本發(fā)明涉及石油煉化領(lǐng)域，尤其涉及一種基于流程模擬軟件的常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

常減壓蒸餾裝置是石化企業(yè)最重要的裝置之一，它的操作是否優(yōu)化，直接關(guān)系到產(chǎn)品的質(zhì)量、產(chǎn)品收率和能耗，對石化企業(yè)的營運效益和競爭力有重要的影響。如今，石化生產(chǎn)裝置的經(jīng)濟效益在很大程度上受到市場價格的影響，裝置的操作需要根據(jù)各類產(chǎn)品需求量的變化、原料組成及性質(zhì)的變化進行加工方案的調(diào)整和操作參數(shù)的優(yōu)化。

眾所周知，常減壓裝置的各個側(cè)線產(chǎn)品在保證產(chǎn)品質(zhì)量的條件下，如能實現(xiàn)卡邊操作，將使裝置取得最大的效益。但卡邊操作點，不是由一兩個操作變量值所決定的，它是由多個操作變量共同作用的結(jié)果,只有應(yīng)用優(yōu)化技術(shù)才能找到卡邊操作點。要實現(xiàn)常減壓裝置的操作優(yōu)化，需要解決好兩個技術(shù)問題。一是需要建立嚴(yán)格的裝置操作模型，使其能夠準(zhǔn)確地反映操作參數(shù)與操作結(jié)果的規(guī)律。二是優(yōu)化計算的時效性，即當(dāng)原料組成與性質(zhì)發(fā)生變化或加工方案改變時，能夠快速地計算出優(yōu)化結(jié)果，對操作參數(shù)進行調(diào)整，使裝置獲得最大的效益。

對于第一個技術(shù)問題，一般情況下,直接采用流程模擬軟件(如Aspen Plus、ProⅡ)作常減壓裝置的嚴(yán)格操作模型在精確度上是不能滿足要求。而利用常減壓裝置的操作數(shù)據(jù)建立模型，在精確度上也是達(dá)不到要求的，一是因為操作數(shù)據(jù)變化范圍窄，二是操作數(shù)據(jù)存在檢測誤差。對于第二個技術(shù)問題，如直接用嚴(yán)格模型來進行優(yōu)化搜索，時效性很難滿足要求。因為常減壓裝置的操作變量多，構(gòu)成的操作空間巨大而復(fù)雜，在這樣的操作空間中搜索最優(yōu)解或近似最優(yōu)解需要對嚴(yán)格模型進行上萬次甚至幾十萬次的計算，時間成本是非常高的，少則幾十分鐘，多則幾個小時，因此，很難滿足裝置實時優(yōu)化操作的要求。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于針對現(xiàn)有技術(shù)中難以滿足裝置實時優(yōu)化操作的要求的缺陷，提供一種克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，同時解決了優(yōu)化的難題,保證產(chǎn)品質(zhì)量的條件下，能實現(xiàn)卡邊操作，同時當(dāng)原料組成與性質(zhì)發(fā)生變化或加工方案改變時，能夠快速地計算出優(yōu)化結(jié)果，對操作參數(shù)進行調(diào)整，使裝置獲得最大的效益的基于流程模擬軟件的常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)及方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

本發(fā)明提供一種基于流程模擬軟件的常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于流程模擬軟件Aspen Plus，包括：

系統(tǒng)登入模塊，用于輸入用戶的登陸信息及修改密碼；

參數(shù)設(shè)定模塊，用于設(shè)置系統(tǒng)的各種參數(shù)；

數(shù)據(jù)采集模塊，用于在線采集常減壓數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送給數(shù)據(jù)處理模塊；

數(shù)據(jù)處理模塊，用于對采集到的常減壓數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，剔除其中的測量誤差，保留數(shù)據(jù)完整的一套常減壓數(shù)據(jù)，送入模擬計算模塊；

模擬計算模塊，用于初始化Aspen Plus接口程序后加載模型文件，將處理后的常減壓數(shù)據(jù)代入Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，進行迭代修正，使模擬的結(jié)果與現(xiàn)場常減壓裝置的操作結(jié)果一致，建立起準(zhǔn)確的嚴(yán)格模型；

樣本采集模塊，用于建立的嚴(yán)格模型，在操作空間范圍內(nèi)，根據(jù)設(shè)定的樣本數(shù)目生成均勻分布的樣本數(shù)據(jù)，重新初始化Aspen Plus接口程序后加載模型文件，將生成的樣本數(shù)據(jù)代入Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，模擬運行，保存可用的樣本數(shù)據(jù)，并將樣本數(shù)據(jù)發(fā)送給模型建立模塊；

