基于裝置級優(yōu)化控制與廠級調(diào)度優(yōu)化集成的過程模型方法

高小永，江永亨，黃德先

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基于裝置級優(yōu)化控制與廠級調(diào)度優(yōu)化集成的過程模型方法

高小永，江永亨，黃德先

（清華大學(xué)自動化系，清華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)國家實驗室，北京 100084）

隨著全球化市場競爭日趨激烈，煉油生產(chǎn)過程的系統(tǒng)工程方法引起學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的普遍關(guān)注。由于煉油生產(chǎn)過程的復(fù)雜性，現(xiàn)有方法遠(yuǎn)未有效解決過程模型準(zhǔn)確描述問題，直接導(dǎo)致系統(tǒng)工程應(yīng)用效果欠佳；過程模型的準(zhǔn)確描述成為阻礙過程系統(tǒng)工程成功應(yīng)用的關(guān)鍵。從困擾過程模型準(zhǔn)確描述的癥結(jié)出發(fā)，提出了一種基于裝置級優(yōu)化控制與廠級調(diào)度優(yōu)化集成策略的模型描述方法，意在打破當(dāng)前裝置級底層控制系統(tǒng)和上層過程系統(tǒng)工程應(yīng)用相互孤立情況下帶來的系統(tǒng)間互為排斥、相互抑制的困局。在煉油生產(chǎn)過程裝置分類的基礎(chǔ)上，基于裝置級優(yōu)化控制的操作運行大數(shù)據(jù)所蘊含的多個最優(yōu)操作模態(tài)信息，提出分裝置類別和分操作模式的多模型描述方法，解決變化原料及操作工況的影響；基于該模型描述機(jī)制，將能夠為智能煉油提供基礎(chǔ)。

集成；系統(tǒng)工程；過程控制；大數(shù)據(jù)；煉油生產(chǎn)過程；過程模型描述

引 言

近些年，煉油生產(chǎn)過程系統(tǒng)工程引起工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注[1-4]，而且煉油工業(yè)信息化硬件條件的快速發(fā)展也為系統(tǒng)工程的應(yīng)用提供了契機(jī)和基礎(chǔ)[3-5]。圍繞煉油生產(chǎn)過程的計劃優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化等過程系統(tǒng)工程方面的研究和討論，盡管學(xué)術(shù)界報道較多[6-7]，卻鮮見成功的應(yīng)用案例。在工業(yè)界，雖然有諸多計劃優(yōu)化的軟件在使用，如Honeywell公司的RPMS，Aspen公司的PIMS，Haverly Systems的GRTMPS等[8-9]，但簡單線性回歸過程模型描述方法造成了不可忽視的模型失配，導(dǎo)致計劃優(yōu)化結(jié)果往往不具有實際可指導(dǎo)性；調(diào)度優(yōu)化方面，目前應(yīng)用最多的當(dāng)屬Aspen公司的Aspen Orion[10]，作為交互式調(diào)度排產(chǎn)作業(yè)的驗證平臺，并沒有解決過程模型描述以及全廠調(diào)度優(yōu)化大規(guī)模問題的優(yōu)化求解問題，Honeywell公司的Business Flex試圖解決全流程調(diào)度優(yōu)化的問題，終因復(fù)雜變化原油進(jìn)料和操作工況條件下難以實現(xiàn)過程模型準(zhǔn)確描述的問題而未獲廣泛推廣應(yīng)用。因此，過程模型描述問題是阻礙當(dāng)前煉油生產(chǎn)過程諸如計劃優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化等系統(tǒng)工程應(yīng)用的關(guān)鍵所在。

隨著MES、DCS等系統(tǒng)的大量投入運行，煉油生產(chǎn)過程積累了海量的操作工況數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)以及經(jīng)營數(shù)據(jù)。然而，數(shù)據(jù)并沒有真正轉(zhuǎn)化為信息而產(chǎn)生價值。如何解析數(shù)據(jù)、形成有效模型并最終服務(wù)于煉油過程系統(tǒng)工程應(yīng)用，是目前亟需解決的難題和重要挑戰(zhàn)?；诖苏J(rèn)識，本文提出了裝置級優(yōu)化控制與廠級調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)集成的框架，并基于該集成框架，提出了過程模型描述方法，以應(yīng)對變化原油和操作條件帶來的模型描述困難。

