專利名稱：一種乙烯裂解爐裂解反應(yīng)操作條件的優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于化學(xué)反應(yīng)工程與人工智能交叉領(lǐng)域，涉及乙烯裝置管式裂解爐 熱裂解反應(yīng)工藝操作條件的優(yōu)化方法。
背景技術(shù)：
乙烯是化學(xué)工業(yè)的重要基礎(chǔ)原料，其產(chǎn)量成為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)石油化 工發(fā)展的主要標(biāo)志。乙烯生產(chǎn)的規(guī)模、成本、生產(chǎn)穩(wěn)定性、產(chǎn)品質(zhì)量等都會(huì)對(duì) 整個(gè)石油化工行業(yè)產(chǎn)生重大影響，因此乙烯裝置就成為關(guān)系全局的核心生產(chǎn)裝 置。
隨著乙烯裝置的不斷擴(kuò)能和煉油化工一體化工作的深入，乙烯原料資源緊 張和原料多樣化的問題日漸突出，在裂解裝置大型化、原料多樣化的同時(shí)，提 高裂解裝置的原料靈活性、提高乙烯選擇性和收率、減少能耗和物耗就顯得尤 為重要。
裂解爐是乙烯裝置的關(guān)鍵設(shè)備，它直接關(guān)系到乙烯裝置的生產(chǎn)成本和整 體經(jīng)濟(jì)效益。由于原料來源與生產(chǎn)負(fù)荷經(jīng)常變動(dòng)，僅憑生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)對(duì)裂解爐的操 作條件進(jìn)行調(diào)整，經(jīng)常造成產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)符合生產(chǎn)要求，但三烯(指乙烯、丙 稀和丁二烯)總收率低。乙烯裝置的裂解爐通常在偏離最優(yōu)操作條件的狀態(tài)下 運(yùn)行，物耗高、產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)大。同時(shí)，裂解爐是大型現(xiàn)代石油化工重要生產(chǎn) 裝置，對(duì)其進(jìn)行操作條件優(yōu)化，即使只有1%的效益，其絕對(duì)經(jīng)濟(jì)效益也是相當(dāng)?shù)目捎^。因此，根據(jù)當(dāng)前的生產(chǎn)狀況，對(duì)裂解反應(yīng)操作條件進(jìn)行優(yōu)化，可以保 證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定，提高三烯收率，提高企業(yè)的生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力，且可產(chǎn)生巨大的 經(jīng)濟(jì)效益。
由于乙烯裝置中裂解爐的重要性，在生產(chǎn)過程中采用實(shí)際裝置進(jìn)行模型測(cè)
試是不現(xiàn)實(shí)的， 一般可通過小型蒸汽裂解模擬實(shí)驗(yàn)裝置(如MN-II型蒸汽裂解 模擬實(shí)驗(yàn)裝置)對(duì)現(xiàn)有的乙烯原料進(jìn)行模擬，結(jié)合生產(chǎn)裝置的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)建 立裂解反應(yīng)過程的模型，并通過優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化得到較優(yōu)的工藝操作
條件用于生產(chǎn)控制:，以達(dá)到優(yōu)化參數(shù)、指導(dǎo)生產(chǎn)、實(shí)現(xiàn)效益最大化的目的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的是提供一種乙烯裂解爐裂解反應(yīng)操作條件的優(yōu)化方法。選取裂 解爐出口溫度、稀釋比(或汽烴比)、進(jìn)料烴流量作為模型輸入變量，選取裂 解爐出口乙烯含量和裂解反應(yīng)深度作為模型的因變量，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立
輸入變量與因變量的關(guān)聯(lián)模型；然后，據(jù)此進(jìn)行乙烯裂解爐操作條件優(yōu)化，提 高三烯收率，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。
1.裂解爐裂解反應(yīng)過程模型
建模是優(yōu)化的基礎(chǔ)，只有建立了準(zhǔn)確可靠的模型，下一步的優(yōu)化工作才有 意義。鑒于裂解爐熱裂解反應(yīng)過程影響因素眾多且呈高度非線性特征、對(duì)其反 應(yīng)機(jī)理認(rèn)識(shí)有限，且工業(yè)生產(chǎn)過程積累大量具有代表性的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù) 隱含著工業(yè)反應(yīng)過程的特征信息，為此，本發(fā)明選用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，以 建立裂解爐熱裂解反應(yīng)過程模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法不需考慮反應(yīng)機(jī)理，直接 采用工業(yè)裝置的代表性運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，就可以得到裂解爐熱裂解反應(yīng)過程模型，建立的模型具有較高的建模精度、同時(shí)又有很好的預(yù)報(bào)能力。 為保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的外推能力，在工業(yè)裝置"操作點(diǎn)"周圍進(jìn)行"大 區(qū)域"正交模擬實(shí)驗(yàn)，獲得了若干組操作范圍變化較大的裂解爐熱裂解反應(yīng)情 況的樣本數(shù)據(jù)，將這些樣本數(shù)據(jù)與工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合起來， 構(gòu)成乙烯裂解爐熱裂解反應(yīng)過程模型的訓(xùn)練樣本。
