对先进控制技术在炼油化工行业的分析

张榜林

上海朗绿建筑科技股份有限公司南京分公司   江苏南京  210000

摘  要：本文深入探讨了先进控制技术在炼油化工行业中的应用。通过分析数据采集与处理、人工智能、预测控制及模型辨识技术的具体运用，揭示了这些技术在提高生产效率、产品质量以及设备稳定性方面的重要性。特别是在加热炉、分馏塔以及液体催化裂化流程中的应用，展示了先进控制技术如何优化生产过程和提升经济效益。通过分析，本文强调了先进控制技术在炼油化工行业未来发展中的潜力。

关键词：先进控制技术；炼油化工；自动化

一、先进控制系统的主要特点

先进控制系统以其卓越性能和灵活性，在众多行业中得到了广泛的应用，尤其是在炼油化工行业中，它的应用更是体现了其对于提升生产效率、确保产品质量、降低能耗和提高安全性的重要作用。与传统控制系统相比，先进控制系统主要具备以下几个显著特点：

（1）模型独立性强。先进控制技术不依赖于精确的数学模型，能够在对系统模型了解有限或者完全不了解的情况下实现有效控制。这种技术能够适应模型结构和参数的大范围变化，使其能够在复杂的工业过程中找到应用。

（2）处理复杂过程的能力。先进控制技术能有效处理大时滞、强耦合和多变量的控制问题，对于那些传统控制系统难以处理的复杂过程，通过动态协调约束控制，实现更加精准和灵活的控制策略。

（3）自适应、自学习能力。先进控制系统具有自适应、自组织、自学习和自协调的能力，能够根据实时数据不断优化控制策略，提高系统的稳定性和可靠性。这一点对于炼油化工行业尤为重要，因为原料和生产条件的不断变化要求控制系统能够实时适应这些变化。

（4）依赖于强大的计算力。先进控制技术的实施需要足够的计算资源，随着计算技术的发展，尤其是分布式控制系统（DCS）技术的进步，使得先进控制策略能够在实际的生产过程中得到有效实现，并且在可靠性、可维护性和操作性等方面都有了显著的提升。

二、炼油化工行业的先进控制技术

1. 数据的采集、处理与软测量技术

在炼油化工行业，数据采集和处理技术发挥着基础而有效的作用，它们为先进控制系统提供了实时、准确的数据支持。这些技术通过从生产现场的传感器、控制系统等收集原始数据，经过滤波、校正等处理过程，以确保数据的准确性和可靠性。这种处理过程对于去除噪声、消除干扰至关重要，保障了控制系统能够基于真实反映生产状态的数据作出判断和调整。

软测量技术则是处理难以直接测量或成本高昂的变量的一种方法，它通过已知的、易于测量的变量来推算难以测量的变量。例如，利用软测量技术，通过测量温度、压力等参数来推算炼化过程中的组分浓度或流量等。这种方法在无法直接测量关键参数时显得非常有效，尤其是在炼油化工过程中，很多关键变量的直接测量要么技术上不可行，要么成本过高。软测量技术的应用，通过构建准确的数学模型，实现了对这些变量的有效预测和控制，极大提升了生产过程的控制精度和效率。

2. 人工智能技术的应用

人工智能技术在炼油化工行业中的应用展现出其对于提升生产效率、优化产品质量的强大能力。通过利用机器学习、深度学习等人工智能技术，炼油化工企业能够对生产过程进行深入分析，识别出生产过程中的关键变量和潜在的优化点。例如，使用神经网络技术对原料和生产参数之间的复杂关系进行建模，可以实现对生产过程的预测和控制，从而优化操作条件，提高能效比和产品质量。

人工智能技术在故障诊断和预测维护方面也显示出其独特的优势。通过分析历史数据和实时数据，人工智能系统能够预测设备故障和性能下降，从而提前进行维护，减少生产中断的风险。这不仅提高了设备的可靠性和生产的连续性，而且通过减少意外停机，为企业节省了大量成本。

人工智能技术的这些应用不仅仅限于提高生产效率和产品质量，它们还能够通过智能化的数据分析和决策支持，为炼油化工行业的可持续发展提供技术支持。随着人工智能技术的不断进步，其在炼油化工行业中的应用前景将更加广阔。

3. 预测控制技术

预测控制技术的发展带来了多样化的理论体系，特别是预测启发控制与动态矩阵控制的方法在实践中显得尤为突出。这些技术基于脉冲响应和阶跃响应的原理，使得构建模型变得更为简便和直接。预测控制的精髓在于将经典控制理论的深刻洞察与滚动优化的策略相结合，优化了传统控制方法。通过将实时测量值与预测值进行比较，并进行适当的反馈修正，这种技术显著减少了不确定性对控制过程的影响，从而提升了控制的精确度。

预测控制技术在应用中，通过建立精确的数学模型预测关键输出变量，进而利用这些预测数据对生产流程进行精细调控。这种方法特别适用于处理那些无法直接测量的扰动，如组分推断控制、热焓控制和内回流控制等。这种控制技术能够依据进料特性、温度和压力等数据，无需借助在线分析仪器，就可以精确控制生产流程，有效提升了炼油化工生产的效率与质量，同时保障了生产的安全性。

