動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)在煉油過程中的應(yīng)用分析

摘要：研究與分析動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)在煉油過程中的應(yīng)用的原因以及功能。在事件邏輯當(dāng)中的實(shí)時(shí)動態(tài)優(yōu)化調(diào)度這一建模方法基礎(chǔ)之上對模型進(jìn)行搭建，將煉油過程當(dāng)中的動態(tài)調(diào)度模型建立起來，同時(shí)研究出比較實(shí)用的一種煉油動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)。這種建立在事件邏輯基礎(chǔ)之上的建模方法增加了煉油過程中動態(tài)調(diào)度模型在生成時(shí)的靈活性以及快速性，對動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)的實(shí)用性進(jìn)行了提高，在相當(dāng)程度之上使石油煉制行業(yè)當(dāng)中的動態(tài)調(diào)度模型建立這一難題得到了解決，同時(shí)在對調(diào)度實(shí)時(shí)性進(jìn)行保證的同時(shí)得到了理想的動態(tài)調(diào)度優(yōu)化性。結(jié)論：在煉油廠當(dāng)中動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)模擬應(yīng)用取得了成功，在一定程度上證明了在事件邏輯基礎(chǔ)之上建立模型的方法是行之有效的，在煉油過程中建立起來的動態(tài)調(diào)度模型也是良好的。

關(guān)鍵詞：動態(tài)調(diào)度 調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng) 煉油過程 事件邏輯 建模方法

0 引言

煉油過程屬于典型的一類連續(xù)的生產(chǎn)過程，雖然整個(gè)煉油過程保持基本平穩(wěn)，然而裝置故障、物料的質(zhì)量不合格、能源短缺等諸多不確定性事件均能夠發(fā)生，動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)就是為了在事件發(fā)生之后及時(shí)進(jìn)行調(diào)整及對生產(chǎn)裝置的運(yùn)行狀態(tài)及參數(shù)、庫存量以及物料和能源的產(chǎn)消量等生產(chǎn)控制指令進(jìn)行重新安排，盡量減少無謂的損失及浪費(fèi)，最大程度上使生產(chǎn)運(yùn)行得到優(yōu)化。表現(xiàn)出動態(tài)調(diào)度的重要性及難度。

1 煉油過程控制的現(xiàn)狀

在事件邏輯當(dāng)中的實(shí)時(shí)動態(tài)優(yōu)化調(diào)度這一建模方法基礎(chǔ)之上對模型進(jìn)行搭建，將煉油過程當(dāng)中的動態(tài)調(diào)度模型建立起來，同時(shí)研究出比較實(shí)用的一種煉油動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，在具體的煉油裝置生產(chǎn)中，其目標(biāo)就是將原料加工，并最終轉(zhuǎn)化為符合規(guī)定質(zhì)量的產(chǎn)品，且在生產(chǎn)中保證操作的成本最小化，因此對于生產(chǎn)的優(yōu)化調(diào)度就顯得極為重要，只有優(yōu)化調(diào)度才能指導(dǎo)裝置生產(chǎn)，并有將其操作更加優(yōu)化，對于煉油過程的調(diào)度使用，是一定要先滿足生產(chǎn)的約束前提下，并滿足產(chǎn)品的需求，并合理將裝置組織，減少具體加工中的各個(gè)方案切換的次數(shù)，將裝置生產(chǎn)加工中工藝參數(shù)的波動降低至最小，對參數(shù)的這種調(diào)整，來獲得更優(yōu)化的生產(chǎn)調(diào)度方法，從而滿足實(shí)際需求，并與實(shí)際操作相契合，合理地安排生產(chǎn)中的負(fù)荷，保證對能源動力供應(yīng)，維持裝置生產(chǎn)的穩(wěn)定性，從而達(dá)到優(yōu)化生產(chǎn)降低成本的最終目的。具體的調(diào)度方法我們稱之為啟發(fā)式法，這是一種簡單且快捷的基于規(guī)則性的調(diào)度優(yōu)化方法，可以避免因解析模型而出現(xiàn)的一些復(fù)雜性問題，能夠合理并快速地產(chǎn)生出滿意結(jié)果，是動態(tài)調(diào)度中最為常見的使用方法。有專家以鋼管調(diào)度為例，并將這種方法的具體實(shí)施進(jìn)行了總結(jié)，并以此提出了新的啟發(fā)方法，利用啟發(fā)式方法，處理好設(shè)備的利用性問題，通過使用啟發(fā)式方法，可以在某種程度上，增加我們調(diào)度的實(shí)時(shí)性，但是具體操作中，優(yōu)化性能還是有一些欠缺，尤其是整體性能的有效掌握，因此還需進(jìn)一步提高方案的可行性。

