先进控制系统应用助推乙烯装置绩效提升

陆向东

（中国石化镇海炼化分公司烯烃部，浙江宁波 315207）

乙烯产业是重要的石化基础产业，对国民经济发展起着举足轻重的作用，乙烯产量的大小是衡量一个国家石油化工发展水平的重要标志之一。传统管式炉裂解工艺仍然是目前获得乙烯产品的重要途径，装置运行过程中由于裂解原料组分时时发生着变化，仅依靠传统控制手段无法实现装置运行效益最大化，采用先进控制技术是助推装置取得更大效益的重要措施。

1 装置简介和控制优化背景

1.1 装置简介

某乙烯装置设计产能100万t/a，采用传统的鲁姆斯公司顺序深冷分离技术，共有12 台管式裂解炉。裂解原料主要来自上游炼厂装置，有石脑油、加氢裂化尾油、轻石脑油、液化气及炼厂富乙烷气。

1.2 控制优化背景

中国石化一直倡导信息化和工业化的深度融合发展，过程综合自动化技术是推进“两化融合”的关键，而在线实时优化技术是目前最先进的过程优化控制技术，此项技术可在不修改原工艺流程、不增减现场设备的情况下，仅通过调整部分操作参数，使装置处于最优运行状态，以获得最大的运行效益。

某乙烯装置于2011 年开始实施先进工艺控制（APC）和实时优化控制（RTO）技术的应用。项目分两期进行，一期主要是裂解炉先进控制和实时优化技术的应用，主要内容包括裂解炉管出口温度（COT）、裂解炉深度（SEV）先进控制和裂解炉单元实时优化技术应用。二期主要是裂解气压缩和分离单元的先进控制和实时优化技术的应用，主要设备包括冷箱、分离精馏塔、碳二加氢反应器和碳三加氢反应器。整个项目实施完成后，装置将实现根据原料组分的变化，以及原料、产品和公用工程市场价格的变化，及时调整生产操作参数，实现运行效益的最大化。

2 先进控制系统概述

2.1 先进控制系统架构

系统优化过程中，乙烯装置运行生产数据由DCS 系统传递到实时数据库，导入到基于在线优化平台的装置模型中，由装置模型实时进行数据整定、仪表误差诊断和生成优化操作点，优化操作点设定值自动下载后通过先进控制系统（APC）对装置实行闭环操作。具体构架见图1。

图1 优化系统控制架构

2.2 控制器及优化变量

乙烯装置共设置了29个控制器，112个优化变量。具体分布见表1。

表1 控制器及优化变量

对于裂解炉单元，原则上每台裂解炉配置一个控制器，但对同一台裂解炉的不同操作模式，如液体进料、气体进料和分组进料时分别配置不同的控制器；对于压缩单元，汽油汽提塔和凝液汽提塔为一个控制器，裂解气碱洗塔为一个控制器，冷箱及脱甲烷塔为一个控制器；对于分离单元，原则上每个塔系对应一个控制器，碳二和碳三反应器分别配置一个控制器。

3 一期APC 和RTO 控制策略及实施绩效

一期主要内容是裂解炉先进控制（APC）和实时优化（RTO）技术应用。

3.1 裂解炉APC 控制策略和实施绩效

裂解炉APC 先进控制内容主要包括裂解炉温度控制和裂解炉深度控制。主要技术指标有：①实现裂解炉炉管平均出口温度控制在设定值±0.8℃以内；②裂解深度软测量预测模型输出丙乙比与在线色谱分析仪输出的实际裂解深度预测误差控制在3%以内；③裂解炉裂解深度控制系统投用后，裂解深度的波动范围小于0.02。

3.1.1 主要控制策略

裂解炉出口温度（COT）对乙烯装置的稳定运行十分重要，原设计的控制方案采用热值反馈控制模式，该控制方式在燃料气热值变化较大时，热值仪的测量滞后会影响COT 控制的稳定性，同时热值在线分析仪的运行状态也对系统的投用有直接影响。为此，新设计的COT控制方案新增了“COT—流量控制”，并采用热值前馈控制方式[1]，裂解炉出口温度控制策略如图2所示。

