【摘要】：常減壓蒸餾作為石油煉制行業(yè)的首道程序,其控制過程中有容量滯后和模型復(fù)雜的特點(diǎn),參數(shù)調(diào)整也有很高要求。其裝置核心設(shè)備的常壓塔和減壓塔都是多側(cè)線塔,產(chǎn)品的控制品質(zhì)要求高,系統(tǒng)內(nèi)部相關(guān)性強(qiáng),諸多參數(shù)不能作為調(diào)節(jié)參數(shù)。目前石化企業(yè)多采用早期進(jìn)口的集成控制系統(tǒng),有良好的可靠性,但所用的控制理念較落后,雖然一些企業(yè)對先進(jìn)控制技術(shù)有所借鑒,仍難以適應(yīng)不斷發(fā)展的生產(chǎn)要求。流程模擬和先進(jìn)控制技術(shù)成為提高常減壓裝置生產(chǎn)效率、優(yōu)化生產(chǎn)工藝參數(shù)和提高產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。本文闡述了ASPEN PLUS軟件在某裝置進(jìn)行流程模擬中的應(yīng)用。通過靈敏度分析,探討各參數(shù)間的關(guān)系。對主要參數(shù)提出優(yōu)化方案,并采用系統(tǒng)數(shù)據(jù)為隨后的建模提供可行的依據(jù)。控制參數(shù)在高產(chǎn)品拔出率和油品質(zhì)量的平衡點(diǎn)附近波動,通過狀態(tài)分析對蒸汽量和加熱溫度進(jìn)行優(yōu)化,在保證生產(chǎn)效率和質(zhì)量的同時達(dá)到節(jié)能降耗的目的。本文探討了理論分析方法對被控對象建模方案的不足。利用ASPEN PLUS Dynamics建立常減壓裝置的動態(tài)模型,探索解決各參數(shù)間的內(nèi)部干擾。利用Matlab計算和控制系統(tǒng)仿真的優(yōu)勢,借助ASPEN軟件的模型參數(shù)和物性數(shù)據(jù)庫,完成對被控對象模型的分析。采用系統(tǒng)辨識的方法,建立被控對象的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,經(jīng)調(diào)整達(dá)到足夠的精度。建立先進(jìn)控制方案,探討模糊神經(jīng)預(yù)測控制在有大滯后作用下的多輸入多輸出系統(tǒng)的設(shè)計方案。利用Matlab以及Simulink與ASPEN PLUS聯(lián)合,建立控制系統(tǒng)并進(jìn)行模擬。探討傳統(tǒng)PID控制、模糊神經(jīng)PID控制和模糊神經(jīng)預(yù)測控制在常減壓裝置中應(yīng)用的各類問題。本文研究結(jié)論對常減壓裝置的實(shí)際生產(chǎn)有一定的指導(dǎo)意義。
[Abstract]:Atmospheric and vacuum distillation is the first procedure in petroleum refining industry. It has the characteristics of capacity lag and complex model in its control process, and the adjustment of parameters is also very demanding. The atmospheric pressure tower and the decompression tower of its core equipment are multi-side line towers. The control quality of the products is high and the internal correlation of the system is strong. Many parameters can not be used as adjusting parameters. At present, petrochemical enterprises mostly adopt the early imported integrated control system, which has good reliability, but the control concept used is relatively backward. Although some enterprises have some reference to the advanced control technology, it is still difficult to adapt to the continuous development of production requirements. Process simulation and advanced control technology have become an important means to improve the production efficiency, optimize the production process parameters and improve the product quality. This paper describes the application of ASPEN PLUS software in the process simulation of a device. The relationship between the parameters is discussed by sensitivity analysis. The optimization scheme of the main parameters is proposed and the system data is used to provide a feasible basis for the subsequent modeling. The control parameters fluctuate near the equilibrium point of high product pull-out rate and oil quality. The steam quantity and heating temperature are optimized by state analysis to ensure the production efficiency and quality and achieve the purpose of saving energy and reducing consumption. In this paper, the deficiency of the theoretical analysis method to the modeling scheme of the controlled object is discussed. The dynamic model of atmospheric and vacuum equipment was established by ASPEN PLUS Dynamics, and the internal interference between parameters was solved. Based on the advantages of Matlab calculation and control system simulation, and with the help of the model parameters and physical properties database of ASPEN software, the analysis of the controlled object model is completed. The RBF neural network model of the controlled object is established by the method of system identification. The advanced control scheme is established and the design scheme of the fuzzy neural predictive control system with multi-input and multi-output system with large delay is discussed. Using Matlab, Simulink and ASPEN PLUS, the control system is established and simulated. This paper discusses the application of traditional PID control, fuzzy neural PID control and fuzzy neural predictive control in atmospheric and vacuum equipment. The conclusion of this paper has certain guiding significance for the practical production of atmospheric and vacuum equipment.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE96

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3 劉林;化工生產(chǎn)裝置的先進(jìn)控制[J];化工管理;2003年10期