乙烯裂解爐熱裂解反應(yīng)過程模型的自變量，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量
(1) 裂解爐出口溫度"，°c)
(2) 稀釋比(或汽烴比)G2)
(3) 爐管進(jìn)料負(fù)荷G3， t/h)
反應(yīng)過程模型的因變量，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出變量
(1) 裂解氣中乙烯含量(y,， ％)
(2) 裂解深度(y2)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用活化函數(shù)為Sigmoid函數(shù)，三層前傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立乙 烯裂解爐熱裂解反應(yīng)過程模型，并采用誤差反傳算法(BP, Back Pr叩agation) 對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖l所示，輸入層3個(gè)節(jié)點(diǎn)、隱含層1 30個(gè)節(jié) 點(diǎn)、輸出層2個(gè)節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量利用式(1)進(jìn)行歸一化處理
(1)式中，x,.是第/個(gè)操作條件(即，自變量)的實(shí)際測(cè)量值， 表示第,'個(gè) 操作條件歸一化后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的值，,xrj表示采集到第/個(gè)操作條 件的變化范圍，歸一化后輸入自變量的變化范圍為["，6]。網(wǎng)絡(luò)模型的輸出變量利用式(2)進(jìn)行歸一化處理
jy,。 . (c/ —c) + c， _/ = 1，2 (2)
J ■/ max 一mm v / / 、 ,
少乂 一少y
(2)式中，力是第y個(gè)輸出變量(即，因變量)的實(shí)際測(cè)量值，^表示第y個(gè)
因變量歸一化后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的目標(biāo)值，，^r1表示采集到第y個(gè)因變
量的變化范圍，歸一化后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的變化范圍為[c, 。
采集到"組代表性的工業(yè)裝置數(shù)據(jù)，其中每組數(shù)據(jù)包含[x，A，^乂，^]，經(jīng) 歸一化后為[ ,，^2;^，^，^2]，形成訓(xùn)練樣本。對(duì)熱裂解反應(yīng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模 型，以k,^，^]作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，對(duì)應(yīng)的[化，^]作為目標(biāo)值，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。當(dāng) 達(dá)到一定精度要求時(shí)，停止訓(xùn)練，獲得裂解反應(yīng)過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，則根據(jù) 求得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值與閾值，就可以得到裂解氣中乙烯的摩爾分率 (A)、裂解深度(h)與裂解爐出口溫度(i,， 。C)、稀釋比(巧)、進(jìn)料負(fù) 荷(x3， t/h)之間關(guān)系的具體表達(dá)式，即模型方程。
2.裂解爐熱裂解反應(yīng)過程操作優(yōu)化
裂解爐熱裂解反應(yīng)過程操作優(yōu)化是基于裂解反應(yīng)過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以操 作條件的工藝上下限、在保證乙烯收率的基礎(chǔ)上，采用現(xiàn)代智能優(yōu)化算法(如 遺傳算法、差分進(jìn)化算法等)對(duì)操作條件的約束空間進(jìn)行搜索，求得最優(yōu)操作 條件，提高三烯收率，從而降低物耗，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。


圖l是裂解爐熱裂解反應(yīng)過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型框圖。
具體實(shí)施例方式
下面，通過以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明，它將有助于理解本發(fā)明， 但并不限制本發(fā)明的內(nèi)容。
圖1是裂解爐熱裂解反應(yīng)過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型框圖，選取裂解爐出口溫度
。'，。C)、稀釋比(或汽烴比)(巧)以及進(jìn)料負(fù)荷(、t/h)作為模型輸入
變量，即自變量，各個(gè)自變量經(jīng)過歸一化后形成網(wǎng)絡(luò)的輸入自變量[巧，"2，^],
歸一化后變量的范圍為["，6；選取裂解爐出口的乙烯含量(力)和裂解反應(yīng)深 度(h)作為模型的因變量，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立輸入變量與因變量的關(guān)聯(lián) 模型網(wǎng)絡(luò)，通過反歸一化求得預(yù)測(cè)值》，？2。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)
為3，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1 30，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。
