[发明专利]一种应用于炼油厂的非线性生产计划优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及生产过程计算机优化领域，尤其涉及一种应用于炼油厂的非线性生产计划优化方法。

背景技术

生产计划，是炼油企业组织生产活动的预先安排，它确定了企业要实现怎样的生产经营目标，以及如何实现这样的目标。生产计划既是石化企业经营和发展战略在生产端的反映和细化，连结上游的采购计划与下游的配送计划、需求计划，又是原油调度、装置与管道调度、油品调合的抽象归纳。生产计划的优化是炼油企业解决生产效率问题的核心。

炼油生产计划模型是指对炼油企业复杂生产流程的简化归纳，其精度决定了优化结果的应用价值和指导意义。

炼油生产过程利用数学建模已经逐渐显示出越来越重要的作用，人们可能理解工艺的内部工作原理，但在确定最佳参数时却需要大量的工作，例如反应器及其单元的尺寸，各种物料的正确用量和配比，或者最佳流速。过去常常通过反复试验，或依靠经验来解决这类问题，然而，如果要建立和测试大量原型装置，这种方法会花费大量的时间和精力。利用数学建模工具可以建立虚拟的原型来揭示工艺过程中的内部机制。可以方便地修改任意参数，并立即看到效果。

例如申请号为200610029415.7中国发明专利申请中公开了一种非线性连续罐式柴油调合法，其具体过程包括：

(1)建立基于构成成品柴油各组分实时流量及各流量之间的线性和非线性关系、各组分及成品柴油的实时质量属性中的线性和非线性关系的非线性数学模型；

(2)将原油炼油速率、各侧线实时流量数据及各组分实时质量数据输入步骤(1)所建立的非线性数学模型中，运算得到构成成品柴油各组分实时流量数据；

(3)按由步骤(2)获得的构成成品柴油各组分实时流量数据进行成品柴油的调合等步骤。

包含工艺参数的非线性经验模型也逐渐被集成到生产计划模型中，当前对炼油生产计划的优化主要依赖数值优化方法，但是非线性关系的集成使传统的线性规划方法无能为力，同时炼油生产计划固有的大规模、多约束等特点也困扰着进化算法、粒子群算法、蚁群算法等元启发式方法的使用。

发明内容

本发明提供了一种应用于炼油厂的非线性生产计划优化的混合搜索方法，以仿真建模技术为基础，并创新地结合遗传算法和直接搜索算法，能够应对优化对象的非线性，显著减少计算困难和约束破坏，提升生产计划的总体利润。

一种应用于炼油厂的非线性生产计划优化方法，包括以下步骤：

(1)建立所述炼油厂中炼油生产装置和物料侧线的逻辑网络，输入对应的原油采购量、物料流动方向、全局生产模型和油品输出数据；

(2)所述的炼油生产装置中至少包括常减压蒸馏装置和催化裂化装置，并建立常减压蒸馏装置和催化裂化装置的非线性过程模型；

(3)利用中间物料储罐、油品物性、其他生产装置和市场供需关系的约束条件数据，以炼油过程的约束破坏值和计划周期的利润期望值建立两阶段目标函数的约束方程；

(4)确定计划周期内炼油生产的决策变量，根据步骤(3)中的约束方程，利用混合搜索方法获得计划周期内炼油生产的最优决策变量。

步骤(1)中所述的物料流动方向为所有物料在炼油生产装置间的流向，即包括原油的流向，也包括各中间产物以及最终产品的流向。

所述的原油采购量是指炼油厂中各生产原料的用量。

所述的全局生产模型可以利用现有技术，结合具体的炼油生产装置进行构建，此处的全局生产模型优选采用简化的线性模型。

所述的油品输出数据为最终产品的产量以及指标，例如最终产品包括汽油和柴油时，至少包括较常用的指标汽油辛烷值和柴油凝点。

在步骤(2)中，根据常减压蒸馏装置和催化裂化装置的工艺特点和重要性建立非线性过程模型进行分析，一般的炼油厂中参见的设备还有催化重整装置、延迟焦化装置、加氢精制装置以及储罐等，常减压蒸馏装置和催化裂化装置作为炼油厂的重要设备优选建立非线性过程模型进行分析，产率与工艺参数呈非线性相关关系而其余设备则在全局生产模型中按照简化的线性模型分析。

步骤(2)中所述的常减压蒸馏装置的非线性过程模型如下：