[发明专利]透平蒸汽流量的软测量方法

说明书

技术领域

本发明属于化学测量及仪表领域，涉及化工生产装置中重要的动力来源压缩机透平和泵透平(以下统称透平)的蒸汽流量的软测量方法。

背景技术

蒸汽是热力系统中传递热能的主要载体，蒸汽管网系统主要由蒸汽的产生、输送、监测、控制、使用、余热与二次蒸汽再利用、凝结水回收等部分组成。蒸汽管网安全、稳定、长周期的运行对石油化工的生产装置非常重要。同时，蒸汽作为大型石化企业中各生产环节的主要能源之一，是企业能耗的主要方面；乙烯装置是高能耗的石油化工装置，随着近年来乙烯装置的大型化(60-100万吨/年)，其能耗更是引人注目，其能耗水平成为衡量装置技术性能极为重要的综合性能指标。如何提高乙烯装置中蒸汽的利用效率是企业节能降耗、科学发展的重要途径。

蒸汽透平(透平压缩机和透平泵)是乙烯装置中主要的用汽设备，准确计量透平的蒸汽流量是评价透平运行效率的基础，是提高能量利用效率的关键。在实际的乙烯装置中，由于流量表使用时间较长，往往指示并不准确；甚至很多小的压缩机透平和多数的泵透平没有蒸汽流量表，因此，需要一种有效的方法来计算透平的蒸汽流量。因为相对于温度、压力、转速的较高测量精度，流量的测量方式是相对，测量精度一直不高，尤其是对于高温高压的蒸汽。

近年来软测量技术在工业中获得了大量成功的应用，解决了许多难以测量的关键控制指标的“测量”问题。在实际的化工生产过程中，由于使用时间较长和可能存在的误操作导致现场流量表无法使用，而重新更换流量表需要在装置停车时，并且花费很高，这时，可以使用根据历史数据建立的软测量模型，来“测量”流量，使装置能继续稳定运行；此外，软测量模型的稳定性较好，能根据现场负荷情况对现场仪表进行校正。在乙烯装置的计算机集散控制系统(以下简称DCS，即Distributed Control Systems)中，保存有大量的过程历时数据，可以利用相关的数据，建立透平蒸汽流量和其主要影响因素之间的对应关系，用来预测将来的蒸汽流量。透平的转速和蒸汽流量有直接的关系，蒸汽流量大，则转速大；蒸汽流量小，则转速小。蒸汽的品质也是影响蒸汽流量的主要因素，对于相同的负荷，如果蒸汽的品质高(温度、压力高)，则需要的蒸汽较少；如果蒸汽的品质低(温度、压力低)，则需要的蒸汽较多。透平抽汽的温度和压力也是影响蒸汽流量的因素之一，抽汽的温度、压力高，则蒸汽的做功能力较低，需要的蒸汽多；反之，需要的蒸汽少。

因此，为了解决透平蒸汽的软测量问题，选用透平的转速，入口蒸汽的温度、压力和透平抽汽的温度、压力作为输入变量来“测量”透平的蒸汽流量。

发明内容

本发明的目的是：提供一种透平蒸汽流量的软测量方法，实现透平蒸汽流量的在线实时测量，即对高温高压的蒸汽进行精确测量。该发明利用现有仪表(透平转速表、蒸汽温度表、蒸汽压力表)和现有乙烯生产装置的DCS给出的测量值，利用神经网络模型进行预测，并根据透平的负荷和所需蒸汽量对模型的预测值进行校正，提高预测结果的稳定性，为透平的效率计算和开展蒸汽管网的节能降耗工作提供依据。建立透平蒸汽流量和其主要影响因素之间的对应关系，用来预测将来的蒸汽流量。

透平蒸汽流量的软测量方法，利用透平的转速、透平进口(入口)蒸汽的温度、压力和透平抽汽的温度、压力和，即利用DCS系统测量透平入口蒸汽和透平抽汽的温度表、压力表得到输入变量，选取(同一时刻)的透平转速、透平入口蒸汽的温度，压力和透平抽汽的温度，压力作为神经网络模型的输入变量；选取三层以上结构的反向传播(BP，Back Propagation)神经网络。

对输入变量取小时平均值，并进行最大误差诊断，对上述各变量进行归一化处理。所述神经网络模型中，输入层的节点数为i(i＝5)，隐层节点数为j(2-100)，输出层节点为k(k＝1～100)。

通过DCS系统对各输入变量数据实时、连续采集，将训练好的权值和阈值带入并进行计算，并进行反归一化处理，就能得到透平蒸汽流量的实时预测值。

本发明的改进还包括：根据透平的负荷的实际情况对软测量模型进行在线“滚动”校正。

本发明的软测量系统考虑蒸汽透平蒸汽流量与透平转速、透平入口蒸汽温度和压力，以及透平抽汽的温度和压力之间一一对应的关系，在历史过程数据中，选择能包含不同负荷情况下的数据，建立软测量模型，用来预测将来的蒸汽流量。