操作優(yōu)化是基于裂解爐熱裂解反應(yīng)過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以操作條件的工 藝上下限、以及裂解氣中乙烯含量為約束條件，使其不低于某一收率，采用現(xiàn) 代智能優(yōu)化算法(如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等)對(duì)操作條件的約束空間進(jìn) 行搜索，求得最優(yōu)的裂解深度對(duì)應(yīng)的操作條件(即最優(yōu)的出口溫度、稀釋比、 進(jìn)料流量)，增加裂解氣中三烯收率。
1.裂解爐熱裂解反應(yīng)過程模型
采集來自現(xiàn)場(chǎng)和實(shí)驗(yàn)裝置的300組裂解爐在不同的出口溫度(A， °C)、 稀釋比G2)、進(jìn)料流量G3， t/h)下，對(duì)應(yīng)裂解氣中乙烯含量(乂， ％)和裂 解反應(yīng)深度(h)形成樣本數(shù)據(jù)。
利用(l)式，對(duì)上述各自變量進(jìn)行歸一化處理、的變化范圍[800，860]， &的變化范圍
， &的變化范圍[20，28]，取a=0.2，b=0.8，進(jìn)行歸一化計(jì)算:
=a-800 (08一02) + 02
1 860-800、
巧=i廣a6 (0.8 - 0.2) + 0.2
2 0.9 — 0.6、
議3 = & 一20(0.8-0.2)+ 0.2 3 28—20
利用(2)式，對(duì)上述各因變量進(jìn)行歸一化處理y，的變化范圍[20,50] h的變化范圍
，取c=0. 2, d二O. 8，進(jìn)行歸一化計(jì)算
明=乂一20 (0.8 - 0.2) + 0.2 ,1 50-20、
% = (0.8 — 0.2) + 0.2
"0.7-0.4、
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。 以歸一化后的300組樣本數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，采用BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；網(wǎng) 絡(luò)收斂時(shí)，得到下列一組權(quán)值《)(i二l, 2, 3; j=l， 2， 3, 4) ， 2， 3, 4; k二l， 2)
和閾值W) (iifI， 2， 3， 4), (n二l， 2)。這里v^為輸入層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)到隱含層第 j個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；nf為隱含層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)到輸出層第k個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；^為 隱含層第m個(gè)節(jié)點(diǎn)閾值；W)為輸出層第n個(gè)節(jié)點(diǎn)閾值。裂解爐熱裂解反應(yīng)過 程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為
e/2 =《.巧+《.>y;c2 +《).j;c3 + Z>2(1) (4) "W3 =《).s;c, +《 w +《).j乂3 + 63(1) (5) ww4 =《.sx, +《).sx2 +《)."3 + W)oW2 =-7-^ ， (8)
1 + exp(- w"2)
福=——^.， (9) 1 + exp卜《"3)
1
(10)
ow4 =-7-^ ，
l + exp(—we/勺
m"5 = w"2) * owd + wg) * ow/2 + * oW3 + m^) * 。w" + W2) ， (11) we/6 = wg) * OWl + M^) * + "22) * ow^ + * + ^2) ， Q 。
炒l =
砂2 =
1 (13)
1 + exp(-we/5)
_^__. (14)
1 + exp(—wW6)
其中，sy,和sy2是裂解反應(yīng)過程乙烯收率和裂解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)值，該 預(yù)測(cè)值通過反歸一化處理
^^f50— o (15)
力 0.8-0.2、
0.2(0.7-0.4)+ 0.4 (16) "0.8-0.2
這樣就可以求得裂解氣中乙烯收率(兄，％)和裂解深度(？2)的預(yù)測(cè)值。
2.裂解爐熱裂解反應(yīng)過程操作的優(yōu)化
優(yōu)化操作條件選取裂解爐出口溫度、稀釋比、迸料流量；根據(jù)工藝條件
和工業(yè)裝置狀況，設(shè)定其優(yōu)化上下限分別為出口溫度(800， 830)，稀釋比(O. 7， 0.9)和進(jìn)料負(fù)荷(20， 24)。優(yōu)化目標(biāo)可以選擇乙烯收率最大或裂解深度最大，或者選擇乙烯收率不低于一定的收率為約束條件，裂解深度最大為目標(biāo)。本例 選擇裂解深度最大化為目標(biāo)，采用遺傳算法(或粒子群優(yōu)化算法等智能優(yōu)化算 法)對(duì)裂解反應(yīng)過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行尋優(yōu)，求得最優(yōu)操作條件為
(1) 反應(yīng)溫度^二818。C
(2) 稀釋比;c,0.71
(3) 進(jìn)料負(fù)荷^二22.5t/h。
此時(shí)，裂解氣中乙烯收率33.2%，三烯總收率達(dá)53.3%，裂解深度0.68。
優(yōu)化操作變量的上下限約束應(yīng)以工藝約束和工業(yè)生產(chǎn)裝置的具體情況確 定。模型的輸出值乙烯收率一般選擇不低于一定的收率作為約束條件，保證裝 置每年的乙烯產(chǎn)量，以裂解深度作為目標(biāo)值進(jìn)行優(yōu)化來確定最優(yōu)操作參數(shù)，使 丙烯和丁二烯的收率相應(yīng)提高，達(dá)到整個(gè)裝置經(jīng)濟(jì)效益最大化。
權(quán)利要求
