Full Text

Установка каталитического риформинга с предварительной гидроочисткой исходного сырья 35-8/300Б ООО «ЛУКОЙЛ-Пермнефтеоргсинтез» предназначена для производства ароматических углеводородов методом каталитического риформинга с предварительной гидроочисткой бензиновых фракций. Каталитический риформинг занимает конечное положение в процессе производства ароматических углеводородов [1]. Товарными продуктами установки являются бензол, толуол и сольвент, от качества которых напрямую зависят экономические показатели работы всего предприятия, в том числе технические и экономические показатели работы смежных процессов производства нефтепродуктов (рис. 1). В нефтеперерабатывающей, нефтехимической и химической отраслях промышленности в настоящее время активно внедряются системы усовершенствованного управления технологическими процессами (СУУТП), в том числе и на установках риформинга [2-9]. Для непрерывной оптимизации технологического режима работы установки 35-8/300Б в соответствии с заданными критериями оптимального управления принято решение о внедрении СУУТП. Рис. 1. Схема производственных связей Данная система обеспечит оптимальное ведение технологического процесса, а также позволит формализовать и использовать экспертные знания операторов, снизив влияние человеческого фактора на процесс управления, уменьшив тем самым возможность ошибки и повысив точность поддержания показателей качества продуктов установки [10, 11]. Сырье и продукты нефтеперерабатывающих установок - это смесь углеводородов различной структуры и состава. В зависимости от исходной нефти, процесса ее переработки на предыдущих стадиях, состав сырья установки может значительно меняться, являясь неконтролируемым возмущение при управлении технологическим процессом. В связи с этим СУУТП должна решать следующие задачи: 1) стабилизация ключевых показателей качества продуктов установки при внешних возмущениях (изменение загрузки, свойств сырья или внешних условий, вмешательство операторов); 2) оптимизация работы установки по технико-экономическим критериям (увеличение выхода более ценных продуктов за счет менее ценных, энергосбережение); 3) сокращение времени переходных процессов и потерь нефтепродуктов при сменах производственных заданий по количеству и качеству выпускаемой продукции. Решение поставленных задач возможно следующими методами: 1) расчет текущих значений показателей качества по эмпирическим зависимостям в виде уравнений множественной регрессии на основе известной измерительной информации; 2) разработка и идентификация многопараметрической математической модели технологической установки (рис. 2) в виде матриц, отражающей связь между управляющими переменными (MV), регистрируемыми возмущениями (DV) и управляемыми переменными (CV), где каждый элемент матрицы описывает функциональную связь переменных в виде динамических моделей. На основании построенной ММ ОУ осуществляется; 3) решение оптимизационной задачи с использованием разработанной матричной модели объекта управления. С учетом экономических требований в СУУТП предусмотрено решение следующих оптимизационных задач: - максимизация отбора стабильного гидрогенизата за счет снижения запаса по показателю качества «массовая доля общей серы в стабильном гидрогенизате»; - максимизация отбора стабильного катализата за счет снижения запаса по качественным показателям «октановое число стабильного катализата»; - максимизация степени извлечения бензола и толуола / максимизация общей стоимости продуктов блока ЭДВР (экстрактивной дистилляции и вторичной ректификации). CV1 … CVn MV1 … MVm CV1…CVn - контролируемые переменные MV1…MVm - управляющие переменные DV1…DVk - внешние переменные ОУ DV1 … DVk Рис. 2. Модель многоканального ОУ С учетом особенностей технологического процесса и реализации управляющих алгоритмов в СУУТП разработано три многопараметрических управляющих контроллера, каждый из которых решает оптимизационную задачу и имеет в своем составе одну многопараметрическую математическую модель блока технологической установки: контроллер блока гидроочистки, контроллер блока риформинга и контроллер блока ЭДВР. Для управления установкой необходима информация по 39 показателям качества продуктов. 39 математических моделей расчета показателей качества в режиме реального времени, так называемые виртуальные анализаторы (ВА), в рамках СУУТП реализованы по структуре, представленной на рис. 3. Рис. 3. Схема передачи данных между серверами РСУ и СУУТП Сигналы полевых датчиков из распределенной системы управления (РСУ) передаются в систему валидации входных сигналов, которая объединяет в себе функции проверки входных сигналов на достоверность и их фильтрацию. Подготовленные данные поступают на входы виртуальных анализаторов. Математические модели, реализованные в ВА, со временем устаревают, для их адаптации использована автоматическая подстройка ВА в ПО VACor путем корректировки свободных членов уравнений регрессии ВА с учетом вновь поступающих данных аналитического