CN102446299A - 一种流程工业换热网络分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种流程工业的换热网络分析方法，包括：1)划分生产状态；2)计算和绘制换热网络温焓图；3)换热网络分析等步骤。将生产状态的变化作为换热网络分析的基础，计算企业换热网络的节能潜力，为企业进行节能降耗改造提供参考。

Description

一种流程工业换热网络分析方法

技术领域

本发明涉及流程工业换热网络，特别涉及流程工业换热网络的分析方法。

背景技术

换热网络作为炼油、化工等流程工业一个重要的子系统，用于加热或者冷却工艺物料以满足生产工艺要求，是能量的重要集成形式。换热介质在换热网络中传递热量。换热介质包括工艺物料，以及由工艺物料产生的中间产物、循环冷却水、蒸汽等这类不是工艺物料，但起着换热媒介物的功能的物质。分析研究换热网络对节能降耗具有重要意义。

换热网络分析与优化方法包括夹点分析法、数学规划法和人工智能方法。在工程中应用最多的是夹点分析法。夹点分析法是以热力学为基础，通过设定最小传热温差，求解夹点温度位置来优化换热网络，实现从公用工程供给的热量和冷量的最小化，进而降低公用工程能源消耗。

夹点分析是对换热网络分析和优化的有效方法，但是工艺和设计人员固有的思路是将其用于工厂设计阶段或者改造设计阶段。本专利是依据流程工业生产特点，从集成计算机技术和数据处理技术的角度，将夹点分析方法与实际生产过程集成，形成一种高效的分析和辅助决策技术。

聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种依据研究对象的特征，对其进行分类的统计分析方法。聚类分析是数据挖掘的主要任务之一，而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析的方法有层次聚类、合并法、分解法、树状图、非层次聚类、K均值聚类法、智能聚类法等等。

在设计阶段，换热网络是按照生产工艺、处理量等因素进行优化。但是，在企业投产后，企业生产往往要根据生产计划、产品和原料供需关系、设备情况等对换热网络进行调整和改造，特别地，企业的生产规模会逐步扩大，部分工艺会改动，因此企业的实际生产状态(比如，生产负荷)是变化的。在此过程中，换热网络运行状态也发生相应的改变，偏离设计时的最优状态，造成公用工程费用的增加。由于这是一个渐进的过程，企业多是在问题比较明显的时候，组织人员核算改造投入和改造后的效益，并决定是否改造换热系统。然而，对于人工操作来说，这是一个复杂的过程，特别是由于企业的生产状态是变化的，改造的效益常常难以准确测定。因此，对于生产企业，建立一种自动的、系统化的换热网络分析方法，及时分析其换热网络的运行和能量集成情况，由此计算换热网络的节能潜力，以便进行全面的技术经济分析，来指导生产和设备改造、挖掘节能潜力，非常具有现实意义。

发明内容

本发明目的在于提供一种流程工业的换热网络分析方法，将生产状态的变化作为换热网络分析的基础，计算企业换热网络的节能潜力，为企业进行节能降耗改造提供参考。

一种流程工业换热网络分析方法，包括以下步骤：

1)划分生产状态，具体包括：

1.1)根据企业实际生产情况，选择代表生产状态的工艺物料及其流量参数，选择工艺物料的历史数据的时间范围，访问存储所述工艺物料及其流量参数流量值的历史数据库，以获取该时间范围内用于划分生产状态的历史数据集；所述工艺物料的历史数据包含流量参数流量值；所述历史数据库是企业生产的计算机系统中存储生产过程数据的数据库，所述生产过程数据包括历史数据，每个所述历史数据具有代表其发生时间的时间戳；所述生产状态由各工艺物料及其流量参数的流量值表征；将所述历史数据集内时间戳相同或相近的所述工艺物料的历史数据分组，每组为一数据元，每个所述数据元具有时间戳；所述历史数据集是代表生产状态的各工艺物料的历史数据的数据集合；

1.2)通过聚类分析算法，将历史数据集划分为多个历史数据子集，每个历史数据子集代表一种生产状态，所述历史数据子集包括至少一个所述数据元；

2)计算和绘制换热网络温焓图，具体包括如下步骤：

2.1)通过所述历史数据子集中各所述数据元的时间戳，访问所述历史数据库，获取换热网络中各换热介质的历史数据，并根据实际情况赋予各个换热器的换热介质的冷热流属性；所述换热介质包括工艺物料、工艺物料产生的中间产物、和/或循环冷却水、和/或蒸汽；所述换热介质的历史数据包括入口温度、出口温度和各换热介质的流量；

