炼化过程系统优化技术发展趋势

2012-08-15游晓艳段伟中国石油规划总院

石油石化节能 2012年4期

游晓艳段伟（中国石油规划总院）

炼化过程系统优化技术发展趋势

游晓艳段伟（中国石油规划总院）

面对日益严格的节能减排要求和激烈的市场竞争，国内外炼化企业正围绕生产、运营、决策等环节积极研究并开展系统优化工作。为实现生产运营整体优化，我国炼化企业需进一步加强自主优化技术的研发、先进控制技术与模拟优化技术的集成、过程系统优化技术的推广，以及石油化工与信息技术复合型人才的培养等，并通过研究开发与实际应用，提升炼化一体化水平。

炼化优化生产运营决策

1 引言

面对日益严格的环保要求和激烈的市场竞争局面，国际先进炼化企业正在充分依托技术进步，从生产经营全局入手，加大以生产运行过程为主的过程系统优化和精细化管理，以提升企业经济效益和国际市场竞争力。要实现生产经营过程的系统优化，需要对物流、能流、资金流、信息流等过程流进行综合优化，使全厂和局部系统保持最优状态，实现能耗、物耗最低和效益最大。发展上述过程流的空间集成与实时优化技术，转变炼化企业传统的人工管理模式，最终实现整体智能优化运行，已成为当前国内外炼化企业生产过程优化的研究热点。

炼化企业过程流的管理与优化涉及生产、运营、决策三大重要环节。其中，生产环节是基础，主要由过程优化和先进控制构成；运营环节是核心，主要包括供应链管理、销售管理和财务管理；决策环节是关键，由市场预测和决策分析组成[1]。当前，生产环节的优化技术在控制程度上朝着过程系统闭环优化的方向发展，在优化深度上向着以最终产品为目标的原料分子结构的优化深入；运营环节中，供应链管理优化是研究热点，利用人工智能技术，发展面向供应链的智能计划调度系统是未来趋势；决策环节中，在进一步发展完善数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库等配套技术的基础上，未来将朝着与专家规则和推理相集成的方向发展，实现定性分析和定量分析的有效结合，提高不确定性决策的科学性和可靠性。由于炼化行业是技术密集行业，其生产过程尤为复杂，整体优化难度大，因此，近年来生产环节的优化又成为当前国际先进炼化企业过程优化的研究重点。

2 国际炼化过程优化关键技术现状与发展趋势

2.1 生产环节的优化技术

生产环节中，自20世纪50年代至今，炼化生产过程模拟、控制与优化技术领域已发展了稳态流程模拟与优化技术、动态模拟技术、先进控制技术、实时优化技术等，其总体发展趋势主要包括以下3方面。

2.1.1 稳态流程模拟与优化技术不断扩充模拟物系，并向微观与宏观两个方向延伸

稳态流程模拟技术是指取得有代表性的稳态生产数据，采用适当的过程模拟软件模拟实际的稳态生产过程，得到详细的物料平衡和能量平衡，所建立的模拟模型可用于过程设计、过程改造、优化生产过程操作以及节能增效的重要分析工具[2]。经过50余年的发展，稳态流程模拟与优化技术已趋成熟，并得到较为广泛的应用。据报道，Aspen Tech的流程模拟等软件已为中国企业创造了数亿元的效益。结合实际应用的需要，今后稳态流程模拟与优化技术的发展将呈现出一系列新的特征：

1）物性数据库不断扩充与完善，多相态流体模拟日益受到重视。

目前国内外大型的通用流程模拟系统数据库的组分数目已达到2000种以上，为适应不同生产过程对流程模拟技术的需求，如润滑油生产过程、聚合物生产过程等，有针对性地开发物性表征与模拟技术，发展气、汽、液、固多相态的物性数据库和模拟技术，是稳态流程模拟技术的重点发展方向之一。

例如，传统润滑油生产过程涉及溶剂萃取、溶剂脱蜡以及吸附精制过程，由于缺乏相关原料和产品的物性数据，目前国际上还无法实现对润滑油生产过程较为精确的模拟。在化工方面，常用于聚烯烃生产全流程模拟的Po l y m e r Pl u s软件由于数据库有限，仍需通过文献查找缺少的数据，同时，其热力学模型无法将聚合物独立成一个固相，不能同时进行聚合反应及单元操作的模拟，经过假定简化的模型难以实现聚合物生产过程的精确模拟[3]。

为此，近年来国内外学者都在围绕特定生产过程的稳态流程模拟技术开展研究，未来不断扩充的物性数据库以及不断发展的多相态模拟技术将为稳态流程模拟技术的广泛应用提供强有力的支持。