1、一種乙烯裂解爐裂解反應(yīng)操作條件的優(yōu)化方法，其特征在于，(1)選取裂解爐的相關(guān)操作條件作為乙烯裂解反應(yīng)過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量；(2)選取反映裂解爐反應(yīng)結(jié)果的產(chǎn)品收率和裂解深度作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的因變量；(3)利用工業(yè)反應(yīng)器實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，建立所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并進(jìn)而對(duì)工業(yè)反應(yīng)器的操作條件進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)尋得反應(yīng)器的最佳操作條件，使得反應(yīng)所得產(chǎn)品滿足約束；所述輸入變量是裂解爐出口溫度、汽烴比和進(jìn)料烴流量；所述裂解深度是丙烯與乙烯的質(zhì)量比。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的優(yōu)化方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 其輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為3、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1 30、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的優(yōu)化方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 的輸入變量按照下式(I )進(jìn)行歸一化處理<formula>formula see original document page 2</formula>式(I )中，《表示第''個(gè)操作條件的實(shí)際測(cè)量值，M,表示第i個(gè)操 作條件經(jīng)歸一化處理后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，[x" ,xrj表示采集的第 '個(gè)操作條件的變化范圍，歸一化處理后輸入變量的變化范圍為["，6]，其中<formula>formula see original document page 2</formula> ;所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的因變量利用下式(n)進(jìn)行歸一化處理<formula>formula see original document page 3</formula> (II)式(II)中，力表示第y個(gè)因變量的實(shí)際測(cè)量值， 表示第y個(gè)因變量歸一化處理后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出目標(biāo)值，["in ,^rJ表示采 集的第〃'個(gè)因變量的變化范圍，歸一化處理后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出值變化范圍為[c，J]，其中c/〉c20;采集到"組代表性的工業(yè)裝置數(shù)據(jù)，其中每組數(shù)據(jù)包含 h，;c2，X3，乂，y2]，經(jīng)歸一化處理后對(duì)應(yīng)為[巧，^，^,^,w]，形成訓(xùn)練樣 本；以h,，^，^]為輸入值，以[^，^2]為目標(biāo)值，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；當(dāng)滿足 精度要求時(shí)，停止訓(xùn)練，獲得裂解反應(yīng)過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；然后根據(jù) 求得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值與閾值，得到裂解反應(yīng)的裂解深度和產(chǎn)品收 率的經(jīng)過歸一化后的關(guān)系表達(dá)式，通過對(duì)其反歸一化就得到了裂解反應(yīng) 的裂解深度和產(chǎn)品收率的預(yù)測(cè)值，反歸一化通過下式(III)進(jìn)行計(jì)算<formula>formula see original document page 3</formula> (III)式(III)中，巧表示第y個(gè)因變量的預(yù)測(cè)值，其他字母的含義同式 (II)所述；基于所述模型方程，在保證所述優(yōu)化目標(biāo)的基礎(chǔ)上以操作條件的工 藝上下限為界，采用遺傳算法或差分進(jìn)化算法對(duì)操作條件的約束空間進(jìn) 行搜索，求得最優(yōu)操作條件。
4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的優(yōu)化方法，其特征在于，優(yōu)化目標(biāo)是裂解產(chǎn) 物中裂解深度最大和/或裂解氣中乙烯含量不低于某一值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種乙烯裂解爐裂解反應(yīng)操作條件的優(yōu)化方法，即選取裂解爐的出口溫度、裂解進(jìn)料負(fù)荷，汽烴比(或稀釋比)作為裂解反應(yīng)過程模型的輸入變量；選取反映裂解程度的乙烯收率和丙烯/乙烯比(或三烯總收率)作為模型的因變量；利用乙烯裂解爐實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室裂解模型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，建立乙烯裂解反應(yīng)過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并進(jìn)而對(duì)裂解反應(yīng)操作條件進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，尋得裂解反應(yīng)的最佳操作條件，使得在滿足生產(chǎn)要求的負(fù)荷約束下裂解產(chǎn)物中的乙烯或三烯收率最大化。
文檔編號(hào)C07C11/04GK101414158SQ20081020297
公開日2009年4月22日 申請(qǐng)日期2008年11月19日 優(yōu)先權(quán)日2008年11月19日
發(fā)明者劉漫丹, 李紹軍, 陽治維 申請(qǐng)人:華東理工大學(xué)