2.2)按所述冷热流属性将换热介质分为冷流和热流，根据换热介质的入口温度和出口温度，分别统计冷流的温度变化区间和热流的温度变化区间；

2.3)分别计算冷流和热流在步骤2.2)中各温度变化区间端点温度对应的焓值，

2.4)根据冷流和热流的温度变化区间及其相应端点温度的焓值在温焓图上绘制各点，然后将冷流温度变化区间的各点和热流温度变化区间的各点分别连接，从而绘制得到换热网络的温焓图；

3)换热网络分析

3.1)在换热网络温焓图中获取某生产状态下换热网络实际消耗的公用工程加热量H_bh和公用工程冷却量H_bc；所述的生产状态下换热网络实际消耗的公用工程加热量是指在温焓图中，冷流曲线在横坐标的投影未与热流曲线重合的线段的投影长度所对应的焓值；所述的生产状态下换热网络实际消耗的公用工程冷却量是指在温焓图中，热流曲线在横坐标的投影未与冷流曲线重合的线段的投影长度所对应的焓值；

3.2)计算出改造后换热网络消耗的公用工程加热量H_ah和公用工程冷却量H_ac；所述改造后换热网络消耗的公用工程加热量和公用工程冷却量是指将来可能进行的改造之后预计的公用工程加热量和公用工程冷却量；

3.3)进行换热网络改造的技术经济分析，得到换热网络在该生产状态下的节能潜力及经济价值：

3.4)按照步骤3.1)至步骤3.3)计算换热网络在各生产状态下的节能潜力及经济价值。

在步骤1.2)之前还可以包括步骤1.1a)：对于多个工艺物料的情况，以一种工艺物料的历史数据的时间戳为基准，将各工艺物料的、与此基准的时间戳相同或距离此基准的时间戳最近的所述工艺物料的历史数据组成数据元，所述工艺物料的历史数据按照不同的时间戳分为多个数据元，组成历史数据集。

步骤1.2)的聚类分析算法可以为K均值算法，具体步骤如下：

(1)采用最大最小距离法确定两个初始聚类中心Z1和Z2；

(2)采用K均值算法对历史数据集进行划分得到两个子集X1和X2，重新计算聚类中心代替Z1和Z2，计算聚类评价指标BDI：

$\mathrm{BDI}=\frac{1}{k}\underset{l=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\max \left\{\frac{\frac{1}{\left|M_i\right|}\mathrm{\Σ}\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zi}}_h-x_h)}^2}+\frac{1}{\left|M_j\right|}\mathrm{\Σ}\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zj}}_h-x_h)}^2}}{\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zi}}_h-{\mathrm{Zj}}_h)}^2}}\right\}$

其中，k为聚类数量，Zi和Zj分别为第i个和第j个聚类的聚类中心，M_i和M_j分别为第i个和第j个聚类的数据元的数量，X为相应聚类中的数据元，p为数据元的维数；

(3)采用最大最小距离算法获取新的可能的聚类中心Z3，采用K均值法重新划分历史数据集，计算BDI指标，如果BDI指标小于上次BDI指标，则增加Z3为新的聚类中心，否则Z3不是新的聚类中心；

(4)重复步骤(3)直到历史数据集没有新的聚类中心为止。

在步骤2.1)后还可以包括步骤2.1a)：对具有不同时间戳的各换热器的换热介质的入口温度、出口温度和换热介质流量的历史数据分别作算术平均得到入口平均温度、出口平均温度和换热介质平均流量，用以代表该生产状态下该换热介质的入口温度、出口温度和换热介质流量；步骤2.2)中的入口温度包括入口平均温度，出口温度包括出口平均温度。

所述H_bh和H_bc可以分别代表改造前换热网络实际消耗的单位时间公用工程加热量和单位时间公用工程冷却量；所述H_ah和H_ac可以分别代表计算得到的改造后换热网络消耗的单位时间公用工程加热量和单位时间公用工程冷却量。

在步骤3.2)中，可以设定最小传热温差，可以使用夹点分析方法计算该生产状态下夹点温度位置、改造后换热网络消耗的最小公用工程加热量H_ah和最小公用工程冷却量H_ac。

在步骤1.2)之后还可以包括步骤1.3)：将所述历史数据子集的数据元的数量和所述历史数据集的数据元的数量进行比较，所述比较值反映所述历史数据子集对应的生产状态在总的生产时间中的长短，称为生产状态时间占比；

在步骤3.4)之后还可以包括步骤3.5)：在计算完换热网络在所有生产状态下的节能潜力及经济价值后，基于所述节能潜力，以各个生产状态时间占比为权重，确定一段时间内各种生产状态的节能总量对比关系，和/或输出分析结果，提供各生产状态下的一段时间内，总的节能潜力及经济价值，和/或最优节能潜力及经济价值，和/或生产建议。

