<<
>>

1.1 Общее описание проблемы. Идентификация состояния процесса

Существует граница'сужения и снижения размерности технической системы, ниже которой технологический процесс теряет свое качество как такового. Для технологического процесса ректификации нефти таким граничным элементом является ректификационная колонна и ее контактные устройства.

Общая структурно-функциональная схема процесса ректификации и управления им приведена на рисунке 1.1.

Векторы

ВХОДНЫХ

переменных

XI

XN

U1 Un

ьз-

Управляющие воздействия

М-

-*-'

Ректификационная колонна

VII

;Vrr2— -.'-С'-ГГГг-х^

Пии-- -:У^-;>

' -> ,-'^22

Щ)','-''

Внутренние параметры системы конструктивные (К) режимные (Р)

[Векторы выходных переменных процесса

Y1 YN

Подсистема

оптимизации

статики

1 .Оценка

состояния

процесса

2.Вычисление

оптимальных

заданий

YJ*. . Yn* "

'Статические критерии извне

Человско -машинные системы контроля и управления

RII

Rnn

Подсистема

оптимизации

динамики

4^>

У1зад Упзад Задания и уставки

Динамические

Критерии

извне

Рисунок 1.1- Структурно-функциональная схема процесса ректификации

10

Процесс ректификации предназначен для преобразования (разделения) вход-ных материальных потоков сырья X в выходные переменные Y, то есть потоки продуктов, соответствующих нормированным требованиям к их качеству. Для установившегося состояния технологического процесса значения вектора целевых выходных переменных (У) являются статической функцией от значений входных переменных (X) и управляющих (энергетических) воздействий (U):

Y = F(U,X,K) (l.i)

Преобразование Хв Y осуществляется путем управляющих воздействий ?/на систему, в результате чего формируются требуемые значения внутренних режимных параметров Ръ соответствии с рисунком .1.1, то есть достигается заданное состояние системы или достигается цель, заданная вектором (У*).

Конструктивная структура {К) конкретной колонны определяет особенности процесса, происходящего в ней. Особый интерес представляет выявление зависимости удельных энергозатрат (Q) от входных (X) и выходных (У) переменных, управляющих воздействий (60, а также конструктивных параметров (К):

0=ф(У,Х,и,К) (1.2)

Такого рода функционал может служить критерием оптимальности процесса на локальном уровне (на уровне установки или отдельной колонны), т.к. задание (или, точнее, ограничение) целевых значений выходных переменных (У*), как правило, осуществляется верхними уровнями управления. Поэтому наиболее рациональным критерием оптимальности на локальном уровне должен служить минимум энергозатрат на достижение качества продуктов не ниже заданного Q->min при YЗадание целей (Y*) для ректификации тем или иным способом связано с нормированием качества получаемых продуктов. Нормирование качества заключается либо в задании границ концентраций (Хс/факт<Хс/зал Хп'факт<Х\узад) «примесных» компонентов в продуктах (таблица 1.1) при ректификации ограниченного числа компонентов, либо указанием границ интегральных показателей качества фракции (таблица 1.2) при ректификации нефти.

11

Таблица 1.1- Пример задания требований к качеству изобутановой фракции

Индивидуальный компонент Требования СТП 05747203-300227-2000 Содержание % мае

Марка А Марка В С2 Этан Сз Пропан 2,5, не более 2,5, не более \СА Изобутан 98,0, не менее 96,0, не менее п-С4 бутан 2,5, не более 4.0, не более Сумма С5 отс отс Таблица 12 - Пример задания требований к качеству керосина

Вид Наименование показателя Значение показателя продукта Дистиллат 1. Плотность при 20 °С, кг/м3, не менее топлива РТ 2. Фракционный состав:

2.1. Температура начала перегонки, °С

2.2. 10% церегоняется при температуре, 775 °С, не выше 135-155 2.3. 50% перегоняется, при температуре °С, не выше 175 2.4. 90% перегоняется при температуре °С, не выше 225 2.5. 98% перегоняется при температуре °С,'не выше 270 3.