模型建立模塊，用于根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，建立多變量輸入和多變量輸出的常減壓裝置的簡約操作模型；

優(yōu)化計算模塊，用于完成對簡約操作模型的優(yōu)化計算，根據(jù)不用的優(yōu)化目標(biāo)進行優(yōu)化求解，優(yōu)化計算后，將顯示優(yōu)化結(jié)果，得到不同的常減壓裝置生產(chǎn)調(diào)節(jié)方案；

結(jié)果校驗?zāi)K，用于將得到的優(yōu)化方案重新帶回Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，模擬計算，校驗優(yōu)化方案的可行性。

進一步地，本發(fā)明的參數(shù)設(shè)定模塊中完成設(shè)置的各種參數(shù)包括：樣本數(shù)目、初頂石腦油價格、常頂石腦油價格、航煤價格、輕柴油價格、重柴油價格。

進一步地，本發(fā)明的數(shù)據(jù)采集模塊在線采集到的常減壓數(shù)據(jù)包括：實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)、基準(zhǔn)參數(shù)、物料平衡數(shù)據(jù)、原料和產(chǎn)品的化驗分析數(shù)據(jù)；其中：

實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括原料的流量和溫度、采出量、循環(huán)量、蒸汽量；

基準(zhǔn)參數(shù)包括產(chǎn)品質(zhì)量控制指標(biāo)、工藝用汽基準(zhǔn)量、裝置操作參數(shù)；

原料和產(chǎn)品的化驗分析數(shù)據(jù)包括原料比重、D86數(shù)據(jù)。

進一步地，本發(fā)明的數(shù)據(jù)采集模塊獲取的數(shù)據(jù)包括：在線數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和遠(yuǎn)程讀取與存儲的數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)采集模塊通過ODBC數(shù)據(jù)訪問接口標(biāo)準(zhǔn)對煉化裝置數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交換，得到在線優(yōu)化過程中的在線數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和遠(yuǎn)程讀取與存儲的數(shù)據(jù)。

進一步地，本發(fā)明的樣本采集模塊中加載的模型文件通過進料油氣性質(zhì)反推修正計算方法得到；

進料油氣性質(zhì)反推修正計算方法是使用工廠LIMS分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中所記錄的產(chǎn)品質(zhì)量分析數(shù)據(jù)，依據(jù)物料平衡的原理，將煉化分離過程的所有產(chǎn)品混合，在流程模擬器中通過產(chǎn)品質(zhì)量分析數(shù)據(jù)來反推計算油氣原料性質(zhì)。

進一步地，本發(fā)明的模型建立模塊中的簡化操作模型通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法得到；模型建立模塊能夠查看模型誤差，并輸出模擬擬合圖。

進一步地，本發(fā)明的優(yōu)化計算模塊中的優(yōu)化目標(biāo)包括：單目標(biāo)優(yōu)化和多目標(biāo)優(yōu)化；其中：

單目標(biāo)優(yōu)化包括：常一線航煤最大化、常三線柴油最大化、總產(chǎn)值最大化、總輕油收率最大化和能耗最小化；

多目標(biāo)優(yōu)化包括：常一線航煤最大化和能耗最小化、常三線柴油最大化和能耗最小化、總產(chǎn)值最大化和能耗最小化。

進一步地，本發(fā)明的優(yōu)化計算模塊包括多個優(yōu)化變量，這些優(yōu)化變量能夠全部選擇，也能夠部分選擇；優(yōu)化變量包括：初頂采出量、常頂采出量、常一線采出量、常二線采出量、常三線采出量、常頂循環(huán)量、常一中循環(huán)量、常二中循環(huán)量、常底蒸汽量、常壓塔進料溫度。

本發(fā)明提供一種基于流程模擬軟件的常減壓裝置優(yōu)化操作方法，包括以下步驟：

S1、登陸系統(tǒng)，對常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)中的各種參數(shù)進行設(shè)置，數(shù)據(jù)采集模塊在線采集常減壓數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到數(shù)據(jù)處理模塊；

