0 引言

实时优化RTO(Real-Time Optimization)技术能够显著提高生产过程的效益，已经在过程控制领域获得了广泛的应用。

国内外高校“过程控制”课程中因此相继增设了过程优化技术课时[1,2]。然而，现有的“过程控制”教材多从理论和概念上阐述实时控制技术，却缺乏生动的、可行的、贴近实际生产过程的RTO教学案例[3,4]。

常减压蒸馏装置是典型的流程工业过程，该装置的实时优化对提高生产效率和质量有重要的意义。

本文以常减压蒸馏装置为例，通过介绍常减压蒸馏装置的稳态工况判别、原油数据校正、化验数据补齐、减压塔侧线产品性质软测量以及常减压蒸馏装置的操作优化等技术与操作方法，为“过程控制”课程RTO技术提供可行的教学案例。

1 常减压装置实时优化概述

常减压蒸馏是指在常压和减压的条件下，依据原油中各种成分油沸点的不同，采用蒸馏的方法将原油切割成不同馏程的产品。作为原油加工头道工序的常减压蒸馏装置，其生产效率的高低直接决定了原油利用率的大小。原油加工的能耗比较大，一般约占整个炼油过程能耗的25%-30%，通过装置的实时优化，可以提高高价值产品收率，降低装置的能耗，对炼化厂经济效益的提高具有极其重要的意义。因此，对装置的操作参数优化一直备受炼化企业的关注。

目前，大多数炼化企业仍采用传统的原油评价方法获取原油数据，对常减压蒸馏装置进行模拟和优化。但利用该方法获得的原油数据往往不能准确表征当前加工原油的实时性质，因此其模拟结果会与实际工况产生较大偏差。

原油快速评价方法是利用近红外分析仪对原油光谱进行快速分析，并与数据库数据进行比对，可以短时间内获取准确的原油实时性质。实验证明，原油快评数据可以较为准确地表征当前加工原油的实时性质。

如图1所示为某常减压蒸馏装置的在线实时优化系统结构图。通过集散控制系统DCS(Decentralized Control Systems)采集常减压蒸馏装置的实时工艺数据，经由先进过程控制(APC)将操作变量与约束条件传递给实时优化平台，同时利用近红外原油快速评价技术获取当前原油的实时性质，基于实时优化平台进行操作参数优化，将优化后的受控变量传递给APC，从而对装置进行实时控制。

图1 常减压蒸馏装置在线实时优化系统架构图

2 常减压蒸馏装置实时优化过程

对于常减压蒸馏装置的实时优化而言，除了准确的原油数据，精确的化验分析数据也是至关重要的。化验分析数据主要用于模型的自校正，通过比较侧线产品性质模拟值与化验值之间的差异，对模型精度进行维护。

Google的工程总监库兹韦尔说过一句话：“我们的未来将不再经历进化，而是经历爆炸。”他有本著作《奇点临近》，谈论到人类正前所未有地接近人工智能主宰科技发展的时机点，最多再二十几年就将迎来科技的“奇点”，在那之后世界的发展就不再是人类能猜测、主导的。

2.1 稳态工况的判别

对常减压蒸馏装置进行实时优化前，需要对装置进行稳态工况的判别。只有当常减压蒸馏装置处于稳定状态下，才可以对其实施操作优化。对常减压蒸馏装置进行稳态判别其实就是对装置的工况参数进行稳态判别。然而，常减压蒸馏装置的工况参数众多，如果对每一个工况参数均进行稳态判别，将十分耗时耗力。因此，需要选择几个最能表征常减压蒸馏装置的工况参数进行稳态判别从而对装置进行稳态判别。根据人工经验，选择原油加工流量、常压塔顶温度、实际换热终温、常二线抽出量、常一中回流量这5个工况参数作为稳态工况的判别参数即可。

应购买鲜活的水产品。在买鱼的时候，尽量要挑选活鱼。没有活鱼时，要闻一下鱼是否有异味或臭味，有异味或臭味的鱼不要买。用手指按下鱼的身体部位，如果鱼肉比较硬，说明鱼刚死不久。

图2 常减压蒸馏装置实时优化过程示意图

在常减压蒸馏装置实际运行中发现，测量的工况参数中往往包含噪声。如果在稳态判别的过程中忽略噪声的干扰，则会将错误的数据考虑在内，从而影响稳态判别的结果。

同时，常减压蒸馏装置的工况参数数据量较大，需要进行分窗统计，此时需要根据经验确定窗口的大小。由于抽样的局限性，样本信息不可能是总体信息的完整反映，根据经验确定窗口的大小对稳态判别的结果会产生较大的影响，难以满足炼化企业对常减压蒸馏装置稳态判别精准性的要求。

