Ажимахан Л.Н., Каюмов К.Г.
ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ВИСБРЕКИНГА *
Аннотация:
в данной работе разработан подход к оптимальному управлению процессом висбрекинга, ориентированный на работу в стабильном технологическом режиме. В качестве основы для построения модели был выбран регрессионный анализ, реализованный с использованием метода наименьших квадратов и ортогональной декомпозиции информационной матрицы. Такое решение позволило добиться высокой достоверности описания экспериментальных данных и значительно снизить погрешности аппроксимации.
Ключевые слова:
висбрекинг, оптимизация управления, имитационная модель, потоки, идентификация модели
Процесс висбрекинга, применяемый для переработки тяжёлых и высоковязких нефтяных остатков, характеризуется высокой энергоёмкостью. На фоне возрастающих требований к энергоэффективности и производительности в нефтепереработке, возникает необходимость переосмысления подходов к управлению этим процессом. В частности, актуальной задачей становится разработка решений, позволяющих одновременно сократить энергозатраты и повысить выход целевых продуктов.В предлагаемой концепции акцент сделан на интеграции методов интеллектуального оперативного управления, охватывающих весь спектр параметров, влияющих на эффективность висбрекинга [1]. Подход ориентирован не просто на автоматизацию, а на интеллектуальную оптимизацию производственного режима в реальном времени, обеспечивающую сбалансированное соотношение между экономичностью и производительностью.Исследование продолжает развитие идей, изложенных в работах [2, 3], и направлено на внедрение продвинутой архитектуры управления на базе технологий Advanced Process Control (APC) [4]. В отличие от традиционного подхода, при котором управление осуществляется в рамках фиксированного "нормального режима", здесь используется информация о динамике процесса, накопленная в ходе эксплуатации, включая диапазоны допустимых изменений технологических параметров.Это позволяет рассматривать процесс висбрекинга как систему с множеством допустимых траекторий функционирования, из которых с помощью оптимизационного алгоритма выбирается наиболее предпочтительная — с точки зрения минимизации совокупных затрат и максимизации производственного выхода. Таким образом, формируется адаптивная стратегия управления, направленная на достижение экономического и технологического эффекта за счёт интеллектуальной трансформации стандартного операционного режима.Предложенная стратегия управления адаптирована для применения к процессу висбрекинга как в условиях наличия локальных автоматических систем стабилизации отдельных параметров, так и при их отсутствии. Основу метода составляет функциональная декомпозиция технологического процесса, позволяющая построить систему равенств — ограничений в задаче оптимального управления. Моделирование проводится с опорой на структурный анализ функций и этапов процесса, что повышает точность и гибкость описания его поведения.Ключевым фактором, определяющим качество модели, выступает объём доступной экспериментальной информации. Чем больше частных моделей удаётся включить в анализ, тем выше точность имитации процесса, а следовательно, и надёжность решений, полученных в рамках оптимизационного управления. При этом ограничения в виде неравенств для управляемых и измеряемых переменных автоматически формируются на основе эмпирических данных, накопленных в ходе эксплуатации установки в нормальном режиме.В качестве математической основы моделирования используются линейные регрессионные модели с переменными коэффициентами, которые настраиваются рекуррентным способом в реальном времени. Такой подход обеспечивает адаптацию модели к текущим условиям функционирования и позволяет непрерывно актуализировать параметры. Введённый критерий оптимальности имеет линейную структуру, что делает возможным применение методов линейного программирования и, в свою очередь, упрощает реализацию алгоритмов управления на практике.Особую специфику представляют экспериментальные данные, полученные по процессу висбрекинга. Для большинства параметров характерен крайне узкий диапазон колебаний, что типично для стабилизированного технологического режима. Однако в выборке наблюдается значительный выброс, резко отличающийся от общего тренда и выходящий за пределы нормального функционирования. Такая аномалия усложняет построение устойчивых моделей. Дополнительное затруднение представляет ограниченность по числу независимых управляющих воздействий в исследуемой выборке, что может нарушать выполнимость условий задачи оптимизации.Несмотря на методологические трудности, изложенные особенности обладают высокой теоретической значимостью. А практическая реализация оптимального управления в условиях крупномасштабного производства открывает возможности для получения ощутимого экономического эффекта. Это придаёт рассматриваемой задаче не только научную ценность, но и практическую актуальность в условиях современной нефтепереработки.Формализация и структурное моделирование технологического процесса висбрекинга.Исследуемый объект — технологическая схема установки висбрекинга (см. рисунок 1) — представляет собой сложную энергоемкую систему, включающую два ключевых узла: зону первичного термического воздействия (печь П1), осуществляющую прогрев гудрона, и фракционирующую колонну (К1), в которой реализуется многоступенчатое разделение компонентов тяжелого сырья (рисунок 1).Для создания статистической модели оперативного управления использован набор контролируемых (управляющих) воздействий, формирующих вектор u размерности 8. Управляющие переменные включают:расход гудрона на участке теплообмена (Т1), предшествующем термическому воздействию (u₁),два расхода охлаждающей среды (квенча), вводимой в нижнюю часть колонны (u₂, u₃),интенсивность циркуляционного орошения в верхней зоне ФК (установлена над первой тарелкой) (u₄),объём рецикла от 20-й тарелки после насоса и теплообменника Т3 (u₅),уровень в исходной емкости (Е1) (u₆),уровень кубового остатка в нижней части колонны (u₇),температура рециклируемого газойля, подаваемого с 20-й на 17-ю тарелку (u₈).