S2、對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，剔除其中的測量誤差，保留數(shù)據(jù)完整的一套常減壓數(shù)據(jù)，模擬計算模塊初始化Aspen Plus接口程序后加載模型文件，將處理后的常減壓數(shù)據(jù)代入Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，進行迭代修正，使模擬的結(jié)果與現(xiàn)場常減壓裝置的操作結(jié)果一致，建立起準(zhǔn)確的嚴(yán)格模型；

S3、樣本采集模塊根據(jù)嚴(yán)格模型，根據(jù)設(shè)置的樣本數(shù)目生成均勻分布的樣本數(shù)據(jù)，模型建立模塊根據(jù)可用的樣本數(shù)據(jù)，建立簡約操作模型；

S4、優(yōu)化計算模塊根據(jù)不同的優(yōu)化目標(biāo)進行優(yōu)化求解，得到不同的常減壓裝置生產(chǎn)調(diào)節(jié)方案；并將其送入結(jié)果校驗?zāi)K進行模擬計算，完成對得到的常減壓裝置生產(chǎn)調(diào)節(jié)方案的可行性校驗。

進一步地，本發(fā)明的步驟S3中的簡約操作模型的形式化方程為：

[Y，Z]＝Φ(X,C)

其中，Φ為模型的形式化方程；X為操作變量向量；C為模型參數(shù)向量；Y為優(yōu)化目標(biāo)向量；Z為狀態(tài)變量；

對該簡約操作模型求解的方法為：

目標(biāo)函數(shù)：Min(max)Y_子

約束條件：[Y，Z]＝Φ(X,C)

Z≤Z_允許

X_下界≤X≤X_上界

其中，Y_子為優(yōu)化目標(biāo)向量Y中的子集，Z_允許為各側(cè)線產(chǎn)品干點的控制值向量，X_下界、X_上界分別為優(yōu)化變量向量的下界與上界向量；

通過具有群體搜索和并行計算特性的列隊競爭算法解該模型，得到優(yōu)化解。

本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是：本發(fā)明的基于流程模擬軟件的常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)，解決了優(yōu)化的難題,保證產(chǎn)品質(zhì)量的條件下，能實現(xiàn)卡邊操作，同時當(dāng)原料組成與性質(zhì)發(fā)生變化或加工方案改變時，能夠快速地計算出優(yōu)化結(jié)果，對操作參數(shù)進行調(diào)整，使裝置獲得最大的效益；且該系統(tǒng)的跨平臺數(shù)據(jù)傳輸方法可實現(xiàn)優(yōu)化計算與煉化分離操作無縫對接，讓在線操作優(yōu)化的實施具有可操作性；該系統(tǒng)的計算準(zhǔn)確性高，運行速度快。

附圖說明

下面將結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步說明，附圖中：

圖1是本發(fā)明實施例的系統(tǒng)流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例的數(shù)據(jù)采集模塊流程圖；

圖3是本發(fā)明實施例的進料油氣性質(zhì)反推修正計算示意圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

如圖1所示，本發(fā)明實施例的基于流程模擬軟件的常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于流程模擬軟件Aspen Plus，包括系統(tǒng)登陸模塊、參數(shù)設(shè)定模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模擬計算模塊、樣本采集模塊、模型建立模塊、優(yōu)化計算模塊和結(jié)果校驗?zāi)K，其中：

系統(tǒng)登入模塊，用于輸入用戶的登陸信息及修改密碼，登陸成功后才能進入到常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)軟件的主頁面；

參數(shù)設(shè)定模塊，用于設(shè)置系統(tǒng)的各種參數(shù)，包括樣本數(shù)目、初頂石腦油價格、常頂石腦油價格、航煤價格、輕柴油價格、重柴油價格；

數(shù)據(jù)采集模塊，用于在線采集常減壓數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送給數(shù)據(jù)處理模塊；常減壓數(shù)據(jù)包括：實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)、基準(zhǔn)參數(shù)、物料平衡數(shù)據(jù)、原料和產(chǎn)品的化驗分析數(shù)據(jù)；其中：

實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括原料的流量和溫度、采出量、循環(huán)量、蒸汽量；

基準(zhǔn)參數(shù)包括產(chǎn)品質(zhì)量控制指標(biāo)、工藝用汽基準(zhǔn)量、裝置操作參數(shù)、散熱體的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)；

原料和產(chǎn)品的化驗分析數(shù)據(jù)包括原料比重、D86數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)采集模塊研究利用ODBC等技術(shù)在MATLAB平臺上開發(fā)出與煉化裝置數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交換的有效方法，實現(xiàn)了在線優(yōu)化過程中裝置實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程讀取與存儲。

