全流程智能控制在國產化乙烯裝置上的應用

李全善，，王堃，朱連勛，陳平

（1．北京世紀隆博科技有限責任公司，北京100020；2．中國石油大慶石化分公司，黑龍江大慶163711）

關鍵字：全流程 智能控制 雙烯收率 能耗

1 概述

石油化工是國民經濟發展重要的基礎產業，既是能源生產企業，也是能耗和污染企業。石化裝置工藝復雜，存在多變量、強耦合、非線性、大時滯、多目標、多約束、自干擾等難題。采用常規控制難以實現穩定運行，經常造成操作波動，上述難題一直是國內外研究重點。為此，需采用信息化技術，結合國內石油化工生產企業實際情況，開發國產化石油化工關鍵共性技術，對提高裝置收率，節能降耗起著至關重要的作用。

北京世紀隆博科技有限責任公司長期致力于石油化工節能降耗關鍵共性技術的研發，將石化生產過程與信息化技術相融合，開發了關鍵共性技術—Robust-IC全流程智能控制系統，解決了生產裝置上控制難題，實現裝置長周期安全平穩智能控制，并將此共性技術與生產實踐相結合，已在國內多套石化裝置應用，取得了良好的應用效果。

2 Robust-IC 全流程智能控制系統

Robust-IC全流程智能控制系統是將信息化和工業化“兩化”深度融合的新一代全流程智能控制系統，解決了PID整定難題，實現全裝置所有控制回路的智能精準控制；解決了生產裝置中多變量、非線性、強耦合、純滯后、間歇式和連續式控制并存、多約束和多目標調控等技術難題，實現智能控制的長周期安全穩定運行。Robust-IC全流程智能控制系統包括Robust-M智能建模、Robust IMC-PID智能內模PID優化控制、Robust VNLAC智能變參數非線性區域控制、Robust BFC烽燧控制和Robust MIC多變量智能控制五大關鍵技術。

1）Robust-M大數據智能建模

創造性將大數據挖掘、優化方法與在線閉環建模集成，無需測試直接建立閉環系統中連續的對象模型方法，實現在線自學習智能建模，形成全工況模型庫。

2）Robust IMC-PID智能內模PID優化控制

Robust IMC-PID智能內模PID優化控制自動采集工廠海量過程數據，轉化為有效的數據倉庫，無需外加任何測試信號，在線自動智能建模及設計控制器參數，實現全裝置全流程智能內模PID控制器參數設計及優化，達到高精度無超調快速平穩控制，適用于多種工況，可長期投用，解決了現有參數整定方法粗放、魯棒性差、無法滿足系統多種工況需求等問題，在保證裝置平穩運行的基礎上，大大提升生產裝置自控精度，減輕操作人員負擔。

3）Robust VNLAC智能變參數非線性區域控制

Robust VNLAC智能變參數非線性區域控制是一種結合智能建模、模糊控制和專家系統的新型智能控制方法，解決了傳統液位—流量串級控制流量大幅波動的控制難題，發揮液位的緩沖作用，盡可能使流量穩定，減少對下游的影響。

4）Robust BFC烽燧控制

依據生產方案變更的負荷信息，基于全系統物料和能量的動靜態平衡思想，對與生產工藝過程相關的控制回路進行調整，實現智能動、靜態分配，減小生產方案變更帶來的波動，消除相關過程間的干擾。

5）Robust MIC多變量智能控制

Robust MIC多變量智能控制是一種針對復雜過程的國際領先的智能控制方法，其融合了多變量理論、智能建模、自適應控制、協調控制、解耦控制、非線性控制、模糊控制、推理控制等多項技術，解決生產裝置中多變量、非線性、強耦合、純滯后、間歇式和連續式控制并存、多約束和多目標調控等技術難題，突破了傳統先進控制（多變量預測控制、動態矩陣控制、多變量自適應控制等）在國內難以長期應用的技術瓶頸，真正實現了復雜生產過程長期穩定運行。

3 應用案例

目前，Robust-IC全流程智能控制的關鍵共性技術已在國內多套生產裝置應用，應用效果良好，以大慶石化60萬噸/年乙烯裝置為例，該裝置采用的是中國寰球工程公司與大慶石化公司共同開發的首套大型乙烯裝置國產化工藝包，共有7臺裂解爐，6臺引進TECHNIP Stone & Webster（德西尼布石韋）工藝包，1臺采用寰球國產化工藝包，單臺裂解爐有2個爐膛，192根爐管，4路烴進料，每路進料配有稀釋蒸汽。分離系統采用五段壓縮，雙塔前脫丙烷前加氫分離工藝。全裝置設備共計692臺，共有652個控制回路，測量點15 520個。

