[发明专利]常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法

说明书

本发明涉及石化装置技术领域，具体涉及一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法。该方法包括构建影响常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量的指标体系，根据体系中指标，获取样本数据；对所述样本数据进行预处理；利用预处理数据构建基于随机森林的常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量的智能预测诊断模型；通过构建的智能预测诊断模型对电脱盐系统进行实时预测诊断；根据预测诊断结果和真实值进行对比，判断并优化电脱盐系统脱后原油盐含量的智能预测诊断模型。本申请采用随机森林算法构建预测模型对脱后原油盐含量超标的情形进行智能预警，有效降低了电脱盐采样分析的成本，提高电脱盐系统脱后原油盐含量检测的效率。

技术领域

本发明涉及石化装置检测技术领域，具体涉及常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法。

背景技术

常减压装置是炼油企业的第一道工序，为下游诸多二次加工装置提供合格和优质的原料。电脱盐系统是常减压装置的“龙头”，是为后续装置提供优质原料必不可少的原油预处理工艺。电脱盐脱后原油中含盐量增加，容易造成装置设备和管道的结垢、堵塞和腐蚀，其中所含重金属还易引起后续加工过程催化剂中毒、并有可能影响下游装置的产品质量。因此，电脱盐是是炼油企业降低能耗、减轻设备腐蚀和结垢，减少催化剂损耗、改善产品质量、延长装置运行周期的重要工艺过程，也是装置人员重点关注的工艺单元。

近年来，随着石化企业加工规模快速增长及油源多元化，原油性质趋于重质化、劣质化，含盐含硫含酸性逐年上升，电脱盐油水分离难度不断上升，高含盐的原料已严重制约后续装置的长周期运行，使加工成本增加，经济效益降低。

传统的电脱盐脱后原油含盐量监测一般采用人工采样的方法，定期(一般1～2次/天)分析化验获取脱后原油的含盐量用于指导生产。虽然采样与分析过程引入了一定的技术化手段，但是分析结果的准确性一定程度上依赖于人员的经验和操作水平，同时若频繁采样和化验，也会带来巨大的成本。由于装置运行过程中工况始终处于波动中，脱盐效果的影响因素复杂，对于大量未进行在线采样的工况，通过人为经验往往难以准确对脱后原油盐含量进行分析预测，因而实际装置运行中脱后含盐量超标十分普遍。

发明内容

本发明为克服传统的人工采样分析方法在脱后原油盐含量预测上存在的分析化验时间长、受人员水平影响且效率低下的问题，提供了一种基于随机森林的电脱盐系统原油脱后原油盐含量的智能预测诊断方法。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断方法，包括以下步骤：

S1.构建影响常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量的指标体系，根据体系中的指标，获取常减压装置电脱盐系统的历史运行和实时操作数据作为样本数据；

S2.对所述样本数据进行预处理；

S3.利用预处理数据构建基于随机森林的常减压装置电脱盐系统脱后原油盐含量的智能预测诊断模型；

S4.通过构建的基于随机森林的电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断模型对电脱盐系统进行实时预测诊断；

S5.根据S4预测诊断结果和真实值进行对比，若预测诊断结果在误差范围内，则说明所述电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断模型的预测诊断效果理想；否则，根据结果进一步优化所述电脱盐系统脱后原油盐含量智能预测诊断模型。