如圖2所示，數(shù)據(jù)采集模塊依序完成如下步驟：

步驟a1.初始化實時數(shù)據(jù)庫接口子模塊；

步驟b1.啟動ODBC接口，從LIMS中讀取某一時刻原料和產(chǎn)品的化驗分析數(shù)據(jù)；

步驟c1.采用web Service方式從實時數(shù)據(jù)庫IP.21中在線讀取對應(yīng)時刻的生產(chǎn)數(shù)據(jù)；

步驟d1.將同一時刻的化驗分析數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)處理模塊處理后存儲到SQL數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)處理模塊，用于對采集到的常減壓數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，剔除其中的測量誤差，保留數(shù)據(jù)完整的一套常減壓數(shù)據(jù)，送入模擬計算模塊；

模擬計算模塊，用于初始化Aspen Plus接口程序后加載模型文件，將處理后的常減壓數(shù)據(jù)代入Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，進行迭代修正，使模擬的結(jié)果與現(xiàn)場常減壓裝置的操作結(jié)果一致，建立起準(zhǔn)確的嚴(yán)格模型；

樣本采集模塊，用于建立的嚴(yán)格模型，在操作空間范圍內(nèi)，根據(jù)設(shè)定的樣本數(shù)目生成均勻分布的樣本數(shù)據(jù)，重新初始化Aspen Plus接口程序后加載模型文件，將生成的樣本數(shù)據(jù)代入Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，模擬運行，保存可用的樣本數(shù)據(jù)，并將樣本數(shù)據(jù)發(fā)送給模型建立模塊；

如圖3所示，樣本采集模塊中加載的模型文件通過進料油氣性質(zhì)反推修正計算方法得到；

進料油氣性質(zhì)反推修正計算方法是使用工廠LIMS分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中所記錄的產(chǎn)品質(zhì)量分析數(shù)據(jù)，依據(jù)物料平衡的原理，將煉化分離過程的所有產(chǎn)品混合，在流程模擬器中通過產(chǎn)品質(zhì)量分析數(shù)據(jù)來反推計算油氣原料性質(zhì)。

模型建立模塊，用于根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，建立多變量輸入和多變量輸出的常減壓裝置的簡約操作模型；簡化操作模型通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法得到；模型建立模塊能夠查看模型誤差，并輸出模擬擬合圖。

優(yōu)化計算模塊，用于完成對簡約操作模型的優(yōu)化計算，根據(jù)不用的優(yōu)化目標(biāo)進行優(yōu)化求解，優(yōu)化計算后，將顯示優(yōu)化結(jié)果，得到不同的常減壓裝置生產(chǎn)調(diào)節(jié)方案；

優(yōu)化計算模塊中的優(yōu)化目標(biāo)包括：單目標(biāo)優(yōu)化和多目標(biāo)優(yōu)化；其中：

單目標(biāo)優(yōu)化包括：常一線航煤最大化、常三線柴油最大化、總產(chǎn)值最大化、總輕油收率最大化和能耗最小化；

多目標(biāo)優(yōu)化包括：常一線航煤最大化和能耗最小化、常三線柴油最大化和能耗最小化、總產(chǎn)值最大化和能耗最小化。

優(yōu)化計算模塊包括多個優(yōu)化變量，這些優(yōu)化變量能夠全部選擇，也能夠部分選擇；優(yōu)化變量包括：初頂采出量、常頂采出量、常一線采出量、常二線采出量、常三線采出量、常頂循環(huán)量、常一中循環(huán)量、常二中循環(huán)量、常底蒸汽量、常壓塔進料溫度。

優(yōu)化計算模塊利用簡約操作模型所映射的操作變量與指標(biāo)間線性或非線性耦合關(guān)系，結(jié)合生產(chǎn)過程的工藝條件、產(chǎn)品質(zhì)量等約束，其中產(chǎn)品質(zhì)量要求約束條件有初頂油干點、常頂油干點、常一線初餾點、常一線干點、常二線干點、常三線95％點、常一線采出溫度、常二線采出溫度、常三線采出溫度，建立煉化分離過程的多目標(biāo)操作優(yōu)化模型。并且可根據(jù)生產(chǎn)方案的調(diào)整，改變各側(cè)線產(chǎn)品的干點，使其變窄或變寬。

