【摘要】：隨著我國(guó)原油開(kāi)采進(jìn)入中后期,石化煉油企業(yè)大量進(jìn)口高硫、高酸、高氮、含氯等不同類(lèi)型的劣質(zhì)原油,由此引起煉油加工過(guò)程中設(shè)備工況的頻繁變化,導(dǎo)致煉油高風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)流動(dòng)腐蝕失效、泄露、爆管頻發(fā),不僅影響石化企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃、經(jīng)濟(jì)效益,還嚴(yán)重威脅著安全、節(jié)能與環(huán)保,已成為制約行業(yè)可持續(xù)發(fā)展與企業(yè)安全的重要障礙。本文首先對(duì)石化企業(yè)煉油系統(tǒng)監(jiān)管現(xiàn)狀進(jìn)行了研究,進(jìn)而分析了實(shí)時(shí)監(jiān)管系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)需求,包括業(yè)務(wù)需求、用戶需求和功能需求;并針對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)監(jiān)管數(shù)據(jù)分散、監(jiān)管針對(duì)性不強(qiáng)、缺乏流動(dòng)腐蝕分析等缺點(diǎn),提出了基于.NET開(kāi)發(fā)平臺(tái)的流動(dòng)腐蝕實(shí)時(shí)專家診斷監(jiān)管系統(tǒng)整體構(gòu)架。接著在介紹系統(tǒng)相關(guān)開(kāi)發(fā)技術(shù)(包括MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、Visual Basic(VB)的ActiveX數(shù)據(jù)交互技術(shù)、Aspen Plus工藝仿真技術(shù)、Windows Communication Foundation(WCF)與.NET Remoting通信技術(shù)等)的基礎(chǔ)上,闡述了專家診斷監(jiān)管系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)。接下來(lái),針對(duì)部分腐蝕相關(guān)影響因子數(shù)據(jù)監(jiān)管實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題,提出了基于快速搜索剪枝極限學(xué)習(xí)機(jī)(Fast Search Pruned-Extreme Learning Machine,FSP-ELM)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟測(cè)量模型,并將其用于空冷器pH值軟測(cè)量建模,標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集及工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果均表明:相比于BP(Back Propagation)、FSP-BP(Fast Search Pruned-Back Propagation)、SVR(Support Vector Regression)和ELM(Extreme Learning Machine)算法,FSP-ELM算法具有較高的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。最后將流動(dòng)腐蝕實(shí)時(shí)專家診斷監(jiān)管系統(tǒng)應(yīng)用到某煉化廠常壓塔頂系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)管過(guò)程中,實(shí)例結(jié)果證明該系統(tǒng)能夠達(dá)到預(yù)期的效果,且性能良好。本文所提出的基于FSP-ELM的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟測(cè)量方法不僅可用于空冷器系統(tǒng)的pH值軟測(cè)量建模,而且為石化生產(chǎn)過(guò)程中其它不可實(shí)時(shí)檢測(cè)的參變量提供了一種新的軟測(cè)量建模方法;所開(kāi)發(fā)的實(shí)時(shí)專家診斷監(jiān)管系統(tǒng)框架可應(yīng)用于多種煉油系統(tǒng)腐蝕監(jiān)控平臺(tái)的開(kāi)發(fā),該監(jiān)管平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)裝置數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、后臺(tái)工藝模擬、超限報(bào)警和措施指導(dǎo)、歷史數(shù)據(jù)查詢等功能,具有有效的腐蝕防控作用,能夠?yàn)槭療捰推髽I(yè)的安全生產(chǎn)提供有效預(yù)警與防控。
[Abstract]:As China's crude oil exploitation enters the middle and late stages, petrochemical refining enterprises import a large number of low-quality crude oil with high sulfur, high acid, high nitrogen and chlorine, which results in frequent changes in equipment working conditions in the refining process. The failure of flow corrosion, leakage and frequent burst of pipes in high-risk oil refining systems not only affect the production plan and economic benefits of petrochemical enterprises, but also seriously threaten safety, energy conservation and environmental protection. It has become an important obstacle to restrict the sustainable development of the industry and enterprise safety. Firstly, this paper studies the present situation of petroleum refining system supervision in petrochemical enterprises, and then analyzes the development requirements of real-time supervision system, including business requirements, user requirements and functional requirements; Aiming at the shortcomings of the existing system, such as scattered supervision data, weak supervision pertinence and lack of flow corrosion analysis, the whole framework of real-time expert diagnosis and supervision system for mobile corrosion based on. Net development platform is proposed. Then, on the basis of introducing the development technology of the system, including the ActiveX data interaction technology of MySQL database technology, Visual Basic (VB), Aspen Plus process simulation technology, Windows Communication Foundation (WCF) and .NET Remoting communication technology, etc. The concrete design and realization of expert diagnosis supervision system are expounded. Next, a data-driven soft-sensing model based on fast searching pruning limit learning machine (Fast Search Pruned-Extreme Learning Machine,FSP-ELM) is proposed to solve the problem of poor real-time monitoring of partial corrosion-related factors. It is applied to the soft sensing modeling of air cooler pH value. The test results of standard data set and industrial field history data show that compared with BP (Back Propagation), FSP-BP (Fast Search Pruned-Back Propagation), SVR (Support Vector Regression) and ELM (Extreme Learning Machine) algorithm, the data of standard data set and industrial field history data show that, FSP-ELM algorithm has high prediction accuracy and generalization ability. Finally, the flow corrosion real-time expert diagnosis and supervision system is applied to the real-time supervision of atmospheric pressure tower top system in a refinery. The results show that the system can achieve the expected effect and the performance is good. The data-driven soft-sensing method based on FSP-ELM proposed in this paper can not only be applied to the soft-sensing modeling of air-cooler system, but also provide a new soft-sensing modeling method for other parameters which can not be detected in real-time in petrochemical production. The developed framework of real-time expert diagnosis and supervision system can be applied to the development of various corrosion monitoring platforms for oil refining systems. The monitoring platform can realize dynamic real-time monitoring of plant data, background process simulation, out-of-limit alarm and guidance of measures. The function of historical data query has effective corrosion prevention and control function, and can provide effective early warning and prevention for petrochemical refining enterprises' safety production.
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：F426.72;TP311.52

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本文編號(hào)：2464109