图2 裂解炉出口温度控制策略

裂解炉裂解深度的控制策略是采用基于神经网络预测模型的智能Smith 预估控制方案，如图3所示。通过分析油品特性、裂解炉负荷、汽烃比、COT等主要参数与裂解深度因子（丙乙比）之间的关系，建立裂解深度预测模型，从而根据裂解炉的运行状况预测当前的裂解深度，并利用在线分析仪分析结果对裂解深度预测模型的输出进行校正并作为裂解深度控制器的PV 值。然后通过深度控制器自动设定COT控制器的设定值。

3.1.2 裂解炉先进控制（APC）实施绩效

1）裂解炉出口温度（COT）变化幅度

裂解炉出口温度（COT）变化幅度见表2。选取一台裂解炉COT设定值（SP）调整频繁，并且变化幅度较大的BA104，由变化趋势可以看出，调整过程中PV 值跟踪SP 值效果较好，满足生产需求。具体见图4。

图3 裂解炉深度控制策略

表2 裂解炉COT 变化幅度

图4 BA-104 COT设定值与测量值变化趋势

2）裂解深度（丙乙比）模拟偏差

通过对模型输出值和在线分析仪数据的比对，各裂解炉的偏差很小，详见表3，确认了模型的准确性。

表3 裂解深度模拟与在线测量数据偏差

表4 裂解深度SP 与PV 偏差

3）裂解深度波动范围

裂解深度SP 与PV 偏差见表4。从表2 ～4 的运行数据可以看出，通过裂解炉COT和裂解深度先进控制的实施，优化了裂解炉操作条件，使系统COT波动幅度由投用前的2～3℃降低到1℃以内，稳定了裂解炉操作，延长了运行周期；同时裂解深度也相对稳定，实现了预期效果。

3.2 裂解炉RTO 控制策略和实施绩效

裂解炉在线实时优化主要针对裂解炉实施在线闭环优化，优化目标是经济效益最大化。主要技术指标有：①吨乙烯产品效益增加15.5 元/吨；②APC整体投用率达90%以上；③优化软件系统收敛投用率达80%以上。

3.2.1 主要控制策略

利用在线优化模拟软件，搭建起反映实际运行情况的装置模型，此模型以物理化学平衡机理为基础，实现集离线分析、实时优化、数据调理及线上监控等功能为一体的控制技术。模型对装置生产的操作条件，产品及公用工程的价格体系进行优化配置，在预设的操作约束内以装置经济效益最大化为目标函数，实现最终的经济效益最大化[2]。

3.2.2 裂解炉先进控制（RTO）实施绩效

为保证实施绩效的准确性，分别选取空白工况和优化工况进行验证。空白工况是仅维持当前APC投用的状况，相应的优化模型不投用，优化工况是将优化模型投用，根据优化模型实时进行操作参数调整。为防止外部条件影响验证效果，特设定如下约束条件：①空白与优化工况下每种原料的进料量偏差小于1 t/h。②原料品质要尽量相同，特别是石脑油和轻石脑油的烷烃含量小于1.5%。③每种工况下原料和产品总量基本相同。④相同的价格体系，产品类型尽可能细化。

1）关键工艺参数对比

裂解炉原料投料量对比见表5。

表5 原料投料量对比 t/h

从采用的两次实际优化的时间来看，裂解炉原料进料量基本一致，符合验证要求。实际各种产品收率情况对比见表6。

从主要产品的收率和总量来看，两次时间段的产品收率和总量基本一致，符合验证要求。原料品质情况对比见表7。

原料品质对验证结果影响比较明显，从此次验证过程中原料品质来看，影响产品质量的主要指标基本一致，符合验证要求。

2）优化投用后装置效益增量

表6 产品量对比 t/h

表7 原料品质

装置运行效益（毛利润）计算公式为：

效益＝∑（产品产量×产品价格）-∑（原料量×原料价格）-∑（公用工程量×价格）

优化前后效益增量见表8。

经计算，两次优化效益增量的加权平均值为3 529元/h，折合吨乙烯增量为26.34元。若按照年生产时间365 天计算，则裂解炉优化模型投用后年效益增量可达3 091万元。

