賴清俊,鄭真,魏躍峰,吳海東
(1.中科(廣東)煉化有限公司,廣東 湛江 524076;2.石化盈科信息技術(shù)有限責(zé)任公司,北京 100020)
隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展,生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化模型作為煉化企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃排產(chǎn)和生產(chǎn)優(yōu)化不可缺少的重要工具,模型的準(zhǔn)確性決定著企業(yè)的精細(xì)化生產(chǎn)水平。當(dāng)前企業(yè)級生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化模型主要采用流程工業(yè)模型系統(tǒng)(PIMS)軟件,基于分布遞歸(DR)版本開發(fā),二次裝置模型大部分基于Delta-Base結(jié)構(gòu),涵蓋了煉油、烯烴及其下游裝置。生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化模型需要提升準(zhǔn)確性,結(jié)合二次裝置的嚴(yán)格機(jī)理模型來更新模型參數(shù)。采用分子級煉化一體化價值鏈表征及多單元動態(tài)優(yōu)化技術(shù),無縫集成嚴(yán)格機(jī)理模型、降階混合模型和線性規(guī)劃(LP)模型,通過優(yōu)化操作、統(tǒng)一計(jì)劃和調(diào)度以增加效益[1]。
乙烯蒸汽裂解是煉化一體化企業(yè)最重要的化工裝置,基于設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),蒸汽裂解裝置采用了Delta-Base結(jié)構(gòu),不能準(zhǔn)確反映原料結(jié)構(gòu)、性質(zhì)和操作條件等對主要裂解產(chǎn)物收率的影響,通常的方式是采用法國德西尼布公司開發(fā)的乙烯裂解模擬軟件(SPYRO)實(shí)現(xiàn)線下集成,尚未實(shí)現(xiàn)非線性建模技術(shù)與裂解軟件的直接集成。以某煉化一體化企業(yè)蒸汽裂解模型為例,基于原蒸汽裂解DR版本模型,開發(fā)并集成裂解爐機(jī)理模型,以期實(shí)現(xiàn)與計(jì)劃優(yōu)化模型的無縫集成,且模型的應(yīng)用效果較佳。
乙烯生產(chǎn)最關(guān)鍵的乙烯裂解裝置不僅決定主要產(chǎn)品的產(chǎn)量,還對下游化工產(chǎn)業(yè)鏈起決定性作用。以某煉化一體化企業(yè)800 kt/a蒸汽裂解裝置為例,對乙烯裂解分原料、分爐型建模,按照裂解原料不同分裂解爐共7臺:乙烷爐F-001(F-001裂解爐分F-001A 和F-001B 2 個爐膛)、氣體爐F-002、輕油爐F-003/006、重油爐F-004/005、200 kt 爐F-007。采用中石化CBL裂解技術(shù)和低能耗乙烯分離技術(shù)生產(chǎn)聚合級乙烯(800 kt)和聚合級丙烯(300 kt)等產(chǎn)品,原料主要包括丙烷、正丁烷、液化石油氣(LPG)、混合石腦油和加氫尾油。某煉化一體化企業(yè)蒸汽裂解單元共7 個物理裂解爐,根據(jù)SPYRO 提供的裂解爐計(jì)劃排產(chǎn)用SPSL 模型,按照分原料、分爐型建模,蒸汽裂解共構(gòu)建11個不同的XLP外部模型。以計(jì)劃優(yōu)化軟件PIMS為例,當(dāng)包含這些外部模型時,必須使用計(jì)劃優(yōu)化軟件PIMS 的高級優(yōu)化(PIMS AO)特性來求解模型。蒸汽裂解模型功能架構(gòu),見圖1。
圖1 蒸汽裂解模型功能架構(gòu)圖Fig 1 Functional architecture of steam cracking model
乙烯裂解裝置是化工系統(tǒng)烯烴生產(chǎn)的龍頭裝置,也是關(guān)鍵裝置。決定蒸汽裂解產(chǎn)品分布的主要因素有裂解爐型、原料性質(zhì)和操作條件。據(jù)此,在乙烯裝置的模型構(gòu)建中考慮了3 方面因素:同一套乙烯裝置根據(jù)不同爐型分別建立子模型;按原料特點(diǎn)和操作條件選取不同的產(chǎn)品收率,進(jìn)一步考慮鏈烷烴含量,石腦油的物性主要考慮碳數(shù)族組成(PONA 值);操作條件主要是按不同裂解深度控制,包括中度裂解、淺度裂解和深度裂解,可實(shí)現(xiàn)控制雙烯收率,如乙烯、丙烯產(chǎn)率比。
