化工过程动态仿真与优化系统开发技术＊

2010-04-10张凤德

河南化工 2010年10期

关键词：模拟系统定义域化工

张凤德

(河北沧州大化 TD I有限责任公司,河北,沧州,061000)

化工过程动态仿真与优化系统开发技术＊

张凤德

(河北沧州大化 TD I有限责任公司,河北,沧州,061000)

作者在多年工程实践基础上,借鉴经典化工流程模拟理论和技术,开发成功通用化工过程动态仿真与优化系统(Dynamic Simulation&Optimization系统)并在工业应用中取得良好效果。

化工过程;流程模拟;超实时动态仿真

1 概述

近年来,稳态化工流程模拟系统在化工装置的优化设计、优化操作中的应用已取得了十分瞩目的成果。然而,稳态模拟所用的模型假设过多,其模拟优化结果较为抽象,且无法描述装置在开停车和异常工况下以及控制系统的行为,亦无法指出实现优化的具体操作步骤,故其适用范围受到诸多限制。只有采用动态流程模拟才能全面、细致、切合实际地描述化工过程的规律。目前,使用机理模型建立并使用通用化工动态流程模拟系统的公开报导较为少见,某些文献仅从概念上进行了研究探讨[1]。本文介绍的通用化工动态流程模拟优化系统 (Dynamic Simulation&Optimization System, DSO)完全依据机理模型开发并在科研和实际生产中应用近两年,经过不断完善,取得良好实际效果。

DSO系统的组织继承了经典稳态流程模拟系统的数据结构和重要算法与概念[2],并结合动态模拟的特点进行了补充和修改。其实现的关键在于机理数学模型及求解算法。此处机理模型意指具有以下特点的系统：确定的组分,统一的基础物性数据;统一的热力学计算体系;质量衡算微分方程;能量衡算微分方程;相平衡和闪蒸的迭代计算;传递与流动计算;压力平衡计算;化学反应动力学或化学平衡计算;严谨、正确的自由度分析;全部方程同时求解。

只有符合以上标准者方可称为真正的机理模型,方可用于构造具有优化功能的模拟系统。而对于如此复杂的模型,欲实现超实时动态模拟(仿真)需解决许多基本技术问题。

在DSO系统中,数学模型的建立与求解借鉴了稳态流程模拟的联立模块法思路[2],并进一步发展为“跟踪逼近法”[3],因而取得了快速精确的效果。

2 系统构成

2.1 开发工具与运行环境 DSO系统采用全 32位 C++语言进行程序设计,语句总量约为 10000行源程序。硬件环境为 586以上微机,32M以上扩展内存。对于中小规模的化工流程,使用 586微机即可达到超实时模拟计算速度。

2.2 系统结构[4]DSO系统是由以下各部分组成的：大型化工基础物性数据库;基础物性预测和估算体系;化工热力学基本计算;流程拓扑结构自动识别与输入及调用顺序编排;内存管理及主调用模块;单元过程动态模拟及控制系统模拟;管网流量分配、压力分布计算子系统代数、微分方程组数值求解及最优化算法;过程数据输入、输出子系统。

2.3 系统功能特点由于采用了流程拓扑结构自动识别与输入技术,故仅需在数据文件中定义如下矩阵,即可进行工艺过程的定义、修改和模拟计算：过程矩阵 (拓扑结构矩阵)[2];物流初始状态矩阵;设备参数矩阵。以上定义输入方法极为简单,处理过程甚至比著名的通用稳态流程模拟系统ASPEN还要简便许多,非常适合工艺工程师学习和使用。以后通过不甚复杂的纯软件技术即可实现交互式图形输入。

3 关键技术及有关的新观念

3.1 数据结构良好、合理的数据结构是算法的保证。DSO系统中数据分三大类：全局数据～拓扑结构、物流、基本物性、热力学;局部数据～设备状态;临时数据～算法数据。对于物流定义,DSO系统采用了与众不同的手段,即“物流状态双备份存储”方法。该法是运用“隐式多步法”求解大型复杂微分方程组的重要技术保证,可有效地解决方程组刚性问题[5]。与工艺过程无关的算法数据作为临时工作变量处理,可以减少内存占用并提高系统可靠性。

