Full Text

Введение В ходе технологического процесса уровень качества получаемой товарной нефти нормируется, что позволяет гарантированно обеспечить необходимое качество выходных товарных продуктов. Таким образом, существует необходимость осуществлять контроль качества получаемой товарной нефти на всех этапах технологического процесса [1]. На сегодняшний день существуют три основных способа контроля показателей качества, которые используются при оценке качества выходных продуктов, в том числе лабораторные анализы, данные поточных анализаторов, данные виртуальных анализаторов [2]. Каждый из перечисленных способов контроля качества имеет свои преимущества и недостатки, а также сферы применения. Рассматривая технологический процесс производства товарной нефти, следует отметить, что существует множество факторов, определяющих его нестабильность во времени, т.е. присутствуют периодические отклонения от оптимальных рабочих параметров. Данный факт требует осуществления непрерывного контроля технологического процесса и его подстройки [3]. 1. Сравнительный анализ способов контроля показателей качества Проведение анализов в химических лабораториях исторически стало первым способом управления качеством выходных продуктов в ходе технологического процесса производства нефтепродуктов. Однако достоверность результатов анализов, полученных в химических лабораториях, зависит от многих факторов, включая человеческий фактор, состояние оборудования, случайные и систематические погрешности, особенности отбора проб. Истинное фазовое состояние пробы, в случае если она является многокомпонентной и её составляющие обладают разными физико-химическими свойствами, нарушается в ходе операций по отбору проб и их доставки в лабораторию. Нарушение истинного фазового состояния может привести либо к некорректным выводам о качестве того или иного компонента технологического процесса, либо к ведению процесса с большим запасом по качеству. Что касается временного фактора, то способ лабораторного химического анализа не обеспечивает мгновенного получения данных о качестве продукта из-за длительных и трудоемких отборов, транспортировки и анализа производимых проб, что приводит к большому запаздыванию при управлении по качеству. Вместе с тем следует отметить, что лабораторный анализ может обеспечить наиболее глубокое изучение свойств как выходного продукта, так и компонентов технологического процесса, поэтому его применение сегодня также оправданно, но уже в меньшей степени для непрерывного управления качеством. Иная ситуация складывается в сфере применения поточных анализаторов. На сегодняшний день ведутся работы по совершенствованию конструкций поточных анализаторов для обеспечения непрерывного мониторинга качества компонентов технологического процесса. Важнейшим преимуществом поточных анализаторов является возможность осуществления постоянного контроля качества того или иного компонента. Таким образом, существенно ускоряются процедуры принятия решений в случае отклонения от оптимальных параметров, снижается запаздывание, характерное для лабораторных химических анализов. Вместе с тем поточные анализаторы обладают недостатками, касающимися достоверности данных, получаемых в режиме реального времени. Существующие конструкции поточных анализаторов не позволяют достичь требуемой высокой точности измерений качества компонентов технологического процесса, а также требуют постоянной калибровки. Кроме того, они обладают высокой стоимостью и требуют дорогостоящего эксплуатационного обслуживания [2]. Перспективным способом определения качества является применение виртуальных анализаторов. Принцип работы виртуальных анализаторов заключается в непрерывном анализе требуемого показателя качества по математической модели, которая описывает функциональную зависимость с текущими значениями измеряемых технологических переменных. Таким образом, виртуальный анализатор позволяет оценивать не само качество компонентов технологического процесса, а связывает необходимые показатели качества продукта с такими измеряемыми параметрами технологического процесса, как температура, давление, расход, непрерывно контролируемыми современными системами управления [3]. Виртуальный анализатор является инструментом повышения уровня информационно-аналитического обеспечения технологического персонала и создания условий (достаточной информационной базы) для формирования оптимального управления [4]. При этом виртуальный анализатор позволяет изменить подход к управлению качеством компонентов технологического процесса, сделав его универсальным. Корректно составленная математическая модель для любого компонента технологического процесса позволит производить контроль его качества без проведения технического перевооружения и установки поточных анализаторов другого типа. Таким образом, рассматриваемая в работе задача поддержания качества целевого продукта с помощью виртуального анализатора является актуальной и выполнена в соответствии с современными тенденциями развития систем управления технологическими процессами. 2. Корреляционный анализ технологических параметров Светлые нефтепродукты (бензин, керосин, дизельное топливо и др.) являются наиболее маржинальными продуктами нефтепереработки. Наиболее легким светлым нефтепродуктом из получаемых в ходе процесса ректификации является бензиновая фракция. Таким образом, целевым продуктом процесса ректификации является бензиновая фракция, отбираемая с верха колонны. Основным показателем процесса ректификации является четкость разделения, характеризуемая чистотой отбираемых продуктов, т.