石油化工生产过程的先进控制和闭环实时优化的现状与问题
| 石油化工生产过程的操作控制必须符合石油化工生产过程的特点，主要是：大规模连续生产、多变量关联、有不少重要变量不可实时测量得到、普遍存在时间滞后、动态特性复杂、难于建立准确的模型、对操作安全和平稳性要求高, 所有变量均需控制在设定的安全范围之内。 在市场竞争越来越激烈和环境要求的不断提高的情况下，上述特点更为突出。生产装置的操作控制不仅要在原料，产品产率和质量频繁变化的条件下使一切变量不超限，保证安全，满足给定点控制(使重要变量平稳地运行在给定点附近)与区域控制(使反映生产装置状态的变量不超限)两种控制要求，尤其要适应被控变量和操作变量的数量因约束而随市场和环境发生变化，出现多变量，多目标，满足约束条件的变结构过程(“胖”“方”“瘦” 三种结构互相转化)的控制和实时优化问题，如在平稳运行的条件下，随时使反应深度最优、使分馏塔产品合格又节能降耗。 对于重要不可实测变量的在线实时计算是石油化工过程迫切需用解决的问题之一。针对分馏塔产品质量无法实时测量而发展起来的推断模型和控制(Inferential Control)<12,13>，已有几十年的历史，它利用稳态的经验关系式(代数方程)推算不可测变量，代替时延很大的化验分析结果，对产品质量进行控制。对化学反应器和其他不可实时测量的工艺变量的在线计算也有了不少进展<14,15>。存在的主要问题是不适应环境和动态变化，不适应原料性质(组成)的变化。九十年代以来, 已出现了基于动态机理模型，应用状态观测器理论和其他方法计算不可测变量的实例<16,17>，使在线计算适应动态变化，给出更合理，更准确的结果；石油大学(北京)基于机理动态模型在线计算的汽油干点与柴油90%点，已取代了人工化验用于生产控制，实现了保证质量，提高收率<18>的效果；并提出了石油化工装置设计中的一个重要问题：可观性问题<19>。 在现代控制理论的基础上发展起来的模型预估控制(Model Predictive Control), 从原理上适应了被控过程的动态特性；采用在线反馈校正提高控制的鲁棒性，特别对普遍存在时间滞后，响应较慢和模型难于准确的石油化工过程，使被控过程平稳运行，取得明显的经济效益。如70年代末出现模型算法控制(MAC)<20>和动态矩阵控制(DMC)<21>和相应的软件：基于DMC算法的 ASPEN TECH 的 DMC-plus, Honeywell Hi-Spec Solution 的 RMPCT 等。80年代，在自整定控制器的基础上，Clarke等提出了广义预估控制(General Predictive Control, GPC)<22>, Soeterboek<23> 进一步总结为一通用计算方法，这种算法具有输出(被控变量)动态反馈的特点，可提高抑制干扰的能力；由于采用在线系统辩识方法修正模型，无被控变量反馈修正，对具有不可测输入的石油化工过程不很适应。 以上方法均采用实测的输入/输出模型，避免了难于建立的机理动态数学模型，是当前模型预估控制得到广泛应用的一个重要原因。但这种模型缺乏物理意义，测试过程对生产操作有较大的干扰，不能充分利用所有可测信息以提高控制性能；这些方法也使模型预估控制只能在生产装置运行后才能实施。对此，出现了状态反馈预估控制<24,25>和具有输出(被控)，状态和输入(操作)三种变量动态反馈，综合上述算法优点的通用预估控制算(UPC)<26,27>，并在石油化工装置上得到应用，取得了较满意的结果。<7,18,28,29> 90年代以来，在模型预估控制的基础上，适应变结构过程的多变量约束协调与化控制技术在石油化工过程中得到越来越多的应用，将控制与部分参数的“卡边“优化实时地协调起来<30-38>，尽管这方面还有许多问题值得研究提高，这种实时协调控制与优化的思路是非常符合实际的，为进一步提高效益开创了一条新路。 目前得到应用的基于模型的控制技术多是基于线性化模型的，而石油化工过程均是非线性的，因而非线性，自适应控制方法正在成为较集中的研究方向<39-41>. 先进控制带来的效益已为很多实例所证明，实施后，一般投资回收期只有几个月。但目前先进控制项目从立项到交付使用常要一年以上，除上述需要测试动态特性外，先进控制系统的开发与过程设计脱节是一个重要原因。 石油化工过程操作条件(例如反应深度)的闭环实时优化(Closed Loop Real Time Optimization)，与先进控制相比，具有更大的潜在效益，这是国内外不少专家的看法<42-44>。但目前大多在讨论和沿用工艺过程设计中采用的稳态数学模型进行闭环实时优化<42-48>,常遇到以下问题: ①模型精度有限，通常有1%的精度就很不错了，但优化的要求更高，对大规模的石油化工装置，产率提高1%就会带来很大的效益。为提高模型精度，适应变化的生产过程，要对模型进行在线修正。另一方面，实时计算需要过程数据，过程即使处於稳态，实测数据也很难达到计算所需的稳态物料和能量平衡的要求；为此，人们发展了数据重整技术(Data Reconciliation)。在线修正和数据重整均是尚未得到园满解决的问题。尤起在过程处于动态情况下，困难更多。 ②寻优周期达 4-8 小时，实时性与适应变化能力不能令人满意。人们常常认为叠代计算稳态平衡的方法是一个主要原因，随着Open Equation方法<49>的应用和计算机运算速度的提高，计算过程已逐渐不再须要很多时间。