[发明专利]一种乙烯装置价值优化方法有效
申请号: | 201010141632.1 | 申请日: | 2010-04-08 |
公开(公告)号: | CN102213949A | 公开(公告)日: | 2011-10-12 |
发明(设计)人: | 王国清;张勇;郭莹;张兆斌;张利军;杜志国;李东风;李晓峰 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司北京化工研究院 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04;C10G9/20 |
代理公司: | 北京思创毕升专利事务所 11218 | 代理人: | 刘明华 |
地址: | 100728 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 乙烯 装置 价值 优化 方法 | ||
1.一种乙烯裂解装置价值优化方法,其特征在于,所述方法包括,
(1)乙烯装置价值标准为单位原料下乙烯裂解过程的收益,它包括单位原料下乙烯裂解过程的总收益和单位原料下裂解全产品收益两种情况;
(2)建立收率预测模型、价值预测模型与价值优化模型;
(3)通过调取上述模型,得到乙烯装置价值最大化的优化工艺条件。
2.根据权利要求1所述的乙烯装置价值优化方法,其特征在于,
所述步骤(1)中乙烯装置的价值标准为单位原料下乙烯裂解过程总收益,即单位原料的产品销售收入-单位原料费用-单位原料的燃料费用-单位原料的分离费用+单位原料的蒸汽收入,其中单位原料的产品销售收入等于各种裂解产物的收率与其相应的产品价格乘积之和。
3.根据权利要求2所述的乙烯装置价值优化方法,其特征在于,
所述优化方法具体包括,
(1)建立样本数据库:
①收集密度、恩式蒸馏数据、裂解原料族组成等物性不同的裂解原料在不同投油量、炉管入口温度、炉管出口温度、炉管出口压力、稀释比和停留时间下的热裂解产物收率数据;
②根据装置的工艺特点,计算在不同投油量、炉管入口温度、炉管出口温度、炉管出口压力、稀释比和停留时间下的裂解炉单位原料下的燃料量及产生的蒸汽量;
③根据得到的不同原料、不同工艺条件下的裂解产品的收率数据及其所选用的分离流程,通过流程模拟计算分离过程的单位原料能耗数据;
④收集实时准确的价格数据;
⑤根据上述数据建立样本数据库:其样本的数据由裂解原料物性、热裂解工艺条件、分离流程参数、价格以及全部裂解产物收率、单位原料下裂解反应需要的燃料量、裂解产生的蒸汽量和裂解产物的分离能耗构成;
(2)建立收率预测模型:
根据裂解原料物性、热裂解工艺条件和裂解产物收率,建立收率预测模型并验证该模型;
①建模过程是:先调取样本数据库中的部分数据,即将其中的裂解原料物性、热裂解工艺条件和裂解产物收率作为数据输入;
建立基于核函数的支持向量机训练程序,输入变量和输出变量通过支持向量机模型形成映射关系,利用支持向量机训练程序对训练样本数据进行学习训练,经过学习和训练得到N个支持向量Xi*,i=0,1,…,N,从而形成支持向量机模型:
其中,Xi*表示支撑向量,Yi表示支撑向量的产物收率,αi表示第i个支撑向量的系数,X是输入的物性和热裂解工艺条件,Y(X)表示收率,K(·)是支持向量机的核函数,选自高斯型函数、多项式函数、线性型函数和径向基函数中的一种
其中裂解原料物性和热裂解工艺条件作为所述模型的输入变量,裂解产物收率作为输出变量;形成收率预测模型;
②验证和消除偏差过程:
调取样本数据库中剩余的原料物性和热裂解工艺条件数据输入上述建立的收率预测模型中,计算出全部裂解产物收率的预测结果;
比较得到的模型预测结果和实验结果,若模型预测结果与实验结果的偏差值大于10%,对收率预测模型中函数参数数值进行调节,后重复建模和验证过程,直至收率模型预测值与实验结果的偏差在10%内,收率预测模型确定;
(3)建立价值预测模型:
根据裂解原料物性、热裂解工艺条件、分离流程、价格、单位原料下的燃料量、产生的蒸汽量、单位原料分离过程的能耗以及裂解过程价值,建立基于产物收率预测模型的总收益=∑(各种裂解产物的收率×相应的产品价格)-原料价格-单位原料的燃料量×燃料价格-单位原料的分离能耗×标油价格+单位原料的蒸汽量×蒸汽价格的价值预测模型;
建立价值预测模型过程;将裂解原料物性、热裂解工艺条件、分离流程参数、价格作为输入变量;调用步骤(2)建立的收率预测模型计算出全部裂解产品的收率,根据全部产品的收率和价格数据,求算单位原料的产品销售收入和原料费用;根据全部产品的收率和分离流程参数调用样本数据库中与之对应的单位原料的分离能耗,由单位原料的分离能耗和标油价格数据求算单位原料的分离费用;根据输入项中的工艺条件调用样本数据库中与之对应的单位原料的燃料量和产生蒸汽量,由单位原料的燃料量和产生蒸汽量及价格数据分别求算单位原料的燃料费用和蒸汽收入;最后求算裂解过程总收益的预测结果,作为输出变量。价值预测模型确定;
计算公式如下,
产品销售收入=∑(各种裂解产物的收率×相应的产品价格)
原料费用=原料价格
分离费用=单位原料的分离能耗×标油价格
燃料费用=单位原料的燃料量×燃料价格
蒸汽收入=单位原料的蒸汽量×蒸汽价格
总收益=产品销售收入-原料费用-燃料费用-分离费用+蒸汽收入;
(4)建立价值优化模型:
根据价值预测模型中热裂解工艺条件与裂解价值之间存在着的裂解价值=a(裂解工艺条件-b)2+c的映射关系,利用模型的预测功能,通过数值最值搜索数学方法,寻找出热裂解价值最大时的裂解工艺条件,工艺条件通常为炉管出口温度;
(5)价值优化实施过程:
调用步骤4的价值优化模型,将裂解原料物性、除待优化操作条件以外的热裂解工艺条件、分离流程参数和价格数据输入到模型的输入变量中,通过计算优化出热裂解过程总收益及与之对应的裂解装置的最优操作条件,所述待优化操作条件指裂解温度。
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