3.2 流程拓扑结构自动识别与输入利用过程矩阵建立工艺过程的拓扑结构模型并输入模拟系统。其算法借鉴了经典稳态流程模拟系统中流程分块、切割和排序算法[2]。

3.3 基本热力学计算由于使用了“双层法”[6],使得严谨热力学计算量急剧减小,运算速度提高 1至 2个数量级。即便如此,热力学计算仍需在以下几方面给予改进：1)状态方程求解～只有采用特殊迭代算法[7],才可确保快速求出指定物理意义的根。2)物流相态快速确定～避免无谓的相平衡计算,几乎不耗机时。其具体算法另文专门叙述。3)定温或定焓闪蒸计算方法[4]～现有公开算法除速度慢、不稳定外,尚忽略了一个极为重要的物理规律。即指定物流温度、压力和组成后,并不能确保求出物流的相态 (例如恒沸点附近)。故需使用其它算法。

3.4 复杂精馏塔超实时动态模拟当使用机理模型时,一个精馏塔的计算量可相当于几十个甚或几百个其它设备的计算量。故解决了超高速模拟精馏塔的问题,大致就解决了超实时模拟全流程的问题。DSO系统在 586微机上即可进行复杂精馏塔的机理模型超实时动态模拟,每个微分时间内都可算出逐板的温度、压力、流量、组成,并适用于开停车、异常工况和全回流操作。所用方法的原理见于文献[3,6]。

3.5 管网流量分配计算系统根据拓扑信息输入,内部自动生成联立方程组,经过不相关方程识别、变量切割和求解次序排定等算法处理[2],再利用阀门开度、管路阻力和起始压力信息,即可完成计算。整个过程均为在线自动处理,无需人工干预。具体算法另文专门叙述。

3.6 数值积分算法与数值稳定性需从软件、物理意义和算法几方面保证数值稳定性。

应当强调,所有科学计算均使用双精度 8字节数据,所有中间结果、迭代计算均需保证十余位有效数字。所有代数方程求解均需使用结合物理意义的专用算法,而不使用通用算法。求解微分方程组宜采用结合物理意义的预测校正算法或隐式算法,不宜照搬显式欧拉法。

3.7 物理定义域分析与过程自由度分析动态模拟对机理模型的要求远远高于稳态模拟。其中一个重要方面在于要求模型具有很宽的定义域。当涉及定义域边界甚或超出定义域时,应得出具有物理意义的、连续平滑的解。多数模型方程仅从数学上看其定义域较宽广,但从物理上看其定义域却是较窄的。例如许多蒸汽压方程,其物理定义域应为冰点以上临界点以下,但如仅从数学上看则宽广得多。而实际问题就更为复杂。越是机理模型,定义域就越窄。稍有疏忽,便会导致求解过程的崩溃。严谨的物理自由度分析可发现许多模型求解算法的错漏之处。上文提及的闪蒸算法的问题即是一例。

4 实际应用效果

4.1 模拟速度和内存占用由于采取了一系列有效的技术方法,DSO系统可在 32M以下内存的 586微机上进行任何规模实际流程的超实时动态模拟。故不仅用于模拟优化研究,还可用于对速度要求极高的场合,如仿真培训或过程控制。

4.2 用于操作技能培训使用 DSO系统作为工艺子系统的化工装置仿真培训器已有十余套,均已顺利验收。涉及许多重要的炼油和化工装置。如聚酯、己内酰胺、锦纶聚合、聚丙烯、聚乙烯、加氢、气分、芳烃等等。其特点是开发周期短、技术质量高、易于验收、易于维护、易于升级换代并兼有辅助优化研究功能。

4.3 辅助优化设计 DSO系统已用于实际装置的溶剂回收塔在线高级优化控制。另外,该系统已成功用于 TD I装置的仿真培训和辅助优化设计。由于 TD I装置工艺极为复杂,又涉及硝酸亚硝酸、硫酸、盐酸、苛性碱、光气等难算物质, ASPEN等著名稳态模拟软件也无法计算,故国外设计数据问题很多。而DSO系统可以进行模拟,并取得重要结果。为工艺设计的改动、操作规程的确定、开车方案的研究提供了重要的依据,也发现了原设计中的一些不妥之处。