董曉楊,趙浩,馮毅萍,榮岡
(浙江大學智能系統(tǒng)與控制研究所,工業(yè)控制技術國家重點實驗室,浙江 杭州 310027)
石化企業(yè)的生產(chǎn)計劃需要在兼顧上級公司規(guī)劃的同時,考慮市場原油供應情況以及產(chǎn)品需求和裝置約束條件,從而確定生產(chǎn)方案、裝置加工量和產(chǎn)量等。但由于石化企業(yè)裝置多、產(chǎn)品品種繁多,工藝流程多樣[1],每個生產(chǎn)裝置仍有很多可供選擇的方案,所以在根據(jù)具體情況制定最優(yōu)生產(chǎn)計劃時,需要兼顧生產(chǎn)成本與裝置操作條件,從而獲得最大的經(jīng)濟效益。
目前石化企業(yè)中生產(chǎn)計劃制定與裝置操作都是分離的,通常應用生產(chǎn)計劃軟件來編制生產(chǎn)計劃,但是生產(chǎn)計劃的指導作用僅限于向各個車間或各個生產(chǎn)裝置下達任務,未能考慮運行過程中的情況變化以及裝置之間的協(xié)調問題[2],因此無法保證這樣的優(yōu)化計劃確實能被完全實現(xiàn)。在裝置層,操作人員根據(jù)歷史生產(chǎn)經(jīng)驗數(shù)據(jù)建立的多種產(chǎn)品生產(chǎn)方案進行最優(yōu)匹配,這一過程實現(xiàn)了生產(chǎn)計劃的近似最優(yōu)操作,但裝置操作沒有參與生產(chǎn)計劃的制定與反饋,進而無法保證生產(chǎn)計劃與過程裝置操作的優(yōu)化一致性。
國內外學者對于煉油生產(chǎn)計劃中的裝置模型已經(jīng)有很多研究。一直以來,生產(chǎn)計劃中的常減壓裝置建模普遍采用歷史數(shù)據(jù)得到經(jīng)驗公式[3]。最早是由Packie[4]在1941年提出,到1979年Watkins[5]進行了更好的補充。線性規(guī)劃成為了生產(chǎn)計劃優(yōu)化中最常用的方法,然而石油煉制過程具有高度的非線性[6],因此,在 1998年,Moro等[7]在其柴油生產(chǎn)計劃案例應用中引入了物性的非線性傳遞。之后Pinto等[8]考慮進料物性和操作參數(shù)的影響,于2000年開發(fā)了一個非線性的煉油廠計劃模型,但其中部分過程采用簡單的線性關系,因而降低了模型的預測精度。2005年,Li等[9]將CDU、FCC及原油調和裝置的非線性經(jīng)驗模型加入生產(chǎn)計劃進行更加深入的探討。在此基礎上,Alhajri等[10]在研究中引入了質量特性,使得生產(chǎn)計劃復雜度更高。2011年,Guerra等[11]利用原油蒸餾曲線和原油特性分布曲線建立了經(jīng)驗模型,使得模型準確性進一步提高。2014年,趙浩等[12]建立了集成裝置工藝條件和油品關鍵物性的生產(chǎn)計劃優(yōu)化模型,實現(xiàn)了更優(yōu)的裝置收率分布。這些非線性模型雖然提高了模型的準確性,但依舊是比較粗糙的,并且無法與實際工廠操作工況匹配。常減壓裝置作為煉油廠的一次加工裝置,承擔著將原油進行初步分離的任務,是石油化工企業(yè)的龍頭裝置,因而,其收率和分離精確度對全廠和下游的二次加工裝置生產(chǎn)有直接影響[13]。
國內外在常減壓裝置流程模擬方面的研究已經(jīng)非常成熟。從20世紀80年代開始,就有很多學者使用Aspen Plus、PRO/Ⅱ、HYSIM等軟件進行流程模擬。姚月華等[14]采用Aspen Plus 建立常減壓裝置模型進行流程模擬計算,運用靈敏度分析對相關參數(shù)進行優(yōu)化,使柴油收率增加。2012年,Handogo 采用Aspen Plus 進行常減壓裝置流程模擬計算,通過對閃蒸塔反應器的溫度的優(yōu)化,使總利潤增加。Edith等[16]在2012年基于軟件機理建模得到信息來建立CDU和VDU的數(shù)學模型,用于產(chǎn)率預測以及生產(chǎn)計劃。針對常減壓裝置的操作優(yōu)化的研究很多,但是裝置操作優(yōu)化的優(yōu)化空間小,缺乏與生產(chǎn)計劃的交互協(xié)調。