1)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化。依據(jù)市場形勢,通過優(yōu)化方案對比,確定最優(yōu)產(chǎn)品結(jié)構(gòu),幫助企業(yè)獲取最大利潤,提高企業(yè)市場響應(yīng)能力。
2)乙烯原料優(yōu)化。通過建立分原料、分爐型的乙烯裂解模型,優(yōu)選低成本、適應(yīng)后續(xù)生產(chǎn)的乙烯原料,提高全廠效益。
3)互供原料優(yōu)化。通過對比不同生產(chǎn)方案,優(yōu)化煉油化工互供原料互供量,做出科學(xué)的決策,實(shí)現(xiàn)企業(yè)效益最大化。
通過石腦油性質(zhì)的傳遞,化工裝置優(yōu)選最優(yōu)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu),通過聯(lián)動煉化一體化模型反向優(yōu)化原油選擇。
將Aspen 烯烴回歸計(jì)算器(Aspen Olefins Regression Calculator,AORC)軟件與SPYRO 軟件一起用于創(chuàng)建回歸爐模型,這些模型將作為外部模型附加到更新的計(jì)劃優(yōu)化模型。
為了SPYRO 模擬數(shù)據(jù)生成足夠,以用于創(chuàng)建準(zhǔn)確的回歸模型,需定義一系列輸入條件、原料組成、參數(shù)范圍(盤管出口溫度、烴進(jìn)料流速、蒸汽/烴比、盤管入口壓力、盤管入口溫度和初始焦炭厚度)和步驟數(shù),并運(yùn)行SPYRO 進(jìn)行模擬。另外,還須指定參數(shù)之間的關(guān)系,如某個參數(shù)是獨(dú)立于其他參數(shù)變化(全因子參數(shù))還是與其他參數(shù)變化同時變化(部分因子參數(shù))。全因子參數(shù)越多,SPYRO 將進(jìn)行的模擬越多,所需的時間越長,但產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也可能更準(zhǔn)確。SPYRO 通過裂解爐類型相關(guān)的原料輸入?yún)?shù)范圍和原料組合生成多個案例生成模擬。
某煉化一體化企業(yè)將5種類型的裂解爐提供的裂解爐配置文件,作為SPYRO 輸入的裂解爐操作條件范圍(質(zhì)量流量、爐管出口溫度(COT)、油汽比(SOR)、爐出口壓力(COP)和爐進(jìn)口溫度(CIT))。每種爐型進(jìn)料的組成范圍,原料類型包括C2+C3、C3+C4+LPG、LPG、輕石腦油、石腦油(nap)、常壓瓦斯油(AGO)等。
回歸模型通過回歸算法為每個所需輸出變量生成回歸函數(shù)(即多項(xiàng)式),每個函數(shù)將取若干獨(dú)立的輸入變量,回歸模型存儲在中央數(shù)據(jù)庫中?;貧w模型的獨(dú)立輸入變量和輸出變量,如表1所示。
表1 回歸模型輸入輸出參數(shù)Tab 1 Regression model input and output parameters
裂解爐的主要控制目標(biāo)是控制裂解深度、生產(chǎn)量和產(chǎn)物選擇性。裂解深度是關(guān)鍵參數(shù),一般用苛刻度來表示,其主要受COT、COP、進(jìn)料量和SOR等變量影響。
采用AORC 軟件創(chuàng)建回歸裂解爐模型,回歸方程的收斂過程必須基于使用參數(shù)COT 或苛刻度、流量、COT、SOR和COP用于生成SPYRO案例結(jié)果數(shù)據(jù)庫和創(chuàng)建新的回歸爐模型,流量不含蒸汽,SOR為重量比。
使用AORC 軟件進(jìn)行回歸,PIMS 模型通過控制結(jié)構(gòu)PROCLIM(對子模型中的工藝條件和遞歸特性施加限制)表對所有SPYRO輸入/輸出的變量進(jìn)行控制。此外,PIMS 模型還可通過PROCLIM表對轉(zhuǎn)化率進(jìn)行控制。轉(zhuǎn)化率計(jì)算基于質(zhì)量分?jǐn)?shù),對于石腦油裂解,主要對丙烯和乙烯的質(zhì)量比進(jìn)行控制。石腦油轉(zhuǎn)化率公式為:
AORC軟件以SPYRO軟件創(chuàng)建的SPSL模型為輸入,回歸生成裂解爐模型,這些模型作為外部模型外掛到PIMS模型供調(diào)用。11個裂解爐子模型邏輯裝置將按裂解爐類型和原料類型劃分,每個子模型將對應(yīng)1個外部回歸模型,對于爐型和進(jìn)料類型均相同的物理爐,將共用相同的外部回歸子模型。利用AORC 生成外部回歸模型的一般工作流,主要包括5個步驟:定義原料類型,定義裂解爐類型,定義并運(yùn)行SPYRO 模擬計(jì)算,數(shù)據(jù)回歸,輸出用于PIMS的XLP裂解爐模型。
