多变量预测控制技术在煤化工企业的应用

张蕊红

（晋煤集团技术研究院，山西 晋城 048006）

1 多变量预测控制技术概述

1.1 先进控制技术的发展

国外先进控制软件首先出现于20世纪70年代末。经过多年的发展，于20世纪90年代初进入中国市场。目前，国外先进控制软件的主流供应商及其产品包括：AspenTech公司的DMCplus和Apollo（非线性预测控制软件），Honeywell公司的Profit系列产品，Invensys公司的Connoisseur，Rockwell公司的Process Perfecter（非线性预测控制软件）；ABB代理的STAR，横河代理的SMOC，FOXBORO的Connoisseur。国外先进控制软件已在上千家大型石化、化工、炼油、冶金等企业获得成功应用，并取得巨额利润［1-3］。

目前，国内以石油化工行业为代表的各大企业纷纷启用先进控制技术。先进控制技术凭借改善过程动态控制的性能减少过程变量的波动幅度，使生产装置在接近其约束边界的条件下运行（卡边操作），并在石油化工、电力等行业获得广泛应用。大量工业装置在已有DCS的基础上配备了先进控制系统，大规模的模型预估控制和用于优化的非线性预估控制技术得到极大完善［4-5］。

1.2 多变量预测控制技术控制系统［6-7］

多变量控制器能够从整个装置的角度出发，充分考虑到多个变量之间的相互影响和生产过程存在的各种约束条件，计算出全局的解决方案，通过调节多个相关的操作变量，使装置处于最优的操作点，从而获得最大的经济效益。

先进控制系统包括数据采集处理、数学模型建立、先进控制策略和工程实施4个阶段。

1.2.1 数据的采集与处理

由于现场工业环境嘈杂，采集到的数据必须进行处理。比如，对采集到的数据进行过失误差的检测与识别、过程数据的有效性检验等。同时，利用可测数据和现有适合模型，实时计算不可测量的变量。

1.2.2 数学模型的建立

获取对象的动态数学模型是实施先进控制的基础。在复杂工业过程中，利用强有力的辨识软件剔除过失虚假数据，把分段有效数据有机地组合起来，最终获得实际工业生产环境下现场装置试验的数据以及多输入、多输出（MIMO）动态数学模型。

1.2.3 先进的控制策略

控制策略是先进控制的核心。近年来，针对复杂控制过程的不确定性（环境结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性）、非线性、变量间的关联性以及信息的不完全性和大纯滞后性等，一批对模型要求不高、在线计算方便、对过程和环境的不确定性有一定适应能力的控制策略和方法得到了引用、改进和发展。主要控制策略有：模型预测控制、推断控制、协调控制、质量卡边控制、统计过程控制。

1.2.4 先进控制技术的实施

先进控制在实施时需要解决许多具体的工程问题，包括：1）合理地选择被控区域。2）正确整定基本PID控制回路和先进控制系统。整定基本回路是为实施先进控制奠定基础，而整定先进控制则是为在动态响应与鲁棒性之间作出权衡。3）合理限制控制变量的变化量和变化率，保证控制系统的平稳性和对不确定因素的鲁棒性。4）建立良好的先进控制人机界面，确保在最常用的流程图画面上得到先进控制的信息，便于投用、维护和操作。

2 多变量预测控制技术在合成氨系统中的应用

2.1 系统数据的采集、处理及模型建立

通过OPC通讯方式对合成氨3个工段的运行数据进行采集并处理汇总，整理出有效数据；在此基础上，建立各个工段的动态数据模型。

2.2 各工段的优化策略

的床层热点温度被稳定地控制在最优温度，且波动的幅度不超过1℃。

2）汽气比的优化

汽气比的调整是工业变化反应中最主要的调节手段。增加水蒸气的用量，可以提高CO的平衡变换率，从而降低CO残余含量，加速变化反应的进行。但是，水蒸气的用量是变换过程中最主要的消耗指标，尽量减少其用量对节能降耗有着重要的意义。

利用多变量预测控制器，建立汽气比与变换炉床层温度及出口CO含量的模型矩阵，在稳定控制各变换炉床层温度的基础上，尽量减少过热蒸汽的用量，将出口CO含量控制在允许的范围内，从而达到节能降耗的目的。

2.2.3 合成工段的优化

该工段的优化主要是针对合成塔温度优化。合成塔温度主要包括一床、二床和三床的触媒热点温度。主要的调节手段有一床入口温度、二床入口温度和三床入口温度，且相互影响。利用多变量预测控制器，建立3个入口温度和3个床层热点温度的模型矩阵，使位于前面的入口温度或床层温度被控制在最优温度，且波动的幅度不超过1℃。

2.2.1 造气工段的优化

1）造气炉的优化

针对不同的煤质及时调整循环时间及其质量分数、加煤时间和炉条机转速等参数，将炉况稳定在最优状态下。

2）氢氮比的优化

目前，造气工段的氢氮比调整普遍存在着时间滞后、调整不及时等情况，从而造成合成塔入口的氢氮比波动较大。采用多变量预测控制技术，把合成塔入口气体的氢氮比作为被控目标，通过调节造气工段的吹风时间，把合成塔的氢氮体积比稳定地控制在最优的2.8～2.9区间内。

2.2.2 变换工段的优化

1）变换温度的优化

温度是变换工段最重要的工艺条件。变换工段的主要控制目标包括变换炉的一段、二段和三段的床层热点温度。主要的调节手段有预变增湿炉入口温度、变换炉二段入口温度和变换炉三段入口温度，这些温度的调整会相互影响。

利用多变量预测控制器建立上述3个温度对变换炉一段、二段和三段的床层热点温度的模型矩阵，使得位于前面的入口温度或床层温度发生变化时后面的入口温度会及时作出相应的调整，以保证后面

3 经济效益估算

将多变量预测控制技术应用于合成氨系统后，可降低系统能耗3%左右。若氨的能耗为1.3t煤每吨氨，装置的生产能力为30万t/a，煤的价格为400元/t，则每年可带来的经济效益为468万元。如将该技术在煤化工企业中逐渐推广应用，将带来巨大经济效益。

［1］ 李少远.工业过程系统的预测控制［J］.控制工程，2010（4）：407-415.

［2］ 宋丽，郭轶琼，陈云璞.先进控制技术在石油化工工业中的应用［J］.化学工程与装备，2009（5）：116.

［3］ 傅篱.先进控制技术在工业控制中的应用［J］.管理观察，2011（23）：196-197.

［4］ 蒋敏伟.过程控制中提高DCS应用水平的途径［J］.自动化仪表，1998（10）：1-5.

［5］ 张庆武.模块多变量广义预测控制及应用［M］.北京：中国科学技术大学，2006：20-28.

［6］ 金晓明.APC—Adcon助力纯碱工业［J］.数字石油和化工，2006（1）：25-27.

［7］ 丁晓亮.多变量广义预测控制的研究与应用［D］.北京：北京化工大学.