結(jié)果校驗?zāi)K，用于將得到的優(yōu)化方案重新帶回Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，模擬計算，校驗優(yōu)化方案的可行性。

在本發(fā)明的另一個具體實施例中，基于流程模擬軟件的常減壓裝置操作優(yōu)化系統(tǒng)，克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，同時解決了優(yōu)化的難題，本發(fā)明所涉及方法在保證產(chǎn)品質(zhì)量的條件下，能實現(xiàn)卡邊操作，同時當(dāng)原料組成與性質(zhì)發(fā)生變化或加工方案改變時，能夠快速地計算出優(yōu)化結(jié)果，對操作參數(shù)進行調(diào)整，使裝置獲得最大的效益。

Aspen Plus是一個具有生產(chǎn)裝置設(shè)計、穩(wěn)態(tài)模擬和優(yōu)化功能的大型通用流程模擬軟件。利用該軟件可對常減壓裝置進行嚴(yán)格的工藝模擬計算。

實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是生產(chǎn)流程型企業(yè)(如：石化企業(yè)、電力企業(yè)、冶煉企業(yè))的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺。在生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)流程型企業(yè)主要使用實時數(shù)據(jù)進行生產(chǎn)管理、調(diào)度和數(shù)據(jù)分析。其中實時數(shù)據(jù)庫InfoPlus.21(以下簡稱IP.21)可以訪問和集成來自整個工廠范圍內(nèi)的DCS數(shù)據(jù)。

IP.21提供了多種集成方式，ODBC方式是其中一種。ODBC(Open Database Connectivity)是微軟提出的數(shù)據(jù)訪問接口標(biāo)準(zhǔn)。其定義了訪問數(shù)據(jù)的一個規(guī)范，這個規(guī)范獨立于具體編程語言，是一種通用的數(shù)據(jù)集成的方式。按照ODBC規(guī)范，數(shù)據(jù)庫廠商提供ODBC驅(qū)動程序以方便用戶訪問數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。

Web Service技術(shù)能使得運行在不同機器上的不同應(yīng)用無須借助第三方軟件或硬件，就可相互交換數(shù)據(jù)或集成。以這種方式實現(xiàn)IP21的數(shù)據(jù)集成能更容易達(dá)到利用實時數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的目的。實現(xiàn)方法為先基于實現(xiàn)了ODBC方式正常獲取IP.21中的數(shù)據(jù)后，再開發(fā)部署取數(shù)服務(wù)。

為克服現(xiàn)有技術(shù)難題，本發(fā)明提供了基于Aspen Plus的常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)，包括系統(tǒng)登入模塊完成用戶信息的登陸及修改密碼；參數(shù)設(shè)定模塊完成常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)中的參數(shù)設(shè)置；數(shù)據(jù)采集模塊在線采集常減壓數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)送入數(shù)據(jù)處理模塊；數(shù)據(jù)處理模塊消除測量誤差和篩選有效數(shù)據(jù)；模擬計算模塊，調(diào)用常減壓數(shù)據(jù)，代入Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中迭代計算；樣本采集模塊利用建立的嚴(yán)格模型，在操作空間范圍內(nèi)，根據(jù)設(shè)定的樣本數(shù)目生成均勻分布的樣本數(shù)據(jù)；模型建立模塊完成常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)中的常減壓裝置簡約模型的建立；優(yōu)化計算模塊完成常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)中的常減壓裝置簡約模型的優(yōu)化計算；結(jié)果校驗?zāi)K是將優(yōu)化計算模塊得到的優(yōu)化方案重新帶回Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，模擬計算，校驗優(yōu)化方案的可行性。

模型建立模塊構(gòu)建簡約操作模型，該模塊的主要作用是利用上述的嚴(yán)格模型，在操作空間范圍內(nèi)生成均勻分布的樣本數(shù)據(jù)，基于這些樣本數(shù)據(jù)，建立常減壓裝置的簡約操作模型，以代替嚴(yán)格模型進行優(yōu)化計算。簡約模型的形式化方程可表達(dá)如下：

[Y，Z]＝Φ(X,C)

其中，Φ為模型的形式化方程；X為操作變量向量；C為模型參數(shù)向量；Y為優(yōu)化目標(biāo)向量；Z為狀態(tài)變量(觀測變量)。

簡約操作模型與嚴(yán)格模型的精確度相當(dāng)，但利用簡約操作模型進行優(yōu)化計算時，可以大大地提高優(yōu)化搜索的速度與優(yōu)化解的質(zhì)量。

