CN102175069A - 裂解气顺序分离流程中冷箱与脱甲烷塔系统的优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种裂解气深冷分离流程中冷箱与脱甲烷系统的优化方法，解决了现有工艺中不同温度等级的冷剂用量未能随着裂解原料和裂解气负荷变化而相应调整的问题。实现了根据工业装置的实时和历史运行数据对冷箱和脱甲烷塔系统不同温度等级的冷量进行合理匹配，进而降低了裂解气在该系统中的乙烯损失。本发明的优化方法能够普遍适用于乙烯装置深冷分离流程中的冷箱和脱甲烷塔系统的冷剂匹配问题。

Description

裂解气顺序分离流程中冷箱与脱甲烷塔系统的优化方法

一、技术领域

本发明属于化学工程领域，涉及轻烃混合物深冷分离过程的优化方法，尤其是涉及冷箱和脱甲烷塔系统的优化。

二、背景技术

乙烯是石油化学工业最重要的基础有机原料之一。在我国国民经济和社会发展中起着重要的作用，烃类热裂解是国内目前生产乙烯的主要方法。随着我国化学工业的不断发展与壮大，工业生产对乙烯的需求量不断增长以及国际石油供应的日益趋紧，提高裂解反应过程的乙烯产率和降低产物分离过程的乙烯损失率成为国内各乙烯生产商提升企业国际竞争力和衡量装置技术水平的主要指标。

现有以石油为原料路线的烯烃生产装置中，烃类化合物高温热裂解产生的裂解气为H2、CH4、C2、C3、C4及其以上重组分组成的轻烃混合物，其目标产物为乙烯、丙烯和丁二烯。由于氢气、甲烷和乙烯、丙烯等沸点较低，一般通过深冷方法对裂解气混合物进行分离。裂解气深冷分离流程按照第一个精馏塔的轻重关键组分不同又可分为顺序分离流程、前脱乙烷流程和前脱丙烷流程。国内乙烯装置以顺序分离流程和前脱丙烷流程为主。顺序分离流程通常是采用压缩机将裂解气压缩至3.8MPa左右之后，进入深冷系统对裂解气进行逐级冷却和气液分离，最后冷却至-165℃左右后进行气液闪蒸分离得到纯度较高的氢气和甲烷。被逐级冷却下来的裂解气凝液分别从脱甲烷塔的不同进料口进入脱甲烷塔进行分离塔顶塔釜分别得到CH4和C2及其以上重组分。

冷箱系统主要是完成对裂解气的深冷，为脱甲烷塔提供温度和组成适宜的进料，以及氢气和甲烷的分离任务。冷箱和脱甲烷塔系统所需冷量约占裂解气深冷分离总冷负荷的40％，其换热过程优化与否，对乙烯收率、乙烯产品、氢气及甲烷副产品的质量起着决定性的影响作用。现有技术有如下文献为代表：

1、二元制冷及冷箱脱甲烷塔系统的优化操作，乙烯工业，2006年3月

2、乙烯装置冷箱脱甲烷系统模拟优化  乙烯工业，2004年6月

3、低温过程多流股换热网络综合，化工进展，2006年4月

文献1采用流程模拟的方法对以二元制冷剂为冷源的深冷分离系统中冷箱和脱甲烷系统进行了研究，文中指出因高低压甲烷流量分配不合理，导致乙烯损失过高，并提出以提高裂解气压力为手段的指导性操作建议；文献2与文献1类似，也是在流程模拟的基础上，对冷箱和脱甲烷塔过程给出了指导性的操作建议，即提高冷箱操作压力和脱甲烷的操作压力以及降低脱甲烷塔的中沸热负荷；文献3则是基于流股虚拟温度的T-H图提出了利用遗传，模拟退火算法进行低温过程换热网络综合的方法。其对冷箱和脱甲烷过程的优化方法一般用于工艺设计初期或是装置的扩能改造。