1 問題描述

目前在計劃優(yōu)化和調(diào)度優(yōu)化領(lǐng)域廣泛采用的單一線性描述模型罔顧變化原油以及操作工況帶來的影響，模型失配較大，直接后果是優(yōu)化決策信息不具有實際可指導(dǎo)性，實際控制系統(tǒng)并不能完全實現(xiàn)計劃及調(diào)度目標(biāo)。更嚴(yán)重地，不合理的調(diào)度給正常的生產(chǎn)經(jīng)營帶來干擾，給生產(chǎn)裝置的正常操作尤其是先進(jìn)控制的有效運行造成困難，導(dǎo)致增大操作成本和安全隱患。而且，基于不平穩(wěn)過程的運行數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到的模型進(jìn)一步增大了模型失配程度，進(jìn)一步劣化后續(xù)優(yōu)化的結(jié)果。如此而來就形成了相互抑制、相互干涉、矛盾不可調(diào)和的應(yīng)用局面。如圖1所示。

目前系統(tǒng)之間相互孤立的研究方法造成了系統(tǒng)之間相互拆臺、互為障礙的現(xiàn)狀和研究及應(yīng)用的死結(jié)。因此，要從根本上扭轉(zhuǎn)這一根本性難題，打破研究和應(yīng)用的困局，必須采用系統(tǒng)集成的思路。

本文即在此基礎(chǔ)上提出了一種優(yōu)化控制系統(tǒng)與調(diào)度優(yōu)化集成考慮的框架，并以此為突破口，提出了基于集成框架和優(yōu)化控制的過程模型描述方法。

與此同時，煉油生產(chǎn)過程區(qū)別于其他生產(chǎn)過程，體現(xiàn)在[11-12]：

（1）過程特性（即收率特性、能耗特性、公用工程消耗特性等）隨進(jìn)料原油的變化而不同，且對不同類型裝置的影響各不相同；

（2）即使進(jìn)料相同情況下，過程特性也會隨著操作條件的不同而不同。

這些特殊性都必須在過程模型描述中予以考慮才能適應(yīng)現(xiàn)場實際情況。很顯然，如今的過程系統(tǒng)工程中所用的單一數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型或基于操作狀態(tài)的多模型描述都不能很好地適應(yīng)這種特殊性和復(fù)雜性[13-16]。

2 優(yōu)化控制與過程系統(tǒng)工程的集成框架

為徹底打破當(dāng)前研究及應(yīng)用中系統(tǒng)間相互孤立帶來的死結(jié)，提出了一種裝置級優(yōu)化控制與廠級過程系統(tǒng)工程系統(tǒng)的集成框架。如圖2所示。

基于裝置級優(yōu)化控制系統(tǒng)采集的大量生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)解析技術(shù)可以對不同裝置進(jìn)行分模式與進(jìn)料原油不同的多模型描述，組織形成多維度模型信息庫，提供給調(diào)度優(yōu)化、計劃優(yōu)化及供應(yīng)鏈管理等應(yīng)用，優(yōu)化的結(jié)果反饋給裝置級優(yōu)化控制系統(tǒng)執(zhí)行。隨著集成系統(tǒng)協(xié)同的不斷運行，優(yōu)化控制系統(tǒng)效果越來越明顯，過程模型的描述將更逼近真實過程，系統(tǒng)間良性作用效果越凸顯。

在這里，集成的基礎(chǔ)在模型描述，模型描述的關(guān)鍵在裝置級優(yōu)化控制與廠級調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)的集成。值得強(qiáng)調(diào)的是，這種集成策略并不以模型預(yù)測控制和實時優(yōu)化為代表的裝置級優(yōu)化控制為必須實現(xiàn)的條件，也適應(yīng)于在當(dāng)前工業(yè)現(xiàn)場以常規(guī)控制為主的情況。區(qū)別在于，裝置級優(yōu)化控制實現(xiàn)更平穩(wěn)控制和卡邊優(yōu)化，基于此的模型統(tǒng)計更準(zhǔn)確，而且調(diào)度方案執(zhí)行效果更佳。在整體集成策略運行以后，實現(xiàn)并獲得了更合理的調(diào)度方案，即更穩(wěn)定的原油供應(yīng)以及裝置操作調(diào)度安排等，為裝置級優(yōu)化控制的全面實施也創(chuàng)造了條件。因此，此種集成策略形成了控制、調(diào)度、計劃乃至供應(yīng)鏈之間良性互動協(xié)同的局面，有望解決目前所面臨的困局。

3 基于優(yōu)化控制的過程維度模型方法

煉油生產(chǎn)過程由眾多不同裝置組成，這些裝置不僅有著迥異的內(nèi)在機(jī)理，而且操作特點差異很大，統(tǒng)一的過程模型描述方法很難滿足要求。在深入分析煉油生產(chǎn)過程機(jī)理的基礎(chǔ)上，對煉油生產(chǎn)過程所涉及的裝置進(jìn)行了劃分，并針對不同類型裝置設(shè)計了不同的描述模型[17-20]。

3.1 煉油生產(chǎn)過程裝置類型劃分

根據(jù)裝置運行機(jī)理及操作特點，將煉油生產(chǎn)過程所涉及的主要裝置劃分為如下3類。

（1）一次加工過程（PPU）

一次加工過程指的是包括預(yù)分餾在內(nèi)的常減壓蒸餾過程，不涉及任何反應(yīng)環(huán)節(jié)，該類過程的運行是基于純物理的沸點蒸餾原理。