2）研究和应用范畴向微观与宏观两个尺度延伸。

微观方面，为了进一步发挥原料中每一个分子的价值，炼化生产过程优化的研究范畴已开始向分子水平深入，并以分子模拟为基础逐渐实现“分子优化”。近年来，Ex x o n M o b i l公司实施并推广了分子管理项目，利用其独特的详细组分模型和原料表征手段，模拟得到精确的产品分布以及各产品对化工装置和炼厂效率的影响[4]，实现了低价原油的有效利用，降低了原料成本和操作成本，并通过实时优化每一股产品流，最大化高附加值产品的收率，效益显著。在此基础上，Ex x o n M o b i l公司不断发展完善其分子管理技术体系，在未知原料及物流组分的预测等方面已形成多项专利，今后还将继续深化发展。华东理工大学具有自主知识产权的基于分子管理的石脑油资源优化利用技术，从分子管理与产品工程的角度，通过分子筛吸附分离石脑油中的正构烷烃，使乙烯裂解与催化重整工艺实现合理的原料调配[5]。清华大学采用分子矩阵表征炼油生产过程相关的物流分子组成，建立了催化重整、加氢脱硫、汽油稳定塔和油品调和4个过程基于分子矩阵的过程模型，并利用物性-分子矩阵的转换关系得到物流的物性，该方法既能够提供比传统虚拟组分模型更为详细的分子信息，又能统一不同过程的虚拟组分与集总参数间的差异[6]。

宏观方面，为了实现全厂流程的最优化，稳态流程模拟的研究和应用范围已从单装置模拟扩大到全厂生产过程与周边生产企业和生活设施集成的大系统过程模拟。目前，K BC公司已为全球几十个炼油厂和化工厂实施了全厂能量系统优化项目，节能和增效效果显著。随着企业对节能增效的日益关注，一些炼化企业正在探索将企业的低温位热源用于周围生产和生活设施，实现循环经济，较好地解决了资源综合利用的问题。

2.1.2 先进控制技术从单一的控制策略向与过程模拟和实时优化相集成的方向发展

先进控制技术（A PC）是在现有D CS控制基础上通过实时缩小与设定值之间的差距而实现挖潜增效的一种有效手段，它可以解决包括时变、非线性、大时滞在内的难以控制的化工过程问题，提高装置的操作水平与经济效益[7]。在世界范围内A PC技术趋于成熟，在炼油化工装置上的应用日益增多。据报道，国外80%~90%的炼化企业在重点装置上投用了A PC技术，国内大型石化企业也相继开发、应用了此技术，并获得了很好的经济效益，如齐鲁石化常减压、催化裂化、延迟焦化3套先进控制装置投用后的年经济效益超过2800万元[8]。尽管A PC解决了设定值下装置的平稳操作问题，但要使各个设定值成为最佳工艺条件，最大化经济效益，则要求A PC与在线过程模拟和实时优化（RTO）相结合。根据A s p e n Te c h的数据，通过实施过程建模以及直接依靠模型的先进控制与优化，每年可增效400~1500万美元[9]。韩国现代石化公司达山35×104t/a乙烯联合装置实施RTO和A PC构成的优化控制策略，实现节能8.5%，总效益增加11.7%[10]。新加坡炼厂重油催化裂化装置在流程模拟的基础上，采用In v e n s y s公司的ROM e o软件进行闭环实时优化，实现年增效约600万美元。先进控制技术与过程模拟和闭环实时优化的集成技术将替代单一的控制策略，成为重点发展方向。

2.1.3 实时优化配套技术不断完善，从开环优化走向闭环优化

实时优化即通过监测生产过程的运行状况，在给定的约束条件下及时调整操作，最大化经济效益，包括在线优化、人工选择性实施和在线优化、闭环自动反馈两种，二者的数据均来自现场控制D CS系统，但前者的优化结果仅作为操作人员的参考，以确保操作的安全性；后者则首先对优化结果进行可靠性核查，确保安全后再将其作为设定值自动投入先进控制/D CS。据统计，早在1997年以前全世界已完成和进行中的闭环实时优化项目就有52套装置，这些项目分布在美国、英国、荷兰、瑞典和日本等国家[11]。目前，基于稳态模型的实时优化软件主要有Aspen Tech公司的Aspen Plus Optimizer、Invensys公司的ROMeo和Honeywell公司的Pr o f i t M a x。但由于对实时优化而言，现有的通用过程模拟软件的模型精度有限，其工程化的难度较高，国内在该领域的应用尚处于起步阶段。随着稳态流程模拟技术精度的提高、数据校正技术和操作参数的一致性检验等实时优化配套技术的深入发展，加上炼化企业现场检测水平的提高，今后实时优化技术必将从开环优化走向闭环优化，从单装置闭环优化走向全厂闭环优化。