国内现有乙烯生产装置的冷箱系统的换热过程一般都是基于某几个典型的生产工况进行工艺设计和设备选型，而实际生产过程中由于裂解原料和生产负荷多变，使得冷箱系统中裂解气与冷剂的换热过程偏离设计参数明显。尤其在高裂解气处理负荷下，乙烯制冷和丙烯制冷能力不足，相对应的和甲烷形成的三元复迭制冷乙烯蒸发器达不到预期的温度，造成换热效果差，脱甲烷塔项温度高，塔项乙烯的携带量大，直接影响乙烯的回收。因此对冷箱换热过程和脱甲烷塔系统进行优化，合理利用低温冷源，有利于减少主要目标产物乙烯在冷箱和脱甲烷塔系统的损失，提高收率。

三、发明内容：

本发明的目的是：针对现有裂解气冷箱与脱甲烷塔系统存在的不足之处，提出了一种操作简单、易于实施的降低裂解气混合物深冷分离过程乙烯损失低的优化方法，成功解决因裂解原料、裂解气负荷变化对裂解气深冷过程造成的不利影响，以降低深冷分离过程的乙烯损失并保证乙烯装置的稳定运行。

本发明技术方案是：提供了一种裂解气深冷分离流程中冷箱和脱甲烷塔系统的优化方法。其特征在于，该方法包括以下步骤：

1.首先采集乙烯装置裂解气顺序分离流程中冷箱与脱甲烷系统的实时和历史运行数据；采集运行数据包括进入冷箱系统的裂解气组成、温度、压力和流量、与冷箱中各换热设备换热前后裂解气的温度、压力；

2.采用数据协调方法对相关运行数据进行调和，确保所采集的装置运行数据真实可靠；

3.在对装置运行数据进行动态协调的基础上，根据组分物料平衡方程、相平衡方程、及焓平衡方程等建立裂解气冷箱和脱甲烷塔过程的机理模型；

4.结合智能优化算法对冷箱和脱甲烷塔过程的机理模型进行模型参数校正，得到能反映工业装置实际运行工况的工业模型；

5.确定冷箱与脱甲烷系统的优化操作变量及约束条件，建立冷箱与脱甲烷塔系统乙烯损失与该系统冷剂用量匹配之间的专家经验库。在制冷压缩机提供的冷量一定的情况下，基于工业模型应用优化算法对不同裂解工况和裂解气负荷下的冷箱换热与脱甲烷塔精馏过程进行优化求解，对不同温度等级的冷剂用量进行优化匹配，达到尽可能地降低深冷分离过程的乙烯损失、提高装置乙烯收率的目的。

所述步骤1需要采集的运行数据包括进入冷箱系统的裂解气组成、温度、压力和流量、与冷箱中各换热设备换热前后裂解气的温度、压力。

所述步骤2中数据协调的算法步骤为：

确定需要进行协调的已测变量X和需要进行估计的未测变量U，并由测量变量样本估计测量误差的方差。

(1)预置过失误差在误差中出现的比例η和过失误差标准差与随机误差标准差的比率γ。

(2)采用优化算法求解目标函数：

$\min -\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\ln \left\{(1-\mathrm{\η})\exp \right[-\frac{1}{2}\frac{{(x_i-{\hat{x}}_i)}^2}{{\mathrm{\σ}}_i^2}]+\frac{\mathrm{\η}}{\mathrm{\γ}}\exp [-\frac{1}{2}\frac{{(x_i-{\hat{x}}_i)}^2}{{\mathrm{\γ}}^2{\mathrm{\σ}}_i^2}\left]\right\}$

$s.t.F(\hat{X},\hat{U})=0$

$X^L\≤\hat{X}\≤X^U;U^L\≤\hat{U}\≤U^U$

(3)计算各个测量变量的误差通过判断准则判断是否存在过失误差，如果无过失误差存在，返回

算法结束；否则继续。

(4)对判断存在过失误差的e_i，计算： ${\mathrm{\ξ}}_i=\frac{\left|e_i\right|}{{\mathrm{\σ}}_i}$

将最大的ξ_i所反应的过程测量变量作为未测变量，得到新的X和U，返回(3)。

上述算法中对可能的过失误差采取了逐个剔除的策略，从而减小了过失误差对数据协调结果的影响。

所述步骤4中建立的工业模型以脱甲烷塔塔顶、塔釜产品中关键杂质浓度为约束条件，由模型计算得到的冷箱中不同温度等级冷剂用量以及脱甲烷塔塔顶冷回流、塔内的温度分布、塔釜再沸负荷、中间再沸负荷与装置实际运行值偏差最小为目标函数，即：