在步骤2.2)中，如果换热介质温度变化区间有重迭，则可以将温度变化区间分拆为没有重迭的温度变化区间并记录各温度变化区间内换热介质的构成；

和/或在步骤2.3)中，可以通过热量计算得到所述各温度变化区间的端点温度对应的焓值，计算所述热量的公式为：Q＝(∑C_p)×F×T；其中，Q为热量，F为流量，T为温度，∑C_p为温度变化区间内所包含的换热介质的定压比热容之和。

步骤3.3)还可以包括：设定公用工程单位加热费用和公用工程单位冷却费用，计算换热网络改造前后的运行费用，通过下式得到换热网络在该生产状态下的节能潜力及经济价值：

C_b＝V_h×H_bh+V_c×H_bc

C_a＝V_h×H_ah+V_c×H_ac

F＝C_b-C_a

ΔH_h＝H_bh-H_ah；ΔH_c＝H_bc-H_ac

其中，C_b、C_a分别代表换热网络改造前后的运行费用，F代表改造后的节约费用，即经济价值；V_h和V_c分别代表公用工程单位加热费用和公用工程单位冷却费用；ΔH_h为改造后公用工程加热量的节能潜力；ΔH_c为改造后公用工程冷却量的节能潜力；ΔH_h和ΔH_c统称节能潜力。

上述步骤的最后还可以包括：在计算完换热网络在所有生产状态下的节能潜力及经济价值后，输出分析结果，提供所有生产状态下的节能潜力及经济价值和/或最优节能潜力及经济价值和/或生产建议。

本发明的技术效果

本发明提供了一种基于生产状态的换热网络分析方法，在以历史数据聚类划分生产状态的基础上计算换热网络在不同生产状态下的能量消耗和节能潜力，与企业实际紧密结合，并提供了一种利用温焓图计算各生产状态下换热网络实际消耗的公用工程加热量和冷却量的方法，将复杂的分析过程系统化，使得自动分析、辅助决策成为可能，辅助进行技术经济分析，为企业进行节能降耗改造提供基础参考。

本发明进一步的方案通过一种时间匹配方法将具有不同时间戳的历史数据根据时间戳划分为多个数据元，组成历史数据集，为后续计算提供了划分生产状态的基础。

本发明进一步的方案介绍了一种具体的聚类分析算法——K均值算法，将历史数据集划分为多个历史数据子集。

本发明进一步的方案在换热介质的历史数据的时间戳不同的情况下，提供了一种统一换热介质历史数据时间戳的方法，为后续计算扫除了障碍。

本发明进一步的方案可以分别获得和计算改造前后的单位时间公用工程加热量和单位时间公用工程冷却量，而不止是一段时间内的上述各量的总量，扩大了本发明的应用范围。

本发明进一步的方案提供了通过夹点分析计算某生产状态下的节能潜力和节约费用的方法。

本发明进一步的方案提供了通过改造前后的单位时间公用工程加热量和单位时间公用工程冷却量计算一段时间内总的节能潜力和节约费用的方法。

本发明进一步的方案解决了在换热介质温度变化区间内热流和冷流有重迭情况下的解决方案。

本发明进一步的方案提供了一种计算所述各温度变化区间端点温度对应的焓值的方法。

本发明进一步的方案提供了一种获取节能潜力及经济价值的优选的具体方法。

本发明进一步的方案在获得节能潜力及经济价值后将分析结果输出，以便进行全面的技术经济分析，来指导生产和设备改造、挖掘节能潜力。

附图说明

图1a是工艺物料的历史数据匹配示意图。

图1b是一个示例的温焓图。

图2是流程工业换热网络分析方法一个具体实施例的步骤。

图3是流程工业换热网络分析方法一个具体实施例的步骤。

图中各标号列示如下：

4-热流曲线；5-冷流曲线。

具体实施方式

对于给定的生产企业，加工和产出的工艺物料，包括中间流程的工艺物料的种类和数量反映了企业的生产特征，将这种特征称为生产状态。生产状态决定了换热网络的实际运行情况。本发明通过划分生产状态并依据所得到的生产状态进行换热网络的分析。

结合附图和具体实施例对本发明详述如下。

实施例1

一种流程工业换热网络分析方法，如图2所示，具体包括以下步骤：

1)划分生产状态(图2)