Вязкость кинематическая при 20 °С, сСт, не менее 1,3 4. Температура вспышки, определяемая в закрытом тигле °С, не ниже 28 В таблице 1.3 приведено сравнение используемых концептуальных моделей качества. Как видно из данных таблицы 1.3 для проектирования и теоретического анализа обоих видов ректификации (ректификации ограниченного числа компонентов и ректификации нефти) применяется единый компонентный или «дифференциальный» подход. Этот подход заключается в моделировании свойств сырья и продуктов как смеси индивидуальных точно идентифицированных компонентов в случае четкой ректификации или смеси условных псевдокомпонентов в случае нефти и нефтепродуктов. Однако в практике реального управления подходы начинают рез-

12

ко различаться. Дело в том, что идентификация качества продуктов на базе компонентной (дифференциальной) модели в практике четкой ректификации не вызывает затруднений. Как видно из данных таблицы 1.1 качество фактического разделения изобутана и бутана легко сравнить с проектным, пользуясь данными проектного расчета или нормами внутренних стандартов, указанными в таблице 1.1. Но идентификация содержания псевдокомпонентов нефти и нефтепродуктов (узких фракций) требует значительных затрат средств и времени (до 20-30 дней). Поэтому в практике управления ректификацией нефти превалирует контроль интегральных показателей качества (таблица 1.2), что чревато неоднозначностью оценок (см. раздел 1.2). Одни и те же значения интегральных параметров качества (таких как плотность, температура застывания вязкость и т.п.), которые в настоящее время служат главными критериями и целями управления, могут быть получены при различных отборах и наложениях смежных фракций, т.е. при разных состояниях процесса. Поэтому из-за невозможности использования проектных моделей в практике управления реальным процессом доминирует статистический подход, при котором процесс моделируется с позиций «черного ящика».

Таблица 1.3 - Сравнение применяемых идентификационных моделей качества в ректификации

Вид процесса Стадии

Проектирование и планирование Практическое управление 1 2 3 Четкая ректификация Компонентная модель

ы\ где: Gf- вектор качества смеси индивидуальных углеводородов, Pi - вектор всех к (от 1 до К) свойств ;-го индивидуального углеводорода),

Xj- концентрация /-го компонента i-количество компонентов Компонентная модель

Хс1факт<Хс1зад Х\Уфакт<ХДУзад

где: Хс1факт, Xd3aa- фактические и заданные значения примесей в дистиллате Х\Уфакт, Х\узад фактические и заданные значения примесей в кубовом продукте 13

Продолжение таблицы 1.3 1 2 3 Ректификация Компонентная модель Модель интегральных свойств нефти N G?=

Поскольку задачу идентификации приходится решать в условиях значительных информационных неопределенностей, в последнее время начинают особенно интенсивно развиваться подходы с применением средств искусственного интеллекта (экспертные системы реального времени, системные решатели и другие). Особое место среди них занимают методы нечетких множеств (FUZZY-логика) и нейронные сети [1-23]. Это чрезвычайно бурно развивающееся направление в сочетании с подходами теории сложных систем начинает приобретать формы концепции интеллектуального управления технологическим процессом. К настоящему моменту имеется практический опыт интеллектуализации управления в нештатных ситуациях [3]. Реализован экспертный подход к управлению в нештатных ситуациях, тем самым доказана эффективность интеллектуализации систем управления реального времени. Однако как отмечают сами авторы публикаций концептуализация, понимаемая как формирование общепризнанного набора методологически ценных парадигм, несмотря на значительное количество публикаций такого рода (24-38) еще далеко не закончена.

Особенность процессов ректификации в том, что они относятся к классу объектов с распределенными параметрами. Теория управления объектами с распреде-

14

ленными параметрами как часть общей теории управления в нашей стране интенсивно развивалась в семидесятые годы, начавшись с работ Б.Н. Девятова [38-52] и А.Г. Бутковского [53-54] и развивавшихся Н.Д. Демиденко [42-52]. Ими, а также Н.П. Ушатинской и Н.П. Сафоновой [52] выдвинут ряд весьма полезных на практике принципов контроля процесса ректификации как объекта с распределенными параметрами. Сложность ректификационной колонны как объекта наблюдения и управления привела к вынужденной декомпозиции задачи оптимизации ректификации на две сферы исследований со своими подходами и критериями.

Первая охватывала вопросы преимущественно статики и пользовалась подходами термодинамического плана в рамках традиционного компонентного подхода [55-67, 72-75]. Вторая группа исследователей занималась преимущественно особенностями динамики ректификационных колонн и пользовалась подходами теории управления [68-71].

При этом часть исследователей использовала наиболее, по нашему мнению, плодотворный, комплексный, подход, с помощью которого анализировались оба аспекта [63].

