本发明涉及石油炼制及石油化工生产
技术领域：
，尤其涉及一种常减压装置的实时优化方法。
背景技术：
：生产装置操作的实时优化是炼油和石化企业实现智能化生产、提升经济效益的重要手段。实时优化可根据动态变化的原料属性、产品需求、原料及产品价格等信息，以及静态的装置结构、操作条件范围限制等，动态的产生优化的操作方案，使得装置时刻保持在最优操作状态。目前已有的实时优化技术首先需对优化对象装置进行机理建模，即从基础的装置结构、装置内所发生的化学反应、装置内所发生的热力学现象等环节，对装置进行机理性的模拟。在完成机理模型的构建后，运用计算机处理器对机理模型所涉及的数学方程组进行优化求解，获得优化的操作方案。上述方法的关键环节是构建准确的、详细的生产装置机理模型。目前这种实时优化方法的局限在于如下几个方面：1)机理模型的构建难度大，所构建的模型往往很难与生产实际完全吻合；2)机理模型所产生的数学方程组规模庞大，运用计算机处理器进行优化求解的速度慢，导致目前实时优化的机理模型用于计算的输入数据为前一段时间内的平均数据，因此机理模型无法迅速的应对生产环境的突然变化；3)机理模型规模的庞大导致优化求解容易无法得出结果，导致实时优化失败。技术实现要素：本发明为克服上述的不足之处，目的在于提供一种常减压装置的实时优化方法，本发明通过采集分析原油及侧线流股的宏观性质数据、原油详细分子组成的拟合、历史原油分子数据库的构建、原油分子切割模型以及运筹学规划模型的使用及求解，得到最优的工艺参数集，传输给先进控制系统及集散控制系统，实现了常减压装置的实时优化。本发明可以大大提升常减压装置实时优化系统的准确性、实时性以及可靠性。本发明是通过以下技术方案达到上述目的：一种常减压装置的实时优化方法，包括如下步骤：(1)通过在线原油分析仪实时检测并获取常减压装置的原油及侧线流股的宏观性质；(2)根据原油及侧线流股的宏观性质，在历史原油分子数据库中检索得到最接近的一个或若干个数据库记录，基于得到的最接近数据库记录对原油分子数据进行拟合，使得原油分子数据与原油及侧线流股的宏观性质的吻合程度达到指定的范围；其中，拟合后的原油分子数据即为原油详细分子组成；(3)结合步骤(2)获得的原油详细分子组成，采用分子级原油切割模型对原油中不同沸程的分子进行分割，得出不同温度范围的馏分的详细分子组成及宏观性质；(4)根据常减压装置的操作数据，结合分析仪所检测的原油及侧线流股的宏观性质对分子级原油切割模型的参数集进行校正；(5)基于拟合后的原油详细分子组成及分子级原油切割模型构建运筹学规划模型；(6)采用混合整数非线性规划(minlp)优化求解器、非线性规划(nlp)优化求解器、线性规划(lp)优化求解器中优选的一种求解器对步骤(5)得到的运筹学规划模型进行优化求解，获得规划模型的最优解，最优解即对应为常减压装置操作的最优操作参数集；(7)将得到的最优操作参数集传输给先进控制系统，先进控制系统根据最优操作参数集控制集散控制系统执行优化操作方案，实现对常减压装置的操作优化。作为优选，所述的原油及侧线流股的宏观性质包括密度、馏程、碳含量、硫含量、氮含量、残碳、闪点、粘度。作为优选，所述的历史原油分子数据库为预先建立的数据库，包含原油密度、馏程、碳含量、硫含量、氮含量、残碳、闪点、粘度宏观性质的数据，以及从初馏点到终馏点全部馏程范围的代表性分子组成，数量在1万个分子及以上。作为优选，所述在检索时采用最小余弦函数算法计算宏观性质与历史原油分子数据库中样品的宏观性质之间的差异。作为优选，所述常减压装置的操作数据包括侧线流股的抽出温度、侧线流股的抽出量，以及集散控制系统实时采集的仪表装置、阀门装置的数据；优选的，操作数据包括温度、压力、流量。作为优选，所述的运筹学规划模型包含切割温度范围与切割出的流股宏观性质的关联算法，以及物料平衡方程、热量平衡方程；其中切割温度范围与切割出的流股宏观性质的关联算法采用以分子级原油切割模型作为黑箱算法的方法。作为优选，所述的切割温度范围与切割出的流股宏观性质的关联算法还可采用将分子级原油切割模型计算结果归纳为数学公式的方法，其中归纳出的数学公式为线性或者非线性的。作为优选，所述步骤(6)中优选采用混合整数非线性规划(minlp)优化求解器进行求解。本发明的有益效果在于：(1)本发明避免了传统方法中机理建模的方法与生产实际无法完全吻合的局限，更准确的模拟生产操作的实际工况，提升了准确性；(2)本发明避免了传统方法模型规模庞大导致的运算速度慢，优化周期长的局限，使得实时优化的周期从小时级缩短为分钟级，提升了实时性；(3)本发明提升了得出结果的概率，有效降低优化失败的可能性，提升了可靠性。