某煉油廠PIMS模型的建設與維護實踐

吳凌鶴 危 拓

(中海油惠州石化有限公司,廣東 惠州 516081)

過程工業模擬系統(Process Industry Modeling System,PIMS)由美國Aspen Tech公司開發,它是基于線性規劃、分布遞歸、Base+Delta等核心技術建立起來的一個功能強大且用戶界面友好的過程工業模擬系統[1]。美國超過70%的煉油廠、美洲60%以上的煉油廠、占全世界煉油總量40%的國外煉化企業均采用PIMS模型來模擬企業的生產過程[2]。PIMS模型廣泛應用于煉化企業的原油選擇、生產計劃、物料優化、庫存及供應管理等方面。

位于華南地區的某煉油廠和某化工廠于2016年5月聯合立項建設煉化一體化PIMS模型,其中煉油廠建設了一個煉油模型(R模型),包括2套常減壓裝置及下游40余套二次加工裝置,原油加工能力22 Mt/a;化工廠建設了兩個化工模型(C1、C2模型),乙烯產能分別為1 Mt/a和1.2 Mt/a。模型于2019年1月建設完成并投入使用。3個單廠模型既可以單獨運行,也可以聯合運行,目前廣泛運用于單廠的原油采購和計劃優化、多廠的一體化優化以及物料互供等方面。

PIMS模型的建設及維護都需要大量的原油數據、工藝數據和財務數據的支持。該煉油廠和化工廠的PIMS模型由國內專業團隊進行維護,日常運行關注模型結果偏差,通過維護和及時更新模型數據,調整模型結構,確保模型與實際偏差在可接受的范圍內,能夠準確指導企業的計劃優化工作。在此將重點介紹煉油廠側的PIMS模型的建設與維護實踐。

1 PIMS的核心技術

PIMS的核心技術包括線性規劃、分布遞歸和Base+Delta[3]。這3個技術將非線性的煉化企業生產過程進行線性化處理,并借助線性規劃進行求解,得出最優的結果。

1.1 線性規劃

線性規劃主要研究煉化企業在原油資源、裝置負荷、操作條件、產品需求等一定的情況下,如何合理利用資源,達到最大產量或最大利潤。PIMS模型通過線性規劃技術建立目標函數與約束條件及決策變量之間的線性函數,將煉化企業的非線性問題進行線性化處理,求出最優解[4]。

1.2 分布遞歸

分布遞歸技術賦予物料性質初始猜測值,通過線性規劃進行求解,如果不收斂則把解出的新的物性數據重新放入線性規劃矩陣中再次求解,獲得新的優化解,如此反復,直至兩次計算結果的差小于某一標準公差,則計算出的遞歸性質即為最優解。這樣遞歸出的物料性質不僅能滿足上游裝置的產品指標,還能滿足下游裝置的原料指標[5]。

1.3 Base+Delta

Base+Delta技術是指在一定范圍內將裝置的產品收率和產品性質與進料性質和操作條件等進行線性擬合的技術。裝置在基礎工況下的一組進料性質、操作條件、產品收率和產品性質數據稱為Base;進料性質和操作條件發生單位變化時,對應的一組產品收率和產品性質變化數據稱為Delta;每組Delta對應的單位變化稱為步長[6]。

2 PIMS模型的建設

PIMS模型需要使用PIMS語言進行建設,主要分為供需表(Supply/Demand)、原油切割表(Assays)、裝置表(Submodels)、產品調和表(Blending)和雜表(Miscellaneous)等幾大類。該煉廠的PIMS模型在建設中重點考慮了原油切割、二次裝置結構、產品生產及調和的建模,并同步建設了一套模型標準化代碼,用于提高模型的穩定性及可靠性。

原油數據來源于CHEVRON原油數據庫及煉廠自有的原油評價報告,采用原油數據管理系統(Haverly Crude Assay Manage System,HCAMS)軟件對200余種原油進行了切割,基本覆蓋了全球主要的原油品種。

二次裝置根據煉廠實際搭建,該煉廠模型共建設了50余套生產裝置和公用工程裝置。其中,催化裂化、加氫裂化等裝置按照Base+Delta的結構進行建模;氣分、連續重整等裝置按照分子傳遞進行建模;較為復雜的芳烴聯合、渣油加氫等裝置則分單元建模。

