稳定性和更强的抗干扰能力。（3）集散控制系统（DCS）阶段：20世纪80年代，集散控制系统应运而生。它将控制功能分散到各个现场控制器，通过通信网络实现集中监控，提高了系统的可靠性、灵活性和可扩展性。（4）现场总线控制系统（FCS）阶段：20世纪90年代，现场总线技术逐渐成熟。现场总线控制系统将传感器、执行器等现场设备直接连接到总线，实现了设备间的数字化通信，进一步提高了系统的集成度和智能化水平。（5）工业互联网控制系统（IIoT）阶段：21世纪初至今，物联网、大数据、云计算等技术的发展，工业互联网控制系统逐渐成为现实。该系统将生产过程与信息化技术深度融合，实现了生产过程的智能化、网络化和个性化。目前我国石化与化工行业控制系统的发展现状如下：（1）控制系统技术逐渐成熟：我国已具备自主研发和生产集散控制系统、现场总线控制系统等先进控制系统技术的能力，为石化与化工行业提供了有力支持。（2）控制系统应用广泛：在石化与化工生产过程中，控制系统已广泛应用于生产过程监控、设备运行管理、产品质量检测等多个环节。（3）智能化、网络化趋势明显：工业互联网、大数据等技术的发展，石化与化工行业控制系统正朝着智能化、网络化方向迈进，为实现生产过程的优化、节能降耗和安全生产提供技术支持。（4）安全环保要求不断提高：在环保法规日益严格的背景下，石化与化工行业对控制系统的安全、环保功能提出了更高要求，推动控制系统不断优化升级。第2章过程控制系统基础2.1过程变量及测量2.1.1过程变量定义过程变量是指在石化与化工过程中，影响生产过程的主要参数。主要包括温度、压力、流量、液位、成分浓度等。2.1.2过程变量测量过程变量的测量是实现过程控制的基础。对于不同类型的过程变量，采用相应的测量仪表进行实时监测。（1）温度测量：采用热电偶、热电阻等温度传感器进行测量。（2）压力测量：采用压力传感器、压力变送器等仪表进行测量。（3）流量测量：采用电磁流量计、涡街流量计、质量流量计等仪表进行测量。（4）液位测量：采用差压式液位计、浮球式液位计、雷达液位计等仪表进行测量。（5）成分浓度测量：采用分析仪表，如气相色谱仪、红外分析仪等。2.2控制器原理及分类2.2.1控制器定义控制器是指根据设定值与过程变量之间的偏差，自动调节控制作用，使过程变量维持在设定值附近的装置。2.2.2控制器原理控制器的基本原理是偏差控制，即通过比较过程变量与设定值的偏差，经过一定的控制算法，输出控制信号，调节执行机构，实现过程变量的控制。2.2.3控制器分类控制器根据控制算法和结构特点，可分为以下几类：（1）比例控制器（P）：根据偏差的大小，按比例输出控制信号。（2）积分控制器（I）：对偏差进行积分，使控制作用随时间累积，消除稳态误差。（3）微分控制器（D）：对偏差的变化率进行控制，提前预测偏差的发展趋势，提高系统的动态功能。（4）比例积分控制器（PI）：结合比例和积分控制作用。（5）比例微分控制器（PD）：结合比例和微分控制作用。（6）比例积分微分控制器（PID）：结合比例、积分和微分控制作用。2.3执行机构及其特性2.3.1执行机构定义执行机构是指根据控制器的输出信号，直接作用于生产过程，调节过程变量的装置。2.3.2执行机构分类执行机构主要包括以下几类：（1）调节阀：根据控制信号，调节流体流量、压力、液位等。（2）电动机：驱动机械装置，实现生产过程的控制。（3）气动、电动执行器：通过气压或电流信号，驱动执行机构。2.3.3执行机构特性执行机构的特性主要包括：（1）线性特性：输出与输入信号成线性关系。（2）死区特性：输入信号在一定范围内，输出不变。