Термодинамические расчеты статики («компонентный подход»). Описание процесса в рамках этого подхода имеет вид системы термодинамических уравнений, уравнений материальных и тепловых балансов, уравнений фазового равновесия,

i

гидродинамики и т.п. Для понимания предмета и постановки задач настоящего исследования, очень важно подчеркнуть, что весь аппарат термодинамического подхода оперирует с тем или иным образом точно идентифицируемыми компонентами. Математическая модель ректификации в статике как система уравнений существенно не линейна, и потому прямое аналитическое решение ее невозможно. Решение этой задачи осуществляется с помощью последовательных приближений («итераций»). Среди популярных методов расчета стационарных режимов процесса ректификации следует выделить метод независимого определения концентраций, предложенный Тиле и Геддесом и доработанный Ч. Холландом [65]. При реализации этого метода предполагается точно известным число тарелок в каждой секции колонны, количество, качество сырья и состояние сырья, количество орошения и дистиллята. В рамках этого подхода были выдвинуты важнейшие термодинамические критерии,

15

позволяющий провести целевые исследования и оценить степень термодинамического совершенства процесса (например, термодинамический критерий Майкова) [73,75]. Исследованиями Майкова с помощью разработанного им информационно-термодинамического критерия [73,75], установлен исключительно важный для оптимизации ректификации факт, заключающийся в особом влиянии на целевые показатели ректификации степени извлечения, т.е. отношения фактического отбора дистиллята к потенциалу дистиллатного компонента в сырье. Этот критерий называемый «термодинамический критерий относительной разделительной способности колонны», представляет собой отношение минимальной работы разделения, которую нужно совершить, чтобы разделить смесь состава Z/на потоки состава ^//(дистиллят) и потоки состава Yw,- (кубовый продукт) к некоторой максимальной работе разделения, требуемой чтобы разделить исходную смесь на идеально чистые целевые компоненты.

е- ? Xd; LnXdi + (1 - ё) • ? Xw, ¦ LnXw

N=l * ; Й , (1.3)

YjZFi-LnZFi

/=l »

где е-доля отбора верхнего продукта,

Xd;, XWJ - содержание Аго компонента в дистилляте и кубовом продукте соответственно,

ZFj- содержание /-го компонента в сырье,

л - число компонентов.

Статические характеристики ректификационных колонн с точки зрения применения результатов для оптимизации режима разделения впервые глубоко были изучены в отечественной практике Анисимовым [57-61, 63]. Анисимов рассматривал статические характеристики простой тарельчатой ректификационной колонны как четырехмерные поверхности с обобщенными координатами F (расход сырья), Хр (содержание целевого компонента в сырье), V (паровой поток) и D (расход дистиллята). Определены значения функций xj у; (концентрации компонентов в жидкой и паровой фазах). С помощью ограничивающих уравнений xw< Xw и yD где Xw и YD заданные пределы концентраций нижнего и верхнего продукта, из общих

16

статических поверхностей выделяется рабочая область, т.е. та в пределах которой выполняются ограничения и оба продукта соответствуют требуемым заданиям по качеству, т.е. не выходят за допустимые пределы качества. При исследовании статических характеристик простой ректификационной колонны Анисимов установил, что зависимость составов конечных продуктов колонны от изменения парового потока может являться экстремальной.

Исследования Майкова, Анисимова и других исследователей позволили создать теоретическую основу оптимизации процесса ректификации. Однако для оперативного управления необходимо контролировать параметры цели, т.е. положение технологического оптимума в каждый момент времени. На практике ни фракционный состав сырья, ни фактическая степень извлечения (е), на установках ректификации оперативно, как правило, не наблюдаются. Эта проблема неполной наблюдаемости процесса по мере развития теории ректификации, т.е. к настоящему моменту, когда выработаны и обоснованы все основные теоретические подходы к оптимизации ректификации, стала важнейшим препятствием для практического и эффективного воплощения теоретических результатов.

Динамика ректификации. При анализе процесса ректификации в рамках этого подхода состояние процесса может быть представлено в виде элемента х из множества возможных состояний X, которое и рассматривается как пространство состояний системы. При описании х и ^различают измеряемость и наблюдаемость, которые в общем случае могут не совпадать. Под измеряемостью понимают возможность непосредственно измерить ту или иную физическую величину, а под наблюдаемостью возможность как минимум косвенного определения величин на основе некоторых других величин и определенной априорной информации. Общая математическая постановка задачи определения состояния системы по наблюдениям в рамках «динамического» подхода выглядит следующим образом:

Получено (через наблюдения) некоторое множество Д связанное известным оператором с множеством X, принадлежащим пространству состояний системы. Требуется определить Хши некоторое его подмножество х. В том случае, если Z является вектором т.н. «полнокомпонентного мгновенного измерения», то задача

17

сводится к решению системы нелинейных уравнений. Идентификация объекта в рамках этого подхода понималась как максимально точное определение динамических характеристик процесса. Если считать (в идеализированном случае) возмущающие воздействия на процесс ректификации детерминированными (регулярными, неслучайными), то общее уравнение математической модели процесса (движение в пространстве состояний) с точки зрения современной теории автоматического управления (СТАУ) будет описываться как

x=f(x,u,t), (1.4)

где х - полная производная вектора х (набора параметров полностью описывающих состояние системы или процесса) по времени t; и - вектор, управляющих воздействий.

