[发明专利]一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统

摘要

本发明公开了一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统，包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、节能智能优化计算模块，用于对热耦合空分设备进行操作节能智能优化计算，并将最优操作参数通过现场总线传递给控制站与存储系统。本发明为了克服已有的热耦合空分模型在线运算效率低、模型精度差的不足，通过结合高拓展性的机理模型，以及可以利用大量生产历史数据的统计模型，建立热耦合空分设备的兼具高精度与高效率的节能混合模型，在此基础上实现基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统，能够有效反映热耦合空分过程的复杂非线性物性特征，在线运行效率高，节能优化效果比基于传统的机理模型或统计模型的优化方法更好。

主权项

1.一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统，其特征在于：包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、节能智能优化计算模块，所述能耗计算模块、节能智能优化计算模块均与机理统计混合建模模块相连。所述机理统计混合建模模块以智能仪表中的温度检测元件采集的温度数据、压力检测元件采集的压力数据、流量检测元件采集的流量数据、分析元件采集的组成数据等检测数据，作为机理统计混合模型的数据输入，通过机理建模与统计建模相结合的方法，计算出当前热耦合空分设备运行条件与操作条件下的热耦合空分设备中温度、压力、流量、组成分布等参数信息。(2.1)机理模型由以下公式实现：其中，下标i为氮、氩、氧等组分中的一种，j为自上而下编号的塔板序号，y_i,j为第j块塔板上i组分的气相组成，x_i,j为第j块塔板上i组分的液相组成。y_i,j＝k_i,jx_i,j                                (3)其中，k_i,j为第j块塔板上i组分的气液平衡系数。L_j‑1x_i,j‑1‑(V_j+G_j)y_i，j‑(L_j+S_j)x_i,j+V_j+1y_i,j+1＝‑F_jz_i,j              (4)其中，L_j‑1为第j‑1块塔板上的液相流量，L_j为第j块塔板上的液相流量，V_j为第j块塔板上的气相流量，V_j+1为第j+1块塔板上的气相流量，G_j为第j块塔板上的气相采出流量，S_j为第j块塔板上的液相采出流量，F_j为第j块塔板上的进料流量，x_i,j‑1为第j‑1块塔板上i组分的液相组成，y_i,j+1为第j+1块塔板上i组分的气相组成，z_i,j为第j块塔板上i组分的进料组成。其中，为第j‑1块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的气相焓值，为第j+1块塔板上的气相焓值，为第j块塔板上的进料焓值。第j块塔板上的内耦合换热速率U_j的值为：U_j＝α_jΔT_j                                (6)其中，α_j为第j块塔板上的热耦合换热效率，ΔT_j为第j块塔板上的热耦合换热温差。k_i,j可以由Peng‑Robinson状态方程计算而来，最终的计算公式如下：其中，为第j块塔板上组分i的汽相逸度系数，为第j块塔板上组分i的液相逸度系数。可以由下式计算：其中，b_i,j为第j块塔板上i组分的范德华体积，a_i,j为第j块塔板上i组分的引力参数，a_j为第j块塔板上所有组分分子间引力参数的加权和，b_j为第j块塔板上所有组分范德华体积的加权和，Z_j为第j块塔板上的压缩因子，A_j、B_j为计算第j块塔板上液相逸度系数时定义的中间变量，由混合物的混合规则计算如下：其中，下标i₁和i₂为氧、氮、氩中的两种组分，为第j块塔板上组分i₁的液相组成，为第j块塔板上组分i₂的液相组成，为第j块塔板上组分i₁与组分i₂间的引力参数，P_j为第j块塔板上的压力，T_j为第j块塔板上的温度，v_j为第j块塔板上的摩尔体积，R为气体常数。第j块塔板上组分i的汽相逸度系数计算方法与液相逸度系数相同，只需将式(9)－(13)中的液相组成x替换为相应的气相组成y。(2.2)统计模型通过对热耦合空分设备的历史样本数据进行统计建模，对机理模型中的物性计算方程进行修正，由以下公式实现：y_i,j＝k_i,jx_i,j                               (14)首先将其表述为标准形式：其中，f(X)是所求的回归方程形式，X是输入数据向量，ω是线性映射向量，上标T表示矩阵的转置，是将X投影到高维特征空间的非线性映射，β为偏置量。给定M个热耦合空分设备运行的历史样本数据其中X_l为第l个模型样本的输入向量，Y_l为第l个样本的输出向量。定义第l个样本ε的不敏感损失函数Γ_ε(Y_l,f(X_l))为：其中，ε>0为与函数估计精度直接相关的设计参数，求解目的是构造f(X)，使与目标值之间的距离小于ε，上式中的参数以如下方式求解：其中，R(·)为目标函数，ξ_l,ξ_l^*为第l个模型样本的一组松弛因子，γ为惩罚系数。