контроля из LIMS АС «Диспетчеризация» [12, 13]. При адаптации моделей ВА контролируется сходимость модели и эмпирических данных. Передача рассчитанных коэффициентов осуществляется через базу данных реального времени, функционирующую на предприятии, PI System в платформу СУУТП с ВА. Для каждого ВА произведена структурная и параметрическая идентификация математической модели в виде многопараметрического регрессионного уравнения [14]. В качестве примера приведена модель ВА содержания основного вещества в толуоле. (1) В таблице приведено описание используемых переменных и промежуточных вычислений. Виртуальный анализатор содержания основного вещества в толуоле Переменная Дескриптор FIRCA3002 Расход растворителя в К-201 FIRC3019A Расход пара в рибойлер Т-102 колонны К-201 FIRC3019B Расход пара в рибойлер Т-102А колонны К-201 FIRC3018 Расход орошения в К-201 FIRCA3015 Расход сырья на ЭДВР FIRCA3021 Расход насыщенного растворителя из К-201 PIRCA2015 Давление верха К-201 TIRCA1023 Температура куба К-201 TIR1155 Температура верха К-104М TIRCA1160 Температура в К-104М FRSA3-02 Расход циркулирующего ВСГ FIR3-06 Расход сырья на РБ Промежуточные вычисления SF = FIRCA3002 / FIRCA3015 VF = ( FIRC3019A + FIRC3019B ) / FIRCA3015 SF2 = FIRC3021 / FIRCA3015 На рис. 4 представлен график содержания основного вещества в толуоле: реальные значения и значения, рассчитанные по модели ВА. 1 2 Рис. 4. Содержание основного вещества в толуоле: 1 - лабораторные данные; 2 - данные прогнозируемые ВА Для оценки адекватности математических моделей ВА рассчитаны коэффициент детерминации (2) и средняя ошибка (3) [15-17]. , , (2) где - значения результатов лабораторного контроля качества продуктов установки; - оценка качественных характеристик продуктов установки, рассчитанная по модели ВА; - среднее арифметическое значение результатов лабораторного контроля; , , (3) где - результат лабораторного контроля; - соответствующие им значения, рассчитанные по модели. Коэффициент детерминации для приведенного в примере ВА составил 0,2919, средняя ошибка - 0,01667, что позволяет использовать анализатор при прогнозировании содержания основного вещества в толуоле [18]. Для управления процессом разработана многопараметрическая динамическая модель, для примера представлена модель блока ЭДВР состоящая из 34 управляемых переменных (CV), 12 управляющих переменных (MV) и 12 переменных контролируемых внешних возмущений (DV). Фрагмент матрицы коэффициентов усиления построенной модели блока ЭДВР представлен на рис. 5. Рис. 5. Фрагмент матрицы контроллера блока ЭДВР Для демонстрации работы СУУТП рассмотрена оптимизационная задача контроллера блока ЭДВР максимизации целевой функции: , (4) где - расход -го продукта с установки, т/ч; - стоимость -го продукта с установки, руб/т; - стоимость пара, руб/т; - расход водяного пара в j-й теплообменный аппарат, т/ч; - число продуктов на выходе с блока ЭДВР; - количество ребойлеров колонн блока ЭДВР. Решение оптимизационной задачи (4) осуществляется на основе технологических переменных и расчетов показателей качества продуктов, прогнозируемых ВА. СУУТП, реализованная в виде надстройки над действующей РСУ, собирает из нее необходимые данные о ходе технологического процесса и передает в РСУ задания регуляторам управляемых переменных. Прогнозные значения от ВА используются в качестве управляемых переменных для многопараметрического контроллера, решающего задачу оптимизации технологического режима в рамках ограничений на технологические переменные и показатели качества продукции установки, в соответствии с заданной целевой функцией. Такая реализация позволяет максимизировать выход одного продукта за счет других в рамках накладываемых ограничений с минимальными затратами [19, 20]. Выводы. Результатом работы являются 39 математических моделей расчета показателей качества выпускаемой продукции установки риформинга. Определены структура и параметры трех многопараметрических контроллеров для каждого блока установки: гидроочистки, риформинга и ЭДВР. Спроектированная система позволяет автоматизировать управление технологическим процессом по технико-экономическим показателям в соответствии с выбранным оператором критерием. Описанный подход построения СУУТП является типовым, однако для каждого объекта управления (производственного блока) проектируется уникальная многопараметрическая модель с учетом технологии и связей показателей качества с параметрами технологического процесса. Математические модели виртуальных анализаторов также являются уникальными для каждого производственного блока с учетом особенностей технологического процесса и агрегирования опыта оперативного персонала, проведения статистического анализа.

About the authors

M. A Rabotnikov

Perm National Research Polytechnic University

I. A Vialykh

Perm National Research Polytechnic University

A. M Nemtin

LLC "Infrastructure TK"

References

Statistics

Views

Abstract - 42

PDF (Russian) - 173

Refbacks

• There are currently no refbacks.