Подобная система называется детерминированной. Идентификация процесса в системе, описанной таким образом, сводится к поиску решений дифференциальных уравнений (1.3).

Связь динамики и статики процесса. Следует особо указать на связи задач статической оптимизации с задачей динамической оптимизации, которая не входит в данное исследование. Целью оптимизации динамики процесса является минимизация потерь от переходов с режима на режим и снижения времени переходов, что осуществляется правильным выбором критериев оптимальности динамики процесса ректификации. Поэтому общую задачу оптимизации процесса ректификации можно разделить на две подзадачи или две оптимизационные подсистемы:

подсистема оптимизации статики;

подсистема оптимизации динамики.

При этом взаимодействие этих подсистем носит характер схемы каскадной оптимизации (наподобие схем каскадного регулирования), где задача оптимизации статики играет роль главного «регулятора», а задача оптимизации динамики «ведомого регулятора» в соответствии с рисунком 1.1.

Оптимизация динамики переходных процессов. Процесс ректификации характеризует распределенность параметров и существенную нелинейность, в том

18

числе наличие тесных внутренних связей между каналами преобразовании входов системы в выходы. Получение аналитического описания динамики процесса в общем случае приводит к сложнейшим нелинейным дифференциальным уравнениям в частных производных. Однако, как показано в работах Демиденко Н.Д., Девятова Б.Н. и Ушатинской Н.П. [42-52], существуют различные возможности существенного упрощения и описания процесса как системы с сосредоточенными параметрами. Параметры, характеризующие конкретное состояние процесса в ректификационной колонне, можно структурировать в соответствии со схемой на рисунке 1.1 на три вектора:

вектор входных параметров Х= {X,}, 1=1, п

вектор управляющих воздействий U= {Щ, j =l,k

вектор выходных или целевых параметров Y= {Yij, l=\,n

Как видно из схемы на рисунке 1.1 преобразование входных параметров X в выходные К при управляющих воздействиях ?/происходит по основным каналам с передаточными функциями Wu,...,Wnn и по перекрестным с передаточными функциями Wi2,...,Wnn.

Y=WX, (1.5)

где W- обобщенная матрица передаточных функций

(Wu... Win Vll... Vim}

Wi\... Wu Vii... Vi.

W=

(1.6)

(^Wi... Шп К,... Vkn

Выходные переменные Y находятся под одновременным воздействием всех входных переменных и регуляторов. Поэтому, как показывает практика, применение независимых регуляторов для управления процессом ректификации даже в простой колонне чревато неустойчивостью из-за взаимных влияний. Для того чтобы эффективно управлять выходными переменными Y подсистема динамической оптимизации должна осуществлять связанное (многомерное) регулирование при оптимальных настройках (в соответствии с выбранными динамическими критериями оптимизации) такого многомерного регулятора.

19

В настоящее время задачу оптимизации динамики процесса ректификации с помощью многомерного связанного регулирования можно считать решенной и теоретически и практически. Существует несколько высокоэффективных направлений и подходов к ее решению. Среди них можно указать теорию автономного регулирования с помощью введения дополнительных компенсирующих связей между каналами, выдвинутую в 1934 г. И.Н. Вознесенским, теорию инвариантных комбинированных систем и т.п. Разработаны (и в мировой практике широко применяются в качестве стандартного программно-математического обеспечения АСУТП) блоки многомерного регулирования. Мировым эталоном в области многомерного (связанного) управления является программно-математический продукт мирового лидера в области оптимизации процессов нефтехимии и нефтепереработки компании «Ас-пенТех». Этот продукт под названием пакет «DMC+» реализует функции многомерного оптимального регулирования при самых различных постановках задач с применением самого различного набора критериев. Применение такого пакета позволяет оптимизировать динамику практически любого сложного технологического процесса, в том числе и ректификации. Однако для эффективного использования такого рода подсистем динамической оптимизации необходимы входные установки-задания по оптимальным значениям непосредственно измеряемых или вычисляемых выходных переменных. Такие оптимальные установки-задания и должна обеспечить подсистема статической оптимизации. Схема подобной двухконтурной оптимизации указана на рисунке 1.1. Таким образом, для общей оптимизации работы колонны должна быть сначала решена задача статической оптимизации, затем оптимальные статические установки должны быть переданы подсистеме динамической оптимизации, которая должна обеспечить безусловное выполнение статических установок, оптимизировав переходные процессы по своим динамическим критериям оптимизации.