（3）滞后特性：输出对输入信号的响应存在延迟。（4）饱和特性：输出达到一定值后，不再随输入信号变化。了解过程控制系统的基础知识，有助于深入分析石化与化工过程中的控制问题，为过程优化提供理论支持。第3章过程建模与仿真3.1过程建模方法过程建模是石化与化工过程控制中的一环，它为过程分析和控制器设计提供了基础。过程建模方法主要包括以下几种：3.1.1数学建模方法数学建模方法通过运用数学方程描述过程变量之间的动态关系。常见的数学建模方法包括：（1）机理建模：依据过程的物理、化学原理，建立过程变量之间的数学关系。（2）回归建模：利用历史数据，采用回归分析等方法建立模型。（3）状态空间建模：采用状态变量描述过程，建立状态空间方程。3.1.2数据驱动建模方法数据驱动建模方法主要依赖于过程的历史数据，通过机器学习等算法建立模型。常见的数据驱动建模方法包括：（1）神经网络建模：利用神经网络学习过程输入输出关系。（2）支持向量机建模：通过支持向量机算法建立输入输出映射关系。（3）模糊建模：利用模糊逻辑处理不确定性信息，建立模糊模型。3.2仿真技术及其应用仿真技术是过程控制中的一种重要手段，通过模拟实际过程，为过程分析和控制器设计提供依据。以下介绍几种常见的仿真技术及其应用：3.2.1离散事件仿真离散事件仿真适用于具有离散特征的过程，如生产线、物流系统等。其主要特点是事件驱动、时间跳跃，能够有效地模拟过程动态行为。应用实例：炼油厂生产调度、化工企业生产过程优化。3.2.2连续过程仿真连续过程仿真适用于连续变化的系统，如流体输送、热交换等。其主要特点是连续时间、连续状态，能够精确地描述过程动态特性。应用实例：炼油厂催化裂化装置、乙烯生产过程。3.2.3交互式仿真交互式仿真允许操作员在仿真过程中与模型进行交互，以分析不同操作策略对过程功能的影响。应用实例：化工过程操作员培训、应急预案演练。3.2.4虚拟现实仿真虚拟现实仿真技术通过构建虚拟环境，为操作员提供沉浸式的仿真体验，提高培训效果。应用实例：化工装置虚拟现实操作培训、设计验证。3.2.5分布式仿真分布式仿真将一个复杂系统分解为多个独立的仿真单元，通过计算机网络将这些单元互联，协同完成仿真任务。应用实例：大型石化企业协同优化、跨区域化工过程控制。第4章单回路控制系统4.1单回路控制系统设计4.1.1系统概述单回路控制系统是石化与化工过程中最常用的控制策略，其主要由控制器、执行器、过程变量传感器和被控对象组成。该系统通过控制器对被控对象的操作，实现对过程变量的精确控制。4.1.2设计原则在设计单回路控制系统时，应遵循以下原则：（1）明确被控变量和控制目标；（2）合理选择控制器类型；（3）考虑过程特性，确定控制器的参数；（4）保证系统稳定性和响应速度；（5）充分考虑执行器和传感器的特性。4.1.3设计步骤（1）分析被控对象的特性，确定控制目标；（2）选择合适的控制器类型；（3）根据被控对象和控制器特性，进行控制器参数的初步设计；（4）利用仿真或实验方法，对控制系统进行功能分析；（5）根据分析结果，调整控制器参数，优化系统功能。4.2控制器参数整定方法4.2.1经验法经验法是根据控制工程师的经验，对控制器参数进行整定。这种方法简单、易行，但依赖于工程师的经验，缺乏理论依据。4.2.2临界比例度法临界比例度法是基于过程对象的临界振荡特性，通过实验确定控制器的比例度、积分时间和微分时间。这种方法适用于稳定过程和一阶过程。4.2.3衰减曲线法衰减曲线法是通过观察控制系统的衰减曲线，调整控制器参数，使系统达到满意的功能。