將回歸數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換為MPS 格式,以應(yīng)用于PIMS 應(yīng)用文件,同時在裂解爐配置程序中,可以將回歸結(jié)果導(dǎo)出為XML來生成回歸數(shù)據(jù)文件。
從嚴(yán)格的模擬工具的輸出建立基于回歸的模型,其精度是不能與模擬工具相提并論的,因此,利用AORC 回歸的外部模型,其精度一定低于SPYRO模型。與傳統(tǒng)LP建模技術(shù)相比,外部模型的精度有很大改進(jìn)。AORC回歸模型對于石腦油爐子的乙烯收率預(yù)測精度可以達(dá)到99.5%以上。
最大程度提高AORC 回歸模型的計(jì)算精度,具體方法為:
1)確保在生成SPYRO 模擬案例中所定義的操作參數(shù)的范圍,與工廠實(shí)際操作數(shù)據(jù)相近。
2)確保在生成SPYRO 模擬案例中所定義的原料組成的范圍盡可能窄,既能涵蓋實(shí)際生產(chǎn)中可能加工的原料組成,又具有一定代表性,即有足夠多的樣本數(shù),其原料性質(zhì)與實(shí)際加工的主要原料(設(shè)計(jì)進(jìn)料)的性質(zhì)是接近的。通過對上百種原料、多組操作條件和物性等進(jìn)行排列組合,石腦油模擬數(shù)據(jù)的樣本數(shù)超過17 800 個,液化氣模擬數(shù)據(jù)的樣本數(shù)超過8 250個。
3)在原料的定義中,添加純組分的乙烷、丙烷和丁烷(正丁烷、異丁烷),以確保在外部模型的原料組成中,次要組分含量可以為0。
4)在模型設(shè)置精度類型時選擇“Accuracy(slow)”作為回歸優(yōu)化。
5)在進(jìn)行軌跡計(jì)算前進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,移除操作范圍以外的點(diǎn)及異常點(diǎn)。
通過以上建模方式和模型校核方法,可以使主要側(cè)線產(chǎn)品的收率準(zhǔn)確性達(dá)到95%以上。
分離部分從急冷裝置開始,主要包括脫丙烷塔、碳二加氫塔、碳三洗滌塔、脫甲烷塔、脫丁烷塔、預(yù)脫甲烷塔、脫乙烷塔、乙烯塔、碳三加氫塔和丙烯塔。碳二加氫塔和脫甲烷塔基于原料組成及主要化學(xué)反應(yīng)轉(zhuǎn)化率計(jì)算產(chǎn)品組成、組分分離系數(shù)構(gòu)建組分分離子模型結(jié)構(gòu),通過分子組分傳遞到下游裝置,其余分離單元均基于組分構(gòu)建分離模型。
基于SPSL機(jī)理模型構(gòu)建的蒸汽裂解模型需基于PIMS AO功能進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)行,PIMS AO是PIMS高級優(yōu)化功能版本,主要包括XNLP(非線性)求解功能、非線性方程建模功能和外部模型接口功能,同時增加了簡約原油數(shù)量、參數(shù)分析、全局優(yōu)解和多處理器并行功能等,極大地提高了模型的準(zhǔn)確性、可靠性和模擬系統(tǒng)的集成。
煉化一體模型集成乙烯裂解爐后,應(yīng)用PIMS AO 主要包括非線性(XNLP)求解功能、非線性方程建模功能、外部模型接口功能和與乙烯裂解爐模擬系統(tǒng)SPSL集成,提高了模型計(jì)算精度。原油切割根據(jù)需要按照石腦油組分進(jìn)行切割,從源頭選油更加精細(xì)化,也擴(kuò)大了優(yōu)化空間。原油中石腦油切割以分子組成計(jì)算,保證模型的精細(xì)化程度以及裂解原料從原油源頭優(yōu)化的可行性。原油切割用石腦油相關(guān)信息和組分,如表2所示。
表2 原油切割用石腦油相關(guān)信息和組分Tab 2 Information and components related to naphtha used for crude oil cutting
舉例說明:某煉化企業(yè)月度加工原油主要為科威特、阿曼、沙輕和沙中等油種,生產(chǎn)出石腦油供給蒸汽裂解裝置作為原料,根據(jù)采用分析某月石腦油原料組成情況如表3所示。
表3 石腦油原料組成Tab 3 Composition of naphtha raw material
由表3可知,根據(jù)加工原油結(jié)構(gòu),該月產(chǎn)出的石腦油組成屬于典型的裂解石腦油,符合裂解裝置進(jìn)料指標(biāo)要求,有利于裂解爐COT 穩(wěn)定控制。原料餾程情況如表4所示。