（2）二次深加工過程（SPU）

二次深加工過程指的是大分子重組分反應(yīng)生成小分子輕組分的過程，如催化裂化、延遲焦化、加氫裂化、加氫催化裂化等。該類過程既包含催化反應(yīng)環(huán)節(jié)，又包含反應(yīng)生成料漿的分餾環(huán)節(jié)。

（3）加氫改質(zhì)過程（HUPU）

改質(zhì)過程指的是通過加氫脫除反應(yīng)提高組分油品質(zhì)的過程，如柴油加氫精制、汽油加氫脫硫等。加氫改質(zhì)過程的出料往往是作為調(diào)和組分油。

3.2 基于優(yōu)化控制的多維度模型描述方法

基于3.1節(jié)所描述的裝置類型劃分，對每一類別的裝置分別設(shè)計了不同的模型方法以區(qū)分應(yīng)對不同裝置類型所蘊含的內(nèi)在機(jī)理和操作特點而帶來的差異性，整體框圖如圖3所示。

在裝置級優(yōu)化控制的作用下，裝置往往操作在有限種最優(yōu)操作模式。以常壓蒸餾塔為例，可能是汽油最大化生產(chǎn)方案，航煤最大化生產(chǎn)方案或輕柴油最大化生產(chǎn)方案等集中最優(yōu)操作模式。而每一種操作模式對應(yīng)一組側(cè)線抽出的切割溫度點。

如前所述，對于一次加工過程而言，純物理的沸點蒸餾原理決定了進(jìn)料的TBP曲線將可以直接反映進(jìn)料性質(zhì)變化對過程特性帶來的影響。因此，對于一次加工過程而言，提出了基于原油TBP和最優(yōu)操作模式的多模型描述方法，可以綜合反映進(jìn)料原油性質(zhì)和操作條件而帶來的影響。

對于二次深加工過程而言，并不能輕易獲得進(jìn)料的性質(zhì)評價數(shù)據(jù)。然而，二次深加工的進(jìn)料往往來自一次深加工過程的重組分或重組分的混合。一次深加工過程的操作模式調(diào)整對重組分出料影響較小，工程上可忽略不計。受此啟發(fā)，可以對原油進(jìn)行分類可間接反映二次深加工過程進(jìn)料組分的變化?；诖耍岢隽艘环N以原油分類和操作模式為基礎(chǔ)的多維度模型描述方法[17]。

對于改質(zhì)過程而言，出料往往直接作為調(diào)和組分油，該類過程的細(xì)微調(diào)整即可對調(diào)和過程經(jīng)濟(jì)效益帶來很大影響。因此，有必要建立該類過程隨著操作工況的連續(xù)模型以深入挖掘操作微調(diào)帶來的經(jīng)濟(jì)效益潛力[18-19]。

4 案例分析

以一次加工過程（此案例即常壓蒸餾塔）的側(cè)線收率為例結(jié)合來自現(xiàn)場的工業(yè)案例及仿真案例，來驗證所提建模方法的有效性。

4.1 工業(yè)案例分析

對于來自某煉廠常壓塔近一年的側(cè)線（分別為直餾汽油、一線航煤、二線輕柴及三線重柴）收率數(shù)據(jù)，如圖4所示，建立收率預(yù)測的多模型，用以驗證所提方法的有效性。

應(yīng)用本文所提方法建立收率多模型，得到的預(yù)測結(jié)果，如圖5所示。

考察收率預(yù)測誤差，誤差曲線如圖6所示。很顯然，誤差較小，完全符合現(xiàn)場應(yīng)用的精度要求。

4.2 仿真案例分析

為進(jìn)一步考察變化原油進(jìn)料下所提模型描述方法是否有效，基于Honeywell公司的UniSim Design仿真了某煉廠實際工業(yè)流程，并在仿真中設(shè)計了3種不同原油的混合進(jìn)料，用變化的混合比例來模擬進(jìn)料原油性質(zhì)變化。采集得到的原始收率數(shù)據(jù)樣本如圖7所示。

同樣地，得到的收率預(yù)測結(jié)果及預(yù)測誤差曲線分別如圖8、圖9所示。從預(yù)測誤差曲線上來看，預(yù)測精度達(dá)到現(xiàn)場應(yīng)用的精度要求。

5 展 望

基于所提的過程模型描述方法，利用生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)，可以得到對應(yīng)不同原油與操作工況下，各裝置的過程特性模型，包括收率、操作成本、公用工程消耗等，利用這些信息，可以實現(xiàn)：