為進一步提高國產化乙烯裝置控制水平，優化生產操作條件，實現全裝置整體平穩運行，大慶石化2014年引進了Robust-IC全流程智能控制的關鍵共性技術，實現全裝置智能化平穩運行。目前，該系統在大慶石化國產化乙烯裝置投用后，石腦油和乙烷爐雙烯收率分別提高0.52%和1.99%，能耗降低40.12千克標油/噸，累計增加經濟效益6.88億元。

3.1 Robust-M 智能建模

在乙烯裝置上應用后，近3年累計采集了裝置百億級生產過程數據，建立了全流程652個對象模型庫，每個模型庫平均包含864個模型，共計563 328個模型，模型精度達95%。

3.2 Robust IMC-PID 智能內模 PID 優化控制

以脫丁烷塔為例，基于Robust-M智能建模技術，對脫丁烷塔全部控制回路建立過程對象傳遞函數模型，形成覆蓋全部工況模型庫，針對每個模型，在線自動設計內模PID控制器及參數。并基于PSO等優化算法，選取最優智能內模PID優化控制器參數，該參數可適用于多種工況，達到高精度無超調快速平穩控制，可長期投用，解決了現有參數整定方法粗放、魯棒性差、無法滿足系統多種工況需求等問題，將基礎PID控制改造為智能控制，實現基礎控制回路的快速平穩控制，達到分離系統平穩控制的要求，提高分離效果。實施后，靈敏板溫度均方差由2.39℃降至0.19℃，塔釜液位均方差從9.62%降至0.81%，回流罐壓力均方差從0.004 1 MPa降至0.000 2 MPa，脫丁烷塔整體被控參數均方差降低了91.49%，控制精度提高，運行平穩，節能3%。脫丁烷塔控制點流程見圖1，優化控制前后參數控制曲線對比見圖2。

3.3 Robust VNLAC 智能變參數非線性區域控制

圖1 大慶石化脫丁烷塔控制點流程

圖2 脫丁烷塔各參數優化控制前后曲線對比

以脫丁烷塔靈敏板溫度串級控制為例，結合智能建模、模糊控制和專家系統，針對液位測量值與設計值偏差與約束條件，實時調整液位控制器的比例、積分參數，發揮溫度的緩沖作用，盡可能使流量穩定，減少對下游的影響。實施后，溫度及流量波動范圍大大降低，溫度均方差由1.55℃降低至0.72℃，流量均方差由2.17 t/h降低至1.50 t/h。大慶石化乙烯裝置脫丁烷塔ET3461的靈敏板溫度串級控制曲線優化前后對比見圖3。

圖3 脫丁烷塔ET3461的靈敏板溫度串級控制優化前后曲線對比

3.4 Robust BFC 烽燧控制

以裂解爐EF3160為例，當生產負荷變更時，基于全系統物料和能量的動靜態平衡，自動分配負荷，實時調整兩個爐膛進料量，實現智能動、靜態分配，減小負荷變化帶來的波動，降低負荷變化對

COT溫度的影響。實施后，A、B爐膛均可實現自動升降負荷，提降負荷過程中的裂解爐COT溫度平穩控制，支路溫差、支路進料、稀釋蒸汽均在設定閾值范圍內，有效確保全裝置的穩定運行。優化后大慶石化裂解爐自動提降負荷控制曲線見圖4。

圖4 裂解爐自動提降負荷控制曲線

3.5 Robust MIC 多變量智能控制

建立了7臺裂解爐的多變量模型，包含42個模型庫、240個全工況模型，模型涵蓋裂解爐COT、支路溫度、支路進料量、稀釋蒸汽等關鍵工藝參數，針對裂解爐復雜的多變量對象，設計具有多約束和多目標調控的多變量智能控制器，定制開發多變量一體化解決方案，只要簡單設定運行參數即可實現復雜單元智能控制，控制精度高，安全可靠，長期穩定投用，適用于開、停工等多種工況。實施后，COT波動范圍降至±0.73℃，均方差降至0.43℃，原料切換、開爐、停爐等多種工況均可穩定控制，裂解爐始終在最佳狀態下運行，實現了裂解爐智能控制技術應用的重大突破。大慶石化裂解爐實施優化控制前后運行效果見表1。

表1 大慶石化裂解爐實施優化控制前后運行效果

4 結論

為推進石油石化行業綠色發展，采用高新信息技術與石油化工生產過程結合，開發了Robust-IC全流程智能控制系統，可有效減少裝置能源消耗，推動我國石油石化行業過程控制的進步，推進實現石油石化行業可持續綠色發展。