對于初餾塔和常壓塔，X，Y和Z的具體元素如下：X＝{初餾塔頂采出量，常頂采出量，常一線采出量，常二線采出量，常三線采出量，頂循環(huán)量，常一中循環(huán)量，常二中循環(huán)量，常底汽提量，常壓塔進料溫度}；Y＝{常一線航煤收率，常三線柴油收率，總輕油收率，總產(chǎn)值，能耗}；Z＝{初頂油D86干點，常頂油D86干點，常一線D86干點，常二線D8干點，常三線D86 95％點}。

本技術(shù)方案中優(yōu)化計算模塊完成常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)中的常減壓裝置簡約模型的優(yōu)化計算，根據(jù)不用的優(yōu)化目標(biāo)進行優(yōu)化求解，得到不同的常減壓裝置生產(chǎn)調(diào)節(jié)方案。

目標(biāo)函數(shù)：Min(max)Y_子

約束條件：[Y，Z]＝Φ(X,C)

Z≤Z_允許

X_下界≤X≤X_上界

其中，Y_子為優(yōu)化目標(biāo)向量Y中的子集，Z_允許為各側(cè)線產(chǎn)品干點的控制值向量，X_下界、X_上界分別為優(yōu)化變量向量的下界與上界向量；

本實施例中利用具有群體搜索和并行計算特性的列隊競爭算法解上述優(yōu)化模型，可快速求得優(yōu)化解。算法主要計算框架如下：

第1步：隨機產(chǎn)生若干個家族，代表若干組分離操作變量向量；

第2步：依次對各個家族進行解碼，計算各家族的各優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值以及各目標(biāo)函數(shù)的總適應(yīng)度；

第3步：以適應(yīng)度大小進行非支配排序，對處于同一級別的家族個體隨機排序；

第4步：根據(jù)各個家族在列隊中的位置，按比例從小到大分配搜索空間；決定各個家族的搜索子空間大?。?/p>

第5步：每個家族在各自分配的搜索子空間內(nèi)進行變異繁殖，產(chǎn)生多個均勻分布的子代，子代與父代進行生存競爭，將其中最優(yōu)秀的個體存活下來，代表它的家族參加下次的列隊地位競爭；

第6步：收縮搜索空間，判斷是否達(dá)到收斂條件，若收斂，停止計算，輸出Pareto最優(yōu)解集；否則，進行搜索空間收縮，然后，轉(zhuǎn)到第3步。

本技術(shù)方案中結(jié)果校驗?zāi)K是將優(yōu)化計算模塊得到的優(yōu)化方案重新帶回Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，模擬計算，校驗優(yōu)化方案的可行性。

在本發(fā)明的另一個具體實施例中，對某石化企業(yè)的常減壓蒸餾裝置的初餾塔和常壓塔部分進行操作優(yōu)化。原料進初餾塔的量為569.6(t/h)，產(chǎn)品質(zhì)量規(guī)定如下：

初頂石腦油D86干點≯170℃；(只作觀察)

常頂石腦油D86干點≯170℃；

常一線航煤D86干點≯220℃；

常二線輕柴油D86干點≯290℃；(只作觀察)

常三線重柴油D86 95％點≯340℃。

選定一組實際操作數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)工況，分別采用三種優(yōu)化方案進行優(yōu)化操作，表1列出了三種優(yōu)化操作方案及與基準(zhǔn)工況的比較。

優(yōu)化方案1：常一線航煤收率(％)最大化

常一線航煤收率達(dá)到了6.7％，此時干點卡邊(220℃),與基準(zhǔn)工況4.6％相比，航煤收率提高了45.7％。

優(yōu)化方案2：常三線柴油收率(％)最大化

常三線柴油收率達(dá)到了21.1％，此時干點卡邊(340℃)，與基準(zhǔn)工況16％相比，常三線柴油收率提高了31.9％。

優(yōu)化方案3：總產(chǎn)值(萬/h)最大化

總產(chǎn)值達(dá)到了283.68(萬/h)，此時，常一線干點與常三線干點同時卡邊，卡邊值分別為220℃與340℃。與基準(zhǔn)工況280.33(萬/h)相比，總產(chǎn)值提高2.35(萬/h),一年按8000h計，一年可增加總產(chǎn)值達(dá)1.88億元。