这种方法适用于不稳定过程和二阶过程。4.2.4频率响应法频率响应法是通过分析控制系统的频率特性，确定控制器参数。这种方法具有较高的理论依据，但计算复杂。4.3系统功能分析4.3.1稳定性分析稳定性分析是评价单回路控制系统功能的重要指标。通过分析系统开环和闭环的频率特性，判断系统稳定性。4.3.2响应速度分析响应速度是评价系统快速调节能力的重要指标。通过分析系统阶跃响应、冲击响应等动态特性，评价系统响应速度。4.3.3跟踪功能分析跟踪功能是指系统对设定值的跟随能力。通过分析系统对阶跃输入的跟踪特性，评价系统跟踪功能。4.3.4鲁棒性分析鲁棒性是指系统在参数变化和外部干扰下的稳定性和功能。通过分析系统在不同工况下的功能变化，评价系统鲁棒性。4.3.5抗干扰功能分析抗干扰功能是指系统抵抗外部干扰的能力。通过分析系统在受到干扰时的动态响应，评价系统抗干扰功能。第5章复杂控制系统5.1串级控制系统5.1.1概述串级控制系统是由两个或多个控制环组成的控制系统，其中内环的输出作为外环的设定值，内外环共同完成对过程的控制。该系统在石化与化工过程中具有广泛的应用，能够有效提高系统的稳定性和响应速度。5.1.2串级控制系统的设计（1）确定内外环的变量和参数；（2）设计内环控制器，保证内环的快速响应和稳定性；（3）设计外环控制器，实现内环设定值的优化；（4）考虑系统各环节的相互作用，优化系统参数；（5）进行仿真验证，保证串级控制系统的功能。5.1.3串级控制系统的实施与优化（1）根据设计结果，搭建硬件和软件平台；（2）现场调试，调整控制器参数，实现系统的稳定运行；（3）对系统进行功能评价，包括稳定性、响应速度、稳态误差等；（4）针对现场实际情况，对系统进行持续优化。5.2分程控制系统5.2.1概述分程控制系统是一种将过程变量按照一定的规律分配给多个执行器的控制系统。该系统能够实现过程变量的精细控制，提高生产过程的灵活性和效率。5.2.2分程控制系统的设计（1）确定分程控制系统的输入输出关系；（2）选择合适的执行器，实现过程变量的分配；（3）设计分程控制器，保证各执行器的协同工作；（4）进行仿真验证，评估分程控制系统的功能。5.2.3分程控制系统的实施与优化（1）根据设计结果，搭建硬件和软件平台；（2）现场调试，调整控制器参数，实现系统的稳定运行；（3）对系统进行功能评价，包括执行器响应、协同控制效果等；（4）针对现场实际情况，对系统进行持续优化。5.3比值控制系统5.3.1概述比值控制系统是一种通过控制两个或多个过程变量之间的比值来实现生产过程的控制系统。该系统在石化与化工过程中具有重要意义，能够有效提高产品质量和产量。5.3.2比值控制系统的设计（1）确定比值控制系统的变量和参数；（2）设计比值控制器，实现过程变量之间的比值控制；（3）考虑系统各环节的相互作用，优化控制器参数；（4）进行仿真验证，保证比值控制系统的功能。5.3.3比值控制系统的实施与优化（1）根据设计结果，搭建硬件和软件平台；（2）现场调试，调整控制器参数，实现系统的稳定运行；（3）对系统进行功能评价，包括比值控制精度、响应速度等；（4）针对现场实际情况，对系统进行持续优化。第6章模糊控制与智能控制6.1模糊控制原理及应用6.1.1模糊控制基本原理模糊控制作为一种基于模糊逻辑的控制策略，主要针对难以建立精确数学模型的复杂系统。其基本原理包括模糊化、规则推理和反模糊化。通过模糊控制，可以将人类的经验和知识以模糊规则的形式引入控制系统，提高系统的功能和稳定性。6.1.2模糊控制应用实例石化与化工过程中，模糊控制被广泛应用于温度控制、压力控制、流量控制等方面。