[发明专利]一种基于参数案例的常减压设备配置方法及装置在审

专利信息
申请号: 202110067788.8 申请日: 2021-01-19
公开(公告)号: CN112905632A 公开(公告)日: 2021-06-04
发明(设计)人: 张扬;吴玉成;古勇 申请(专利权)人: 浙江中控技术股份有限公司;浙江中控软件技术有限公司
主分类号: G06F16/245 分类号: G06F16/245;G06F16/28;G06Q50/04
代理公司: 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 代理人: 项军
地址: 310053 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 参数 案例 减压 设备 配置 方法 装置
【说明书】:

发明提出了一种基于参数案例的常减压设备配置方法及装置,包括:获取常减压设备的历史工况数据,基于历史工况数据生成工况标签以及与工况标签对应的参数案例;对属于同一工况标签的参数案例设置约束条件,基于约束条件对参数案例进行聚类,根据聚类结果得到参数案例库;基于目标工况标签对参数案例库进行检索,根据检索出的参数案例对常减压设备进行参数配置。本发明提出的技术方案无需基于反应机理对常减压装置进行机理建模,采用常减压装置在真实运行时产生的历史工况数据形成参数案例,避免机理建模容易导致理论值与实际值出现偏差的问题,以及生产条件变化时需要重新建模的问题。

技术领域

本发明属于炼油设备参数配置领域,尤其涉及一种基于参数案例的常减压设备配置方法及装置。

背景技术

常减压设备是炼化企业生产流程的常用装置,是常压蒸馏和减压蒸馏两个装置的总称,用于将原油切割成各种不同馏分的产品,完成对原油的一次加工过程。常减压设备的运行状态影响着整个炼化过程的状态,因此常减压设备的参数配置对炼化生产具有重要意义。现有的参数配置方法一般通过建立机理模型或者参数案例库实现,其中机理模型是基于特定的设备在稳定运行的情况下构建的,因此适应性较差,当装置操作条件发生变化时,需要重新建模。因此,通常采用检索参数案例库进行参数配置的方法来克服机理模型的缺点,在参数案例库中选取与实际情况最相近的参数案例实现常减压设备的参数配置。

上述方法带来的问题是每当对常减压设备进行参数配置时,需要对所有参数案例进行检索,造成计算量巨大,增大了检索压力也增加了检索时间。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足,本发明提出了一种基于参数案例的常减压设备配置方法,包括:

获取常减压设备的历史工况数据,基于历史工况数据生成工况标签以及与工况标签对应的参数案例;

对属于同一工况标签的参数案例设置约束条件,基于约束条件对参数案例进行聚类,根据聚类结果得到参数案例库;

基于目标工况标签对参数案例库进行检索,根据检索出的参数案例对常减压设备进行参数配置。

可选的,所述获取常减压设备的历史工况数据,基于历史工况数据生成工况标签以及与工况标签对应的参数案例,包括:

通过部署在常减压设备上的传感器采集历史工况数据,所述历史工况数据包括进料数据、操作数据以及产出数据;

从进料数据中提取出原油总量、原油种类以及每种原油的比例组成工况标签;

由工况标签对应的操作数据、产出数据构成参数案例。

进一步的,所述操作数据包括初馏塔塔顶、常压塔塔顶、减压塔塔顶处的压力与温度,所述产出数据包括各种石油产品的产出率。

进一步的,所述对属于同一工况标签的参数案例设置约束条件,基于约束条件对参数案例进行聚类,根据聚类结果得到参数案例库,包括:

设置对操作数据的第一约束条件,以及对产出数据的第二约束条件;

根据参数案例中的操作数据和产出数据,生成参数案例的特征向量;

筛选出符合第一约束条件和第二约束条件的参数案例,根据特征向量对参数案例进行聚类,用于聚类的算法包括K均值聚类算法、层次聚类算法、DBSCAN聚类算法以及AP聚类算法;

计算每一类参数案例的聚类中心,将聚类中心存储在参数案例库中。

进一步的,所述基于目标工况标签对参数案例库进行检索,根据检索出的参数案例对常减压设备进行参数配置,包括:

根据实际生产要求确定目标工况标签以及预期的产出目标;

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