因此本文提出一種基于流程模擬軟件的常減壓裝置操作條件與生產(chǎn)計劃協(xié)同優(yōu)化方法?;诹鞒棠M軟件建立常減壓裝置的穩(wěn)態(tài)機理模型,驗證最優(yōu)生產(chǎn)計劃的可達性,并且通過過程模擬對生產(chǎn)計劃中產(chǎn)率約束條件進行反饋修正,為生產(chǎn)計劃的制定提供更大的優(yōu)化空間。這樣的集成策略使生產(chǎn)計劃制定過程既考慮了原油物性又兼顧裝置實際操作條件。尋求常減壓蒸餾裝置優(yōu)化集成的解決方案,使操作條件與計劃任務相互協(xié)調,從而得到最優(yōu)的生產(chǎn)計劃與可達的操作條件,實現(xiàn)常減壓蒸餾裝置生產(chǎn)計劃與過程操作的優(yōu)化集成。本文首先建立傳統(tǒng)的煉油企業(yè)生產(chǎn)計劃優(yōu)化模型,然后提出生產(chǎn)計劃中詳細的常減壓模型,引入切割溫度、含硫量、API等原油物性與工藝條件計算模型。之后提出以常減壓為主的生產(chǎn)計劃與操作優(yōu)化集成優(yōu)化策略。最后通過案例驗證此優(yōu)化策略的有效性。
根據(jù)不同產(chǎn)品需求建立優(yōu)化模型初始數(shù)據(jù):裝置容量、操作成本、產(chǎn)品質量指標等,將 CDU與FCC模型嵌入生產(chǎn)計劃模型中,生產(chǎn)計劃優(yōu)化所得到的結果可通過指令分解成調度層的優(yōu)化目標,確定最終操作條件。
全廠的生產(chǎn)計劃模型建立如下。
目標函數(shù)為企業(yè)利潤最大,式(1)中,總利潤為最終產(chǎn)品收益減去原油成本及操作成本,其中,裝置單位加工成本在本研究中采用周期平均成本,作為常數(shù)C處理。
式(2)為原油市場原料供應約束, 式(3)為油品市場需求約束。
式(4)與式(5)為每個方案下裝置側線的物料平衡方程,F(xiàn)I、FO分別表示裝置進料、出料側線流量,其中式(4)表示每條側線流量等于該側線各流出流股流量之和,式(5)表示側線流量等于該側線各流入流股流量之和。R為裝置加工量。式(6)表示特定生產(chǎn)方案下裝置的各進料側線流量之和為此方案下的裝置總加工量。式(7)為每個裝置各個生產(chǎn)方案下加工量之和應滿足生產(chǎn)能力要求。式(8)表示裝置各出料側線流量為裝置加工量與各側線收率之積。
生產(chǎn)計劃中的常減壓模型采用懸擺切割溫度和側線收率范圍內可變方案建立的基于實沸點切割的非線性模型,定義如下。
模型及約束條件為
式(9)利用3次多項式來回歸擬合二次原油的實沸點蒸餾曲線,表達常減壓切割溫度和側線收率間的非線性關系,其中Yn為裝置的實沸點收率;式(10)代表每種原油對應一組的常減壓側線收率范圍。因不同種原油的實沸點蒸餾曲線有明顯差異,根據(jù)切割溫度Tn,通過式(9)計算可得實沸點收率Yn,進而得到第n條側線的質量收率yn=Yn?Yn?1,以及收率上下限和。
在常減壓模型中需要對油品關鍵物性進行計算
式(11)表示常減壓裝置出料組分硫含量的計算,其中SUL代表組分硫含量。式(12)表示汽油辛烷值的計算。式(13)、式(14)表示API值與中餾分收率的多項式關系。