е. долей компонентов, выкипающих по кривой ИТК до заданной температурной границы деления смеси в отобранных фракциях. Четкость разделения оценивается косвенным показателем - налеганием температур кипения соседних фракций. Для обеспечения четкости разделения фракций необходимо контролировать температуру конца кипения целевого продукта, чтобы минимизировать налегание на температуру начала кипения бокового погона. Для проведения расчетов по созданию математической модели конца кипения бензиновой фракции были получены статистические данные параметров технологического процесса, предположительно имеющих влияние на показатель качества, а также лабораторные данные по качеству целевого продукта. Для технологических параметров вводятся обозначения: качество целевого продукта - температура конца кипения бензиновой фракции (Q); температура верха колонны (TE3-3); давление в колонне (PT4); температура в средней части колонны (TE3-2); температура в кубе колонны (TE3-1); уровень в кубе колонны (LT2-1); расход широкой фракции углеводородов (FRC35). Вариация изучаемого признака находится в тесной связи и взаимодействии с вариацией других признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц [5-9]. Для определения тесноты связи между показателем качества и параметрами колонн проведен корреляционный анализ [10]. Коэффициент корреляции Пирсона является количественной мерой силы и направления линейной взаимосвязи между двумя выборками [11] и рассчитывается по формуле: , (1) где - коэффициент корреляции между выборками и ; - размерность выборки; - номер временного среза; - значения первой выборки; - среднее значение первого параметра; - значения второй выборки; - среднее значение второго параметра. Коэффициент корреляции может принимать значения в промежутке от минус одного до плюс одного и является безразмерной величиной. Положительное значение коэффициента корреляции свидетельствует о прямой зависимости между рассматриваемыми величинами, отрицательное значение - об обратной связи. Чем ближе значение коэффициента корреляции к крайним точкам (плюс и минус один), тем больше степень линейной связи [12-14]. Коэффициенты парной корреляции между температурой конца кипения целевого продукта и технологическими параметрами рассчитываются в программе Excel по формуле (1). Для интерпретации силы корреляционной зависимости используется шкала Чеддока, представленная в табл. 1. Для создания математической модели показателя качества отбираются технологические параметры, имеющие, как минимум, умеренную связь по шкале Чеддока, т.е. имеющие коэффициент корреляции по модулю 0,3 и более. Таблица 1 Анализ силы связи между переменными Качественная характеристика силы связи Величина коэффициента корреляции по модулю Слабая От 0,1 до 0,3 Умеренная От 0,3 до 0,5 Заметная От 0,5 до 0,7 Высокая От 0,7 до 0, 9 Весьма высокая От 0,9 до 1 Таковыми являются температура верха колонны (TE3-3), давление в колонне (PT4), температура в средней части колонны (TE3-2) и уровень в кубе колонны (LT2-1). Таким образом, показатель качества является функцией от данных параметров. Наличие мультиколлинеарности может приводить к неустойчивости оценки связи параметров [15, 16]. Показатель качества необходимо представить в виде функции от слабо коррелируемых между собой параметров. Для этого определяются коэффициенты корреляции технологических параметров между собой. Аналогично отбираются технологические параметры, имеющие, как минимум, умеренную связь по шкале Чеддока. Результаты представлены в табл. 2. Таблица 2 Взаимосвязь между параметрами технологического процесса Первый параметр Второй параметр Величина коэффициента корреляции Интерпретация взаимосвязи TE3-3 PT4 -0,0968 Несущественная TE3-3 TE3-2 0,5568 Существенная TE3-3 LT2-1 -0,0852 Несущественная PT4 TE3-2 0,0664 Несущественная PT4 LT2-1 -0,0039 Несущественная TE3-2 LT2-1 -0,1484 Несущественная Между температурой верха колонны и температурой в средней части колонны имеется высокая корреляция. Данные параметры нельзя использовать в одной математической модели. Поэтому будут разработаны две модели: , (2) . (3) 3. Регрессионный анализ технологических параметров Корреляционный анализ является подготовительным этапом перед проведением регрессионного анализа. Оба метода изучают взаимосвязь между статистическими данными. В корреляционном анализе исследуются сила связи и ее направление (обратная связь или прямая связь) между параметрами. В регрессионном анализе исследуется форма зависимости, которая отображается в виде уравнения регрессии, в котором зависимая (результирующая) переменная выражается через независимые факторы (предикторы) [17], ... , (4) где - зависимая переменная; - независимые переменные; - количество независимых переменных; - свободный член уравнения; - коэффициенты регрессии. Для разработки линейных уравнений регрессии для полученных функций показателя качества необходимо исходные данные разделить на две выборки: тестовую и обучающую. С помощью обучающей выборки будут разрабатываться уравнения регрессии. Тестовая выборка служит для оценки точности полученных моделей. Как правило, тестовая выборка составляет не более 25 % от всего объема исходных данных [18]. Для разделения исходных данных на две выборки отберем каждое пятое значение в качестве тестовой выборки, обеспечив таким образом 20 % объема данных. Для получения регрессионных уравнений необходимо определить коэффициенты регрессии. Для нахождения коэффициентов используется метод