1.1)根据企业实际生产情况，选择代表生产状态的工艺物料及其流量参数，然后选择工艺物料的历史数据的时间范围，访问存储所述工艺物料及其流量参数流量值的历史数据库，以获取该时间范围内用于划分生产状态的历史数据集。所述生产状态由输入物料和输出物料所对应的各工艺物料及其流量参数表征。以乙烯生产过程为例，工艺物料可以有乙烯生产过程的输入物料，比如轻柴油、石脑油、抽余油、加氢尾油、轻烃、C3C4C5等，输出物料可以是比如乙烯、丙烯、丁二烯等；当然还可以有其它工艺物料；这里的流量可以包括单位时间或一段时间所发生的体积流量或者质量流量，相应的流量参数可以是比如体积流量(单位：升/小时)、质量流量(单位：吨/小时)或总流量(单位：升或吨)等。每种工艺物料具有多个历史数据。每个历史数据具有代表其发生时间的时间戳。将各工艺物料按照时间戳相同或相近的历史数据分组，每组为一数据元。每个数据元具有时间戳。所述历史数据集是代表生产状态的各工艺物料的历史数据的数据集合。

以其中一种物料来示例表示历史数据集的结构：例如工艺物料i的历史数据集可以表示为

其中历史数据

表示第i种物料在t_k时刻的流量值，其中t_k称为时间戳或时间标签，用以表征该历史数据的发生时间。类似地，只具有两种工艺物料的历史数据集可以表述为

其中历史数据

分别表示第i种和第j种物料在t_k时刻的流量值。那么如上所述的只具有工艺物料i和j的历史数据集在t_k时刻的数据元可以表示为：

当然，历史数据F不只是流量参数的流量值，还可以包括其它生产数据。

1.1a)代表生产状态的工艺物料数量可以是一个或是多个。在设置多个工艺物料时，聚类算法计算前需要多个工艺物料的历史数据相互匹配形成一个数据元作为聚类算法计算对象。但在实际生产中由于多个工艺物料的历史数据的时间戳可能存在差异，即多个工艺物料的历史数据的发生时间并不完全相同，或者各工艺物料的取值间隔时间不同导致各工艺物料的历史数据无法按照时间戳完全对应，因此需要对每种工艺物料的历史数据进行时间匹配。时间匹配方法可以是以一种工艺物料的每个历史数据的时间戳为基准，将各工艺物料的、距离此基准的时间戳最近的工艺物料的历史数据组成数据元，由此将历史数据集的工艺物料的历史数据按照不同的时间戳分为不同的数据元，这样得到的具有不同时间戳的多个数据元构成历史数据集。图1a为历史数据匹配的示意图，其中纵轴代表不同的工艺物料(如工艺物料1、工艺物料2、工艺物料3等等为不同的工艺物料)，横轴代表不同的时间戳(横轴t代表时间，记录历史数据的发生时间)。圆代表工艺物料的历史数据，箭头代表不同工艺物料的历史数据的匹配方向。虚线内的多个工艺物料的历史数据为表征不同时间戳的生产状态的各组数据，即数据元。数据元内是所选取的表征生产状态的各工艺物料的历史数据。也就是说，将历史数据按照时间戳进行分组，如果某个时间戳下缺少某个或某些工艺物料的历史数据，则取该工艺物料中距离此时间戳最近的工艺物料的历史数据填补空位，再与其它工艺物料在该时间戳下的历史数据组成数据元。

当然即使各工艺物料的历史数据的时间戳都相同的情况下，也可以采用上述时间匹配方法。

当然也可以不必加入上述时间戳并利用上述数据匹配方法得到生产状态的分类，比如工艺物料的历史数据在存储过程中已经按照工序、时间或生产状态进行了分类，那么在后续的聚类分析算法中就可以直接使用已分类的数据元。

1.2)通过聚类分析算法，将历史数据集划分得到历史数据子集，每个历史数据子集代表一种生产状态。所述历史数据子集包括至少一个所述数据元。聚类分析的方法有层次聚类、合并法、分解法、树状图、非层次聚类、K均值聚类法、智能聚类法等等。下述以K均值算法做示例分析，步骤如下：

(1)采用最大最小距离法确定两个初始聚类中心Z1和Z2；

(2)采用K均值算法对历史数据集进行划分得到两个历史数据子集X1和X2，重新计算聚类中心代替Z1和Z2，由下式计算聚类评价指标BDI：

$\mathrm{BDI}=\frac{1}{k}\underset{l=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\max \left\{\frac{\frac{1}{\left|M_i\right|}\mathrm{\Σ}\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zi}}_h-x_h)}^2}+\frac{1}{\left|M_j\right|}\mathrm{\Σ}\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zj}}_h-x_h)}^2}}{\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zi}}_h-{\mathrm{Zj}}_h)}^2}}\right\}$

其中，k为聚类数量，Zi和Zj分别为第i个和第j个聚类的聚类中心，M_i和M_j分别为第i个和第j个聚类的数据元的数量，X为相应聚类中的数据元，p为数据元的维数；

(3)采用最大最小距离算法获取新的可能的聚类中心Z3，采用K均值法重新划分历史数据集，计算新的BDI指标，如果该BDI指标小于上次BDI指标，则增加Z3为新的聚类中心，否则Z3不是新的聚类中心；

