高低壓脫乙烷塔系經(jīng)濟(jì)環(huán)境多目標(biāo)優(yōu)化

張 柱，韓 笑，葉貞成

（華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院, 上海 200237）

在石化工業(yè)中，乙烯是生產(chǎn)各類化工產(chǎn)品的重要基礎(chǔ)原料，近3/4 的石化產(chǎn)品均以乙烯為主要原料。目前以石油餾分為原料的商業(yè)化乙烯分離工藝流程可以分為順序、前脫乙烷和前脫丙烷3 種典型流程，順序流程和前脫丙烷流程適用于裂解原料相對(duì)較重的乙烯生產(chǎn)裝置，當(dāng)裂解原料相對(duì)較輕時(shí)，前脫乙烷流程在投資和操作費(fèi)用方面以及產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性方面均優(yōu)于其他兩個(gè)流程[1]。

裂解氣分離與烯烴純化是一個(gè)能源密集型過程，其能源消耗約占整個(gè)乙烯生產(chǎn)過程的15%以上[2]。同時(shí)由于分離物系的復(fù)雜性和過程機(jī)理的強(qiáng)非線性，僅僅依靠人工經(jīng)驗(yàn)很難確保裝置長期在最佳操作點(diǎn)運(yùn)行。因此，對(duì)分離過程進(jìn)行操作優(yōu)化與節(jié)能降耗具有重要意義。

工業(yè)過程涉及對(duì)象復(fù)雜，評(píng)價(jià)維度高，且多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間往往相互沖突。多目標(biāo)優(yōu)化可以協(xié)調(diào)各個(gè)性能指標(biāo)使優(yōu)化結(jié)果達(dá)到整體最優(yōu)，因此得到廣泛應(yīng)用。多目標(biāo)優(yōu)化有數(shù)學(xué)規(guī)劃法和智能優(yōu)化算法兩種求解思路，數(shù)學(xué)規(guī)劃法在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)，面對(duì)不同量綱和不同物理意義的目標(biāo)，以及依賴于經(jīng)驗(yàn)選擇的決策變量范圍與約束條件時(shí)，往往很難滿足需求[3-4]；智能優(yōu)化算法的發(fā)展為多目標(biāo)優(yōu)化提供了一種新思路，在化工領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。孫曉星等[5]利用流程模擬軟件Aspen Plus 對(duì)脫甲烷系統(tǒng)進(jìn)行建模，以乙烯收率和能耗為優(yōu)化指標(biāo)，采用響應(yīng)面分析方法擬合優(yōu)化模型，并使用自適應(yīng)變異粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化求解，在保證乙烯收率的前提下，降低了系統(tǒng)能耗。Wang 等[6]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）對(duì)乙烯順序分離過程進(jìn)行建模，得到一個(gè)多目標(biāo)混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型（MOMINLP），采用非支配排序遺傳算法-Ⅱ（NSGA-Ⅱ）的優(yōu)化方法對(duì)模型進(jìn)行求解。其建立的模型具有復(fù)雜度低和魯棒性較高的特點(diǎn)，提高了乙烯裝置的產(chǎn)量和能源效率。Cui 等[7]提出一種約束競爭進(jìn)化膜算法，對(duì)乙烯裂解過程進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了乙烯和丙烯最佳產(chǎn)量與降低能耗的統(tǒng)一。Jiang 等[8]以實(shí)際生產(chǎn)過程中的利潤最大化與平均結(jié)焦量最小化兩個(gè)指標(biāo)建立了裂解爐系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化模型，采用混合離散變量遺傳算法求解該模型的帕累托（Pareto）最優(yōu)前沿，實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)性能指標(biāo)整體最優(yōu)。通過以上研究不難發(fā)現(xiàn)，多目標(biāo)優(yōu)化的對(duì)象主要集中在裂解階段和分離階段的順序分離過程和前脫丙烷過程，有關(guān)前脫乙烷過程的研究較少。同時(shí)，帕累托最優(yōu)前沿上的點(diǎn)都是“等優(yōu)”的，決策者必須根據(jù)不同需求的重要性（如經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境影響和產(chǎn)品規(guī)格）選擇一個(gè)最優(yōu)解決方案，但之前的研究并未涉及這類內(nèi)容。因此，對(duì)前脫乙烷過程進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化研究有一定的必要性和工業(yè)應(yīng)用價(jià)值。