（1）廠級計劃優(yōu)化及調(diào)度優(yōu)化中生產(chǎn)環(huán)節(jié)與公用工程環(huán)節(jié)的集成優(yōu)化；

（2）廠級計劃優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化以及計劃優(yōu)化和調(diào)度優(yōu)化的一體化；

（3）集團(tuán)公司級計劃優(yōu)化層面，能夠為PIMS模型的更為準(zhǔn)確的描述和更新提供幫助，為集團(tuán)公司原油在各煉廠之間最優(yōu)分配及各煉廠生產(chǎn)計劃指標(biāo)優(yōu)化提供更為準(zhǔn)確的模型基礎(chǔ)和自動更新機(jī)制，也能進(jìn)一步為原油采購優(yōu)選提供條件。

在系統(tǒng)長期運行的基礎(chǔ)上，在線自積累大量有效的生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)，在滿足一定的更新條件下即可對過程模型進(jìn)行在線自更新，逐步過程模型的逼近精度，為智能煉油提供模型基礎(chǔ)。整體策略如圖10所示。

這里面，進(jìn)一步待研究的問題有：

（1）數(shù)據(jù)自動處理、校驗及大數(shù)據(jù)條件下的數(shù)據(jù)解析技術(shù)；

（2）對于模型更新的運行數(shù)據(jù)有效性檢驗；

（3）廠級計劃優(yōu)化和調(diào)度優(yōu)化的集成優(yōu)化及快速優(yōu)化求解方法；

（4）裝置級優(yōu)化控制的自動最優(yōu)實現(xiàn)，即如何自動最優(yōu)實現(xiàn)調(diào)度方案，而不再依賴于操作工經(jīng)驗水平；

（5）集團(tuán)公司級計劃優(yōu)化與廠級計劃及調(diào)度優(yōu)化的集成優(yōu)化方法。

6 結(jié) 論

從當(dāng)前煉油生產(chǎn)過程系統(tǒng)工程應(yīng)用和裝置級優(yōu)化控制相互孤立的研究現(xiàn)狀而造成的兩者之間相互抑制的局面出發(fā)，提出了一種過程系統(tǒng)工程與裝置級優(yōu)化控制集成解決的框架，并提出了基于裝置級優(yōu)化控制和廠級調(diào)度優(yōu)化集成的過程模型描述方法。在對煉油生產(chǎn)過程所涉及的主要裝置分類的基礎(chǔ)上，對每類裝置分別設(shè)計了對應(yīng)的過程特性模型描述方法以應(yīng)對復(fù)雜變化原油和操作條件的實際困難。以產(chǎn)品收率為例，來自現(xiàn)場的工業(yè)案例和UniSim Design的仿真案例均驗證了所提方法的有效性。所提模型描述方法有望解決目前煉油生產(chǎn)過程系統(tǒng)工程應(yīng)用因模型描述不準(zhǔn)確而導(dǎo)致的應(yīng)用效果欠佳或無法實施的困境。有望在解決過程模型描述的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)廠級計劃優(yōu)化和調(diào)度優(yōu)化的集成，進(jìn)一步實現(xiàn)集團(tuán)公司級計劃優(yōu)化，為指導(dǎo)科學(xué)決策原油采購優(yōu)選、原油在廠間最優(yōu)分配以及最優(yōu)計劃指標(biāo)提供準(zhǔn)確模型依據(jù)。

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Process modelling based on integration of unitwide optimal process control and plantwide scheduling

GAO Xiaoyong, JIANG Yongheng, HUANG Dexian

(Department of Automation, Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

The process system engineering methods for refinery production process have drawn increasing concerns in both academic and industrial communities due to the fierce global competition. Due to the complexity of refinery production process, the effective process model is still an open problem, which hampers process system engineering application. In some senses, the process model is the fundamental basis for successful application. To break this bottleneck, an integration between unit-wide optimal process control system and plant-wide scheduling system based modelling framework is proposed. The whole refinery production processes are divided into several different classes, and each class unit has a unique and well-designed model structure. Based on the big operational data collected from the unit-wide optimal control system, the multi-mode models are obtained to take varying crudes and operating conditions into account. This modelling mechanism can provide the concrete model for smart or intelligent refinery.

integration; system engineering; process control; big data; refinery production process; process model description

date: 2016-08-30.

Prof. HUANG Dexian, huangdx@tsinghua. edu.cn

10.11949/j.issn.0438-1157.20161200

TP 11

A

0438—1157（2016）12—5105—07

國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目（2013AA040702）；國家自然科學(xué)基金項目（21276137，61273039）。

supported by the National High Technology Research and Development Program of China (2013AA040702) and the National Natural Science Foundation of China (21276137, 61273039).

2016-08-30收到初稿，2016-09-02收到修改稿。

聯(lián)系人：黃德先。第一作者：高小永（1985—），男，博士，助理研究員。