Рисунок 1. Технологическая схема визбрекинга.В качестве отклика технологической системы рассматривается вектор выходных переменных x, включающий 6 компонент:массовый расход тяжелого газойля из нижней секции колонны (x₁),перепад давления между 40-й тарелкой и средней частью колонны (x₂),абсолютное давление в верхнем отсеке колонны (x₃),температурный режим в области над 23-й тарелкой (x₄),температура продукта на выходе из верхней части колонны (x₅),температура гудрона на входе в колонну (после выхода из сокинг-камеры печи П1) (x₆).Для учёта внешних неконтролируемых воздействий в модель были включены два возмущающих параметра:Температура тяжелого газойля, возвращаемого с выхода колонны к входу теплообменника Т1 после прохождения через фильтры Ф1 и Ф2 (ν₁),Температура продуктов сгорания в зоне дымогарных газов печи П1 (ν₂).Каждая переменная представлена в соответствующих физических единицах: температуры — в градусах Цельсия, давления — в килопаскалях, расходы — в процентах от номинального значения. Эти параметры привязаны к элементам технологической схемы и фиксируются системой автоматического сбора данных с периодичностью один час. Объём наблюдательной выборки составляет 1000 дискретных точек на каждую переменную.На основе представленного массива данных сформулированы интервальные ограничения в виде неравенств, отражающие допустимые зоны изменения параметров в условиях нормальной и экстремальной эксплуатации. Следует отметить, что подавляющее большинство переменных демонстрируют низкую амплитуду колебаний, что типично для устойчивого производственного режима, но одновременно ограничивает манёвренность управления и снижает чувствительность модели к управляющим воздействиям.Особый интерес в контексте идентификации модели представляет наличие локальных выбросов значительной амплитуды, выходящих за пределы стандартного диапазона. Эти аномалии, зафиксированные в отдельных участках выборки, коррелируют с технологическими отклонениями (например, аварийные остановы или переходные режимы) и при соответствующей фильтрации могут быть использованы для расширения адаптивных возможностей модели.Таким образом, предложенный подход к формализации технологической схемы висбрекинга на основе многоуровневой статистической идентификации с учётом физических и структурных ограничений формирует методологическую основу для построения надежной и интерпретируемой модели оптимального управления, применимой в рамках систем типа Advanced Process Control (APC).Формирование имитационной модели технологического процесса висбрекинга.Разработка имитационной модели технологического объекта висбрекинга направлена на количественную оценку и прогноз экономической эффективности в рамках реализации концепции Advanced Process Control (APC). Основной целью моделирования является исследование возможности снижения удельных затрат энергии и повышения выходов целевых продуктов при использовании алгоритмов оптимального оперативного управления.1. Построение регрессионной модели.Исходные данные представлены в виде временных рядов входных и выходных переменных. Обозначим:— вектор управляющих воздействий в момент времени k,— вектор выходных переменных,— вектор возмущающих воздействий,— вектор ошибок модели.Регрессионная модель идентифицируется в виде:где — матрицы коэффициентов модели, d, q — порядки задержек.Для устойчивой оценки параметров модели используется модифицированный метод наименьших квадратов с ортогональной декомпозицией информационной матрицы:где:— матрица наблюдаемых выходов,— регрессионная матрица, составленная из входных и возмущающих переменных,— матрица параметров,— матрица ошибок,N — объём выборки.Параметры модели вычисляются как:с возможным предварительным разложением Φ по Грамм-Шмидту или SVD для повышения численной устойчивости.2. Формирование имитационной модели.Имитационная модель представляет собой воспроизведение уравнения (3) с сохранёнными оценками параметров Bi, Cj но с возможностью задания произвольной последовательности управлений u(k). Таким образом, она описывается как:где x(k) — прогнозируемое значение выходных переменных на основе управляющих и возмущающих воздействий.Имитационная модель удовлетворяет условию согласования:что подтверждает адекватность модели реальному процессу.3. Этапы построения системы оптимального управления.Процедура реализации APC-стратегии с использованием имитационной модели включает:Анализ экспериментальных данных и выбор значимых переменных,Построение регрессионной модели (1) по данным реального процесса,Сохранение коэффициентов Bi, Cj и перенос в среду моделирования (например, MATLAB),Реализация имитационной модели по уравнению (4) в среде симуляции,Формирование модели ограничений для задачи оптимального управления:где U, X — множества допустимых значений управлений и выходов,Формулировка и решение задачи оптимизации в каждый момент времени:где — вектор весов (затрат, энергопотребления и пр.).Итеративное обновление модели на следующих временных шагах k+1, k+2 по новой информации.Результаты имитационного моделирования: сравнение стратегий управления.В данном разделе представлены итоги численного эксперимента, проведённого с целью сравнительного анализа эффективности двух стратегий управления технологическим процессом: базовой (реализуемой на основе экспериментальных данных, включающих аномальные значения) и оптимальной (сформированной в результате решения задачи линейного программирования с учётом ограничений нормального режима функционирования системы).Результаты моделирования служит ключевым инструментом верификации управляющих стратегий, позволяя оценить, насколько корректен выбор весовых коэффициентов
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 2
Ссылка для цитирования:
Ажимахан Л.Н., Каюмов К.Г. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ВИСБРЕКИНГА // Вестник науки №6 (87) том 2. С. 1880 - 1892. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24111 (дата обращения: 17.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+