(4)重复步骤(3)直到历史数据集没有新的聚类中心为止。每个聚类中心包括的数据元形成历史数据子集，每个历史数据子集代表一种生产状态。

上述K均值算法只是聚类分析算法的一种，仅用于解释本发明的实施例，当然也可以采用上述的其它聚类法将历史数据集划分为多个历史数据子集，因此K均值算法不应视为对本发明保护范围的限制。

2)以热力学分析为基础，计算和绘制换热网络的温焓图(图2)，具体包括如下步骤：

2.1)通过由步骤1)得到的各种表征生产状态的历史数据子集中的各个数据元的时间戳，访问所述历史数据库，获取换热网络中包括换热介质的入口温度、出口温度、流量等历史数据的各换热介质的历史数据。换热介质的历史数据也具有时间戳。根据实际情况赋予各个换热器的换热介质的冷热流属性；所述换热介质包括工艺物料、工艺物料产生的中间产物、和/或循环冷却水、和/或蒸汽；所述换热介质的历史数据包括入口温度、出口温度和各换热介质的流量；

还可以包括2.1a)：由于本发明需要通过生产状态的数据元的时间戳去获取换热网络的历史数据信息，而生产状态的数据元可能包含多种工艺物料的历史数据，每种工艺物料的历史数据的时间戳可能存在差异，那么需要统一每种工艺物料的历史数据的时间戳来代表整个数据元的时间戳。这里可以采用多种方法得到统一的时间戳，比如通过算术平均值或几何平均值或加权平均值等方法对多种物料的历史数据的时间戳处理，得到结果代表该生产状态的一个数据元的时间戳。若使用加权平均值，则权重可以根据实际情况采用该工艺物料的重要性、时间、流量等计算权重。本实施例为便于解释，采用算数平均值的方法对多种物料的历史数据的时间戳进行处理。在这种情况下，根据所得到的数据元的时间戳，查找历史数据库，得到与代表生产状态的历史数据子集中数据元对应的换热网络各换热介质的入口温度、出口温度和介质流量的历史数据，分别作算术平均得到入口平均温度、出口平均温度和介质平均流量，用以代表该生产状态下该换热介质的入口温度、出口温度和换热介质流量；并从中确定该生产状态下的换热介质的冷热流属性。在简单情况下当然也可以通过历史数据的时间戳做算术平均值统一每种工艺物料的历史数据的时间戳来代表整个数据元的时间戳。

2.2)按冷热流属性将换热介质分为冷流和热流两类，根据换热介质的入口温度和出口温度，分别统计冷流温度变化区间和热流温度变化区间。其中的入口温度和出口温度可以分别包括入口平均温度和出口平均温度。

如果换热介质温度变化区间有重迭，则将温度变化区间分拆为没有重迭的温度变化区间并记录各温度区间内的换热介质构成。例如，介质A的温度变化区间为100℃-50℃和介质B的温度变化区间为80℃-40℃，则统计的温度变化区间为100℃-80℃(含介质A)、80℃-50℃(含介质A和介质B)、50℃-40℃(含介质B)。当然若换热介质温度变化区间没有重迭就不需要将温度变化区间进行分拆。

2.3)分别计算冷流和热流在各所述温度变化区间的端点温度对应的焓值，所述焓值可以通过热量计算得到，实施例的公式为：Q＝(∑C_p)×F×T；其中，Q为热量，F为流量，T为温度，∑C_p为温度变化区间内所包含换热介质的定压比热容之和；当然也可以通过其它方式获得该焓值，比如根据具体情况的熵值、做功等计算。

2.4)根据冷流和热流的温度变化区间及其相应端点温度的焓值在温焓图上绘制各点，然后用折线将冷流温度变化区间的各点和热流温度变化区间的各点分别连接，进而绘制得到换热网络温焓图(温焓图是以温度为纵坐标，焓值为横坐标，温度以摄氏温度为工程单位用T表示，热量以千瓦为工程单位用H表示)，所得到的换热网络温焓图的示例如图1b所示，其中横坐标表示焓降，纵坐标表示温降。

3)换热网络分析(图2)

3.1)从步骤2)得到的换热网络温焓图(如图1b所示)中获取该生产状态下换热网络实际消耗的公用工程加热量(简称加热量)H_bh和公用工程冷却量(简称冷却量)H_bc。具体的方法可以通过图1b中冷流曲线5和热流曲线4在水平方向上未重合部分的投影线段长度来获得上述加热量和冷却量。图中左侧没有重合的投影线段AB段表示热流曲线4在横坐标的投影未与冷流曲线5重合的线段，AB段的投影长度对应的焓值表示该段热流的焓值未被冷流抵消，即需要通过额外的冷却将其影响消除，因此该段投影对应的焓值表示生产状态下换热网络实际消耗的公用工程冷却量；同理，右侧没有重合的投影线段CD段表示冷流曲线5在横坐标的投影未与热流曲线4重合的线段，CD段长度对应的焓值表示生产状态下换热网络实际消耗的公用工程加热量。

