PetroSIM接口工具箱在LPG回收過程優(yōu)化的應(yīng)用

汪佳 王成林

摘 要：石油化工復(fù)雜流程的分析評價和優(yōu)化操作需要多個軟件的交互，開發(fā)數(shù)據(jù)接口工具箱，可實(shí)現(xiàn)流程模擬軟件和優(yōu)化算法程序的數(shù)據(jù)傳遞?；贑APE-OPEN標(biāo)準(zhǔn)及COM數(shù)據(jù)接口技術(shù)開發(fā)Matlab-PetroSIM接口工具箱，將Matlab優(yōu)化算法的功能與模擬軟件相結(jié)合。以LPG回收過程模擬流程為例介紹了接口工具箱訪問PetroSIM數(shù)據(jù)的基本功能，并采用遺傳算法解決優(yōu)化問題，驗(yàn)證其實(shí)用性。

關(guān) 鍵 詞：流程模擬；接口工具箱；PetroSIM；遺傳算法

中圖分類號：TP 391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： B 文章編號： 1671-0460（2016）04-0791-03

Abstract： Data-interaction of multiple softwares is of importance to the data evaluation of complex process and optimization analysis. Based on CAPE-OPEN and COM technology， the MPe interface toolbox for Matlab and PetroSIM was developed. The MPe toolbox enables to drive a PetroSIM simulation in Matlab environment， integrating the computation capability of Matlab and simulation capability of PetroSIM. The basic functions and advanced application of MPe interface toolbox were clarified by using the simulation of LPG recovery process as an instance. Genetic Algorithms was used in optimization of the process， which could prove the practicability of the MPe toolbox.

Key words： Process simulation； Interface toolbox； PetroSIM； Genetic algorithms

流程模擬、先進(jìn)控制及實(shí)時優(yōu)化系統(tǒng)推動著石化行業(yè)信息化的發(fā)展，對企業(yè)的節(jié)能增效和安全生產(chǎn)起到重要作用。而生產(chǎn)裝置數(shù)據(jù)量大，機(jī)理復(fù)雜，現(xiàn)行的流程模擬軟件在模擬及優(yōu)化上存在不足：（1）軟件輸入數(shù)據(jù)前，需要處理繁雜的原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)；（2）模擬軟件內(nèi)部的優(yōu)化算法對于某些模型不能求解或效率很低，選擇性差，難以實(shí)現(xiàn)全流程優(yōu)化；（3）輸入信息量大，界面布局分散，應(yīng)用人員難以熟練掌握，有必要開發(fā)簡潔界面。數(shù)據(jù)接口技術(shù)使得流程模擬軟件支持?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)用，可實(shí)現(xiàn)第三方的模型和算法的嵌入和集成[1]，為上述問題提出解決方案。

PetroSIM軟件基于Hysys.Refinery界面開發(fā)，是功能齊全、精細(xì)嚴(yán)密的流程模擬軟件，能夠建立典型的“桌面煉油廠”，在石化企業(yè)煉油化工裝置的工藝設(shè)計、優(yōu)化操作、設(shè)備改造等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用?；贛atlab平臺開發(fā)Matlab-PetroSIM接口工具箱（MPe Toolbox），以此為橋梁，實(shí)現(xiàn)PetroSIM與數(shù)據(jù)處理軟件、優(yōu)化軟件以及其他不同軟件的數(shù)據(jù)傳遞，將多個軟件平臺與智能優(yōu)化方法協(xié)同合作，解決復(fù)雜問題，同時還可以建立更簡潔的用戶界面。

1 數(shù)據(jù)接口技術(shù)原理

數(shù)據(jù)接口技術(shù)，即通過開放軟件的部分接口對象，使得其他程序可以通過調(diào)用，執(zhí)行數(shù)據(jù)的輸入與輸出。CAPE-OPEN（Computer-Aided Process Engineering-Open，開放式計算機(jī)輔助過程）標(biāo)準(zhǔn)旨在實(shí)現(xiàn)過程仿真軟件組件的無縫替換，是歐洲委員會自1997年發(fā)起并資助的項(xiàng)目。目前主流的石油化工模擬軟件如Hysys、Aspen Plus、gPROMS、ProII等都提供CAPE-OPEN接口[2]，可實(shí)現(xiàn)相關(guān)化工過程的集成開發(fā)。