4. 模型辨识技术的应用

模型辨识技术在炼油化工行业中扮演着至关重要的角色，它通过对生产过程中的动态模型进行精确控制，有效提升了控制的准确性。由于炼油化工过程的复杂性，模型辨识面临着不小的挑战，这要求使用高度精确的软件工具进行模型的识别和优化。这些工具能够筛选出数据中的误差和虚假信息，提取出具有实际应用价值的准确信息，进而应用于先进控制策略中。在实施模型辨识时，通常会结合动态学、统计学和系统辨识学等多个学科的理论和方法，构建起适应炼油化工生产特点的动态数学模型。这些模型能够详细捕捉到生产过程中的关键变量和动态变化，为控制系统的优化和调整提供了坚实的理论基础。

三、先进控制技术在炼油化工行业的具体应用
1. 在加热炉中的应用

先进控制技术在加热炉的运用主要集中于提高热效率、实现加热支路的平衡、加热炉出口温度的串级控制以及对加热炉提降量的精准控制。通过将这些技术应用于加热炉的运行中，可以显著优化热效率，确保热能的合理分配。在具体操作中，根据温度差异对加热管流量进行调节，实现支路出口温度的均一，避免了加热过程中的过热现象，延长了设备的使用寿命。此外，先进控制技术能够有效地将干扰因素纳入考虑，通过前馈信息的整合，减少外部干扰对加热炉操作的影响，确保了出口温度的稳定。在面对加热炉总流量变化的情况下，这些技术也能够保证炉膛温度的稳定，保障生产流程的顺畅进行。

2. 在分馏塔中的应用

分馏塔是炼油化工生产中的关键设备，通过先进控制技术的应用，可以显著提升分馏塔中段回流取热的分配合理性。采用预测控制技术，首先需要确立生产计划并明确分馏塔的取热比例与范围。借助动态矩阵控制方法，将取热量设定为控制目标，以回流量作为操作变量，从而实现对分馏过程中回流取热的精确控制。

3. 原油蒸馏塔的建模与优化

对原油蒸馏塔进行建模和优化是利用先进控制技术提升炼油效率的一个重要方面。基于Sorel平衡模型，这一过程假设每一平衡级的液相和气相处于热力学平衡状态。通过对平衡级进行综合的物料平衡、能量平衡以及相平衡计算，可以构建出原油蒸馏塔的详细模型，并利用如方程分解算法等多种计算策略进行求解。在进行常压蒸馏过程的稳态优化时，可以通过蒸馏过程的数学模型，在满足特定质量指标的约束条件下，运用遗传算法等优化方法对操作变量进行求解和调整，从而实现生产过程的最优化控制。

4. 基于神经网络的软测量及质量控制

在炼油化工行业中，软测量技术通过神经网络的应用，针对粗汽油干点和轻柴油倾点的质量控制展现出极高的适应性和准确性。这些质量指标与温度及油气分压之间的非线性关系，通过神经网络模型得以精确捕捉和预测。神经网络通过学习历史数据中的化验值和相关参数，找到最合适的权重，以此为基础预测实时参数下的质量指标。

5. 在延迟焦化装置中的应用

延迟焦化过程的复杂性要求高度精确的控制技术以保障生产稳定性。先进控制技术的引入，尤其是多变量控制策略，为延迟焦化装置的操作提供了强大的支持。这种技术能够综合考虑焦化过程中的多种变量和潜在扰动，如焦炭塔的切换操作，有效减少这些操作对生产过程的干扰。通过将预期的扰动作为控制系统的输入变量，先进控制技术能够预先调整控制策略，以抵消扰动带来的影响。

6. 在液体催化裂化流程中的应用

液体催化裂化工艺作为石油炼制中的关键步骤，其控制效果直接影响着生产效率和产品质量。先进控制技术的应用，特别是在液体催化裂化流程中，显著提高了控制的准确性和响应速度。通过精确控制裂化反应的条件，如温度、压力和催化剂的投加量，可以优化产品的收率，提升汽油、柴油等轻质油品的产出，同时降低了副产品如液化石油气和干气的生成量。这种控制技术不仅优化了生产流程，还通过提高产品质量和收率，为企业带来了显著的经济收益，证明了先进控制技术在提升炼油化工行业竞争力中的重要作用。

四、结语

经过详细分析，笔者得出结论，先进控制技术对于炼油化工行业的发展起到了推动作用。这些技术不仅显著提升了加热炉、分馏塔和液体催化裂化流程的操作效率和产品质量，而且在软测量及质量控制、延迟焦化装置的稳定性提升方面也展现了巨大价值。特别地，神经网络在非线性问题的处理和质量预测上的应用，为生产过程控制提供了新的视角。因此，笔者认为，继续研究和优化先进控制技术在炼油化工行业中的应用，将为企业带来更大的经济效益和竞争优势。

参考文献：

[1]马记源,郭文超.探究先进控制技术在炼油化工行业的应用[J].化工管理,2018,(24):102-103.

[2]仇登可,侯士超,刘锋等.人工智能在炼油化工装置中的应用[J].石油知识,2022,(05):20-21.

[3]黄绪山,祁天军.提高炼油与化工过程自动化水平策略[J].石化技术,2022,29(05):254-256.