生產(chǎn)計劃基于原始的原油物性及切割溫度模型進行計算,得到一組優(yōu)化變量,包括常減壓裝置的進料量以及側線收率。利用流程模擬軟件進行仿真計算,根據(jù)生產(chǎn)計劃給出的生產(chǎn)方案進行仿真優(yōu)化,如果能夠得到相應的操作條件,說明生產(chǎn)計劃分配的任務可以達成;否則,說明任務分配不可行,需要根據(jù)模擬計算的結果對生產(chǎn)計劃中的模型進行修正,確定新的側線收率上下限,修正生產(chǎn)計劃常減壓模型的產(chǎn)率約束,對生產(chǎn)計劃重新求解得到新的生產(chǎn)方案。如此反復計算,直到可行為止,輸出對應的操作條件。
計算流程圖見圖1。
圖1 模型計算流程圖Fig. 1 Main flow diagram for integration model
常減壓裝置的生產(chǎn)計劃制定是石化企業(yè)整體生產(chǎn)過程的重要組成部分?;诹鞒棠M軟件,實現(xiàn)裝置的過程操作與生產(chǎn)計劃的集成優(yōu)化,重點是建立該裝置的模擬模型,在生產(chǎn)計劃給定的操作范圍內進行模擬計算,驗證生產(chǎn)方案是否可行,并且給出對應的最優(yōu)操作條件。
建立裝置的過程模擬模型時,建模方法和設計數(shù)據(jù)是決定模型準確度的兩個關鍵要素,因此需要利用系統(tǒng)的建模方法以及詳細準確的設計數(shù)據(jù)來盡量降低模型的誤差。如圖2,系統(tǒng)性實施的4個階段是:數(shù)據(jù)收集,模型構建,模型驗證,優(yōu)化實施[17]。在數(shù)據(jù)收集過程中需要搜集操作數(shù)據(jù)和設計數(shù)據(jù),操作數(shù)據(jù)包括溫度、壓力、流量以及進料和產(chǎn)品屬性。詳細的設計數(shù)據(jù)用于準確定義裝置性能和生產(chǎn)能力的邊界,這對定義優(yōu)化問題以及獲得有效解法是非常重要的。數(shù)據(jù)收集之后,利用流程模擬軟件構建機理模型。在優(yōu)化實施之前,必須經(jīng)過模型驗證,模型驗證的作用是數(shù)據(jù)校正和模型更新。
圖2 操作優(yōu)化的系統(tǒng)性步驟Fig. 2 Systematic procedure for operation optimization
在建立的裝置模型中,由于工藝過程的復雜性,會產(chǎn)生很多變量,在描述過程的變量中,參與調優(yōu)變量或者決策變量的數(shù)目其實相對比較少,所以可以將裝置模型中的變量劃分為調優(yōu)變量和從屬變量,對應于將原模型分解為調優(yōu)模型和過程模擬模型[18]。
在流程模擬軟件中,利用靈敏度分析的功能對操作變量進行分類,定義如下:對于側線產(chǎn)率影響較大的變量,定義為調優(yōu)變量{x1,x2,…},其余變量為從屬變量,調優(yōu)變量與目標函數(shù)以及約束條件作為調優(yōu)模型,其余構成過程模擬模型。
如圖 3,過程模擬模型的設備參數(shù)和固定的操作參數(shù)是給定的,調優(yōu)變量只給定初始值。利用流程模擬軟件計算,迭代尋優(yōu),如果能夠得到相應的操作條件,說明生產(chǎn)計劃分配的任務可以達成,給出最優(yōu)操作條件;否則,說明任務分配不可行,需要根據(jù)模擬計算的結果對生產(chǎn)計劃中的模型進行修正,確定新的側線收率上下限,修正生產(chǎn)計劃常減壓模型的產(chǎn)率約束,對生產(chǎn)計劃重新求解得到新的生產(chǎn)方案。
圖3 常減壓裝置級操作優(yōu)化流程Fig. 3 Main flow diagram for process operation optimization of CDU