表4 石腦油原料餾程Tab 4 Distillation range of naphtha raw material
當(dāng)月石腦油原料主要由F-004/F-005/F-001B加工,采用F-001B SPYRO模型進(jìn)行模擬,模擬條件為:進(jìn)料量28.0 t/h,稀釋比0.50,橫跨段溫度570 ℃,裂解深度0.52。模擬測算結(jié)果如表5所示。
表5 模擬測算產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)Tab 5 Related data of product by simulation and calculation
由表5 可知,應(yīng)用SPSL 機(jī)理模型構(gòu)建的蒸汽裂解模型進(jìn)行測算,可以提高模型計(jì)算精度,AO模型的測算結(jié)果與SPYRO 模擬結(jié)果基本一致,雙烯收率精準(zhǔn)度達(dá)到了99.77%以上。
PIMS AO 模型具備高級分析、全局優(yōu)解和多處理器并行功能,較大程度提高了系統(tǒng)方案的準(zhǔn)確性和可靠性。如采用9月份的月度計(jì)劃測算,原油加工量710 kt,采用全局優(yōu)化功能,設(shè)置10個起始點(diǎn),經(jīng)對比發(fā)現(xiàn)常規(guī)求解目標(biāo)函數(shù)值為47 266,多點(diǎn)尋優(yōu)后目標(biāo)函數(shù)值為51 276。
分析結(jié)果發(fā)現(xiàn):多點(diǎn)尋優(yōu)優(yōu)化了采購的阿曼(OMN)原油,減少采購4.61 kt,效益增加,結(jié)果與實(shí)際相符合,模型尋優(yōu)結(jié)果見圖2。
圖2 多點(diǎn)優(yōu)化過程示意Tab 2 Schematic diagram of multi-point optimization process
應(yīng)用參數(shù)分析,實(shí)現(xiàn)操作條件優(yōu)化。PIMS AO模型中加入了裂解爐COT,壓力COP和油汽比SOR 等操作變量,所以PIMS 能夠根據(jù)市場價格計(jì)算出最優(yōu)的操作條件,明確優(yōu)化方向。參數(shù)優(yōu)化功能:分析操作參數(shù)、原料和產(chǎn)品的價格敏感性,提高求解分析能力,減少決策失誤。多目標(biāo)優(yōu)化功能:分析整體經(jīng)濟(jì)效益最大化,同時最優(yōu)化高附加值產(chǎn)品收益。
測試案例中以NAP 石腦油為原料,裂解爐COT 為830~850 ℃,每4 ℃取1 個點(diǎn)進(jìn)行分析計(jì)算,結(jié)果見圖3。
圖3 COT對乙烯收率的影響Tab 3 Effect of COT on ethylene yield
從圖3可以看出,乙烯收率隨溫度的升高而提高,收率從33.26%逐漸提高到較高值34.58%,此時溫度為846 ℃。因此,石腦油在當(dāng)前爐型和工況條件下,裂解乙烯的較優(yōu)溫度為846 ℃。
以某煉化一體化企業(yè)蒸汽裂解模型為例,介紹了建模意義以及集成SPSL模型的蒸汽裂解模型的功能架構(gòu)和主要應(yīng)用方向。首先,采用AORC軟件與SPYRO 軟件創(chuàng)建回歸爐模型(XLP 類型文件)的技術(shù)路線,把這些模型作為外部模型添加到更新的PIMS 模型,可以實(shí)現(xiàn)與計(jì)劃優(yōu)化軟件PIMS 的無縫集成。接著,基于SPSL 集成的模型在模型細(xì)化程度方面有了很大的提升,主要體現(xiàn)在通過細(xì)化原油切割從需要根據(jù)需要進(jìn)行石腦油組分的分子組成切割,按照分子組分進(jìn)行建模,比原模型更加細(xì)致。最后,通過應(yīng)用PIMS AO 的高級優(yōu)化功能,主要包括非線性求解、全局優(yōu)化、參數(shù)分析以及多處理器并行功能,驗(yàn)證了模型的應(yīng)用效果,同時通過數(shù)據(jù)對比驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性,證明該集成方法技術(shù)上是可行的,可進(jìn)一步提高企業(yè)計(jì)劃優(yōu)化模型的精細(xì)化水平,為企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)、降本增效提供有力支撐。