软仪表建模新方法的探究与分析

辛克鹏　刘鉴徵

【摘 要】论文以炼油厂连续重整工艺为例，对精馏塔馏出口芳烃含量软仪表的建模过程进行分析，通过对工艺模型的深入剖析，并利用数学中迭代算法进行数据的非线性回归，从而得出软仪表模型，提出了软仪表建模的新思路，对今后提高软测量精度具有重要意义。

【Abstract】Taking the continuous reforming process of the refinery as an example， the paper analyzes the modeling process of the soft meter of the aromatics content in the distillation column. Through the  in-depth analysis of the process model， and the use of mathematical iteration algorithm for data non-linear regression， we get the model of soft instrument and put forward a new idea of soft instrument modeling， which is of great significance to improve the accuracy of soft measurement in the future.

【關键词】软仪表;非线性回归;数据线性化

【Keywords】 soft instrument; non-linear regression; data linearization

【中图分类号】TQ320.5                                          【文献标志码】A                                【文章编号】1673-1069（2019）06-0182-02

1 引言

石化行业中，操作人员主要根据化验结果和操作经验调整工艺各参数。由于化验数据的滞后性，会造成质量偏差增大，而操作员的操作经验不同，会造成产品质量不一致，这样操作导致的质量波动大，更重要的是会增加能耗。为解决这一问题，软测量技术应运而生。本文主要以炼油厂连续重整工艺中芳烃含量软仪表建模为例，对原方式建模与新方式建模进行比较、分析。将非线性软仪表模型，通过迭代算法转换成线性模型，最终实现精确的软测量。

2 工艺简介

连续重整工艺为炼厂生产高辛烷值汽油和芳烃的重要装置，主要将低辛烷值石脑油变成富含芳烃的高辛烷值汽油组分。整套工艺包括：原料预处理、重整、抽提、精馏四部分。预处理过程主要从原料中切割60～130℃馏分，除去杂质。原料经催化剂反应后，环烷烃转化为芳烃。通过抽提将来自重整部分的脱戊烷油中的芳烃与非芳烃分离，分离出来的芳烃与非芳烃进一步精馏出苯、甲苯、二甲苯、重芳烃、溶剂油等化工产品[1]。

3 现状分析

以往建立软仪表模型过程，通常是使用数据回归的方法，按照日期，对于影响质量含量的相关参数点进行取数，一般取一小时的平均值。完成取数后，对数据进行初步筛选处理，将有明显错误的数据（如仪表测量问题造成的错误数据、特殊生产状况下的数据等）进行剔除。在做软测量的软件中进行数据回归，一般会有几种固定的软仪表模型进行选择：线性、非线性、线性与非线性并存、神经元网络等。工程师在做建模时通常会选用这几种模型进行分析，然后将软测量的值与历史化验值进行比对，将趋势最一致、偏差最小的那个模型作为选择的软仪表模型。这样的建模方式会有弊端。一开始软仪表的预测值与实际化验值偏差很小，操作人员也喜欢使用，但是随着时间的累积以及工艺工况的改变，预测值与化验值的偏差会越来越大。即使拥有化验数据校正程序，但是校正的仅仅是常数项，对模型其他参数无法修正[2]。

此建模方式的精确性较差，在软仪表建模时没有真正考虑到工艺条件所带来的影响，数学模型的选用是否真正合理是问题的关键所在。

4 改进模型的建立

建立模型前，首先要对工艺进行详细了解，比如化学反应热平衡、能量守恒、物料平衡等关系，综合考虑采样时间与观测数据间的时间差等因素。在种种关系中，确定一个大致的方程式，再推导出参数之间的大致关系，然后进行历史数据的回归，将机理模型与数据回归。

以连续重整工艺为例，此反应为烷烃脱氢环化反应，环烷化合物，如环己烷、甲基环己烷、二甲基环己烷，分别脱氢为苯、甲苯、二甲苯。从反应机理图可以推出：C6H14=C6H6+4H2，即：1摩尔烷烃可生成1摩尔芳烃和4摩尔氢气。