在常減壓裝置模型計算時,如果產(chǎn)率計劃值與產(chǎn)率計算值的誤差不在容許范圍內,則說明生產(chǎn)計劃分配的任務不可行,在實際裝置生產(chǎn)能力下無法達到生產(chǎn)計劃給定的產(chǎn)率要求,這時需要將實際生產(chǎn)能力反饋到生產(chǎn)計劃。因此基于流程模擬軟件建立的常減壓裝置穩(wěn)態(tài)模型,進行仿真計算,求得新的產(chǎn)率范圍,對生產(chǎn)計劃中的產(chǎn)率范圍進行反饋修正,重新求解得到新的生產(chǎn)方案。
如圖 4,裝置級按照以下策略求解新的產(chǎn)率范圍。在裝置模擬計算時,首先可以通過調節(jié)操作參數(shù)得到第一條側線的新的產(chǎn)率上下限值(圖中左側)以及與之對應的其他側線新的產(chǎn)率范圍(圖中右側),按照同樣的方法依次得到其他側線的產(chǎn)率上下限值。在這些產(chǎn)率區(qū)間內選擇最小區(qū)間,構成最終的模擬計算產(chǎn)率區(qū)間,并且返回到上層的生產(chǎn)計劃進行反饋修正。
圖4 反饋修正優(yōu)化區(qū)間策略示意圖Fig. 4 Main flow diagram for solving integration model
圖5 煉油廠基本構造圖Fig.5 Flow chart of a refinery
某簡化煉廠生產(chǎn)裝置包括常減壓裝置(CDU)、催化裂化裝置(FCC)、催化重整裝置(CRU)、加氫精制裝置(HT),以及汽油調和裝置(GB)和柴油調和裝置(DB),如圖5所示。原油經(jīng)過常減壓裝置被蒸餾分離成7種主要成分,分別為輕石腦油(LSR)、重石腦油(HSR)、煤油(kerosene)、輕瓦斯油(LGO)、常壓瓦斯油(AGO)、減壓瓦斯油(VGO)以及減壓渣油(VRC)。常壓瓦斯油、減壓瓦斯油和減壓渣油作為催化裂化裝置進料生產(chǎn)裂化汽油(CG)和裂化柴油(CGO)。催化裂化柴油進入加氫精制裝置脫硫后得到粗柴油(diesel)。最終,MTBE、輕石腦油、重整汽油、重石腦油和裂化汽油進入汽油調和裝置生產(chǎn)產(chǎn)品汽油。輕瓦斯油和粗柴油進入柴油調和裝置生產(chǎn)產(chǎn)品柴油。
現(xiàn)以某煉油廠的原油常壓蒸餾塔為例。該塔的原料是勝利混合原油,年(開工330 d)處理量250萬噸。產(chǎn)品包括:石腦油(塔頂),煤油(第一側線),輕瓦斯油(第二側線),常壓瓦斯(第三側線)以及重油(塔底)。該原油蒸餾塔設置有2個中段回流,第一,二,三側線產(chǎn)品均設有氣體塔,塔頂設二級冷凝冷卻器。利用ROMeo5.3對常壓塔進行建模以及仿真計算。
選取3類勝利原油為例,原油的實沸點蒸餾曲線見圖6。
圖6 原油實沸點蒸餾曲線Fig. 6 TBP curves of three crude oils
以圖6中的原油b為例,根據(jù)生產(chǎn)計劃求出常減壓裝置各側線切割溫度、產(chǎn)率計劃值及產(chǎn)率范圍,如表1。
表1 常減壓裝置的側線切割溫度及收率范圍Table 1 CDU fraction cut points and yields of crude oil b
按照常減壓操作裝置級操作優(yōu)化的方法,靈敏度分析得到對各個側線產(chǎn)率影響較大的變量有側線汽提蒸汽量以及中段回流量。對調優(yōu)變量進行優(yōu)化,搜索到滿足計劃產(chǎn)率要求的操作條件,在該操作條件下,產(chǎn)率模擬計算值與產(chǎn)率計劃值的誤差為4.8%,如表2。
根據(jù)上述結果,生產(chǎn)計劃優(yōu)化后,常減壓裝置按照下達的指令進行模擬和優(yōu)化計算,得到能夠實現(xiàn)任務的操作條件。根據(jù)文中的集成優(yōu)化方法,得到裝置的操作條件,見表3。
