基于NARX神经网络的油品性质软测量与实时控制研究

发布时间：2020-05-29 10:17

【摘要】：原油蒸馏作为石油炼化过程中的第一道工序,影响着整个炼化过程的产品质量、收率和能耗。为了提升石化企业效益与竞争力,炼化企业正在大力推广面向原油蒸馏的先进控制技术。该技术可以有效提高原油蒸馏装置的生产效率,在保证产品质量的情况下,增加产品收率,提高生产过程稳定性,减少能源浪费。先进控制实施过程中,需要获得关键油品性质的实时数据,而现阶段的在线分析仪与离线化验分析不能满足实时检测的要求。以神经网络为代表的模型辨识技术,通过建立软测量仪表可及时对所需油品性质进行预测,为先进控制方案的实施奠定了基础。本文运用NARX神经网络,建立了油品性质的软测量仪表,针对该仪表使用过程中存在的“大误差点”提出了改进方案。在此基础上利用NARX神经网络线性化控制实现了油品性质的实时控制。本文主要工作如下:(1)介绍了油品性质软测量与实时控制的研究背景与意义。从非线性模型理论与神经网络的角度,介绍了NARX神经网络技术的发展历程,简述了NARX神经网络的应用;(2)建立了原油蒸馏装置初馏塔与常压塔的稳态与动态模型,作为实际工厂装置的替代。详细介绍了Aspen Plus与Aspen Dynamics建立原油蒸馏装置模型的过程,并通过调整模型参数使模拟结果与实际工况吻合。在动态模拟中建立了基本的控制回路,用以进行后续实验;(3)提出了一种基于NARX神经网络的软测量仪表以预测油品难以直接测量的关键性质。提出多步预测修正算法可有效消除预测中存在的“大误差点”,并明显降低预测结果的均方误差。仿真试验结果表明,所提出软测量仪表的预测结果优于传统闭合NARX神经网络的结果;(4)将NARX神经网络线性化控制方法用于油品性质的实时控制。提出限幅修正方法,以减小控制过程中的系统余差。三种不同情形的仿真实验表明,该方法可以有效减小系统余差,且变参修正将缩短系统的调节时间。
【图文】：

文章研究路线图

原油蒸馏装置,物性

图 2-1 原油蒸馏装置流程简图相比于稳态模拟，动态模拟需要考虑物料的运输和储存问题，，在流程中必须要考虑液体输送过程需要的阀门与泵的设置。同时在两座精馏塔内部需要细化塔板水力学结构，回流罐与储罐几何参数。图中虚线所连接的为动态模型中添加的流量、压力、温度和液位 PID 控制器。2.2 物性方法流程模拟中物性方法直接影响了模拟的结果，错误的物性方法会导致模拟结果偏离实验结果，这也意味着所建模型无法应用于生产实际。物性方法根据实际过程的具体操作条件与所处理物质类型决定[77]。原油蒸馏装置的操作条件与其处理物质类型见表 2-1在模拟原油精馏过程常用的物性方法有 BK10、CHAO-SEA、PENG-ROB 等。本文选用 BK10 作为物性方法搭建稳态与动态模型。该物性方法既可用于真实组
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TE622

【参考文献】