COM[3，4]（Component Object Model，組件對象模型）提供了組件應(yīng)遵循的二進(jìn)制和網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)以及應(yīng)用程序間的基本接口，包括標(biāo)準(zhǔn)接口和用戶自定義的接口?；贑OM接口的Automation技術(shù)通過使應(yīng)用程序能夠?qū)α硪粋€應(yīng)用程序中可用的對象進(jìn)行操作，或者將程序的對象公開以便可以對其進(jìn)行操作。自動化服務(wù)器是向其他軟件公開可編程對象的應(yīng)用程序，如PetroSIM模擬軟件；自動化控制器就是可以訪問和操縱自動化服務(wù)器對象的軟件，如Matlab軟件。

2 PetroSIM接口工具箱

PetroSIM流程模擬軟件支持COM標(biāo)準(zhǔn)，在與之相關(guān)的功能擴(kuò)展軟件開發(fā)中，給予了完善的對象開放與接口支持?？赏ㄟ^編程語言，如Matlab、Visual Basic、C++、Excel VBA及Java等，編寫程序與PetroSIM進(jìn)行相互通信，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。

2.1 PetroSIM 接口對象

對象（Objects）是包含一系列函數(shù)和變量（稱為對象的方法和屬性）的容器。PetroSIM對象與其相關(guān)組件精確地一一對應(yīng)。針對最常用的接口對象，建立了圖1所示的PetroSIM自動化接口的對象層次簡圖，提供了上一級與下一級對象之間的關(guān)系及訪問路徑。

PetroSIM繼承了Hysys軟件的對象模型[5]，開放了340多個Automation對象，這些對象集合包含超過5 000種屬性和方法。在進(jìn)行數(shù)據(jù)通信時，只關(guān)注類型庫中最常訪問的對象即可。根據(jù)關(guān)鍵對象及其屬性，這些對象被分為以下7大類，見表1。

2.2 PetroSIM與Matlab的數(shù)據(jù)交互

Matlab作為一款常用的功能強(qiáng)大的科學(xué)計算軟件，能方便地編寫各種計算函數(shù)及工具箱。基于Automation技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在Matlab平臺環(huán)境下調(diào)用PetroSIM的功能。

2.2.1 訪問變量

在Matlab中，可以通過運(yùn)行actxcontrol命令和aetxserver命令來創(chuàng)建一個ActiveX自動化服務(wù)器對象，返回一個ActiveX對象句柄，即代表自動化服務(wù)器的默認(rèn)接口。PetroSIM中任何變量的引用從SimulationCase或Application開始。例如：

peapp=actxserver（‘PetroSIM.Application） %首先需要建立Matlab與PetroSIM的連接

peapp.SimulationCases=Open（FileNameString） %打開相應(yīng)的模擬案例

myCase=peapp.ActiveDocument %當(dāng)前激活模擬文件

T1=myCase.Flowsheet.MaterialStreams.Item （‘FeedStream）.TemperatureValue%獲取物流“FeedStream”的溫度值。

2.2.2 修改變量的值

當(dāng)某變量是可指定的，可以通過Matlab修改它的值。例如：

myCase.Flowsheet.MaterialStreams.Item （‘FeedStream）. TemperatureValue = 40 %設(shè)定物流溫度為40。

2.3 MPe接口工具箱

基于以上原理開發(fā)Matlab-PetroSIM接口工具箱（Mpe Toolbox），所包含的接口工具箱函數(shù)，按功能分為5類，共70個函數(shù)（僅實(shí)現(xiàn)基本調(diào)用的函數(shù)，其他功能可根據(jù)實(shí)際需要編寫）。接口函數(shù)庫中函數(shù)類別及功能如表2所示。

在MATLAB中將某些變量的值及單位或變量類型以結(jié)構(gòu)體形式結(jié)合起來，以方便用戶獲得變量的全面信息。利用接口函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)對PetrSIM中的重要輸入變量的訪問，控制PetroSIM GUI和模擬的運(yùn)行，并能獲取所需要的模擬運(yùn)行結(jié)果。