前脫乙烷流程中第一切割塔為脫乙烷塔，在脫乙烷塔中完成C2 與C3 的分離。在典型的脫乙烷裝置中，采用單塔“清晰分割”完成關(guān)鍵組分的分離，但塔釜在較高的溫度下容易結(jié)焦，不利于設(shè)備長期穩(wěn)定運(yùn)行。Linde 公司采用漸進(jìn)分離的理念，將單塔分離工藝改進(jìn)為高低壓雙塔脫乙烷[9]。在該裝置中，高壓塔完成組分的“非清晰分割”，即C2 與C3 并未完全分離，C2 及更輕的組分由塔頂進(jìn)入裂解氣深冷單元，塔釜中的C3 與部分C2 送入低壓塔中完成“清晰分割”。在這種情況下，兩者塔釜的溫度較低，從而大幅降低了塔釜結(jié)焦的傾向。

本文以前脫乙烷過程中高低壓雙塔脫乙烷裝置為對(duì)象，使用Aspen Plus 對(duì)脫乙烷裝置進(jìn)行建模，通過卡邊操作完成物料的精準(zhǔn)分離。由于整個(gè)過程中能耗主要體現(xiàn)為公用工程的二氧化碳的排放量，因此，以最大生產(chǎn)利潤和最少二氧化碳排放為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)操作條件進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。采用NSGA-II 算法對(duì)優(yōu)化問題進(jìn)行求解，并使用優(yōu)劣解距離法（TOPSIS）[10]以尋求在滿足物料分離精度的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境影響的最優(yōu)，并就優(yōu)化結(jié)果及決策變量對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的影響進(jìn)行分析論證。

1 雙塔脫乙烷過程建模模擬

1.1 過程描述

本文雙塔脫乙烷裝置包括2 個(gè)精餾塔、2 個(gè)閃蒸塔和5 個(gè)換熱器，此外，因低壓塔塔頂不凝氣返回裂解氣第五段壓縮機(jī)入口，故將裂解氣第五段壓縮機(jī)也包括在內(nèi)，并將進(jìn)入此壓縮機(jī)的物流作為整個(gè)裝置的進(jìn)料。

圖1 所示為工業(yè)實(shí)際中高低壓脫乙烷流程，上游裂解氣（Cracking Gas，CG）經(jīng)過第五段壓縮機(jī)Comp1 加壓以及換熱器H1 和H2 預(yù)冷后，送入閃蒸塔Flash1 對(duì)C2 與C3 進(jìn)行預(yù)分離。Flash1 塔頂氣相部分經(jīng)過Sep1 干燥和H3、H4 降溫后送入閃蒸塔Flash2，F(xiàn)lash1 塔釜液相經(jīng)Sep2 干燥后送入低壓脫乙烷塔DC2（下文簡稱：低壓塔）。在Flash2 中再次對(duì)原料進(jìn)行預(yù)分離，塔頂氣相部分送入高壓脫乙烷塔DC1（下文簡稱：高壓塔），塔釜液相部分經(jīng)H3 回收冷量后送入低壓塔中。高壓塔以相對(duì)較高的壓力和較低的溫度對(duì)原料進(jìn)行“非清晰分割”，塔頂氣相產(chǎn)物送入加氫單元，塔釜不設(shè)再沸器，其中的C3及更重的組分與少量的C2 一并送入低壓塔中。低壓塔進(jìn)行“清晰分割”后，塔頂氣體C2 及更輕組分與少量C3經(jīng)H5 冷凝后送入回流罐Tank1 中，塔釜產(chǎn)物送入脫丙烷塔進(jìn)一步分離。Tank1 中氫氣、甲烷等不凝氣返回壓縮機(jī)Comp1 重新參與分離，液相部分通過回流泵Pump1 分別送入高壓塔與低壓塔作為回流。

為了降低換熱器能耗，流股S3 和S4、S5 和S6 分別通過H3、H5 進(jìn)行熱量交換（圖1（a））。但熱量集成會(huì)使嚴(yán)格機(jī)理模型維度升高，模型求解困難。因此，通過松弛換熱流股熱量傳遞變量間的耦合關(guān)系，將操作型的多流股換熱問題等價(jià)為單流股在不同熱力學(xué)狀態(tài)之間的熱量衡算和多流股換熱面積核算問題，降低模型求解復(fù)雜度，如圖1(b)所示。