Резюме подраздела. Для решения задачи полномасштабного наблюдения, (максимально полной идентификации) процесса ректификации необходим учет особенностей процесса, его статики и динамики, а также учет наличия неопределенностей информации о процессе. Такой учет требует интеллектуализации систем

20

управления как для корректной и оперативной интерпретации данных, так и для оперативного целеуказания, оптимальной постановки технологической задачи в конкретных условиях. В этой связи необходимо особо отметить, что исследование статических характеристик ректификационных колонн детерминированными методами позволяет получить важнейшую априорную информацию об истинных физико-химических особенностях процесса и тем самым гарантировать корректность технологической интерпретации информации о состоянии процесса. Поэтому исследование процесса, для постановки технологических задач и выбора критериев корректнее всего проводить с помощью критерия Майкова, т.к. это позволяет оценить степень термодинамического совершенства процесса. Таким образом, для выбора типового критерия оптимальности ректификации необходимо построить математические модели разнотипных колонн и провести их исследование с помощью критерия Майкова. Однако для практического использования результатов теоретических исследований необходимо обеспечить адекватность этих детерминированных компонентных моделей процессу и их своевременную адаптацию, что требует решения задачи обеспечения оперативной и достоверной информацией о свойствах перерабатываемой нефти и ключевых факторах процесса.

<< | >>
Источник: Кузнецов Виктор Георгиевич. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ И ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РЕКТИФИКАЦИИ НЕФТИ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность). Самара-2005. 2005

Еще по теме 1.1 Общее описание проблемы. Идентификация состояния процесса:

  1. ОРГАНИЗАЦИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТЕХНИКИ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ
  2. 1.2. Социальный ритм модною процесса, его задачи, формы и функции
  3. 2.2. Роль моды в социально-групповой идентификации студентов
  4. 1.1 Общее описание проблемы. Идентификация состояния процесса
  5. 1.3 Идентификация свойств сырья и состояния процесса
  6. 4.3.Специфика психологической диагностики в исследованиях функциональных состояний
  7. 5. Проблемы повышения успеваемости и снижения отсева студентов 5.1. Причины отсева студентов
  8. ПРОБЛЕМА СООТНОШЕНИЯ МЫШЛЕНИЯ И ЯЗЫКА В ТРУДАХ Г. В. ЛЕЙБНИЦА, И. КАНТА, Ф. В. ШЕЛЛИНГА И Г. ФРЕГЕ 
  9. Некоторые теоретические аспекты проблемы психотерапии перманентного Эгостресса
  10. Очерк 3. Хазарская проблема
  11. § 4.7. Проект «электронного государства» и проблема тотального контроля над человеком
  12. 5.3.1. Общая характеристика направления
  13. Методика проведения обследования бизнес-процессов компании связи
  14. Б. Мальмберг ПРОБЛЕМА МЕТОДА В СИНХРОННОЙ ФОНЕТИКЕ[247]
  15. X. Спанг-Ханссен ГЛОССЕМАТИКА[258]
- Автомобили, автомобилестроение - АЗС, нефтепродукты - Биотехнология - Геология - Дисертации по истории - Дисертации по праву - Диссертации по международным отношениям - Диссертации по праву - Диссертации по психлогии - Диссертации по теоретической физике - Диссертации по экономике - Компьютеры, радиотехника, электроника - Мелиорация, рекультивация и охрана земель - Мода - Обогащение полезных ископаемых - Отопление, котлы, водоснабжение, электроснабжение - Промышленнось России - Создание сайтов, интернет - Технологии и средства механизации сельского хозяйства - Технология мясных, молочных, рыбных продуктов - Технология производства продуктов животноводства - Философия -
- Архитектура и строительство - Безопасность жизнедеятельности - Библиотечное дело - Бизнес - Биология - Военные дисциплины - География - Геология - Демография - Диссертации России - Естествознание - Журналистика и СМИ - Информатика, вычислительная техника и управление - Искусствоведение - История - Культурология - Литература - Маркетинг - Математика - Медицина - Менеджмент - Педагогика - Политология - Право России - Право України - Промышленность - Психология - Реклама - Религиоведение - Социология - Страхование - Технические науки - Учебный процесс - Физика - Философия - Финансы - Химия - Художественные науки - Экология - Экономика - Энергетика - Юриспруденция - Языкознание -