【摘要】：原油蒸餾裝置是煉油工業(yè)中第一道也是極為重要的一道工序,原油蒸餾裝置不僅為下游工序提供了多種的生產(chǎn)原料同時也是煉油工業(yè)中能耗最大的裝置之一。因此,提高原油蒸餾裝置的控制性能以及增加過程的經(jīng)濟收益對于石化企業(yè)的長期運行而言是至關(guān)重要的。為了提升原油蒸餾裝置的動態(tài)性能和經(jīng)濟效益,本文主要完成了以下工作:首先分析了原油蒸餾裝置的主要工藝流程、原油的性質(zhì)以及各種產(chǎn)品的性質(zhì),并且使用Aspen仿真模擬軟件對某原油蒸餾裝置進行了穩(wěn)態(tài)模擬和動態(tài)模擬。模型預(yù)測控制方法的有效性很大一部分取決于預(yù)測模型的好壞。因此為了獲得有效的預(yù)測模型同時降低模型的復雜程度,本文采用了基于支持向量回歸的預(yù)測模型來描述原油蒸餾裝置的動態(tài)特性,其形式簡單并且有良好的預(yù)測效果。.考慮到現(xiàn)有模型預(yù)測控制方法面對原油蒸餾裝置強耦合特性所表現(xiàn)出的缺陷,本文提出了一種帶有耦合權(quán)重因子的改進的非線性模型預(yù)測控制算法提升了非線性模型預(yù)測控制在原油蒸餾裝置上的控制性能。為了解決PID控制器無法直接考慮經(jīng)濟效益這一問題,本文給出了一種帶有經(jīng)濟指標的非線性模型預(yù)測控制算法,在保證控制性能的前提下實現(xiàn)了經(jīng)濟效益的提升。本文通過多個仿真實驗驗證了改進的非線性模型預(yù)測控制算法和經(jīng)濟模型預(yù)測控制算法的有效性。
【圖文】：

比重曲線（ＡＰＩ重度）和輕端組份分析也會考慮進去。本文中考慮兩種原油ＯＩＬ－１和逡逑ＯＩＬ－２混合進入常減壓裝置進行蒸餾，兩種原油性質(zhì)的數(shù)據(jù)分別由表２－２和表２－３給逡逑出，混合之后的原油的恩氏蒸餾曲線圖由圖２－２給出。通過混合原油的恩氏蒸餾曲線逡逑可以看出混合原油的初餾點溫度約為２７５°Ｃ，終餾點溫度約為９８０°Ｃ。逡逑＿＿邐混合原油恩氏蒸餾曲線逡逑１ＯＵＵ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐ｉ邐！邐ｉ邐ｉ邐ｉ逡逑９５０邐－邐邋邋／逡逑９００邋－邐邐ＡＴＳＭ邋Ｄ８６邐／邋—逡逑８５０邋－邐／邐－逡逑８００邐－邐－逡逑７５０邐－邐－逡逑７００邐－邐－逡逑ｇ邐６５０邐－邐－逡逑ｇ邐６００邐＿邐－逡逑ｒｊ邐５５０邐－邐－逡逑５００邐－邐－逡逑４５０邐一逡逑４００邐＿邐－逡逑３５０邋＿逡逑３００邋ｙ邐－邐＾邐邐邋邐邋邐ｒ＇邋－逡逑２５０邐－邐－逡逑２ＱＱ邋邐ｌ邐ｌ邐｜邐Ｉ邐Ｉ邐Ｊ邐Ｓ邐ｉ邐Ｉ邐ｌ邐ｌ邐ｌ邐Ｉ邐）邐ｌ邐ｌ邐ｌ邐ｌ邐ｌ邐逡逑０邐５邐１０邐１５邐２０邐２５邐３０邐３５邐４０邐４５邐５０邐５５邐６０邐６５邐７０邐７５邐８０邐８５邐９０邐９５邋１００逡逑Ｖｏｌ％

點的溫度達到要求。最終當餾出物的流量為２１０４０ｂ／ｄ時，輕石腦油的ＡＳＴＭ９５％點逡逑的溫度為１９０．５°Ｃ。但此時初餾塔的設(shè)計不是經(jīng)濟上最優(yōu)的，文獻［１１］中給出了基于經(jīng)逡逑濟最優(yōu)的初餾塔的設(shè)計方案。圖２－３給出了輕石腦油的恩氏蒸餾曲線，，通過輕石腦油逡逑的恩氏蒸餾曲線可以看出輕石腦油的初餾點為－９°Ｃ，而終餾點為２０８°Ｃ。逡逑＿＿邐輕石腦油的恩氏蒸餾曲線逡逑２0０邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邋Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐ｔ邐Ｉ邐Ｉ逡逑２３０邋＿邐＿逡逑２１０邐邐ＡＳＴＭ邋Ｄ８６邋ＮＡＰＨＴＨＡ邋ｙ／逡逑１９０邋－逡逑１７０邋－邐￣逡逑１５０邋－邐￣逡逑一邋１３０邋－邐￣逡逑Ｂ．邋ｎｏ邋－逡逑Ｉ邋９０邋■邐－逡逑５０邐－逡逑３０邋－邋／逡逑１0邋７逡逑－１０邋－邐－逡逑－３０邋－邐－逡逑５Ｑ邋邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐ｉ邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐｜邐逡逑０邐５邐１０邐１５邐２０邐２５邐３０邐３５邋４０邐４５邐５０邐５５邐６０邋６５邐７０邐７５邐８０邐８５邐９０邐９５邐１００逡逑Ｖｏｌ％逡逑圖２－３輕石腦油的恩氏蒸餾曲線逡逑Ｆｉｇ．２－３邋Ｔｈｅ邋ＡＳＴＭ邋Ｄ８６邋ｃｕｉ＊ｖｅ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｌｉｇｈｔ邋ｎａｐｈｔｈａ逡逑１３逡逑
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TE96

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 沈鑫;俞輝;趙英凱;李麗娟;;常減壓蒸餾裝置流程模擬及優(yōu)化研究[J];自動化儀表;2011年11期

2 姚月華;陳晏杰;張香平;任保增;汪敬恒;田肖;;原油常減壓蒸餾裝置的流程模擬及參數(shù)優(yōu)化[J];過程工程學報;2011年03期

3 穆朝絮;張瑞民;孫長銀;;基于粒子群優(yōu)化的非線性系統(tǒng)最小二乘支持向量機預(yù)測控制方法[J];控制理論與應(yīng)用;2010年02期

4 張哲;盧濤;;基于Aspen Plus的常壓蒸餾裝置流程優(yōu)化[J];北京化工大學學報(自然科學版);2009年S1期

相關(guān)博士學位論文 前1條

1 李海生;支持向量機回歸算法與應(yīng)用研究[D];華南理工大學;2005年

相關(guān)碩士學位論文 前3條

1 林宗萍;常減壓裝置能效監(jiān)測與評估系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D];大連理工大學;2016年

2 候會峰;原油常減壓蒸餾裝置的模擬與優(yōu)化[D];新疆大學;2010年

3 李濤;基于SVM和PSO的非線性模型預(yù)測控制及應(yīng)用研究[D];上海交通大學;2008年

本文編號：2678103