关键在于闭环实时优化要根据当前生产装置的状态进行，利用稳态模型时，必须等待过程处于稳态后才能进行计算；计算完成后，还要检查过程是否仍处于原来的稳定状态(否则计算作废)。若是，才可进行调优。调优使过程处于动态，要等待稳定后，一般需要几小时，才能进行下一次调优。文献<50>结合Aspen Tech(原DMC CORP)的优化软件DMO,对此问题有较详细的说明。另一方面，稳态模型计算常常依赖于原料或其他化验分析数据，需要等待化验结果。这些都是使基于稳态模型实时优化周期长、难于适应频繁变化、真正见到明显效果的应用实例很少的原因。 利用生产过程实测数据，适应动态变化，基于动态数学模型，同样是解决石油 化工生产过程闭环实时优化问题的一条出路。茂名石化公司一催化裂化装置反应深 度的闭环实时优化是一个实例<7>：基于动态数学模型在线计算反应产物中各种产品 的产率作为在线实时确定优化目标的基础，使寻优周期可缩短到10分钟，经测试， 对年处理量80万吨的生产装置，年直接经济效益可达2000万元以上。 回顾1976年，北美第一次化工过程控制会议<51>提出控制理论与实际脱节，使航天工程中成功应用的现代控制理论在石油化工过程中不能见效的问题，到今天石油化工过程先进控制的广泛应用和成功经验，可以看到：一旦科学技术在某一方面有所突破，将理论与实际很好的结合起来，如模型预估控制技术，就会形成巨大的生产力，使生产过程产生飞跃性的发展。 面向未来的关键技术：生产过程机理动态数学模型的开发和应用 在即将进入二十一世纪的今天，在提高生产过程操作控制水平的迫切需要下，科学技术和石油化工生产实际相结合的突破点是什么？作者认为，是生产过程机理动态数学模型的开发和应用。这也是不少石油化工生产过程同行的共识〈5,6〉。 机理动态模型的开发，有利于全面认识石油化工过程，深入掌握其特性，这是 提高操作控制和设计水平的基础，尤其对于市场和环境频繁变化，始终处于动态变 化之中的生产过程更是如此。稳态数学模型在石油化工过程的设计，分析，操作 指导等方面已发挥了作用，但不能解释和处理动态现象(而动态数学模型既可给出 变量的动态关系也可给出稳态关系)；在分析问题时常局限于稳态平衡关系，或着 重于单个因素的分析，不能很好的给出过程变化的因果关系和各因素(变量)间的互 相影响。基于动态模型的系统分析方法着重于因果关系，将变量分为输入(原因)变 量、状态或输出(后果)变量，采用单向性的信号流图和反馈，为分析互相关联较为 复杂的石油化工过程提供了有力的方法。因而，利用动态机理数学模型全面提高石 油化工过程技术的重要方面。 采用动态机理模型，是使石油化工过程中重要不可实测变量的在线计算适应动态变化，得到更准确的计算结果的主要技术基础。 模型预估控制是近二十年来先进控制的一个突破点，其中一个原因是基于动态数学模型。但由于采用过程输入输出数据建立数学模型，而非机理分析，使其应用和提高受到一定限制。如：测试会干扰生产、当过程具有不可测输入时，如石油化工过程中常见的进(原)料组成变化，很难得到准确的结果，当生产过程有所调整时又要重新测试、不能建立输入输出以外其他可测变量间的关系，因而也不能利用这些变量。总之，这种现状反映了自动控制界和石油化工界的实际仍存在脱节现象，测试的数据没有物理意义，使先进控制只能在生产装置投运以后才能进行，控制系统设计与其被控对象的设计脱节，常使控制方案不能很好的切合生产过程的实际，延误取得效益的时间。解决这些问题的出路是开发机理动态数学模型。尤其对于具有显著非线性特性的石油化工过程，更需要机理分析。 将多变量动态分析方法用于操作条件闭环实时优化，很自然的会破除目前存在的一种含糊认识：在动态先进控制的基础上用稳态数学模型实现操作条件优化是唯一正确路线的。例一：分馏塔产品质量控制与(节能降耗的)优化问题，目前存在着这样的技术路线：质量控制采用动态先进控制，优化则基于稳态关系(数学模型)；这种方案真正成功应用的实例并不多，其原因就在于：通常保证质量的手段是调整回流，而回流的大小直接与能耗动态相关，都从动态考虑，才能将二者很好的协调起来。目前出现的多变量预估协调控制策略，是朝这一方向迈出的可喜的一步。例二：催化裂化反应深度的优化，局限于采用稳态模型优化，就会带来前述的很多困难，很难适应频繁变化的市场和环境；具有动态模型和动态分析，就会另辟溪径，创造出各种实用的方法，文献<7>提供的应用实例，就是一个很好的说明。 具有石油化工过程机理动态模型，是使过程控制与过程设计一体化、在过程设计的同时给出先进控制与闭环实时优化系统设计的基础，将使设计工作产生一个飞跃性的进展（详见下节）。 石油化工过程机理动态模型的开发具有一定的难度，需要化工和系统控制两学科的交叉。机理动态数学模型是建立在物料和能量守衡、化工热力学、化学反应动力学和其他客观规律基础上的，这些是石油化工部门已经熟悉的，特别需要，也特别适合石油化工部门的技术人员扩展知识，与系统控制的技术人员相结合，从事动态数学模型的开发。机理动态数学模型的正确性需要在实际生产装置中经过验证，须要研究和开发动态数学模型的在线修正和验证方法，也需要研究对采集的过程动态数据进行的处理方法。 设计的革命：生产过程控制与设计的一体化 石油化工生产装置的设计应包括两大方面：一方面是工艺参数、流程、设备结构及其尺寸的确定，需要稳态数学模型作为基础；另一 |