3.2)计算出改造后换热网络消耗的公用工程加热量H_ah和公用工程冷却量H_ac。具体的计算方法根据实际情况可以有多种，比如在较简单的情况下，通过经验或优化函数建立预测模型，根据实际的边界条件拟合出改造后换热网络的温焓图，并由此计算得到改造后换热网络消耗的公用工程加热量H_ah和冷却量H_ac。对于较复杂的情况，可以通过夹点法等其它方法获得改造后换热网络消耗的公用工程加热量H_ah和冷却量H_ac。通过夹点法计算改造后换热网络消耗的公用工程加热量H_ah和冷却量H_ac的具体方法见后续的实施例2。

3.3)进行换热网络改造的技术经济分析(图2)：设定公用工程单位加热费用和公用工程单位冷却费用，计算换热网络改造前后的运行费用，得到换热网络在该生产状态下的节能潜力及经济价值，具体可以参见下述公式：

C_b＝V_h×H_bh+V_c×H_bc

C_a＝V_h×H_ah+V_c×H_ac

F＝C_b-C_a

ΔH_h＝H_bh-H_ah；ΔH_c＝H_bc-H_ac

其中，C_b、C_a分别代表换热网络改造前后的运行费用，F代表改造后的节约费用，即经济价值；V_h和V_c分别代表公用工程单位加热费用(简称单位加热费用)和公用工程单位冷却费用(简称单位冷却费用)。当然根据具体情况和获得的数据可以有其它计算公式得到该生产状态下的节能潜力及经济价值，比如利用其它的热力学函数如热量、熵等方式描述该生产状态下的节能潜力及经济价值。

3.4)按照步骤3.1)至步骤3.3)计算换热网络在各生产状态下的节能潜力及经济价值。

3.6)在计算完换热网络在所有生产状态下的节能潜力及经济价值后，输出分析结果，提供所有生产状态下的节能潜力及经济价值和/或最优节能潜力及经济价值和/或生产建议。

实施例2：

一种流程工业换热网络分析方法，如图3所示，包括以下步骤：

1)划分生产状态，其中的步骤1.1)和1.2)如实施例1所述；

在步骤1.2)之后还可以包括步骤1.3)：将所述步骤1.2)中得到的历史数据子集中的数据元的数量和历史数据集的数据元的总数量进行比较，其比较值可以用百分数或比值等方式表示。由于数据元的数量代表了该生产状态在分析时间范围内出现的频率，该百分数或比值等形式的比较值的大小反映该生产状态在总的生产时间中的长短；该比较值称为生产状态时间占比，反映了相应的生产状态在企业生产中所占的时间比重，是决定换热优化经济效益的参考条件。

2)计算和绘制换热网络温焓图，如实施例1所述。

3)换热网络分析，其中的H_bh和H_bc在本实施例中分别代表改造前换热网络实际消耗的单位时间公用工程加热量和公用工程冷却量；所述H_ah和H_ac在本实施例中分别代表计算得到的改造后换热网络消耗的单位时间公用工程加热量和公用工程冷却量。

步骤3.1)如实施例1所述。

在步骤3.2)中，通过夹点法计算出改造后换热网络消耗的最小公用工程加热量作为公用工程加热量H_ah和最小公用工程冷却量作为公用工程冷却量H_ac：设定最小传热温差，使用夹点分析方法计算该生产状态下夹点温度位置、以及最小公共工程加热量H_ah和最小公用工程冷却量H_ac。由于夹点法是对生产状态的计算，即时间不是其变量，因此计算得到的值为单位时间的量，因此得到的最小公共工程加热量H_ah和最小公用工程冷却量H_ac也是单位时间的量。

值得注意的是，夹点法只是获得本实施例的最小公共工程加热量和公共工程冷却量的一种方法，对于不同的情况还可以使用其它方法获得公共工程加热量和公共工程冷却量，比如在较简单的情况下，通过经验或优化函数建立预测模型，根据实际的边界条件拟合出改造后换热网络的温焓图，并由此计算得到改造后换热网络消耗的公用工程加热量H_ah和冷却量H_ac。因此夹点法不应视为对本发明保护范围的限制。