以下为几个典型应用实例：（1）炼油厂催化裂化装置的再生器温度控制；（2）化工过程中的聚合反应釜温度控制；（3）锅炉燃烧过程中的汽包水位控制。6.2神经网络控制6.2.1神经网络控制基本原理神经网络控制是基于人工神经网络（ANN）的控制策略，具有自学习、自适应和容错性等特点。其主要原理是通过神经网络对系统进行建模、预测和控制，实现对复杂系统的有效控制。6.2.2神经网络控制应用实例神经网络控制在石化与化工过程中的应用主要包括：（1）炼油厂常减压装置的塔底温度控制；（2）化工过程中的产品质量预测与控制；（3）石化企业生产过程中的故障诊断与预测。6.3智能优化算法在过程控制中的应用6.3.1智能优化算法概述智能优化算法是一类模拟自然界生物进化、群体行为等过程的优化方法，具有全局搜索能力强、求解速度快等优点。常见的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。6.3.2智能优化算法在过程控制中的应用实例（1）采用遗传算法优化化工过程中的反应器参数；（2）粒子群算法在炼油厂加热炉温度控制中的应用；（3）蚁群算法在化工园区物流调度中的应用。通过本章的学习，希望读者能够了解模糊控制、神经网络控制和智能优化算法在石化与化工过程控制中的应用，为实际工程问题提供有效的解决方法。第7章过程优化与调度7.1过程优化方法7.1.1数学规划法数学规划法是过程优化中的一种重要方法，主要包括线性规划、非线性规划、整数规划等。通过对过程变量进行建模，构建目标函数和约束条件，利用数学规划算法求解最优解，从而实现过程优化。7.1.2模拟退火法模拟退火法是一种基于概率搜索的优化算法，适用于求解大规模、复杂的优化问题。该方法通过模拟固体退火过程，不断调整温度和接受准则，逐步逼近最优解。7.1.3遗传算法遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化方法，适用于求解非线性、多模态的优化问题。通过模拟生物进化过程，实现种群迭代、交叉、变异等操作，最终找到最优解。7.1.4神经网络法神经网络法是一种基于人工智能的优化方法，通过构建多层神经网络结构，利用梯度下降等优化算法，实现对过程变量的非线性映射和优化。7.2生产过程调度策略7.2.1短期调度策略短期调度策略主要关注生产过程中较短时间范围内的生产任务分配，以提高生产效率、降低成本为目标。包括基于规则的调度、启发式调度、动态规划等方法。7.2.2长期调度策略长期调度策略关注生产过程在较长时间范围内的生产计划，以满足市场需求、优化资源利用为目标。主要包括线性规划、动态规划、多目标规划等方法。7.2.3多周期调度策略多周期调度策略结合了短期调度和长期调度的特点，考虑生产过程在不同时间段内的动态变化，通过优化多个周期的生产计划，实现过程调度的整体优化。7.3多目标优化与决策7.3.1多目标优化方法多目标优化方法旨在同时求解多个相互冲突的目标函数，找到一组折衷解，如帕累托最优解。常见方法包括多目标遗传算法、多目标粒子群优化算法、多目标模拟退火算法等。7.3.2决策支持方法决策支持方法为过程优化与调度提供决策依据，主要包括：模糊综合评价、层次分析法、数据包络分析等。这些方法可以帮助决策者在不确定性环境下做出合理决策。7.3.3多目标优化与决策在过程控制中的应用在实际生产过程中，多目标优化与决策方法可以应用于以下方面：（1）生产过程参数优化；（2）设备运行状态监控与优化；（3）生产计划与调度；（4）能源管理与优化；（5）质量控制与优化。