附图说明图1是本发明的常减压装置的实时优化方法示意图。具体实施方式下面结合具体实施例对本发明进行进一步描述，但本发明的保护范围并不仅限于此：实施例：如图1所示，一种常减压装置的实时优化方法，包括如下步骤：(1)以某石化企业的一套常减压装置为实施对象，采用在线原油分析仪实时检测获得进入常减压装置的原油及侧线流股的宏观性质，包括密度、馏程、碳含量、硫含量、氮含量、残碳、闪点及粘度；其中，在线原油分析仪完成一个分析的周期为15分钟。(2)根据步骤(1)中在线原油分析仪所获取的宏观性质，首先在预先建立的该石化企业历史原油分子数据库中进行检索，检索时采用最小余弦函数法计算宏观性质与历史原油分子数据库中样品的宏观性质之间的差异，在原油分子数据库中找到最接近的记录。在该记录分子数据的基础上进行拟合，使得分子数据与当前原油宏观性质吻合程度达到表1所列范围。原油分子数量在2万-3万个范围内。性质名称平均相对误差性质名称平均相对误差温度切割精度1℉(平均绝对误差)硫含量％1％密度kg/m31％氮含量％1％馏程k5％残碳％1％碳含量％3％闪点k5％40℃粘度mm2/s3％100℃粘度mm2/s5％表1(3)结合步骤(2)所获得的原油分子数据，使用分子级原油切割模型对原油中不同沸程的分子进行分割，获得不同温度范围的馏分的收率及宏观性质。其中，一个代表性切割的温度方案和馏分收率如表2所示。表2(4)根据常减压装置的操作数据，包括侧线流股的抽出温度、侧线流股的抽出量、在线分析仪检测得到的侧线流股的宏观性质对分子级切割模型进行实时校正，其中在线分析仪检测得到的侧线流股的宏观性质如表3所示。单位实测侧线性质传统机理模型预测值本系统模型预测值碳含量wt％83.50382.0182.831氢含量wt％14.21116.3314.698硫含量wt％0.5390.810.603氮含量wt％1.4440.831.767密度kg/m3860.07852.1859.3初馏点℃217.0225.8215.310％馏程℃286.0285.8285.650％馏程℃298.4290.3298.490％馏程℃313.9299.0312.095％馏程℃335.3309.3329.4终馏点℃340.3320.6342.1闪点℃137.0145.5133.4运行耗时min652表3(5)基于步骤(2)、(3)、(4)所获得的原油分子数据及分子级切割模型构建运筹学规划模型；在本实施例中，先将原油分子数据及分子级切割模型编译为计算机软件可调用的模块，再结合常减压装置物料平衡方程、热量平衡方程，形成一个非线性规划模型；该模型包含55个方程式及1个计算模块；(6)运用混合整数非线性规划(minlp)优化求解器，对步骤(5)形成的规划模型进行优化求解，获得最优操作参数集。其中某个时间点的一组最优操作参数集如表4所示。表4(7)将步骤(6)所获得的最优操作参数集通过计算机服务器传输给先进控制系统；先进控制系统根据最优操作参数集控制集散控制系统，执行装置的优化操作方案。本实施例的常减压装置实时优化方法在预测侧线流股的收率及宏观性质的准确性较传统机理模型有显著提升。使用本发明方法的平均误差为1.5％，使用传统机理模型的平均误差为16％。本实施例的运算速度较机理模型方法也有显著提升。本实施例的实时优化方法优化求解平均时长为1分35秒。传统机理模型的优化求解平均时长为35分钟。同时，本实施例的实时优化方法成功获得优化结果的比例高达99％以上，而机理模型方法获得优化结果的比例不到50％。由上可见，本实施例的常减压装置实时优化方法较传统方法在准确性、实时性、可靠性上均有显著的提升。综上所述，本发明的优点在于，通过将常减压装置原料宏观性质、分子信息、操作工艺与侧线流股的收率与性质的关联关系构建为运筹学规划模型，而非传统方法的机理模型，使得常减压装置实时优化系统的准确性、实时性、可靠性获得提升。在准确性方面，通过使用原油详细分子组成及分子级切割模型，再使用温度、压力、流量等装置操作实时数据对分子级切割模型进行实时校正，使得常减压装置侧线流股的收率及宏观性质预测比传统的机理模型更准确。在实时性方面，通过对常减压装置构建运筹学规划模型，而非传统的机理模型，大大提升了优化求解速度，从机理模型通常需要的1小时一个优化周期，缩短到数分钟一个优化周期。在可靠性方面，规划模型进行优化求解时获得结果的成功率高于传统机理模型的优化求解，使得优化周期获得优化操作方案的比例得到提升，从而提升了可靠性。以上的所述乃是本发明的具体实施例及所运用的技术原理，若依本发明的构想所作的改变，其所产生的功能作用仍未超出说明书及附图所涵盖的精神时，仍应属本发明的保护范围。当前第1页12