其中m为不同温度等级的冷剂级数、n为脱甲烷塔内的温度测点个数、R为脱甲烷塔塔顶甲烷冷回流量、Q_R1为塔釜再沸负荷、Q_R2为中间再沸负荷。

上述式中的符号说明：

X：已测变量

U：未测变量

η：过失误差在误差中的比例

γ：随机误差标准差的比率

e_i：各测量变量误差

σ_i：标准差

Q_B1：为塔釜再沸负荷

Q_B2：为中间再沸负荷

Q_i：不同温度等级冷剂提供的冷负荷

R：回流比

T_j：脱甲烷塔内各温度测点的温度值。

本发明的有益效果是：本发明是针对裂解原料和裂解气负荷变化，根据装置的实时和历史运行数据，建立该过程的专家经验库，结合优化算法对深冷分离系统中冷箱和脱甲烷塔系统内不同温度等级的乙烯冷剂和甲烷冷剂用量进行合理匹配，最终实现降低裂解气经由该系统的乙烯损失。本发明的优化方法可以根据乙烯装置裂解原料和裂解气负荷变化，对深冷分离流程中冷箱和脱甲烷塔系统不同温度等级的冷剂用量进行优化配置。尤其在制冷压缩机超负荷运行时，对不同温度等级的冷剂进行配置后，冷箱脱甲烷塔系统的乙烯损失相对于优化前降低30％以上。

本发明提供了一种裂解气深冷分离流程中冷箱与脱甲烷系统的优化方法，解决了现有工艺中不同温度等级的冷剂用量未能随着裂解原料和裂解气负荷变化而相应调整的问题。实现了根据工业装置的实时和历史运行数据对冷箱和脱甲烷塔系统不同温度等级的冷量进行合理匹配，进而降低了裂解气在该系统中的乙烯损失。本发明的优化方法能够普遍适用于乙烯装置深冷分离流程中的冷箱和脱甲烷塔系统的冷剂匹配问题。

四、具体实施方式：

本发明应用在乙烯装置中冷箱和脱甲烷塔系统不同温度等级的冷剂用量进行优化配置。实施例：

2)-5)具体应用的实施例：

首先采集了装置实际运行数据，并依据误差判断原则对装置运行中各历史数据进行了误差提出，得到了如下表1所示的装置主要运行参数。

表1 优化前装置运行主要参数

由主要运行工艺参数，以化工流程模拟软件未应用平台，建立了冷箱与脱甲烷塔系统的工艺机理模型，并将本发明的所采用的智能优化算法在机理模型中进行集成开发，通过优化求解后，指导装置的工艺运行参数进行调优。通过参数的优化调整，得到了优化后的工艺参数。

表2 优化后装置运行主要参数

经过表1和表2优化前后工艺参数的对比可知，脱甲烷塔塔顶温度降低了0.7℃，GB601蒸汽下降了1吨/小时，而裂解气处理负荷提高了2591Nm³/h。由此乙烯损失在原有基础上降低了15.3％，裂解气处理负荷提高了2％，同时单位裂解气蒸汽消耗下降了4.3％，可见优化效果明显。

所述步骤5中基于工业模型，应用序列二次规划(Sequential QuadraticProgramming，SQP)算法和专家经验相融合的优化算法对不同温度等级的乙烯冷剂和甲烷冷剂与裂解气的换热量进行匹配，最终实现冷箱与脱甲烷塔系统的优化，使得裂解气在冷箱和脱甲烷塔深冷分离系统内的乙烯损失率尽可能地降低。根据冷箱与脱甲烷系统的优化操作变量及约束条件，建立冷箱与脱甲烷塔系统乙烯损失与该系统冷剂用量匹配之间的专家经验库。也可直接采用这种经验库的数据。

Claims (2)