雙塔脫乙烷裝置中，高壓塔塔頂產(chǎn)物為C2、更輕的組分與少量的C3，其中塔頂丙烯的含量直接反映分離效果的好壞。同理，低壓塔塔釜產(chǎn)物為C3、更重的組分與少量的C2，塔釜乙烷作為判斷分離效果的另一個(gè)指標(biāo)。換熱器H2 與H4 的溫度、兩塔的回流量以及低壓塔塔頂溫度與再沸器負(fù)荷都對(duì)脫乙烷流程的分離效果有顯著影響。H2 與H4 的溫度決定進(jìn)入兩塔中C2 與C3 的比例，若兩者溫度過高會(huì)使低壓塔進(jìn)料以及從高壓塔塔釜進(jìn)入低壓塔的C2 餾分減少，進(jìn)而使低壓塔塔頂冷凝物料中的C2 餾分組成下降，最終造成兩塔輕重組分傳質(zhì)推動(dòng)力下降，影響分離效果；若兩者溫度過低會(huì)使更多的C2 餾分及輕組分聚集在低壓塔中，同時(shí)高壓塔塔釜進(jìn)料帶入的熱量不足以及C3 組分過少，會(huì)造成高壓塔內(nèi)液相中的C2 相對(duì)氣相中的C3 過剩，C2 無法完全被置換而加大了兩塔的C2 物料循環(huán)，甚至使得低壓塔塔釜C2 超標(biāo)以及Tank1 中不凝氣含量增多，增大了壓縮機(jī)的功耗。

1.2 建模模擬

使用流程模擬軟件Aspen Plus V10 建立雙塔脫乙烷流程穩(wěn)態(tài)模型，同時(shí)選擇適用于烴類混合物氣液相平衡計(jì)算的SRK（Soave-Redlich-Kwong）狀態(tài)方程作為本文的物性方法[11]，其中主要的單元模塊參數(shù)見表1，DC2 的熱負(fù)荷為20 726.51 kW，V4 的質(zhì)量流量為73.44 t/h。

公用工程包括制冷劑、工業(yè)水、蒸汽以及電力。使用超高壓蒸汽（SS）作為裂解氣壓縮機(jī)與制冷壓縮機(jī)動(dòng)力來源，7、-7、-24、40 ℃ 4 個(gè)溫度等級(jí)的丙烯作為制冷劑；使用低壓蒸汽（LS）加熱低壓塔塔釜再沸器物料；使用工業(yè)水對(duì)換熱器H1 過熱的壓縮裂解氣進(jìn)行冷卻；回流泵則直接采用電力。具體耗能單元及其介質(zhì)見表2。

表2 單元模塊使用的公用工程Table 2 Utility data used in the unit module

2 多目標(biāo)優(yōu)化模型

考慮到雙塔脫乙烷裝置的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法很難滿足要求。本文選用元啟發(fā)式的NSGA-II[12]進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，來獲得一組非支配解即帕累托前沿，其含義是在不犧牲其他目標(biāo)的前提下，無法再對(duì)某一目標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。最后，使用TOPSIS 方法，依據(jù)決策者的偏好，在非支配解集中選取最優(yōu)操作條件。

2.1 優(yōu)化策略

對(duì)于石化企業(yè)，在其產(chǎn)品滿足規(guī)格的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)利潤最大化是首要目標(biāo)，但追求最大利潤的同時(shí)難免會(huì)增多二氧化碳的排放。隨著各類政策法規(guī)對(duì)溫室氣體排放的管制日益嚴(yán)格，二氧化碳排放必須納入優(yōu)化目標(biāo)內(nèi)。因此，選取雙塔脫乙烷過程中最大化稅前利潤（P）[13]與最小化二氧化碳排放量（ECO2）[14-15]作為優(yōu)化指標(biāo)，稅前利潤包括產(chǎn)物收益、原料成本、公用工程費(fèi)用等，二氧化碳是指整個(gè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的所有二氧化碳。目標(biāo)函數(shù)見式（1）和式（2），產(chǎn)物價(jià)格計(jì)算方法見式（3）。

