[发明专利]一种基于双层法的催化裂化主分馏塔的故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种催化裂化主分馏塔故障诊断技术领域，特别涉及一种基于双层法的催化裂化主分馏塔的故障诊断方法。

背景技术

催化裂化装置是重要的原油二次加工装置，主分馏塔是催化裂化过程最重要的设备之一。主要任务是使将上升的油气混合物按其沸点不同进行分离，自下而上分割成回炼油、重柴油、汽油馏分等。在加工能力和分离效率低的情况下，主分馏塔发生故障不仅会给工厂带来巨大的经济损失，而且还会给社会带来一些潜在的安全隐患。

化工过程的故障诊断领域主要有基于模型、基于数据和知识三种方法。而这些方法在诊断精度或速度上都有不足。动态模拟可以严格地按照机理模拟出精馏塔的运行过程。目前，改进的基于模型的分馏塔有两个特点。首先，从一般状态空间的过程输入输出数据导出的简化模型，不包含足够的传递现象方程来表达分馏塔中那些有物理意义的参数。其次，利用一个简化模型直接代替非线性模型生成计算虽然是一个有效的故障诊断方案，但降低了诊断性能。本文将双层法应用于催化裂化主分馏塔的故障检测与诊断过程，提出了分馏塔的双层故障诊断方案，此方法能够快速地实现分馏塔的故障检测与诊断同时保证较高的精度。

发明内容

对上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于双层法的催化裂化主分馏塔的故障检测与诊断方法，首先从严格的模型中获得简化模型，然后提出了分馏塔的双层故障诊断方案。该方法可深入分析故障原因，快速、准确地实现故障的检测与诊断。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于双层法的催化裂化主分馏塔的故障检测与诊断方法，包括双层故障诊断模型的建立，其具体实施步骤如下：

(1)基于分馏塔精馏过程机理，通过动态模拟实现非线性分馏塔机理模型的搭建；

(2)针对非线性机理模型中非线性代数方程组进行一阶泰勒展开获得线性模型，简化建模过程得到分馏塔线性模型。

(3)进行故障检测，将动态仿真预测与历史数据进行比较，判断当前过程状态是否符合理论预测。在这个步骤中，采用严格的非线性模型来模拟真实的工厂。统计量Q被定义为实际过程数据与理论预测之间的残差，如果该统计量超出阈值，则真实过程偏离正常状态，下一步激活故障诊断。在故障诊断这一步骤中，通过迭代调用简化线性模型获得故障参数，同时采用严格的非线性模型进行第二次动态仿真，从简化模型中对模拟结果进行校正。

(4)如果该统计量未超出阈值，说明装置正常，系统继续进行检测。

进一步，双层故障诊断方案在非线性模型的精度与线性模型的速度之间进行了综合，比非线性模型方案更适用于实时故障诊断。

本发明的有益效果如下：

(1)本发明提供了一种基于双层法的催化裂化主分馏塔的故障检测与诊断方法，提出了双层故障诊断方案。从严格的模型中获得的简化模型能够提高模型的精度和运算速度，更适合实时故障诊断，减少主分馏塔发生故障带来的经济损失和潜在的安全隐患。

附图说明

图1双层法故障诊断过程图；

图2分馏塔精馏过程动态模拟结构图；

图3双层法故障诊断方案数学框架结构图；

图4故障下分馏塔塔底流率仿真结果图；

图5故障下诊断结果图；

具体实施方式

为了使本领域的人员更好地理解本发明的技术方案，下面对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它类同实施例，都应当属于本申请保护的范围。

实施例一：

一种基于双层法的催化裂化主分馏塔的故障检测与诊断方法，包括双层故障诊断模型的建立，其步骤具体如下：

(1)基于精馏过程动态机理，利用动态模拟和参数修正过程来搭建非线性分馏塔模型；

(2)利用一阶泰勒展开对非线性模型各类方程进行线性化，得到线性模型；

(3)将机理模型中相应测量变量的动态仿真预测数据与历史数据进行比较，通过判断统计量Q得知装置是否发生故障。如果Q超过阈值，调用简化的线性模型获得故障参数，然后调用严格的非线性模型进行纠正线性模型的模拟结果，得知故障参数的变化过程，从而判断故障发生的具体原因。如果故障未发生，则表示装置正常，系统继续进行监测。

步骤(2)中建立线性简化模型的步骤具体如下：