各生產裝置的燃料、水、電、汽、風等公用工程消耗按照y=ax+b的非線性結構進行建模,a、b值通過歷史生產數據進行回歸,再用實際數據進行校核,這種公用工程的非線性處理大幅提高了裝置及全廠公用工程消耗數據的準確性[7]。

在產品方面,按照汽油、煤油、柴油、化工輕油、芳烴產品、煉油其他產品、精細化工品、互供物料、自用及損失共九大類產品分別進行建模。汽油、煤油、柴油等成品油的調和按照實際生產的調和公式進行建模,調和指標按照嚴于國標的企業內控指標進行控制,其他產品則按照線性調和進行建模。另外,該煉廠模型還將與化工廠的互供物料如石腦油、干氣、液化氣、尾油等產品單獨成組,以方便企業重點關注,及時抓住互供物料的機會,實現一體化價值的提升。

3 PIMS模型的維護

目前行業內比較關注PIMS模型的應用,對模型的維護卻很少關注。然而,“工欲善其事,必先利其器”,模型的可靠與可信是優化結果可靠、可信的前提條件,及時對模型進行維護,確保模型有較好的代表性和較高的準確性,是模型成功應用的關鍵。

該煉廠PIMS模型維護分為定期維護和專項維護兩類,定期維護是保證模型與生產實際一致性和準確性的基石,通常每3個月進行一次,是針對模型整體定期進行的“全身檢查”和調整;專項維護是模型使用者根據模型運行情況提出的不定期維護,主要針對單個或幾個裝置進行專項校核和調整。

3.1 定期維護

該煉油廠與化工廠聯合建立了一套成熟的PIMS模型定期維護工作流程,從模型校核、模型驗收矩陣(Model Acceptance Matrix,MAM)測試、版本管理3個方面著手,對模型進行維護。

3.1.1 模型定期校核流程

模型定期校核一般使用煉廠各裝置3個月的實際生產數據與模型結果進行對比。通過校核,要求模型運行結果與裝置實際生產的偏差在一定范圍內,其中產品收率偏差≤0.5%,公用工程消耗偏差≤5%,可比經濟數據偏差≤5%。定期校核需要比對3個月內所有的原油加工品種、數量和比例,裝置生產條件,產品產量及收率,化驗分析結果等數據,需要大量的人力和物力支持,該煉油廠與化工廠聯合建立了一套完整的模型校核流程,詳見圖1,主要分為以下3步。

第一步,模型維護人員負責跟蹤裝置的實際生產和用戶的使用需求,收集裝置的實際生產數據,并對數據進行檢查、清洗、整理,生成模型校核需要的基礎數據。

第二步,數據生成后,按實際數據設定方案放入模型中運行,對比模型運行結果與實際生產之間的偏差。若偏差可以接受,則不需要開展模型修改;若偏差不能接受或模型不能反應生產實際,則將結果分享給關鍵利益相關方。

第三步,模型管理團隊進行分析對比并做出校核決策。若決策為肯定的,則模型維護的服務商使用模型維護人員整理后的生產數據修改模型,并與模型維護人員、模型使用人員一同開展技術和經濟方面的MAM測試,形成MAM測試報告,并提交模型管理團隊進行審批。審批通過后,更新模型版本,校核完成。

圖1 PIMS模型校核流程

3.1.2 MAM測試

MAM測試是模型校核的重要步驟,是指在完成模型修改后由模型維護人員、模型使用人員共同進行的驗收測試。MAM測試分為技術與經濟測試兩個方面,技術測試包括模型運行檢查、校核內容記錄、校核關鍵點等內容;經濟測試包括基礎方案對比、其他方案測試等內容。MAM測試是為了測試新模型修改的結構運行是否穩定、相同方案在新舊模型中測算的經濟性有哪些變化,以及這些變化是否合理。在進行完MAM測試后,形成測試報告,并由模型管理團隊審核后才能更新模型版本,完成校核。MAM測試報告示例如表1所示。