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5 李德麟;估算先進(jìn)控制經(jīng)濟(jì)的一種方法[J];化工自動化及儀表;1995年04期

6 金曉明,王樹青;工業(yè)過程先進(jìn)控制的概念設(shè)計[J];化工自動化及儀表;2000年04期

7 章繼文;;先進(jìn)控制在石化氣體分離裝置中的應(yīng)用[J];石油化工自動化;2007年03期

8 周猛飛;王樹青;金曉明;;加熱爐先進(jìn)控制系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性能評估[J];計算機(jī)與應(yīng)用化學(xué);2010年01期

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4 金曉明;王樹青;;模糊邏輯在工業(yè)精餾過程先進(jìn)控制中的應(yīng)用[A];第二十一屆中國控制會議論文集[C];2002年

5 萬維漢;;流程工業(yè)過程的先進(jìn)控制及其應(yīng)用[A];首屆全國有色金屬自動化技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)年會論文集[C];2003年

6 解懷仁;;基于現(xiàn)場總線的數(shù)字化工廠和先進(jìn)控制[A];中國儀器儀表學(xué)會2008學(xué)術(shù)年會第二屆智能檢測控制技術(shù)及儀表裝置發(fā)展研討會報告匯編[C];2008年

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9 林偉;;Connoisseur先進(jìn)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)[A];工業(yè)自動化應(yīng)用實(shí)踐——全國（第五屆）煉鋼、連鑄和軋鋼自動化學(xué)術(shù)會議論文集[C];2002年

10 ;AspenTech公司烯烴廠先進(jìn)控制和優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用[A];智能化石油化工廠和乙烯、聚烯烴裝置運(yùn)營管理技術(shù)研討會論文集[C];2005年

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4 記者 廖和明　通訊員 劉濤;大慶石化煉油裝置成功應(yīng)用先進(jìn)控制系統(tǒng)[N];中國石油報;2009年

5 李禾;先進(jìn)控制與優(yōu)化：工業(yè)生產(chǎn)的神經(jīng)中樞[N];科技日報;2005年

6 記者 郭剛;靠優(yōu)化實(shí)現(xiàn)效益最大化[N];中國石化報;2001年

7 王永昌 徐浩 郭剛 郗海才;信息技術(shù)擦亮企業(yè)品牌[N];中國石化報;2004年

8 趙金波;大慶石化數(shù)字化建設(shè)雙效俱增[N];經(jīng)理日報;2005年

9 翁亞珍 黃維章;裝置控制技術(shù)與國際接軌[N];中國石化報;2001年

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2 姜景杰;苯乙烯裝置先進(jìn)控制的研究與應(yīng)用[D];北京化工大學(xué);2007年

3 沈之宇;小氮肥氨合成裝置先進(jìn)控制與優(yōu)化研究與應(yīng)用[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

4 王德康;分布式先進(jìn)控制軟件技術(shù)與應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2001年

5 孔亞廣;造紙過程先進(jìn)控制算法及其軟件實(shí)現(xiàn)[D];浙江大學(xué);2002年

6 周猛飛;延遲焦化工業(yè)過程先進(jìn)控制與性能評估[D];浙江大學(xué);2010年

7 董浩;工業(yè)過程先進(jìn)控制與優(yōu)化策略研究[D];浙江大學(xué);1997年

8 王躍宣;先進(jìn)控制策略與軟件實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2003年

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1 徐陽;吉林石化乙烯裝置裂解深度先進(jìn)控制系統(tǒng)開發(fā)與工業(yè)應(yīng)用[D];華東理工大學(xué);2015年

2 王帥;延安石油化工廠60萬噸/年氣分裝置工藝控制系統(tǒng)優(yōu)化研究[D];西安石油大學(xué);2016年

3 王鴻飛;調(diào)速系統(tǒng)先進(jìn)控制試驗(yàn)平臺的開發(fā)[D];太原科技大學(xué);2015年

4 郭凱;常減壓裝置的流程模擬優(yōu)化及先進(jìn)控制技術(shù)仿真研究[D];燕山大學(xué);2016年

5 李帆;先進(jìn)控制系統(tǒng)組態(tài)軟件的開發(fā)及其應(yīng)用[D];中國石油大學(xué);2009年

6 高勝亮;鋁粉霧化分級過程管道風(fēng)的先進(jìn)控制[D];大連理工大學(xué);2011年

7 黃楚安;30萬噸氣分裝置先進(jìn)控制的應(yīng)用[D];華東理工大學(xué);2013年

8 王健;加熱爐先進(jìn)控制系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[D];天津大學(xué);2009年

9 吳瑾;先進(jìn)控制在氣相法聚乙烯中試裝置中的應(yīng)用[D];北京化工大學(xué);2010年

10 寧宇;非線性分離模型在聚乙烯工業(yè)裝置先進(jìn)控制的應(yīng)用研究[D];北京化工大學(xué);2009年

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本文編號：2363204