3.2.3 主要DCS 操作界面及功能说明

为实时掌握优化模型的优化结果等运行信息，在DCS操作画面中增加了相应的操作界面，主要有RTO运行总貌、APC控制器投用画面、RTO优化变量投用情况及价格体系。

RTO 总貌画面包含RTO 和APC 投用率、每次优化及月度效益、原料、产品及公用工程的优化目标，见图5。APC 控制器画面包含控制器的操作变量MV、优化变量CV、干扰变量FV 投用情况及上下限约束。RTO 优化变量画面包含控制器投用情况、当日优化次数及裂解原料选择及优化变量投用信息。价格体系包含进行效益测算所需要的原料、产品及公用工程价格。

表8 效益增量

图5 RTO总貌画面

4 二期APC 和RTO 控制策略和实施绩效

二期项目主要针对冷箱、分离精馏塔单元、碳二加氢反应器、碳三加氢反应器等系统进行在线闭环优化建设，组建了与优化相匹配的APC系统，并与一期项目相结合，实现了乙烯装置全流程在线闭环优化运行。

4.1 二期APC 实施策略和绩效

4.1.1 APC 实施策略

在满足装置约束条件下，APC平稳接收优化系统给出的优化目标，通过APC 模型逐步实现优化目标。为提高模型中关键组分测量的实时性，减小在线测量仪表分析滞后对控制系统性能的影响，应用了人工神经网络和过程数据协调与校正技术，建立了装置关键变量的人工神经网络软测量模型，保证了模型的准确性。软测量模型结构如图6 所示。APC的主要技术指标是实现关键被控变量的标准偏差降低20%以上。

4.1.2 APC 实施绩效

从关键被控变量的标准偏差（表9）降低数据和具体投用前后的运行效果（图7、8）来看，通过APC的实施，装置的稳定性大幅度提高，满足了技术指标要求。

图6 软测量模型结构

表9 APC实施后关键被控变量的标准偏差

图7 APC实施前后DA301顶乙烯浓度变化

图8 APC实施前后DA301塔底温度变化

4.2 二期RTO 实施策略和绩效

4.2.1 RTO 实施策略

二期RTO 优化的实施策略与一期裂解炉的相同，均是利用在线优化模拟软件搭建的模型，在预设的操作约束内以装置经济效益最大化为目标函数，实现最终的经济效益最大化。主要技术指标有：①吨乙烯产品收益增加9 元/吨；②模型收敛率达80%以上；③APC整体投用率达90%以上；④碳二和碳三加氢反应器选择性分别提高5%以上。

4.2.2 RTO 实施绩效

为保证实施绩效的准确性，空白工况和优化工况的选取要求满足同一期实时优化的验证条件。裂解炉原料投料量对比见表10，产品产量对比见表11。

从表10和表11的统计表可以看出，两种工况下主要裂解原料的品质基本一致，但优化工况下裂解炉进料流量增加了2.32 t/h，需要剔除由于原料增加对效益的影响。

4.2.3 优化工况下装置效益增量

由于优化工况下裂解原料增加了2.32 t/h，根据价格体系，增加的原料量约合8 498元/h。通过利用在线裂解炉模拟软件，对原料增加而引起的相应产物增加进行测算，增加的产品量见表12。

表10 裂解炉原料投料量对比

表11 产品量对比 t/h

表12 投料增加对产品的影响 t/h

根据产品价格体系，产品增加约13 120 元/h，因此计算出裂解原料增加对装置经济效益的增加值为4 622元/h。

二期经济效益测算继续沿用一期的计算方式，经测算，二期优化控制投用前装置毛利为820 561元/h，投用后装置毛利为826 676元/h，扣除由于原料增加对装置经济效益的增加值为4 622元/h，实际效益增加值为1 493元/h，则二期优化投用后年效益增加值为1 308万元，折合11.14元/吨乙烯。

同时，二期优化控制措施投用后，碳二加氢反应器平均选择性由未投用前52.7%提高到了59.5%，碳三加氢反应器由85%提高至92%，均超过了指标要求的5%，优化效益显著。同时，关键被控变量的标准方差均降低20%以上。

5 结论

装置通过应用先进控制技术，在不改变工艺流程和增加设备投资的情况下，稳定了裂解炉出口温度，大幅降低了关键被控变量的标准方差，提高了装置的稳定性和自动化程度，同时仅仅通过改变部分操作参数，即可实现年增效近5 000万元。因此，先进控制技术的应用不仅仅是运用科学技术手段提升化工装置控制水平，也是实现降低职工岗位劳动强度，增强装置运行绩效水平，提高装置整体竞争力的有效措施。