步骤3.3)如实施例1所述，只是由于改造前换热网络实际消耗的公用工程加热量H_bh和公用工程冷却量H_bc、改造后换热网络消耗的公用工程加热量H_ah和公用工程冷却量H_ac都是单位时间的量值，因此计算得到的节能潜力及经济价值也是某个状态下或单位时间内的值，因此无法反映一段时间内的节能潜力及经济价值。

步骤3.4)如实施例1所述。

在步骤3.4)之后还有步骤3.5)：在计算完换热网络在所有生产状态下的节能潜力及经济价值后，基于步骤3.4)的节能潜力，以步骤1.3)得到的各个生产状态时间占比为权重，确定一段时间内(比如一个月或一年)各种生产状态的节能总量对比关系，由此指导换热网络的优化设计并输出分析结果，提供所有生产状态下的总的节能潜力及经济价值和/或最优节能潜力及经济价值和/或生产建议。若有的生产状态具有很高的加热量或冷却量，但其存在的时间很短，得到的单位时间的节能潜力及经济价值可能很大，但时间太短，那么在一段时间内的积累量反而非常小，因此以生产状态时间占比为权重计算得到的节能潜力及经济价值才能准确的反映改造后对实际生产的贡献。

应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面的理解本发明，但不以任何方式限制本发明。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或者等同替换，而一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明专利的保护范国当中。

Claims (10)

1.一种流程工业换热网络分析方法，包括以下步骤：

1)划分生产状态，具体包括：

1.1)根据企业实际生产情况，选择代表生产状态的工艺物料及其流量参数，选择工艺物料的历史数据的时间范围，访问存储所述工艺物料及其流量参数流量值的历史数据库，以获取该时间范围内用于划分生产状态的历史数据集；所述工艺物料的历史数据包含流量参数流量值；所述历史数据库是企业生产的计算机系统中存储生产过程数据的数据库，所述生产过程数据包括历史数据，每个所述历史数据具有代表其发生时间的时间戳；所述生产状态由各工艺物料及其流量参数的流量值表征；将所述历史数据集内时间戳相同或相近的所述工艺物料的历史数据分组，每组为一数据元，每个所述数据元具有时间戳；所述历史数据集是代表生产状态的各工艺物料的历史数据的数据集合；

1.2)通过聚类分析算法，将历史数据集划分为多个历史数据子集，每个历史数据子集代表一种生产状态，所述历史数据子集包括至少一个所述数据元；

2)计算和绘制换热网络温焓图，具体包括如下步骤：

2.1)通过所述历史数据子集中各所述数据元的时间戳，访问所述历史数据库，获取换热网络中各换热介质的历史数据，并根据实际情况赋予各个换热器的换热介质的冷热流属性；所述换热介质包括工艺物料、工艺物料产生的中间产物、和/或循环冷却水、和/或蒸汽；所述换热介质的历史数据包括入口温度、出口温度和各换热介质的流量；

2.2)按所述冷热流属性将换热介质分为冷流和热流，根据换热介质的入口温度和出口温度，分别统计冷流的温度变化区间和热流的温度变化区间；

2.3)分别计算冷流和热流在步骤2.2)中各温度变化区间端点温度对应的焓值，

2.4)根据冷流和热流的温度变化区间及其相应端点温度的焓值在温焓图上绘制各点，然后将冷流温度变化区间的各点和热流温度变化区间的各点分别连接，从而绘制得到换热网络的温焓图；

3)换热网络分析

3.1)在换热网络温焓图中获取某生产状态下换热网络实际消耗的公用工程加热量H_bh和公用工程冷却量H_bc；所述的生产状态下换热网络实际消耗的公用工程加热量是指在温焓图中，冷流曲线在横坐标的投影未与热流曲线重合的线段的投影长度所对应的焓值；所述的生产状态下换热网络实际消耗的公用工程冷却量是指在温焓图中，热流曲线在横坐标的投影未与冷流曲线重合的线段的投影长度所对应的焓值；

3.2)计算出改造后换热网络消耗的公用工程加热量H_ah和公用工程冷却量H_ac；所述改造后换热网络消耗的公用工程加热量和公用工程冷却量是指将来可能进行的改造之后预计的公用工程加热量和公用工程冷却量；

3.3)进行换热网络改造的技术经济分析，得到换热网络在该生产状态下的节能潜力及经济价值：

3.4)按照步骤3.1)至步骤3.3)计算换热网络在各生产状态下的节能潜力及经济价值。

2.根据权利要求1所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，在步骤1.2)之前还包括步骤1.1a)：对于多个工艺物料的情况，以一种工艺物料的历史数据的时间戳为基准，将各工艺物料的、与此基准的时间戳相同或距离此基准的时间戳最近的所述工艺物料的历史数据组成数据元，所述工艺物料的历史数据按照不同的时间戳分为多个数据元，组成历史数据集。

