CN103080854A - 用于优化一个或多个流体分离单元的多级处理 - Google Patents

用于优化一个或多个流体分离单元的多级处理 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一个或多个流体生产单元、尤其是那些包含流体分离处理的流体生产单元的优化管理,包括:a)数据收集步骤(10),该数据关于未来生产需求以及关于至少一个优化标准处于限定生产单元的当前操作点的一个或多个当前参数值上;以及b)用于至少根据该需求计算一个或多个限定该单元的新操作点的参数的计算步骤(12)。计算步骤b)至少包括:1)用于限定新操作点的至少一个最优解的评估(12);以及2)至少根据从当前操作点到新操作点的生产单元的转换的分析,在该最优解上执行的有效性测试(13)。

Description

用于优化一个或多个流体分离单元的多级处理
技术领域
本发明涉及从至少一个流体生产单元获得的参数数据的处理,尤其但不专用于空气煤气(air gas)生产领域。例如也可以适用于其它应用,例如氢气和一氧化碳的分离的生产,以及更一般地在至少两种初始混合流体的分离中、或者甚至更一般地在流体共同生产中具有优化目的和多重约束的生产单元(或“单元操作”)的任何操作(或操作组合)。
背景技术
在下文中,用于分离例如空气煤气的流体的单元的原理,作为在文献中广泛描述的原理,不再详细描述。
所有在此指示的是,例如用于分离空气组分的该方法用于生产氧气、氮气和氩气(更加稀有的氪气和氙气):
-以气态形式,或
-以液态形式。
所生产的气体(例如氧气和氮气)通常在不同压力级别下被压缩并被发送到一个或多个最终消耗点。这些点可以是本地或远程的。在远程消耗点的情况下,流体穿过分布网络(例如经由管道)。
对它们来说,所生产的液体(例如氧气、氮气、氩气、氪气或氙气)被存储在低温罐中,随后由卡车或货车运输到最终消耗点。
管理该单元的困难特别源于所有这些流体的生产相互链接的事实,并且一个或多个产品数量的增加不可避免地导致:
-一个或多个其它产品的减少,例如如果涉及相对于一个或相同类别的液相的气相考虑,
-或他们的增加,例如如果涉及相对于其它类别(例如相对于氮气、氩气、氪气或氙气的氧气)的一个类别考虑。
此外,在生产场所(其可以包括多个生产单元)用于压缩或液化的部件是多样的。因此最好优化这些部件的使用,以用来既满足生产约束又最小化生产所消耗的能量。在实践中,作为指示,空气煤气生产成本的60%通常链接到尤其是电的消耗。
操作参数(充气、液体生产、压缩部件的选择以及其它)的选择通常委托给操作者(物理个体)。在一些情况下,自动系统通过使用精密控制工具来驱动生产单元(或单元组),这些精密控制工具典型地处理从第一单元操作点A到第二操作点B的转换状态的管理。
已知不同类型的控制工具用于管理生产单元的生产负载变化。这些工具通常使用以下类型的预测控制:
-具有多变量预测控制,“MVPC”,
-或甚至例如具有前置预测控制、或前置正反馈(AFF)控制策略。
第一种类型的工具(MVPC)通常使其能够获得高度优化,因为它们可以在接近系统极限的点处驱动系统(该特性已知为“约束推动(constraintpushing)”)。这种类型的技术可以具有更通常地不是线性,而是与其相关联的最优控制器(optimizer)。
对于这些类型的工具,通常要克服的一个主突破口是优化问题(其回答问题:“我们去哪?”)和控制问题(其回答问题:“我们如何到那?”)的整合。该整合可以通过特别是在转换相中的反馈引起某种无用的振动。
此外,这种类型的控制在使用逻辑变量(例如停止或启动装备)中存在困难甚至是不可能性。
这种类型的控制在生产目的中没有考虑任何时间概念,而简单地限定将要尽可能迅速达到的设定点。
只有与一个或多个自由度(由控制变量限定)具有线性(或伪线性)关系的约束才可以被适当地管理。例如,将产品向空气中的释放(由于在消耗和瞬时生产之间的差异)难以以这种类型的系统控制,因为当相应阀门关闭时增益(在动态意义上)突然被取消。
