[发明专利]一种用于乙烯裂解炉全运行周期裂解深度控制系统及其方法在审

专利信息
申请号: 201710632754.2 申请日: 2017-07-28
公开(公告)号: CN107450314A 公开(公告)日: 2017-12-08
发明(设计)人: 李春燕;白硕;曹媛维;宋磊;马超凡;王福善;张建涛;何启伟;刘森;陈以俊;于型伟 申请(专利权)人: 中国寰球工程有限公司
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司11139 代理人: 孙皓晨
地址: 100012 北京市朝*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 乙烯 裂解炉 运行 周期 裂解 深度 控制系统 及其 方法
【权利要求书】:

1.一种乙烯裂解炉全运行周期裂解深度控制系统,包括顺序连接的裂解深度控制器、COT控制器、燃料气流量控制器、裂解炉、在线校正模块和滤波处理模块,所述滤波处理模块与所述裂解深度控制器相连,裂解深度预测模块分别与所述裂解炉和在线校正模块相连,用于根据所述裂解炉的操作参数来计算出主要裂解产品的收率,从而间接求出裂解深度;所述在线校正模块用于将所述裂解深度预测模块计算出的裂解深度进行在线校正,并将矫正结果传递给所述滤波处理模块;其特征在于:

所述裂解深度预测模块用于全运行周期内的裂解深度的预测,所述裂解深度预测模块的输入条件中增加了反应运行周期的多个参数,包括运行天数、拱顶温度、排烟温度、机冷气出口温度;

所述裂解深度控制系统还包括自由基反应及结焦模型模块、智能集中管理模块、进料流量控制器和汽烃比控制器;所述自由基反应及结焦模型模块与所述裂解深度预测模块相连,用于对所述裂解深度预测模块进行离线校正,所述自由基反应及结焦模型模块能够将所述裂解深度预测模块之前未曾覆盖的原料添加进来;所述进料流量控制器和所述汽烃比控制器分别连接在所述智能集中管理模块和所述裂解炉之间,用于实现对进料流量和汽烃比的单独控制;所述智能集中管理模块同时为所述裂解深度控制器、所述进料流量控制器和所述汽烃比控制器提供设定值,从而达到多操作参数的协同控制。

2.据权利要求1所述的乙烯裂解炉全运行周期裂解深度控制系统,其特征在于,所述的进料流量控制器控制的进料管线上装有为进料流量控制器提供测量值的流量计,以供所述智能集中管理模块通过实时对比设定值和测量值之间的相对大小实现进料流量的自动设定。

3.根据权利要求1所述的乙烯裂解炉全运行周期裂解深度控制系统,其特征在于,所述裂解炉配备有热值仪,用于实时测量燃料气的低热值,并所述裂解炉将所述热值仪和燃料气流量控制器串连在一起形成热值前馈,输入至所述COT控制器的输入端。

4.根据权利要求3所述的乙烯裂解炉全运行周期裂解深度控制系统,其特征在于,所述热值仪、所述燃料气流量控制器和所述COT控制器共同组成热值前馈模块,用于实时测量燃料气的热值,并根据所述热值直接计算燃料气的需求量;同时所述热值前馈模块还用于快速识别燃料气组分的变化,并根据新的热值快速调整燃料气的流量。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的乙烯裂解炉全运行周期裂解深度控制系统,其特征在于,所述智能集中管理模块包括六种控制目标,分别为:固定丙烯与乙烯的收率比值、最大盈利化、最大丙烯收率、固定乙烯收率、最大双烯收率和固定盘管出口温度;所述集中管理模块同时包括操作参数预估功能,当操作人员打算从一种控制目标调整为另一种控制目标时,所述操作参数预估功能能够提供操作人员查看调整后的裂解炉操作参数以及各种产品的预估收率。

6.根据权利要求5所述的乙烯裂解炉全运行周期裂解深度控制方法,其特征在于,所述的带有热值前馈功能的燃料气控制器增加了热值训练模型,用于根据燃料气的组分实时预测燃料气的低热值。

7.根据权利要求1-4中任一项所述的乙烯裂解炉全运行周期裂解深度控制系统,其特征在于,所述裂解深度预测模块采用成熟的BP神经元网络模型作为核心的计算模块;在建立神经元网络模型时,对神经元网络模型的参数要添加版本控制功能;接下来要对所述神经元网络模型进行训练,每一套训练数据采用如下方式生成:

确定石脑油的宏观物性,包括平均密度、平均分子量、ASTM-D86蒸馏曲线、PONA值分布;

利用信息熵最大化方法,通过石脑油的宏观物性计算得到油品的详细分子组成;

将油品详细分子组成代入自由基裂解模型中,计算出某反应条件下的各种产品收率;其中所述反应条件包括横跨温度、COT、进口压力、出口压力、拱顶温度;所述产品包含氢气、甲烷、乙烯、丙烯、丁二烯;

利用石脑油裂解结焦模型计算出每隔24小时后,基于P/E比值不变条件下的反应条件的变化情况;

判断停炉清焦的条件:a、COT值达到上限;b、炉管温度达到设计值;c、反应压力降达到规定极限值;上述三个条件中的任一条件满足后都必须停炉清焦;

所述神经元网络模型经过训练后,需要采用工业运行数据进行验证。

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