Бокса-Бенкена. Расчет состоит из нахождения матрицы А, вектора B и решения матричного уравнения. Матрица А определяется с помощью независимых переменных: , (5) где - коэффициент полинома, - значение i-го независимого параметра из k-й строки, - количество строк. Вектор В определяется с помощью зависимой величины и независимых переменных: , (6) где - значение i-го независимого параметра из k-й строки, - значение зависимой величины, соответствующей . Из решения матричного уравнения можно получить коэффициенты регрессии: , (7) где - вектор коэффициентов полинома, . Таким образом, получены две регрессионные модели расчета конца кипения бензиновой фракции: , (8) где - первая регрессионная модель качества, + , (9) где - вторая регрессионная модель качества. Полученные математические модели показателя качества оцениваются с помощью отобранной ранее тестовой выборки. Рассчитываются значения показателя качества и сравниваются с истинным значением. Оценка точности проводится с помощью максимальной относительной ошибки [19]: , (10) где - относительная ошибка модели, %, - значение, полученное по модели, - истинное значение. Максимальная относительная ошибка по тестовой выборке для первой модели равна 0,617 %, для второй - 0,705 %. Чем меньше данная ошибка, тем более точной является математическая модель. Наименьшей ошибкой обладает первая модель показателя качества, она будет использоваться для дальнейших расчетов. 4. Построение автоматической системы регулирования по качеству Для построения автоматической системы регулирования (АСР) по качеству должна быть достроена функциональная схема автоматизации. Виртуальный анализатор качества позволяет получать достоверные данные в режиме реального времени, которые можно использовать при построении АСР. Данные о технологических параметрах, входящих в математическую модель качества, передаются виртуальному анализатору, который рассчитывает значение показателя качества. Далее происходит сравнение полученного значения с заданным значением (Vзад). В случае наличия ошибки производится коррекция задания для локального регулятора АСР (U). Описываемая структура АСР с виртуальным анализатором представлена на рис. 1. Она является общей для подобных систем [20-25]. В полученной модели показателя качества изменяемым параметром примем уровень в кубе колонны, который можно регулировать процентом открытия регулирующего клапана LV-503. Остальные параметры, входящие в модель показателя качества, остаются неизменными, что было выяснено в ходе проведения корреляционного анализа технологических параметров. Регулятор по ПК Локальные регуляторы Модель технологической установки ВА Vзад Yзад U Y V Рис. 1. Общая структура АСР с виртуальным анализатором: Vзад - вектор заданных значений показателей качества; V - вектор показателя качества, рассчитанного по виртуальному анализатору; Y - вектор контролируемых технологических параметров; Yзад - вектор из заданных значений; U - вектор управляющих воздействий Для построения АСР используется программа Vissim 6.0. Виртуальный анализатор показателя качества, построенный в данной программе, представлен на рис. 2. Рис. 2. Виртуальный анализатор показателя качества, построенный в программе Vissim 6.0 Значение температуры конца кипения бензиновой фракции, рассчитанное по математической модели виртуальным анализатором, связывается с регулятором по показателю качества. Выход этого регулятора соединяется каскадно (является корректирующим контуром) с регулированием уровня в кубе колонны и будет являться заданием для регулятора, управляющего регулирующим клапаном LV-503. Но при этом управляющее воздействие с регулятора по показателю качества является заданием для регулятора клапана LV-503. Таким образом, регулятор, управляющий регулирующим клапаном LV-503, является внутренним контуром, а регулятор по показателю качества - внешним. Схема регулирования аналогично выполнена в программе Vissim 6.0 и приведена на рис. 3. Для определения оптимальных настроек регулятора по показателю качества используются встроенные функции Vissim 6.0. Рис. 3. Реализация схемы регулирования по показателю качества Рис. 4. График регулирования температуры конца кипения бензиновой фракции В итоге получен следующий график регулирования температуры конца кипения бензиновой фракции, представленный на рис. 4. Температура конца кипения бензиновой фракции достигла задания и удерживается на этом уровне. Заключение Представлена разработка математической модели автоматизированной системы управления процессом атмосферной перегонки товарной нефти. Произведен расчет системы регулирования температурой и давлением куба колонны. Показаны основные характеристики процесса, определены показатели качества товарной нефти. Данная система предназначена для поддержания заданной производительности производства. Эффективность проекта определяется тем, что осуществляется контроль качества получаемых продуктов на всех этапах технологического процесса, что увеличит четкость ректификации. В работе поставлена задача обеспечения поддержания качества целевого продукта с помощью виртуального анализатора. Разработанная система может применяться в системах управления переработкой сырья на предприятиях по производству товарной нефти с использованием атмосферной перегонки.

About the authors

E. A Shulaeva

Ufa State Petroleum Technological University

V. B Pavlov

Ufa State Petroleum Technological University

References

Statistics

Views

Abstract - 67

PDF (Russian) - 38

Refbacks

• There are currently no refbacks.