表1 MAM測試報告示例

3.1.3 版本管理

MAM測試通過后需要更新模型的版本。由于煉廠不僅運行單廠PIMS模型,還與化工廠聯合運行多廠MPIMS模型,不同版本模型的交叉使用增加了版本管理的難度。為解決這個問題,雙方對模型版本確定了以下管理規則:單廠模型按照PIMS+廠代碼+yyyymmdd的格式進行版本命名,多廠模型則按照MPIMS+多廠代碼+yyyymmdd的格式進行版本命名。PIMS和MPIMS可以用來判斷這是單廠模型還是多廠模型;廠代碼可以用來判斷這是哪個單廠模型還是哪幾個廠聯合的多廠模型;yyyymmdd為模型的版本號日期,一般取模型維護月的最后一天。例如2020年8月進行了模型維護,則維護后的單廠模型版本號為PIMS-R-20200831、PIMS-C1-20200831、PIMS-C2-20200831,多廠模型版本號為MPIMS-RC1C2-20200831、MPIMS-C1C2-20200831。規范化的模型版本管理使模型使用人員和維護人員從模型名稱上就可以快速區分模型的版本和級別,提高了模型使用的效率。

除了命名外,模型版本管理的另一項重要工作是模型修改記錄。每次對模型進行維護時,都應將模型的修改內容按照版本號進行詳細記錄,形成模型修改記錄,并將修改記錄作為模型文件的一部分隨模型進行交付。模型修改記錄可以方便模型使用人員和維護人員持續了解模型投用以來各個版本的主要修改內容,關注修改后的模型運行情況,分析模型改動對運行結果的影響,并對未來的持續升級提供建議。煉廠的PIMS模型修改記錄示例如表2所示。

表2 模型修改記錄示例

3.2 專項維護

3.2.1 專項維護的內容

在相鄰兩次模型定期維護之間,如果煉廠原油側線收率、二次裝置生產條件、中間物料流向、產品方案或產品收率發生較大變化,導致模型運行結果與實際生產情況出現較大偏差,需要對模型進行專項維護。專項維護包括偏差原因分析、模型修改和準確性驗證3個部分。

專項維護可以在事前提出。煉廠按計劃變更裝置生產方案、物料流向或投用新裝置,且工況變化后裝置的產品方案、收率、公用工程消耗數據明確時,則無需進行原因分析,可根據相關數據,提前修改模型。待生產變化并穩定運行一段時間后,再根據實際生產數據進行校核。校核重點為產品收率和公用工程消耗,標準與定期校核標準要求一致,即產品收率偏差≤0.5%,公用工程消耗偏差≤5%。

多數情況下,專項維護是事后提出的。模型使用者在日常使用過程中,發現運行結果與實際統計結果存在較大偏差時,應盡可能地收集生產信息,分析偏差產生的原因。如果偏差是偶然的、短時間的,則無需進行維護;如果偏差變化原因明確,且會持續影響裝置運行,則需要對模型進行專項維護。模型使用者收集1～2周的實際生產數據反饋給模型維護人員,維護人員根據實際情況研究修改方案,并使用整理后的生產數據進行校核和修改,修改完成后繼續跟蹤模型運行結果與生產實際的偏差情況,確保模型能夠滿足使用要求。

此外,原油切割表維護也是日常專項維護的一項重點內容,雖然目前該煉廠模型有200余種原油,但結合國際市場原油資源情況,仍需要不定期增加新油種,以滿足原油性價比測算的需求,從而豐富煉廠原油庫,抓住機會采購合適的原油,降低采購成本。維護方法與模型原油切割表建設基本一致,即使用煉廠自有的原油評價報告或CHEVRON原油數據庫中的數據,采用HCAMS軟件進行切割,將結果更新到原油切割表中。

3.2.2 專項維護版本管理

專項維護后同樣需要更新模型版本,但該版本只作為定期維護模型的子版本,通常以定期模型維護版本名+英文字母命名,字母序號代表該版本的專項維護次數,如煉廠單廠模型在2020年8月進行定期維護后,經歷兩次專項維護,則模型版本號為PIMS-R-20200831-B。多廠模型需要進行同步更新,命名方式與單廠一致。此外,需要根據實際變更內容更新模型修改記錄。

4 結語

PIMS模型需要進行定期和專項維護,建立一套完善的維護流程可以保證模型維護的質量。定期維護需要做好模型校核、MAM測試、版本管理這三項工作;專項維護則以問題為導向,重點消除定期校核之間出現的較大偏差。良好的模型版本管理方法與完善的模型修改記錄跟蹤有利于提高模型維護的水平。