2.2 原油数据校正和化验数据补齐

原油数据校正包括原油性质数据校正和原油TBP曲线校正。原油性质的准确与否对常减压蒸馏装置的模拟和优化起着决定性的作用。为了获取更加准确的原油实时性质，通常采用原油快速评价方法获取原油实时性质。但是，由于近红外分析仪的检测精度可能会使获得的数据产生一定的误差，为了选取更接近真实值的原油性质数据进行装置优化，需要对原油快评数据进行校正。原油性质数据校正是基于原油快评数据、经过调合头静态混合器实现原油在线调合后成品油质量实时跟踪分析数据(组分跟踪数据)、依据原油种占比和常炼原油性质计算所得的常炼原油数据等三种原油性质数据，选取原油快评数据作为基准原油数据，另外两种原油性质数据中的一种作为与基准原油进行比较的对比原油数据，求取这两种原油性质数据之间的原油相似度，进而根据原油相似度进行原油性质数据校正。

（2）经预处理样品。取“2.2”项下经预处理的空白脂质体溶液、空白脂质体+米索硝唑溶液、米索硝唑pH敏感脂质体溶液各适量，于200～400 nm波长范围内扫描，光谱图见图2。由图2A可知，经预处理完全沉淀了辅料磷脂酰乙醇胺，空白脂质体在322 nm波长处无明显的紫外吸收；由图2B、C可知，米索硝唑的最大吸收峰仍出现在322 nm波长处，因而此时辅料对主成分的测定已无干扰。

1)优化目标的选取

2)操作变量的选取

那些消遣娱乐胜于慰藉心灵的奇迹，因此早已大大降低了天使的声誉，而蜘蛛女孩的出现则使天使完全名声扫地了。这样一来，贡萨加神父也彻底治好了他的失眠症，贝拉约的院子又恢复了三天阴雨连绵、螃蟹满地时的孤寂。

常减压蒸馏装置在线实时优化系统架构图如图2所示。实时优化的具体过程描述如下：

化验数据补齐是基于相似工况比较，从历史稳态工况数据库中找到与当前工况最相似的一种工况，利用历史稳态工况的化验分析数据对实时工况中的缺失化验数据进行补齐，以满足装置实时优化的需求。

Substituting Eqs. (4) and (5) into Eq. (9), the equation can be further simplified as,

可是，没过多久，儿媳妇单位因为上了什么新项目，每天很晚才到家，回来的时候宝宝都睡了，这样一来，老伴就没有自己的时间了，我干啥只能单独行动，为他们做好后勤工作。虽然偶尔也会跟儿子发发牢骚，但儿媳妇和儿子说了两句好话，我们也就乖乖地服从了。

2.3 减压塔侧线产品性质的软测量

常减压蒸馏装置作为炼化企业的龙头装置，对其进行操作优化的条件是充分获得装置侧线产品的性质参数。然而，很多侧线产品的性质参数是无法直接测量的。以减压塔为例，其侧线产品的干点、凝点等指标难以直接获取。尽管有部分炼化企业采购了在线分析仪表，其不仅价格昂贵、维护费用较高，同时存在时间滞后，也还难以满足常减压蒸馏装置实时优化的需求。

此外，由于减压塔侧线产品的特殊性导致其化验频次较低。如果采用传统的实验室化验分析，由人工收集样本，数小时才能得到化验分析结果。由于时间上滞后较长，所得到的侧线产品数据并不能很好地反映当前工况。因此，设计一种能够准确估计减压塔侧线产品性质的方法，具有十分重要的工业应用价值。

1.4 随访观察 患者舒适度评价取模完成后记录患者舒适度。舒适度评级：A级，无恶心或异物感，无软组织压迫不适。B级，有异物感，无恶心不适，有软组织压迫不适。C级，异物感强烈，甚至恶心不适，有软组织压痛。修复完成2周后，约患者复诊，对咬合情况做再次的检查及相应的调整，并填写满意度调查表；修复6个月后按照改良的[4]美国公共健康协会(USPHS)标准，由一名未参与修复过程的高年资主治医生对修复体进行检测和评价。

图3 软测量模型基本框架

软测量模型的数学表达式如公式(1)所示。

(1)

式(1)中表示无法直接测量的主导变量估计值，f(d1,u,θ)表示软测量模型。在减压塔侧线产品性质的软测量问题中，为减压塔侧线产品性质参数，f(d1,u,θ)即为所需建立的减压塔侧线产品性质的软测量模型。在实际应用中，一般使用偏最小二乘方法对减压塔侧线产品性质进行软测量建模。

2.4 操作优化

在上述步骤成功实施的基础上，可以对常减压蒸馏装置进行操作优化，主要有如下三个方面：

原油的实沸点TBP(True Boiling Point)蒸馏数据是指原油混合物中各个组成成分的体积与馏出温度的对应关系，它是原油炼制的根本依据，TBP曲线的准确与否直接影响着常减压蒸馏装置的模拟精度。经验证明，即便是原油快速评价方法得到的较为准确的原油TBP曲线，与实际侧线性质反推得到的TBP曲线仍存在一定的误差。为提高装置的模拟精度，需要根据实际侧线性质对原油的TBP曲线进行校正。

