[发明专利]基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法

权利要求书

1.一种基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法，其特征在于，该方法采用不确定分析的方法来表示过程存在的不确定性问题，并在操作优化过程中，考虑原料的不确定性，包括以下步骤：

S1、构建催化重整反应器机理模型；

S2、采集原始数据并处理，生成原料不确定数据库；

S3、基于所述原料不确定数据库的数据进行采样分析，获得原料不确定数据采样分析结果；

S4、基于步骤S1和步骤S3，选择需要优化的操作条件和生产目标统计量分别作为优化变量和优化目标，构建鲁棒操作优化模型；

S5、对所述鲁棒操作优化模型进行优化求解，获得Pareto最优解集，该Pareto最优解集对应一待选最优操作条件集；

S6、根据应用需求从所述待选最优操作条件集中选取目标操作条件；

所述步骤S1包括：

S101、采用划分集总的方法建立催化重整过程的集总反应动力学模型；

S102、构建基于多区并联平推流模型的反应器模型；

所述步骤S5中，对所述鲁棒操作优化模型进行优化求解具体为：

使用数据驱动的代理模型代替所述反应器机理模型，运用多目标遗传算法对所述鲁棒操作优化模型进行优化求解，获得Pareto最优解集。

2.根据权利要求1所述的基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法，其特征在于，所述基于多区并联平推流模型的反应器模型具有如下特性：

1a、整个反应器包括四段重叠式的径向移动床反应器，每段反应器沿轴向划分成N个区间；

1b、每段反应器中的每个反应区间均被视为沿径向的一维平推流模型，且每段反应器的入口处的组分浓度、速度和温度一致；

1c、前一段反应器到后一段反应器的组分浓度和温度变化符合理想气体混合规则；

1d、催化剂失活的原因包括酸性位点失活和金属位点失活两种；

1e、在每个反应区间内均符合质量守恒定律与能量守恒定律。

3.根据权利要求1所述的基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，从DCS数据库和LIMS数据库采集原始数据，且根据LIMS数据库中数据的采集时间，提取对应时间下DCS数据库中的相关数据。

4.根据权利要求3所述的基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，原始数据的处理包括：对原始数据的无用数据和错误数据进行剔除，并按照所构建的反应器模型进行重新计算，生成原料不确定数据库。

5.根据权利要求4所述的基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法，其特征在于，所述剔除的原则包括：

2a、LIMS数据库中与集总组分和产品指标无关的数据剔除；

2b、LIMS数据库中标记为“微量”或者“0.1%”的数据均视为0；

2c、LIMS数据库和DCS数据库重复记录的数据取最后一次记录结果；

2d、舍弃LIMS数据库和DCS数据库存在数据记录不全的数据集。

6.根据权利要求1所述的基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用超拉丁立方抽样方法进行采样，采样时的采样数根据主要产品指标的采样均匀性进行优选获得。

7.根据权利要求1所述的基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法，其特征在于，所述步骤S4中，构建的鲁棒操作优化模型包括均值标准差模型、Maximax机会约束模型或Minimax机会约束模型。

8.根据权利要求1所述的基于原料不确定性的催化重整反应器鲁棒操作优化方法，其特征在于，所述步骤S6中，目标操作条件通过LD决策方法获得目标操作条件。