過程控制技術(shù)屬于整個(gè)煉油工業(yè)向現(xiàn)代化轉(zhuǎn)變過程當(dāng)中極為重要的一個(gè)標(biāo)志。整個(gè)煉油過程控制將以下幾點(diǎn)作為目標(biāo)：使裝置的操作保持穩(wěn)定，使其收率保持不斷升高，穩(wěn)定產(chǎn)品的質(zhì)量，同時(shí)爭取得到顯著的經(jīng)濟(jì)效益。整個(gè)過程控制的層次能夠被分成的三個(gè)，具體如下：穩(wěn)態(tài)優(yōu)化、先進(jìn)以及對PID進(jìn)行常規(guī)的控制。第一通過進(jìn)行穩(wěn)態(tài)控制將最為良好的工藝的參數(shù)設(shè)定值計(jì)算出來，同時(shí)向先進(jìn)控制進(jìn)行輸送操作，再采用先進(jìn)控制的方式將控制參數(shù)這一數(shù)值計(jì)算出來，向集散控制這一系統(tǒng)進(jìn)行輸送最終將常規(guī)控制完成，通過PID調(diào)節(jié)器對調(diào)節(jié)閥進(jìn)行直接控制。

2 穩(wěn)態(tài)優(yōu)化

穩(wěn)態(tài)優(yōu)化是建立在在專用的反應(yīng)模型以及流程模擬這一軟件的這兩個(gè)基礎(chǔ)之上而建立起來的模型，同時(shí)通過非線性規(guī)劃這種軟件來進(jìn)行求解的。在這之中專用的反應(yīng)過程相應(yīng)的模型不僅是拿穩(wěn)態(tài)優(yōu)化這種形式來說是不可或缺的，對于相應(yīng)的先進(jìn)的控制所得出的轉(zhuǎn)化率以及估計(jì)收率同樣非常重要。

Nystrom等學(xué)者把調(diào)度看成是主要的研究問題，而將動態(tài)優(yōu)化看成是子研究問題，進(jìn)而采用對主要研究問題以及子研究問題之間存在的相應(yīng)的迭代求解進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的方式來完成解釋。

Sebastian等學(xué)者對聚合反應(yīng)當(dāng)中存在的循環(huán)調(diào)度以及控制所進(jìn)行的共同優(yōu)化進(jìn)行研究，同時(shí)通過拉格朗日分解這一種方式來進(jìn)行求解，在這當(dāng)中主要包含了非穩(wěn)定這一條件之下過渡的整個(gè)過程。