表2 計劃產(chǎn)率值與計算產(chǎn)率值對比Table 2 Comparison of planning fraction yields and calculated fraction yields
表3 常壓塔的操作條件Table 3 Operating parameters of CDU
通過仿真軟件還可以得到側線的物性指標,生產(chǎn)計劃與裝置模擬計算的API以及含硫量對比如表4,當模擬計算產(chǎn)率和生產(chǎn)計劃產(chǎn)率接近時,通過仿真模擬計算得到的物性值與計劃值也較為接近。生產(chǎn)計劃的物性參數(shù)計算使用非線性模型,在常減壓裝置模擬計算中得到物性參數(shù),對生產(chǎn)計劃中的物性計算模型進行驗證。這樣使得生產(chǎn)計劃得到的優(yōu)化方案不僅在物料上滿足實際生產(chǎn)需求與操作現(xiàn)狀,同時得到的產(chǎn)品質量特性更具有準確度與參考意義。
在傳統(tǒng)的分布優(yōu)化中很少考慮質量約束的要求,在實際生產(chǎn)中,常減壓裝置的側線產(chǎn)品若直接參與調和,則需要考慮調和所需要的性質,若作為重整、催化、加氫等裝置的進料側線,則要考率對這些裝置的進料性質控制[19]。因此,在煉油廠生產(chǎn)計劃及裝置模擬中加入物性參數(shù)的計算,并且在裝置模擬中進行驗證具有重要意義。
表4 物性數(shù)據(jù)對比Table 4 Comparison of property values
本文根據(jù)煉油廠生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的自身特點和單元裝置的關鍵工藝參數(shù)特性,同時結合基于流程模擬軟件建立的常減壓裝置穩(wěn)態(tài)模型,提出一種基于流程模擬的常減壓裝置操作與生產(chǎn)計劃集成優(yōu)化方法。該方法通過流程模擬軟件驗證生產(chǎn)計劃的可達性,不斷修正生產(chǎn)計劃產(chǎn)率約束的優(yōu)化區(qū)間,使生產(chǎn)計劃得到最優(yōu)解,并給出實現(xiàn)計劃的操作條件。案例表明,基于流程模擬軟件建立的常減壓裝置穩(wěn)態(tài)模型進行仿真模擬,可以得到較為準確的側線收率與關鍵物性參數(shù),為生產(chǎn)計劃優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持;其次,可以驗證生產(chǎn)計劃制定最優(yōu)方案的可達性,并且給出操作條件,提高生產(chǎn)計劃的準確性和可執(zhí)行性。石化企業(yè)中的裝置操作與生產(chǎn)計劃的集成優(yōu)化綜合考慮到油品質量特點以及實際工廠裝置生產(chǎn)的工藝要求,這樣才能為實際生產(chǎn)提供更好的指導作用,使得生產(chǎn)計劃調度具有更大的實踐意義。
符 號 說 明
a——原油TBP曲線多項式系數(shù)
C——裝置單位加工費用
CDU——常減壓裝置集合
c——直餾汽油含辛烷值常數(shù)
D——油品需求量
FI——裝置進料側線流量
FO——裝置出料側線流量
N——所有裝置側線集合
ON——汽油辛烷值
P——煉油企業(yè)全廠利潤
Q——原油采購量
R——裝置加工量
SUL——組分硫含量
s——油品銷售價格
T——切割溫度
v——原油采購價格
Y——裝置的實沸點收率
y——側線質量收率
上角標
k——優(yōu)化周期數(shù)
low——下限
up——上限
下角標
i——第i種油品
m——第m種原油,第m種生產(chǎn)方案
n, n′ ——第n、n′條裝置側線
u, u′ ——第u、u′個加工裝置
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