式（1）和式（2）中，PProd表示產(chǎn)物的收益，CCG表示裂解氣成本，CUtil表示冷劑、工業(yè)水、電力和蒸汽等公用工程成本，不同等級(jí)的冷劑都由丙烯制冷機(jī)提供，故將冷量統(tǒng)一折算為制冷壓縮機(jī)超高壓蒸汽的消耗量來計(jì)算其成本，折算系數(shù)見表3。EUtil包括公用工程中生產(chǎn)蒸汽、工業(yè)水和電力等過程排放的二氧化碳，各個(gè)部分二氧化碳排放系數(shù)來自于中國生命周期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫（CLCD）[16]。式（3）中，xi表示產(chǎn)物中各組分的摩爾分?jǐn)?shù)，Mi為各組分的相對(duì)分子量，F(xiàn)表示產(chǎn)物的質(zhì)量流量，pi為純物質(zhì)的價(jià)格系數(shù)。

表3 丙烯冷劑折算為超高壓蒸汽的系數(shù)Table 3 Coefficient of conversion of propylene coolant to SS

選擇產(chǎn)物中關(guān)鍵雜質(zhì)組分的含量作為優(yōu)化問題的約束條件：

其中，xC2H6為低壓塔塔釜液相產(chǎn)物中乙烷的摩爾分?jǐn)?shù)，yC3H6為高壓塔塔頂氣相產(chǎn)物中丙烯的摩爾分?jǐn)?shù)。

由1.1 節(jié)過程工藝機(jī)理分析可知，換熱器H2 與H4 的溫度（TH2、TH4）、低壓塔塔頂溫度（TDC2）、塔釜再沸器負(fù)荷（QReb）和高壓塔的回流量（FR）對(duì)高低壓脫乙烷塔系運(yùn)行性能影響明顯。因此，選擇上述變量作為優(yōu)化問題的決策變量。此外，考慮到上游裂解反應(yīng)溫度（TCOT）對(duì)進(jìn)入脫乙烷過程的進(jìn)料組成有顯著影響，因此在進(jìn)行雙塔脫乙烷系統(tǒng)性能研究時(shí)，將其也作為關(guān)鍵決策變量之一，其取值范圍見表4。

表4 脫乙烷過程操作變量及約束范圍Table 4 Operation variables and constraint ranges in the deethanization process

2.2 優(yōu)化框架

Aspen Plus 軟件本身具有很強(qiáng)的拓展性，基于ActiveX 技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)Matlab 與Aspen Plus 之間的信息通信，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化[17-18]。優(yōu)化框圖如圖2所示。本文基于Matlab 環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化問題模型調(diào)度與參數(shù)尋優(yōu)研究：首先，基于Matlab 工具箱中的NSGA-II 函數(shù)，對(duì)決策變量上下界范圍進(jìn)行初始化，形成初始種群；其次，將生成的決策變量初值賦值給模型進(jìn)行模擬，得到的運(yùn)行結(jié)果返回到優(yōu)化函數(shù)[19]；隨后，計(jì)算種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，并對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行擁擠度計(jì)算和快速非支配排序，產(chǎn)生父代，經(jīng)過交叉、選擇、變異后產(chǎn)生子代，直到滿足最大迭代次數(shù)時(shí)終止；最后使用TOPSIS方法在最終的優(yōu)化結(jié)果中選擇偏好解。NSGA-II 算法的相關(guān)參數(shù)設(shè)置為：種群規(guī)模100，遺傳代數(shù)100，變異率0.2，交叉率0.8。在優(yōu)化過程中，通過增加懲罰項(xiàng)對(duì)不滿足條件的點(diǎn)進(jìn)行過濾。

圖2 多目標(biāo)優(yōu)化框圖Fig.2 Flow chart of multi-objective optimization

3 多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果分析

3.1 多目標(biāo)結(jié)果討論

采用NSGA-II 算法得到的帕累托前沿結(jié)果如圖3 所示?？梢姡惽袄麧橮增大的同時(shí)，二氧化碳的排放量也增大，兩者之間存在著沖突關(guān)系。由于兩目標(biāo)的量綱不同，為在帕累托前沿上得到所需要的最優(yōu)解，按照TOPSIS 方法對(duì)兩個(gè)目標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，如式（6）～式（7）所示，其中P'與為歸一化后的優(yōu)化目標(biāo)值，標(biāo)準(zhǔn)化后的帕累托前沿如圖4 所示。圖中圓點(diǎn)代表標(biāo)準(zhǔn)化后的帕累托前沿上的點(diǎn)，星點(diǎn)代表圖中某一圓點(diǎn)離理想點(diǎn)的距離。理想點(diǎn)即為左下角坐標(biāo)（0,0）處的點(diǎn)，其含義是能在利益最大的同時(shí)實(shí)現(xiàn)環(huán)境影響最小。左上角點(diǎn)A（0,1）代表環(huán)境影響最小，右下角點(diǎn)B（1,0）則代表效益最優(yōu)解。

