[发明专利]智能常减压系统

说明书

本发明属于石油炼化领域，公开了一种智能常减压系统，实现了常减压装置从计划到生产操作的数字化、自动化、智能化和闭环操作优化。该系统主要包括：常减压AI模型、计划模块，通盘优化模块和智能执行模块。本发明综合应用人工智能、大数据、数学建模和优化及过程集成等技术，以生产过程的历史数据为基础，建立能精确描述常减压动态生产过程的常减压AI模型。在此模型基础上建立计划模块，提供可行的物料分配决策；同时，在此模型基础上建立通盘优化模块，提供最佳操作方案决策；智能执行模块自动执行上述决策，实现装置的闭环运行。从计划到操作优化再到智能执行，实现系统的智能一体化运行。

技术领域

本发明涉及石油炼化技术领域，尤其是涉及一种智能常减压系统。

背景技术

炼化行业生产决策方式，从以往的依靠经验发展到目前的工艺专家建立机理模型测算，主要经历了两个阶段的变化。

凭经验决策阶段：缺乏测算工具和模型，计划人员依据统计数据和经验来为生产计划分配物流走向；操作员根据自己的操作经验和操作手册，结合现场的生产情况给出操作参数调整方向，并通过化验分析结果一步步小幅度调整。

工艺专家用机理模型测算指导阶段：通过工况标定，建立和校正机理模型，再由工艺专家根据专业知识提出的优化思路，利用机理模型模拟测算或者设置简单的优化策略进行测算来验证，最后得到生产计划和操作方案用于指导生产。流程模拟软件20世纪50年代问世，经过几十年的发展，在业界得到了广泛的应用，并培养了一批优秀的建模和工艺优化专家。这些工艺专家利用机理模型和专业知识测算装置加工方案和生产计划，为生产提供指导，取得了一定的经济效益。

但是，常减压装置掺炼3～5种原油混合加工是普遍现象，受原油采购、运输、储存等环节时间和空间的双重维度影响，装置加工的混合原油性质不断变化，而且生产方案频繁调整，生产工况处于动态调整过程中，目前依赖专家和模拟软件的工艺优化远远跟不上变化的需求。

操作人员依据自身经验进行操作调优很难达到理想的效果，同时，受化验分析频次较少的影响，操作调优过程延迟较大。一边是变动极繁的工况，而另一边是长期不动的模型，模型与工况不匹配。迫切需要一套智能常减压系统，能够快速、全面的捕捉装置工况信息，及时完成各系统的整体调优和智能化控制，是目前需要解决的技术问题。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明的目的是提供一种建立智能常减压系统的方法，所述系统为常减压装置生产提供了原油加工配方或产品分配决策和实现该产品分配的优化操作决策，并通过智能执行系统自动执行所述决策，实现常减压装置生产的数字化、自动化、智能化和闭环操作优化。

所述系统根据计划加工原油和二次装置需求采用常减压AI模型测算每月和每周常减压装置侧线产品最佳收率，提供产品最佳分配决策；参考计划测算方案和生产装置的实时数据，采用常减压AI模型，根据设定频次实时优化操作条件，产生实现产品分配的最佳操作决策；由智能执行系统根据调整策略自动执行上述决策。使用同一模型为经营、计划、管理、操作提供决策依据，奠定了企业实现经营目标和操作目标统一、计划排产和生产调整统一、以及高效运行和长周期统一的重要基础。实施闭环操作优化，提升了高价值产品收率、降低能耗的同时确保了装置安全平稳运行。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

所述系统主要包括常减压AI模型、计划模块、物理逻辑重建模块、通盘优化模块、智能执行模块，其中，

所述常减压AI模型，是对常减压动态生产过程的实时精确数学描述，是计划模块、物理逻辑重建模块和通盘优化模块的基础。常减压AI模型是以考虑了原料、加工量、操作条件、产品分布、设备和装置性能以及工艺流程等变化产生的十亿机理模型数据为基础，利用人工智能技术建立的由数百万模型参数和数百个神经网络群组成的模型。它能实时感知数千个运行参数，包括原油馏程、关键产品指标和馏程、塔板水力学、塔段板效、换热器污垢热阻、转油线/塔段压降等；