3 MPe Toolbox在LPG 回收過程優(yōu)化的應(yīng)用

3.1 優(yōu)化問題的描述

通過在約束范圍內(nèi)調(diào)節(jié)冷卻溫度和膨脹器出口壓力，獲得最高的經(jīng)濟(jì)效益，其中成本主要是電力的消耗，因此，經(jīng)濟(jì)效益要減去膨脹機(jī)以及兩個壓縮機(jī)的電耗費(fèi)用。整個優(yōu)化問題的描述為：

決策變量為：

冷卻溫度（Chiffer Exit Temp）Tc， ℃

膨脹器出口壓力（Expander Exit Pressure）Pe， kPa

約束范圍為：-64≤Tc≤-60； 2 000≤Pe≤2 200

目標(biāo)函數(shù)：以總效益（Profit）為目標(biāo)函數(shù)，Profit計算方法為：

Profit = Product（LPG）Value–Cost of Power

3.2 PetroSIM軟件自帶算法優(yōu)化

通過PetroSIM自帶的Optimiser，采用Ipopt算法進(jìn)行優(yōu)化，得出優(yōu)化結(jié)果，見表3。根據(jù)CaseStudy模塊對兩個決策變量對經(jīng)濟(jì)效益做靈敏度分析，可以得出其影響規(guī)律：在約束范圍內(nèi)，當(dāng)Tc越低，Pe越大，經(jīng)濟(jì)效益越大。

3.3 基于MPe Toolbox 和 GA Toolbox優(yōu)化

遺傳算法（Genetic Algorithms，GA）于1962年Holland教授提出[6]，與傳統(tǒng)搜索算法相比，遺傳算法搜索覆蓋面大，有利于搜索得到全局最優(yōu)解，適用于求解大規(guī)模復(fù)雜問題的優(yōu)化問題。

本例以Matlab自帶的遺傳算法工具箱GA Toolbox對模擬流程進(jìn)行優(yōu)化計算，首先實(shí)現(xiàn)LPG 回收過程模擬流程相關(guān)變量的連接。通過MPe接口工具箱實(shí)現(xiàn)Matlab與PetroSIM模擬案例Tc、Pe、Profit的連接，在Matlab環(huán)境中運(yùn)行GA Toolbox，通過迭代計算，得到優(yōu)化結(jié)果見表4，可以看出其決策變量和目標(biāo)函數(shù)的值與PetroSIM模擬軟件本身自帶的優(yōu)化器計算結(jié)果接近。

4 結(jié) 論

采用基于CAPE-OPEN標(biāo)準(zhǔn)和COM技術(shù)的數(shù)據(jù)接口技術(shù)，開發(fā)Matlab-PetroSIM接口工具箱，實(shí)現(xiàn)在Matlab環(huán)境下調(diào)用PetroSIM模擬案例數(shù)據(jù)的功能，通過Matlab強(qiáng)大的科學(xué)計算能力，可以實(shí)現(xiàn)化工過程復(fù)雜優(yōu)化問題的解決。以LPG 回收過程流程模擬的優(yōu)化為例，驗(yàn)證了接口工具箱MPe Toolbox的實(shí)用性，對今后以PetroSIM軟件建立的大型石油化工過程的模型的優(yōu)化分析起指導(dǎo)作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊小健，孫忠瀟.煉油裝置流程模擬及優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用[J].石油煉制與化工，2011，42（9）：87-90.

[2] 黃昔良.基于CAPE-OPEN的計算機(jī)工業(yè)建模[J]. 工業(yè)控制計算機(jī)， 2006， 19（8）：49-52.

[3] Dale Rogerson.COM技術(shù)內(nèi)幕[M]. 北京：清華大學(xué)出版社， 1997：232-235.

[4] 耿大釗，陳曦，邵之江，等.基于COM技術(shù)的MATLAB與Aspen Plus接口及高級應(yīng)用[J].化工自動化及儀表，2006（03）：30-34.

[5] 沈翠霞，張貝克，吳重光，等.HYSYS軟件及其自動化接口研究[J].計算機(jī)仿真，2005，22（11）：247-251.

[6] Holland J H. Adaptation in natural and artificial system， an introduction analysis with application to biology， control and artificial intelligence [D]. The university of Michigan Press， Ann Arbor， USA， 1975.