圖3 最大化效益與最小化環(huán)境影響的帕累托前沿Fig.3 Pareto front for maximizing benefits and minimizingenvironmental impacts

圖4 標(biāo)準(zhǔn)化后的帕累托前沿Fig.4 Pareto front after standardization

根據(jù)離理想點(diǎn)的距離來選擇最優(yōu)解，圖中五角星處的點(diǎn)C 離理想點(diǎn)距離最近，即為經(jīng)TOPSIS 方法選擇的操作最優(yōu)解。點(diǎn)A、B 與C 的詳細(xì)數(shù)據(jù)分別見表5 中的Case A、Case B 和Case C。與工廠實(shí)際操作條件Case D 相比，Case C 在效益犧牲0.91%的前提下，二氧化碳排放量減少8.45%。

表5 4 種情況下的目標(biāo)函數(shù)值與操作參數(shù)Table 5 Objective function values and operating parameters under four different cases

3.2 單變量分析

在得到帕累托前沿之后，通過變動(dòng)某一優(yōu)化變量固定其余優(yōu)化變量，考察目標(biāo)函數(shù)的變化情況，從而更好地指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)過程。在單變量分析過程中，須保證產(chǎn)物濃度滿足約束式（4）～式（5）。TH4決定進(jìn)入兩塔的物料中C2 與C3 的比例，并對(duì)塔頂產(chǎn)物中丙烯濃度起主導(dǎo)作用，同時(shí)QReb對(duì)低壓塔塔釜的乙烷濃度起主導(dǎo)作用。因此，通過調(diào)節(jié)TH4與QReb可以分別使高壓塔塔頂丙烯濃度和低壓塔塔釜乙烷濃度滿足要求。在滿足上述分離指標(biāo)的前提下，分別對(duì)TH2、TDC2、FR和TCOT進(jìn)行單變量分析。

在進(jìn)料組成不變的情況下，產(chǎn)物收益保持不變，影響利潤的因素為公用工程與原料的成本，而成本支出與產(chǎn)物收益相比，其大小可以忽略不計(jì)。因此，當(dāng)進(jìn)料組成不變時(shí)，利潤不變。二氧化碳的排放量與公用工程功耗正相關(guān)，功耗越大，排放量越大。TH2、TDC2、FR的變化不改變進(jìn)料組成，因此只研究其與二氧化碳排放量的關(guān)系。

圖5～圖7 示出了各決策變量對(duì)整個(gè)裝置二氧化碳排放量的影響、各耗能單元二氧化碳排放量占排放總量的比例以及對(duì)二氧化碳排放貢獻(xiàn)最大的操作單元的二氧化碳排放量。由圖5（a）可知，TH2的升高會(huì)使公用工程的二氧化碳排放總量增大，當(dāng)TH2由12.5 ℃升高到16.8 ℃時(shí)，二氧化碳排放總量增加0.39%，其中，H3+H3'的二氧化碳排放量隨著溫度升高而增大，而H2 則相反。圖5（b）示出了上述換熱器二氧化碳排放量變化的具體數(shù)值。由圖6（a）可知，TDC2同樣會(huì)使二氧化碳排放量增大，與TH2相比，當(dāng)TDC2由-58.8 ℃升高到-50.2 ℃時(shí)，二氧化碳排放總量增加1.13%。圖6（b）示出了TDC2變化過程中，對(duì)二氧化碳排放量起主導(dǎo)作用的操作單元二氧化碳排放量的變化情況。隨著TDC2的增大，H3+H3'、H4 的二氧化碳排放量增大，H2 則減小。由圖7（a）可知，F(xiàn)R的增大同樣會(huì)使整個(gè)裝置二氧化碳排放量增加，當(dāng)FR由77.0 t/h 增加到95.0 t/h 時(shí)，二氧化碳排放總量增加0.88%，主要原因是FR增加使DC2、H5+H5'的二氧化碳排放量增加，如圖7（b）所示。