通过以上方法的应用，可以显著提高生产过程的控制效果，实现高效、稳定、安全的生产目标。第8章安全仪表系统8.1安全仪表系统概述安全仪表系统是石化与化工过程中不可或缺的部分，其设计宗旨在于保障生产过程的安全可靠，防止发生，减轻影响。本章主要介绍安全仪表系统的基本概念、构成要素及其工作原理。安全仪表系统主要包括紧急停车系统（ESD）、火灾及气体检测系统（F&G）等。8.2紧急停车系统（ESD）8.2.1ESD系统定义紧急停车系统（ESD）是针对化工过程中可能出现的紧急情况，通过对关键设备进行紧急停车，以防止扩大，降低损失的一种安全保护系统。8.2.2ESD系统组成ESD系统主要由传感器、逻辑控制器、执行器、操作界面等组成。8.2.3ESD系统工作原理当检测到工艺参数超出预设的安全范围时，传感器将信号传输至逻辑控制器，逻辑控制器根据预设的程序发出紧急停车指令，通过执行器实现对关键设备的紧急停车。8.2.4ESD系统设计原则ESD系统的设计应遵循以下原则：（1）独立性：ESD系统应独立于其他控制系统，保证在紧急情况下可靠运行。（2）安全性：ESD系统的设计应满足安全等级要求，保证在关键时刻发挥作用。（3）可靠性：ESD系统的设备应选用高可靠性产品，降低故障率。（4）易于维护：ESD系统应便于日常维护和故障排查。8.3火灾及气体检测系统（F&G）8.3.1F&G系统定义火灾及气体检测系统（F&G）是一种用于监测化工生产过程中火灾和有毒气体泄漏的自动化系统，旨在发觉潜在的安全隐患，及时采取措施，保障人员和设备安全。8.3.2F&G系统组成F&G系统主要由探测器、报警控制器、执行器、操作界面等组成。8.3.3F&G系统工作原理当探测器检测到火灾或气体泄漏时，将信号传输至报警控制器，报警控制器根据预设程序发出报警信号，通过操作界面显示报警信息，同时启动执行器进行应急处理。8.3.4F&G系统设计原则F&G系统的设计应遵循以下原则：（1）全面覆盖：保证探测器覆盖所有潜在火灾和气体泄漏区域。（2）高灵敏度：选用高灵敏度的探测器，提高检测效果。（3）可靠性：系统设备应具备高可靠性，降低故障率。（4）易于维护：便于日常巡检、维护和故障排查。通过本章的学习，读者应对石化与化工过程中的安全仪表系统有了一个全面的认识，为实际工程应用提供了理论指导。第9章过程监测与故障诊断9.1过程监测技术9.1.1基本原理过程监测技术是指通过对石化与化工过程中关键参数的实时测量、处理和分析，评估过程运行状态的一种技术。其基本原理包括信号的采集、预处理、特征提取和状态识别。9.1.2监测方法过程监测方法主要包括以下几种：（1）直接监测法：通过对关键参数的直接测量，实现对过程的监测；（2）统计过程控制法：利用统计学方法，分析过程数据，实现对过程的监测；（3）模型预测控制法：建立过程模型，预测过程未来状态，实现对过程的监测；（4）智能监测法：采用人工智能技术，如神经网络、模糊逻辑等，进行过程监测。9.1.3监测系统设计过程监测系统的设计应遵循以下原则：（1）选择合适的监测参数；（2）采用合适的监测方法；（3）考虑监测系统的实时性和可靠性；（4）结合过程特点，设计相应的报警和故障处理策略。9.2故障诊断方法9.2.1故障诊断原理故障诊断是指通过分析过程监测数据，识别和判断过程设备或系统是否存在故障的一种技术。其基本原理包括故障特征提取、故障分类和故障诊断。9.2.2故障诊断方法故障诊断方法主要包括以下几种：（1）基于模型的故障诊断方法：通过建立过程模型，分析模型输出与实际输出之间