2.1.4 炼化一体化快速发展，炼化企业盈利能力进一步提升

由于炼化一体化有利于原料的优化配置和综合利用，目前国际大石油公司均将其作为降低成本、提升效益的重要手段。例如，Sh e l l公司通过炼化一体化建设，实现乙烯裂解原料的84.5%为炼油厂生产的石脑油和柴油，炼化一体化建设的乙烯生产能力达到282×104t/a以上。ExxonMobil公司通过装置规模的大型化降低投资及生产成本，通过实施炼化一体化实现更高层次的节能降耗。Ex x o n的炼厂平均规模为776×104t/a，M o b i l为901×104t/a，位居世界前列。ExxonMobil公司80%以上的炼油装置实现了与化学品或润滑油的一体化，90%以上的化工能力与炼油装置或上游气体加工装置相邻一体化，实现了炼厂进料25%以上转化为更高价值的石化产品，联合企业回报率提高了2%~5%，产生了良好的经济效益[12-13]。

国内方面，据统计，2010年千万吨级炼化一体化企业有18个，形成了一定的规模，但与国外先进水平相比，炼化一体化程度较低，仍有很大的优化潜力。因此，对现有炼化一体化企业加强物料优化和能量系统优化，对新建项目结合资源特点合理规划化工规模，从设计开始将炼油、化工进行能量系统优化和统筹考虑，以大幅优化资源配置、提高能源利用效率，将是今后的研究重点。

2.2 运营环节的优化技术

运营环节主要包括供应链管理、销售管理和财务管理。目前，涉及财务管理和销售管理等的企业资源计划系统（ERP）已发展成熟并在国内外得到广泛应用。据统计，国外排名前50名的石化公司、近90%的石油天然气企业普及应用了ERP，国内中国石油、中国石化也进行了ERP建设，实现了企业内部的物流、资金流、信息流的整合，优化了资源配置。然而，ERP无法将产、供、销直接集成并进行优化，还需要与供应链管理进一步集成，因此，以下着重阐述供应链管理的发展趋势。

一般认为，供应链管理是在计划优化的基础上发展起来的，而企业生产计划最终还需生产调度系统去实现，因此，计划和调度系统是供应链管理的重要组成部分。计划管理是根据市场需求进行生产、分销、采购和库存计划的编制，解决生产资源的静态最优分配；调度实施系统则是将有限的资源合理分配给各项计划中的任务，解决生产资源的短期最优动态分配问题[1]。目前，美国70%的炼油厂、世界炼油加工总量的40%，都在使用生产计划调度与资源优化软件[8]。拥有全球最复杂供应链的ExxonMobil公司还专门实施METEORITE供应链项目以优化全球的调度、产品及原料运输路线。中国石油、中国石化也在近年完成了炼化物料优化与排产系统的建设，有力支持了总部及各炼化企业的年度、季度、月度排产计划制定，取得了良好的效果，但在炼化企业内部的生产调度管理方面，目前国内大多数炼化企业仍以人工经验为主，已实施的调度系统主要着眼于调度的模拟，尚不能完整地求解实际生产调度的优化问题，难以从全局角度进行优化。

随着经济全球化的发展，基于供应链的综合资源竞争成为企业之间的重要竞争之一，面向整个供应链联盟的计划调度系统既要考虑系统优化，又要考虑冲突、协调与决策，对生产运营各环节进行独立管理和优化的方式以及传统的人工管理模式已无法适应精细化管理的要求，因此，研究面向供应链整体优化的计划调度优化技术，并融合人工智能技术，解决当前模拟型调度系统无法提供最优方案的问题，是供应链管理的必然趋势。

2.3 决策环节的优化技术

决策支持系统（Decision support systems，DSS）是一种辅助决策过程的计算机系统，通常使用模型并通过交互和递归过程来建立，其决策过程中每一个问题的求解都需要采用人工智能技术[14]。在过去的30余年中，我国决策支持系统在政府宏观管理、产业规划与管理、水资源调配与防洪、资源开发利用、生态环境控制、金融投资决策以及企业生产运作管理等领域的研究与应用取得了不少成果，但在炼化领域的研究应用中，仅在石油储运、炼化设备维修、运营计划管理一体化优化等方面有少量报道。例如，有学者在建立基于递推算法化工流程企业投入产出分析模型和基于时间序列市场预测模型的基础上，构建了由销售结构、销售计划、生产计划、采购计划优化模型及效益评价模型构成的化工流程企业运营计划一体化优化模型体系，并结合D SS总体架构以及数据仓库的建立、D SS运行系统功能模型、人机对话界面等的研究，在某化工企业中进行了应用，为企业运营计划的整体优化提供了决策支持[15]。然而由于现有的人工智能系统知识库规模有限，加上专家规则编制与调试工作量庞大，实用性较差、开发成本较高，仍需不断研究发展新技术以进一步升级、完善。未来，智能决策支持系统将朝着数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库与专家系统相集成的方向发展，解决多重供应链环节业务复杂的综合优化问题，例如，从原油生产到终端产品市场销售的跨部门、跨地区、跨业务构成的上下游一体化优化问题。