3.根据权利要求1或2所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，步骤1.2)的聚类分析算法为K均值算法，具体步骤如下：

(1)采用最大最小距离法确定两个初始聚类中心Z1和Z2；

(2)采用K均值算法对历史数据集进行划分得到两个子集X1和X2，重新计算聚类中心代替Z1和Z2，计算聚类评价指标BDI：

$\mathrm{BDI}=\frac{1}{k}\underset{l=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\max \left\{\frac{\frac{1}{\left|M_i\right|}\mathrm{\Σ}\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zi}}_h-x_h)}^2}+\frac{1}{\left|M_j\right|}\mathrm{\Σ}\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zj}}_h-x_h)}^2}}{\sqrt{\underset{h=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{Zi}}_h-{\mathrm{Zj}}_h)}^2}}\right\}$

其中，k为聚类数量，Zi和Zj分别为第i个和第j个聚类的聚类中心，M_i和M_j分别为第i个和第j个聚类的数据元的数量，X为相应聚类中的数据元，p为数据元的维数；

(3)采用最大最小距离算法获取新的可能的聚类中心Z3，采用K均值法重新划分历史数据集，计算BDI指标，如果BDI指标小于上次BDI指标，则增加Z3为新的聚类中心，否则Z3不是新的聚类中心；

(4)重复步骤(3)直到历史数据集没有新的聚类中心为止。

4.根据权利要求1至3之一所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，在步骤2.1)后还包括步骤2.1a)：对具有不同时间戳的各换热器的换热介质的入口温度、出口温度和换热介质流量的历史数据分别作算术平均得到入口平均温度、出口平均温度和换热介质平均流量，用以代表该生产状态下该换热介质的入口温度、出口温度和换热介质流量；步骤2.2)中的入口温度包括入口平均温度，出口温度包括出口平均温度。

5.根据权利要求1至4之一所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，所述H_bh和H_bc分别代表改造前换热网络实际消耗的单位时间公用工程加热量和单位时间公用工程冷却量；所述H_ah和H_ac分别代表计算得到的改造后换热网络消耗的单位时间公用工程加热量和单位时间公用工程冷却量。

6.根据权利要求5所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，在步骤3.2)中，设定最小传热温差，使用夹点分析方法计算该生产状态下夹点温度位置、改造后换热网络消耗的最小公用工程加热量H_ah和最小公用工程冷却量H_ac。

7.根据权利要求5或6所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，

在步骤1.2)之后还包括步骤1.3)：将所述历史数据子集的数据元的数量和所述历史数据集的数据元的数量进行比较，所述比较值反映所述历史数据子集对应的生产状态在总的生产时间中的长短，称为生产状态时间占比；

在步骤3.4)之后还包括步骤3.5)：在计算完换热网络在所有生产状态下的节能潜力及经济价值后，基于所述节能潜力，以各个生产状态时间占比为权重，确定一段时间内各种生产状态的节能总量对比关系，和/或输出分析结果，提供各生产状态下的一段时间内，总的节能潜力及经济价值，和/或最优节能潜力及经济价值，和/或生产建议。

8.根据权利要求1至7之一所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，在步骤2.2)中，如果换热介质温度变化区间有重迭，则将温度变化区间分拆为没有重迭的温度变化区间并记录各温度变化区间内换热介质的构成；

和/或在步骤2.3)中，通过热量计算得到所述各温度变化区间的端点温度对应的焓值，计算所述热量的公式为：Q＝(∑C_p)×F×T；其中，Q为热量，F为流量，T为温度，∑C_p为温度变化区间内所包含的换热介质的定压比热容之和。

9.根据权利要求1至8之一所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，步骤3.3)还包括：设定公用工程单位加热费用和公用工程单位冷却费用，计算换热网络改造前后的运行费用，通过下式得到换热网络在该生产状态下的节能潜力及经济价值：

C_b＝V_h×H_bh+V_c×H_bc

C_a＝V_h×H_ah+V_c×H_ac

F＝C_b-C_a

ΔH_h＝H_bh-H_ah；ΔH_c＝H_bc-H_ac

其中，C_b、C_a分别代表换热网络改造前后的运行费用，F代表改造后的节约费用，即经济价值；V_h和V_c分别代表公用工程单位加热费用和公用工程单位冷却费用；ΔH_h为改造后公用工程加热量的节能潜力；ΔH_c为改造后公用工程冷却量的节能潜力；ΔH_h和ΔH_c统称节能潜力。

10.根据权利要求1至9之一所述的流程工业换热网络分析方法，其特征在于，上述步骤的最后还包括：在计算完换热网络在所有生产状态下的节能潜力及经济价值后，输出分析结果，提供所有生产状态下的节能潜力及经济价值和/或最优节能潜力及经济价值和/或生产建议。

Images