圖5 TH2 對(duì)CO2 排放量的影響：(a) CO2 排放總量與不同單元CO2 排放占比；(b) CO2 排放變化明顯的單元Fig.5 Influence of TH2 on CO2 emission: (a) Total CO2 emissions and CO2 emissions contribution of different units; (b) Units with significant changes in CO2 emissions

圖6 TDC2 對(duì)CO2 排放量的影響：(a) CO2 排放總量與不同單元CO2 排放占比; (b) CO2 排放變化明顯的單元Fig.6 Influence of TDC2 on CO2 emission: (a) Total CO2 emissions and CO2 emissions contribution of different units; (b) Units with significant changes in CO2 emissions

圖7 FR 對(duì)CO2 排放量的影響：(a) CO2 排放總量與不同單元CO2 排放占比；(b) CO2 排放變化明顯的單元Fig.7 Influence of FR on CO2 emission: (a) Total CO2 emissions and CO2 emissions contribution of different units; (b) Units with significant changes in CO2 emissions

TCOT決定進(jìn)料組分的濃度，進(jìn)而對(duì)產(chǎn)物的收益與公用工程的二氧化碳排放量產(chǎn)生影響，因此研究TCOT對(duì)稅前利潤和二氧化碳排放量的影響。TCOT與進(jìn)料主要組分摩爾分?jǐn)?shù)的變化關(guān)系見圖8。隨著TCOT的升高，氫氣、甲烷和乙烯的摩爾分?jǐn)?shù)增大，丙烯的摩爾分?jǐn)?shù)減小。由圖9（a）可知，隨著TCOT的升高，總二氧化碳排放量降低，P升高。當(dāng)TCOT由830 ℃升高到850 ℃時(shí)，P增加6.24%，二氧化碳排放量減少1.73%。盡可能高的TCOT可以使脫乙烷過程同時(shí)達(dá)到經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境影響最優(yōu)，但TCOT過高會(huì)使上游裂解爐更易結(jié)焦[20]，影響乙烯裝置的正常運(yùn)行。因此，根據(jù)工業(yè)實(shí)際，選取850 ℃作為TCOT的上限。圖9（b）示出了各操作單元的二氧化碳排放量，總二氧化碳排放量降低的主要原因是DC2與H1 的二氧化碳排放量隨著TCOT的升高而降低。效益升高是因?yàn)檫M(jìn)料中高價(jià)值的乙烯和氫氣等組分的摩爾分?jǐn)?shù)增大（見圖9），從而使產(chǎn)物收益增加。

圖9 (a) TCOT 對(duì)兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的影響; (b) CO2 排放總量與不同單元CO2 排放占比Fig.9 (a) Influence of TCOT on two objectives; (b) Total CO2 emissions and CO2 emissions contribution of different units

4 結(jié) 論

基于過程模擬軟件Aspen Plus 和數(shù)值計(jì)算工具M(jìn)atlab，對(duì)高低壓雙塔脫乙烷工藝流程進(jìn)行簡化降維，并建立多目標(biāo)優(yōu)化模型。采用遺傳算法NSGAII 對(duì)稅前利潤與二氧化碳排放量進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解，得出如下結(jié)論：

（1）在多目標(biāo)優(yōu)化算法獲得帕累托前沿之后，通過多目標(biāo)決策分析準(zhǔn)則TOPSIS 法，得到了帕累托前沿操作最優(yōu)解。與實(shí)際工廠操作條件相比，采用優(yōu)化后的操作條件在犧牲稅前利潤0.91%的前提下，可使二氧化碳排放量減少8.45%。

（2）使用單變量分析，研究了裂解反應(yīng)溫度、進(jìn)料原料預(yù)冷換熱溫度、低壓塔塔釜熱負(fù)荷、高壓塔回流量對(duì)生產(chǎn)工藝中兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的影響情況。除裂解溫度外，其余變量均不影響稅前利潤。當(dāng)TCOT由830 ℃升高到850 ℃時(shí)，P增加6.24%，碳排放總量減少1.73%；當(dāng)換熱器H2 的溫度由12.5 ℃升高到16.8 ℃時(shí)，二氧化碳排放總量增加0.39%；當(dāng)TDC2由-58.8 ℃升高到-50.2 ℃時(shí)，二氧化碳排放總量增加1.13%；當(dāng)FR由77.0 t/h增加到95.0 t/h 時(shí)，二氧化碳排放總量增加0.88%。以上對(duì)操作變量的分析結(jié)果可以更好地指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)過程。