表1三種優(yōu)化操作方案與基準(zhǔn)的比較

綜合三種優(yōu)化方案的結(jié)果,可得出結(jié)論:應(yīng)用本項目技術(shù)對常壓塔進行操作優(yōu)化,效果明顯。特別，以總產(chǎn)值為優(yōu)化目標(biāo)時，可獲得顯著的經(jīng)濟效益，一年增加總產(chǎn)值超過1億元。

本發(fā)明實施例的基于流程模擬軟件的常減壓裝置優(yōu)化操作方法，用于實現(xiàn)本發(fā)明實施例的基于流程模擬軟件的常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)，包括以下步驟：

S1、登陸系統(tǒng)，對常減壓裝置優(yōu)化操作系統(tǒng)中的各種參數(shù)進行設(shè)置，數(shù)據(jù)采集模塊在線采集常減壓數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到數(shù)據(jù)處理模塊；

S2、對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，剔除其中的測量誤差，保留數(shù)據(jù)完整的一套常減壓數(shù)據(jù)，模擬計算模塊初始化Aspen Plus接口程序后加載模型文件，將處理后的常減壓數(shù)據(jù)代入Aspen Plus流程模擬軟件所建立的嚴(yán)格模型中，進行迭代修正，使模擬的結(jié)果與現(xiàn)場常減壓裝置的操作結(jié)果一致，建立起準(zhǔn)確的嚴(yán)格模型；

S3、樣本采集模塊根據(jù)嚴(yán)格模型，根據(jù)設(shè)置的樣本數(shù)目生成均勻分布的樣本數(shù)據(jù)，模型建立模塊根據(jù)可用的樣本數(shù)據(jù)，建立簡約操作模型；

S4、優(yōu)化計算模塊根據(jù)不同的優(yōu)化目標(biāo)進行優(yōu)化求解，得到不同的常減壓裝置生產(chǎn)調(diào)節(jié)方案；并將其送入結(jié)果校驗?zāi)K進行模擬計算，完成對得到的常減壓裝置生產(chǎn)調(diào)節(jié)方案的可行性校驗。

步驟S3中的簡約操作模型的形式化方程為：

[Y，Z]＝Φ(X,C)

其中，Φ為模型的形式化方程；X為操作變量向量；C為模型參數(shù)向量；Y為優(yōu)化目標(biāo)向量；Z為狀態(tài)變量；

對該簡約操作模型求解的方法為：

目標(biāo)函數(shù)：Min(max)Y_子

約束條件：[Y，Z]＝Φ(X,C)

Z≤Z_允許

X_下界≤X≤X_上界

其中，Y_子為優(yōu)化目標(biāo)向量Y中的子集，Z_允許為各側(cè)線產(chǎn)品干點的控制值向量，X_下界、X_上界分別為優(yōu)化變量向量的下界與上界向量；

通過具有群體搜索和并行計算特性的列隊競爭算法解該模型，得到優(yōu)化解。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點：

(1)提出的跨平臺數(shù)據(jù)傳輸方法可實現(xiàn)優(yōu)化計算與煉化分離操作無縫對接，讓在線操作優(yōu)化的實施具有可操作性。

(2)油氣原料數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度(如原油的實沸點曲線、恩氏蒸餾數(shù)據(jù)等)決定模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性?；诖?，采用進料油氣性質(zhì)反推修正計算方法，進料油氣性質(zhì)反推修正計算方法是使用工廠LIMS分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中所記錄的產(chǎn)品質(zhì)量分析數(shù)據(jù)，依據(jù)物料平衡的原理，將煉化分離過程的所有產(chǎn)品混合，在流程模擬器中通過產(chǎn)品質(zhì)量分析數(shù)據(jù)來反推計算油氣原料性質(zhì)提高了嚴(yán)格模型的準(zhǔn)確性，有效應(yīng)對實際生產(chǎn)中油氣原料的變動，讓在線操作優(yōu)化方法更具適用性。

(3)建立簡約模型取代嚴(yán)格模型，進行優(yōu)化搜索，大大節(jié)省了運行時間。

(4)應(yīng)用并行多目標(biāo)優(yōu)化算法列隊競爭算法，可快速的搜索到常減壓蒸餾裝置操作的多目標(biāo)(如總拔出率、某一側(cè)線產(chǎn)品收率、能耗等)前沿面，為實時的優(yōu)化決策提供了有效手段。

應(yīng)當(dāng)理解的是，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進或變換，而所有這些改進和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護范圍。