即使它非常适于执行负载的改变(生产动态管理),该控制也不会真正地适合于确定优化场所的能量使用的操作点。
根据例如使管理连接到网络的单元的液体生产成为可能的静态形式(文档US-A-7092893),提出一种该类型的最优控制器的匹配。该最优控制器使用负载变化控制器(MVPC类型)来限定目的或目标。特别作出规定以使用预定义的时间间隔(更具体地,为固定期间)来发送目标到控制器。
然而,该实现存在引起振动、或甚至非最优结果(典型地为非静态方法中的静态优化)的风险。此外,在这种类型的配置中,反馈可以仅在具有困难时考虑,并且因而具有在模型和生产单元的真实状态之间的偏移的风险。此外,将出现这种类型的优化仅可以以非常低而且固定的速率执行。
本发明改进了这种状况。
发明内容
为此目的,提供了一种由计算机部件实施的方法,用于优化一个或多个通过流体的共同生产(尤其通过流体分离处理)来生产至少一种流体的单元的管理。该方法包括:
a)数据收集步骤:
限定生产单元的当前操作点的一个或多个当前参数值,
未来生产需求,以及
至少一个优化标准,
b)以及至少根据所述需求,计算一个或多个限定单元的新操作点的参数的步骤。
在本发明的含义中,计算步骤b)特别包括:
b1)用于新操作点的限定的至少一个最优解的评估,以及
b2)所述最优解的有效性测试,至少根据从当前操作点到新操作点的生产单元的转换的分析。
该生产单元可以是用于通过低温蒸馏分离空气的装置,或用于通过低温蒸馏分离一氧化碳和氢气混合物的装置,或用于通过蒸馏以在包含一氧化碳的流中增加一氧化碳含量的装置。
因而,本发明允许至少两个级别的优化:随着第一级别的优化目标的设定,在操作b2)中提出达到该状态的转换通道的优化。本发明随后通过回答以下两个问题提出两级优化:
-要达到的全部目标是什么?以及
-我们怎样达到该目标(或必须采用什么“途径”以达到该目标)?
例如,如果操作b1)中所确定的新操作点过于接近生产单元的当前操作点,达到该新操作点却需要次优化操作转换(例如存在暂时限制生产或甚至造成在转换期间的单元不稳定的风险),则操作点的改变为次优解并且在操作b2)期间拒绝该解。
在另一个示例中,在步骤b)中所评估的操作点可能处于为“禁止”的操作区域(出于生产中能量消耗的安全或其它原因)。则这样的解在操作b2)期间被过滤。因而,操作b2)的有效性测试同样可以根据至少一个基于用于操作单元所包括的装备的交易规则的标准而有利地实施。例如,在装备项目启动后尽可能快地停止该装备项目通常是次优的(例如注入压缩机)。这也是一种交易规则,其可以被考虑以测试在操作b1)中存在的解的有效性。
在又一个示例中,用于修改单元操作的全部处理可以处于进行中,并且其对于在该处理结束之前修改操作点可以是次优的。因而,操作b2)的有效性测试也可以采用基于根据该整个过程的步骤b)中所限定的操作点的修改的最优性的研究,根据基于用于修改单元的当前操作的整个过程的分析的至少一个标准而有利地实施。
有利地,收集步骤a)还包括用于限定新操作点的参数计算的要遵循的约束数据的收集,并且然后最优解的评估考虑这些约束。则在此它可以是指定优化必须考虑的某些规则,除此之外还有如前所指出的通常的交易规则的问题。
有利地,该方法还包括在步骤a)中所收集的数据的预处理以简化在评估操作b1)期间要处理的需求配制(formulation)。
例如,该预处理明显可以包括作为连续的短期子任务的长期任务的调度。该长期任务例如可以必需前述全部修改过程。因而,在前述的预处理和测试存在的最优解的操作b2)之间出现可能的共同操作。实际上,预处理可以限定达到全部目标的不同的连续操作点(因此根据作为短期子任务的连续的长期任务的调度),而测试操作b2)最终可以由明显确保在(步骤b1)中的)优化后存在的操作点确实与全部当前修改过程兼容的优化后处理构成。
在该实施例中,步骤a)和b)可以重复应用,并且长期任务通过步骤a)和b)的应用的连续迭代实施,以渐进地执行所述短期子任务中的每一个。则应当理解这是一个达到例如长期目标设定点的闭环迭代方法,对于它们的部分而言,这些迭代以短期形式实施。在现实中,该“短期”由在操作b2)中的有效解的准许率来限定。因而,前述后处理设定生产单元的操作的最优化率。