如图1，反应物料进入四个反应器，设第一个反应器的入口温度为T1，第四个反应器的出口温度为T2，T1-T2=T，反应完毕，反应产物进入分离塔，设塔入口流量为F1、塔出口流量为F2，其中T1、T2、F1、F2均为可测参数。通过精馏，产出脱戊烷油，同时产出氢气。脱戊烷油中芳烃含量作为一项重要指标，控制在≥70%，化验室化验频次为一天。

从热力学角度，此反应是吸热反应，高温和低压对此类反应有利。同时，碳原子数越多，平衡中的芳烃产量越高。从动力学角度，此反应速度随温度升高而加快，不受氢分压影响，也随原子数的增多而加快。在选择的操作条件下，反应是非常快的几乎完全反应，它是由催化剂金属功能促进，其反应促进辛烷值增加。

根据反应原理，遵循能量守恒原则，制定反应平衡公式。按照分子摩尔数计量，设：氢油比K（摩尔比），1摩尔烷烃反应生成芳烃吸收的反应热为Q1，参与反应的油品比热为Q2（1摩尔参与反应的油品每升高1℃需要吸收的热量），氢气的摩尔比热为Q3，油品进料的总摩尔数为N，反应生成芳烃的摩尔数为M，反应过程的温降为T=T2-T1。

则：反应热总量为：Q1×M

根据上述化学方程式，一摩尔烷烃反应生成的芳烃产出的氢气量（摩尔数）为：4×M，所以所以反应后氢气总量为：

K×N+4×M

反应前后由温降产生的热量变化可近似为：

Q2×N×T+Q3×（K×N+4×M）×T

根据能量守恒：反应热=反应前后热焓的变化，可得到如下等式：Q1×M=Q2×N×T+Q3×（K×N+4×M）×T（1）

由于反应前后油品的摩尔数不变，设反应后芳烃占总油品的摩尔比为：Y1=M/N

因此，等式（1）可简化为：

Y1×Q1=Q2×T+K×Q3×T+4×Q3×T×Y1（2）

令：A=Qn/Q1，B=Q3/Q1，C=4×Q3/Q1

等式（2）可简化为：Y1=A×T+B×K×T+C×Y1×T（3）

整理后可得：Y1=（A×T+B×K×T）/（1-C×T）（4）

由于分餾塔的作用是去除轻组分，所以，可认为芳烃基本全部保留在塔底，根据物料平衡，可近似认为所有生成的芳烃全部保留在塔底抽出物里，则有：Y1×F1=Y×F2

进而得到：Y1=Y×F2/F1   （Y为最终产品中的芳烃含量）

代入等式（3），可得：

Y×F1/F2=A×T+B×K×T+C×T×Y×F1/F2（5）

其中进料流量F1、塔底出料流量F2、反应总温降T、氢油比K都是可测变量，芳烃含量Y为化验数据，利用收集整理的数据，根据等式（5）进行线性回归，或者根据等式（4）进行非线性回归，都可求得系数A、B、C。再代入等式（4）即可得到最终的关系方程：Y=f（K，T，F1，F2）

5 效果对比

图为2、图3为3个月的数据对比，可以很明显地看出，软仪表的预测精度得到大幅度提高，变化趋势与实际化验值非常吻合，软仪表预测值与化验值差值的标准偏差由2.15降低到0.95，下降约60%。

6 作用与意义

这种方法属于灰箱建模。从原理出发，利用工艺原理及化学反应机理，计算出大致的数学模型，通过数学转换建立软测量与可测值之间的线性关系式，将数据回归与机理建模有机结合，能够较为准确地找到变量之间的实际关系。同时利用回归进行合理地简化，可有效降低模型的复杂程度。与传统意义的软测量建模方式相比，此方法在实际应用中预测更准确，抗扰动性更强。

【参考文献】

【1】林世雄.石油炼制工程[M].北京：石油工业出版社，2000.

【2】王树青.工业过程控制工程[M].北京：化学工业出版社，2002.