由于装置的工艺不能更改，优化目标的选择包括提高装置产品的产量和质量、降低原料和能源消耗等。根据该企业的生产需求，选取常压塔常二线轻柴油的收率最大化作为优化目标。

为了解决这一实际问题，使用软测量方法对减压塔侧线产品性质进行估计是一个可行的方案。软测量方法是利用计算机相关技术，对某些不可测量或难以测量的变量，挑选另外一些可测变量作为辅助变量，通过辅助变量构建某种数学关系对主导变量进行估计。软测量模型的基本框架如图3所示。

原油TBP曲线的校正是以原油不同馏分收率对应的温度作为决策变量，基于常减压蒸馏装置各侧线产品质量指标的模拟值与工况值进行最小二乘拟合计算。

每学期，我们班家长与老师会共读一本书。这学期，我们聘请4位妈妈担任《正面管教》阅读的“家长督导”。每周四，由“家长督导”主持，公布阅读的范围，交流阅读的困惑，畅谈阅读的收获。有的家长按照“赢得合作”4个步骤，与孩子共同制订家务值日表；有的家长不清楚惩罚带来的后果，其他家长帮忙解除困惑；老师则在关键时刻进行陈述和解答。周四，整个班级群处于积极向上的研讨氛围中，彼此思想的碰撞，理论和实践的结合，让家长明白科学教育的重要性。

对目标进行优化是通过调节操作变量实现的，因此应选择对优化目标影响显著的参数作为操作变量。一般以工艺手册为指导选取操作变量，并通过灵敏度分析进行筛选，因此应对常二线轻柴油进行单变量灵敏度分析。

3)约束空间的选取

约束空间通常为工艺指标，对常减压蒸馏装置进行优化应保证其操作参数在工艺指标的限定范围内。

在上述基础上，本文在常减压蒸馏装置的操作优化方法中选择序列二次规划算法SQP(Sequence Quadratic Programming)对常减压蒸馏装置的操作优化问题进行求解。

3 案例结果

对常减压蒸馏装置的操作优化，除了要保证各操作变量均在实际工况允许的范围内变化，还应保证各塔产品的质量符合工艺要求。因此，本节以某炼化企业常二线的抽出量最大化作为优化目标，以常三线汽提蒸汽量、常顶抽出量、常压炉出口温度作为操作变量，以初馏塔和常压塔的产品质量作为约束条件，利用Petro-SIM的Optimation模块，基于SQP算法进行操作优化，结果如表1所示，主要产品性质参数及收率优化前后对比如表2所示。

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表1 优化操作结果

优化前优化后优化目标常二线抽出量/t·h-138.0444.50操作变量常三线汽提蒸汽量/t·h-10.200.78常顶抽出量/t·h-166.0063.20常压炉出口温度/℃315326约束条件初顶油终馏点/℃<17584.085.1常顶油终馏点/℃<175166.5166.8常一线终馏点/℃ <220200.0200.9常二线终馏点/℃ <300275.0276.3常三线终馏点/℃ <370311.7320.2

表2 主要产品性质参数及收率优化前后对比

产品名称10%点温度/℃终馏点/℃优化前优化后优化前优化后常顶油91.892.6166.5166.8常一线167.5168.1200.0200.9常二线200.0201.3275.0276.3常三线246.6251.3311.7320.2产品名称流量/t·h-1收率/%优化前优化后优化前优化后常顶油66.0063.2011.4810.99常一线16.7418.002.913.13常二线38.0444.506.617.74常三线13.1417.752.293.09

由表2可以看出，利用Petro-SIM进行常减压蒸馏装置的操作优化，在严格控制产品质量的前提下，常二线终馏点与常三线10%馏出点的重叠度由优化前的28.4 ℃减小到25 ℃，常二线的收率有了明显的提高。在提高常三线汽提蒸汽量、减小常顶采出量、提高常压炉出口温度时，常二线轻柴油的抽出量由38.04 t·h-1变为44.50 t·h-1，增加了6.46 t·h-1，相比优化前的收率提高了1.13%。常一线航煤的抽出量由16.74 t·h-1变为18.00 t·h-1，增加了1.26 t·h-1；常三线重柴油的抽出量由13.14 t·h-1变为17.75 t·h-1，增加了4.61 t·h-1。常压塔的整体收率变为24.95%，相比优化前的23.29%，提高了1.66%，一定程度上降低了减压塔的负荷。

4 结语

本文以炼化行业常减压蒸馏装置为例，介绍了实时优化的详细实施过程，为“过程控制”课程RTO技术教学提供了实际教学案例，该案例能够引导学生了解过程控制的工业应用现状和学术前沿，对培养学生的创新研究能力有着重要的促进作用。

参考文献：

[1] 陈夕松，汪木兰，杨俊. 过程控制系统(第三版)[M]. 北京：科学出版社，2014.

[2] 刘中等. 基于体验学习的“过程控制”实验教学设计[J]. 南京：电气电子教学学报，2011年第S1期：88-90.

[3] 王树青. 过程控制工程(第二版)[M]. 北京: 化学工业出版社，2008.

[4] 黄德先等. 过程控制系统[M]. 北京:清华大学出版社，2011.