常壓裝置仿真培訓(xùn)系統(tǒng)及質(zhì)量模型研究.pdf

1、常壓裝置是原油加工的第一道工序，在石化工業(yè)中具有重要的地位，其操作質(zhì)量直接影響全廠的經(jīng)濟(jì)效益。本文以華北石化公司300萬噸/年常壓裝置DCS仿真培訓(xùn)系統(tǒng)項(xiàng)目為依托，對(duì)常壓裝置仿真培訓(xùn)系統(tǒng)以及質(zhì)量模型進(jìn)行了研究。主要研究內(nèi)容分為全流程動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型建立、常壓塔產(chǎn)品質(zhì)量模型建立、仿真培訓(xùn)系統(tǒng)開發(fā)三部分。具體內(nèi)容如下： 運(yùn)用機(jī)理分析方法，建立了常壓裝置各個(gè)子系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型。其中，加熱爐模型考慮了多路進(jìn)料、燃料油氣同時(shí)使用的情況；將原

2、油劃分為5個(gè)虛擬組分對(duì)常壓塔進(jìn)行建模研究與仿真分析，針對(duì)原油混煉情況提出了一種進(jìn)料原油性質(zhì)變化時(shí)模型的修正因子；對(duì)常壓流程繁瑣的管道網(wǎng)絡(luò)模型提出了一種新的簡化計(jì)算方法。 對(duì)常壓塔側(cè)線產(chǎn)品質(zhì)量展開軟測量建模研究。針對(duì)現(xiàn)場軟儀表希望能夠直接輸出多個(gè)質(zhì)量指標(biāo)的要求，用RBF與PCA-RBF兩種方法建立了航煤．柴油干點(diǎn)聯(lián)合輸出的MIMO軟測量模型。提出了一種新的混合型算法，將人工免疫原理與PCA-RBF網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，建立了MIMO軟測量模

3、型。對(duì)數(shù)據(jù)來源于多工況的情形，應(yīng)用一種基于馬氏距離分類方法的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合仿真系統(tǒng)導(dǎo)出的過程變量數(shù)據(jù)建立軟測量模型。為把質(zhì)量模型嵌入仿真培訓(xùn)系統(tǒng)提供了很好的思路。 根據(jù)裝置開停工特點(diǎn)及仿真培訓(xùn)系統(tǒng)的需要，對(duì)所建立的模型進(jìn)行必要的擴(kuò)展及完善，使得模型能夠比較準(zhǔn)確的描述開停工時(shí)參數(shù)大范圍變化的動(dòng)態(tài)特性。將所開發(fā)的適用于全工況仿真的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型應(yīng)用到仿真培訓(xùn)系統(tǒng)中，并開發(fā)了學(xué)員培訓(xùn)評(píng)分系統(tǒng)。該系統(tǒng)在華北石化公司交付使用，運(yùn)行良好