炼油常减压装置的能效诊断及优化

发布时间：2020-08-07 18:23

【摘要】：炼油工业是我国能源和经济发展的支柱性产业,在提供化工原料和燃料油等方面发挥着十分重要的作用。随着能源消耗的不断提升,我国原油又存在后备可采资源量少的现状,这就迫使炼油企业积极重视节能降耗工作,提高能源利用率以增强整体的竞争力。某些企业只测重于部分环节或独立装置的优化改造和换代升级来节能降耗,经济成本较大且对提升能效没有显著效果。常减压装置作为炼油企业能耗最大的装置,其能效水平反映了原油和能源的利用效率,直接影响企业的经济效益。因此,对其能效进行评估诊断,找出原因并实施优化操作,对炼油行业提高能效具有重要意义。常减压装置是一个内在机理复杂的非线性多变量对象,本文以国家863课题“面向石化工业能效监测评估及优化控制技术与系统”为背景,选择常减压装置的关键性指标拔出率,进行能效评估诊断与建模优化研究,并设计开发了能效管理平台实现对能源的高效管理。本文的研究工作如下:(1)对炼油的工艺流程进行详细介绍。从能源介质消耗比例来分析常减压装置的用能特点,将装置按不同粒度和评价角度划分为设备级、过程级、系统级,并建立三级能效指标体系。选择能综合反映系统能效水平的常减压装置拔出率指标,分析其主要的影响因素。(2)对常减压装置能效指标的运行状态进行评估诊断。通过影响因素分析出导致拔出率低的原因主要有:常压炉温控异常、常压塔液压失衡、减压炉温控异常、减压塔温压失衡。由于不同的原油处理量会对装置的拔出率有较大影响,同时为了提高诊断模型的精度,本文将炼油过程划分成两种工况。以某炼油厂生产设计值为基准,对两种工况下拔出率低于基准值的数据进行能效诊断。建立基于粒子群优化支持向量机的双工况多分类能效诊断模型。由实际生产数据进行仿真,验证了该模型能准确有效对能效指标进行诊断识别,判断出能效低的原因,和支持向量机诊断模型相比,其诊断精度更高。(3)对常减压装置能效优化的问题,建立基于最小二乘支持向量机的拔出率软测量模型,实现对装置产品收率的准确预测。以拔出率最大为优化目标,采用粒子群算法对减压塔顶温度和真空度寻优,建立能效优化模型,最终实现了能效水平的显著提高。(4)从能效管理角度,开发了炼油常减压装置能效管理平台。实现了对炼油生产过程的实时监测和能效管理,将能效诊断与优化模块集成到平台上,帮助企业实时了解能效状态,及时在线发现异常以调节能源物料投入,指导实际生产。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TE96

【参考文献】