1.裂解气顺序分离流程中冷箱与脱甲烷塔系统的优化方法，其特征在于包括以下步骤：

1)首先采集乙烯装置裂解气顺序分离流程中冷箱与脱甲烷系统的实时和历史运行数据；采集运行数据包括进入冷箱系统的裂解气组成、温度、压力和流量、与冷箱中各换热设备换热前后裂解气的温度、压力；

2)采用数据协调方法对相关运行数据进行调和，确保所采集的装置运行数据真实可靠；数据协调的算法步骤为：

(1)确定需要进行协调的已测变量X和需要进行估计的未测变量U，并由测量变量样本估计测量误差的方差；

(2)预置过失误差在误差中出现的比例η和过失误差标准差与随机误差标准差的比率γ；

(3)采用优化算法求解目标函数：

$\min -\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\ln \left\{(1-\mathrm{\η})\exp \right[-\frac{1}{2}\frac{{(x_i-{\hat{x}}_i)}^2}{{\mathrm{\σ}}_i^2}]+\frac{\mathrm{\η}}{\mathrm{\γ}}\exp [-\frac{1}{2}\frac{{(x_i-{\hat{x}}_i)}^2}{{\mathrm{\γ}}^2{\mathrm{\σ}}_i^2}\left]\right\}$

$s.t.F(\hat{X},\hat{U})=0$

$X^L\≤\hat{X}\≤X^U;U^L\≤\hat{U}\≤U^U$

(4)计算各个测量变量的误差通过判断准则

判断是否存在过失误差，如果无过失误差存在，返回

算法结束；否则继续；

(5)对判断存在过失误差的e_i，计算： ${\mathrm{\ξ}}_i=\frac{\left|e_i\right|}{{\mathrm{\σ}}_i}$

将最大的ξ_i所反应的过程测量变量作为未测变量，得到新的X和U，返回(3)；

上述算法中对可能的过失误差采取了逐个剔除的策略，从而减小了过失误差对数据协调结果的影响；

3)在对装置运行数据进行动态协调的基础上，根据组分物料平衡方程、相平衡方程、及焓平衡方程等建立裂解气冷箱和脱甲烷塔过程的机理模型；

4)结合智能优化算法对冷箱和脱甲烷塔过程的机理模型进行模型参数校正，得到能反映工业装置实际运行工况的工业模型；

所建立的工业模型以脱甲烷塔塔顶、塔釜产品中关键杂质浓度为约束条件，由模型计算得到的冷箱中不同温度等级冷剂用量以及脱甲烷塔塔顶冷回流、塔内的温度分布、塔釜再沸负荷、中间再沸负荷与装置实际运行值偏差最小为目标函数，即：

其中m为不同温度等级的冷剂级数、n为脱甲烷塔内的温度测点个数、R为脱甲烷塔塔顶甲烷冷回流量、Q_R1为塔釜再沸负荷、Q_R2为中间再沸负荷；

5)在制冷压缩机提供的冷量一定的情况下，基于工业模型应用优化算法对不同裂解工况和裂解气负荷下的冷箱换热与脱甲烷塔精馏过程进行优化求解，对不同温度等级的冷剂用量进行优化匹配，达到尽可能地降低深冷分离过程的乙烯损失、提高装置乙烯收率的目的；

式中的符号说明：

X：已测变量

U：未测变量

η：过失误差在误差中的比例

γ：随机误差标准差的比率

e_i：各测量变量误差

σ_i：标准差

Q_B1：为塔釜再沸负荷

Q_B2：为中间再沸负荷

Q_i：不同温度等级冷剂提供的冷负荷

R：回流比

T_j：脱甲烷塔内各温度测点的温度值。

2.根据权利要求1所述的裂解气顺序分离流程中冷箱与脱甲烷塔系统的优化方法，其特征在于所述步骤5中基于工业模型，应用序列二次规划算法和专家经验相融合的优化算法对不同温度等级的乙烯冷剂和甲烷冷剂与裂解气的换热量进行匹配，最终实现冷箱与脱甲烷塔系统的优化，使得裂解气在冷箱和脱甲烷塔深冷分离系统内的乙烯损失率尽可能地降低。