而Chatzidoukas則通過分層分解的這種方式對生產(chǎn)調(diào)度當(dāng)中的所進(jìn)行的集成優(yōu)化以及聚合裝置生產(chǎn)當(dāng)中的調(diào)度問題進(jìn)行研究，Abraham在對潤滑油進(jìn)行調(diào)度操作時(shí)同樣會對裝置級的優(yōu)化這一問題進(jìn)行考。其中專用反應(yīng)模型當(dāng)中較為主要的包括催化重整的十三集總模型以及催化裂化模型[1]等。直到現(xiàn)在，相關(guān)研究人員依舊對長期生產(chǎn)計(jì)劃的連續(xù)過程進(jìn)行優(yōu)化已經(jīng)開展了效果顯著的研究工作，現(xiàn)如今已經(jīng)研究出了許多具有商品化性質(zhì)的軟件，例如煉油生產(chǎn)計(jì)劃當(dāng)中所需的工具PIMS、RPMS以及對鋼鐵生產(chǎn)進(jìn)行計(jì)劃的工具APO等，同時(shí)已經(jīng)在實(shí)際的生產(chǎn)過程當(dāng)中被較為普遍的應(yīng)用。因?yàn)樯a(chǎn)調(diào)度以及生產(chǎn)計(jì)劃都處在管理層面，那么調(diào)度與計(jì)劃二者相互聯(lián)結(jié)非常容易。羅春鵬[2]立足于全廠的角度將企業(yè)調(diào)度生產(chǎn)的網(wǎng)絡(luò)模型建立起來，對各種的裝置相互之間存在的銜接關(guān)系進(jìn)行了詳細(xì)的敘述，然而要將裝置控制和調(diào)度相聯(lián)結(jié)實(shí)現(xiàn)還存在著諸多困難。張勁松[3]在數(shù)學(xué)規(guī)劃當(dāng)中的優(yōu)化模型以及受控的混雜Petri網(wǎng)這一過程當(dāng)中的仿真模型這些模型的基礎(chǔ)之上，將“仿真+優(yōu)化”的一種建模結(jié)構(gòu)提出進(jìn)而來對連續(xù)過程當(dāng)中所進(jìn)行的的靜態(tài)調(diào)度這一問題加以解決；雖然這種Petri網(wǎng)所建立起來的模型比較直觀，但是用較為傳統(tǒng)數(shù)學(xué)的方法對其狀態(tài)發(fā)生的演變進(jìn)行詳細(xì)的分析很難。馬鑫和梁艷春[4]在動態(tài)多Agent這一思想以及靜態(tài)智能的算法的基礎(chǔ)之上，將與共享部分的全局規(guī)劃這一機(jī)制和多種類的智能算法當(dāng)中的多Agent車間調(diào)度相結(jié)合把一種模型提出來，并且將柔性比較強(qiáng)同時(shí)Agent能夠進(jìn)行自我動態(tài)調(diào)度的一個(gè)仿真系統(tǒng)建立了起來。而在商業(yè)軟件這一方面，調(diào)度軟件當(dāng)中較為著名的包括Business以及AspenTech公司研發(fā)出來的Aspen ORION這種煉油廠當(dāng)中用于生產(chǎn)調(diào)度的系統(tǒng)以及FLEXTM這種系統(tǒng)。還有在繁殖這一操作基礎(chǔ)之上的PSO算法、在鄰域操作的基礎(chǔ)之上所包含的PSO算法、通過拉伸這種技術(shù)而實(shí)現(xiàn)的PSO算法、離散的二進(jìn)制PSO算法、協(xié)同的PSO算法、相互混合的PSO、進(jìn)行分層的PSO、多種目標(biāo)的PSO以及動態(tài)的種群策略等。

3 小結(jié)

如今調(diào)度優(yōu)化的模型主要是在線性規(guī)劃的這一技術(shù)的基礎(chǔ)之上，怎樣用線性模型來對煉油過程當(dāng)中的非線性進(jìn)行較為準(zhǔn)確地描述，已經(jīng)成為調(diào)度優(yōu)化模型當(dāng)中最被關(guān)心的一個(gè)問題，尤其是對原料性質(zhì)以及操作條件產(chǎn)生的變化影響到產(chǎn)品收率進(jìn)行準(zhǔn)確的了解，對與動態(tài)調(diào)度優(yōu)化模型在煉油過程中的應(yīng)用存在著非常重要的意義。現(xiàn)如今對煉油裝置的收率進(jìn)行預(yù)測的方法非常多，主要包括神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法、集總模型方法、統(tǒng)計(jì)回歸方法、關(guān)聯(lián)模型方法以及δ-base方法等。在煉油廠當(dāng)中動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)模擬應(yīng)用取得了成功，在一定程度上證明了在事件邏輯基礎(chǔ)之上建立模型的方法是行之有效的，在煉油過程中建立起來的動態(tài)調(diào)度模型也是良好的。

參考文獻(xiàn)：

[1]王建平，許先煜，翁惠新等.渣油催化裂化14集總動力學(xué)模型的建立.化工學(xué)報(bào)[J].2007，58（1）：86-94.

[2]羅春鵬.煉油企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度研究[D].浙江杭州：浙江大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，2008.12.

[3]張勁松.基于受控混雜Petri網(wǎng)的連續(xù)過程生產(chǎn)調(diào)度建模及優(yōu)化方法[D].山東大學(xué)博士學(xué)位論文，2008.6.

[4]馬鑫，梁艷春.基于GPGP協(xié)同機(jī)制的多Agent車間調(diào)度方法研究川.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2008，45（3）：479-486.