显然,前述预处理可以使得根据其它标准简化需求成为可能。例如,该简化也可以包括从生产单元所获得的测量值的平滑化(smoothing)和/或预定间隔值的组帧(framing)。下面将详细描述更具体的示例。
有利地,该方法还包括格式化单元的一组控制设定点的操作b3),该组设定点独立于在操作b2)的完成中所保留的有效最优解。
在上下文中,可以有利地应用多变量预测控制(或MVPC)。
后处理和/或预处理和/或最优化本身可以由审慎编程的计算机模块来实施以执行测试和决策指令,如尤其参考图5在下文中详细描述的说明中可以看出。因而,本发明可以通过用于后处理和/或预处理和/或优化的计算机程序的执行而实施。
为此目的,本发明目标在于该计算机程序,特别包括当该程序由处理器执行时用于实施上述方法的指令。
本发明目标还在于包括计算机部件的设备,该计算机部件用于协助由流体共同生产、尤其是由流体分离处理生产至少一种流体的一个或多个单元的管理的优化。特别地,该设备包括至少一个用于实施前述方法的操作b2)的后处理接口。该后处理接口可以采用优化模块的计算机下游模块的形式,如将在下文所描述的示例实施例中参考图1所看到的。
该设备还可包括如此前所指示的用于简化需求配制的预处理接口。
根据本发明的一个目的,通过流体共同生产提供一种基于至少一种流体的蒸馏的分离装置,其管理由权利要求1-11中的一个的方法优化。
附图说明
而且,本发明的其它特征和优点将基于下面所描述的说明和所附附图的分析而变得清楚,在其中:
-图1图示在本发明含义内多级优化的一般原理;
-图2图示在所表示的示例中使在一周中限定不同生产目标成为可能的用户接口屏幕;
-图3表示具有和不具有图1的后处理接口13的负载变化(分别为虚线曲线和实线曲线);
-图4概要地图示图1的模块的可能的示例性硬件结构;
-图5图示显示本发明含义内的计算机程序可能的一般算法的流程图,其在示例性实施例中可以在图1所示的多个模块10、11、12、13和14中分布。
具体实施方式
本发明可以在控制器组合的框架内实施,该控制器例如具有用于生产设定点的最优管理的最优控制器(线性或非线性)的MVPC(多变量预测控制)类型。
更特别地,本发明提出一种结合、但同时保留它们个体功能的分离的设备:
-前置生产方法控制模块(例如MVPC类型),以及
-以及用于优化这些方法的优化模块(线性的或非线性的),
并且从一个模块到其它模块的信息转换由至少一个调度接口(或“调度器”)管理。
该调度器的目的明显为根据当前生产方法的状态执行旨在接受或拒绝上游最优控制器的解的后处理,并且因而允许生产系统的稳定运转。该调度器的另一个目地是将验证的目标传送到第二级,也就是说传送到前置控制模块。
有利地,在最优控制器上游提供另一调度器以转化和/或转换生产系统的约束,以用来最小化将由最优控制器处理的变量数量。
因而,参照图示在这些元件之间不同相互作用的图1,在本发明含义中的系统在示例性实施例中可以包括:
-一个或多个生产单元15,基于流体分离,
-通信模块10,其恢复尤其从生产单元中获得的参数以根据这些参数和例如专用于生产单元的预定义约束来配制新的生产需求,
-第一预处理调度接口11,用于尤其是通过简化这些需求而将其格式化,
-最优化模块12,用于通过尤其是从当前操作点A开始限定新操作点B来处理这些简化的需求,
-第二后处理调度接口13,用于过滤由优化模块所决定的解或多个解并能够校正该解,或者在另一个可能的实施例中如果前述解例如对于生产单元的当前操作状态不适合则能够调用优化模块以确定新操作点,
-控制模块14,用于计算设定点以用来达到由后处理接口13验证的新操作点B,
-可能地,用户站16,用于例如向通信模块10指定约束或需求。
在操作中,通信模块10从一个或多个生产单元15以例如如下的数据形式接收(箭头F6)当前生产状态报告:
-依据气态氧的需求,
-依据气态氮,
-依据液态氧或其它液体,
-管线中的压力,
-压缩器限制,
-依据所消耗能量的限制,
-或其它。
通信模块10也可以从站16接收(虚线箭头F7)物理用户需求的附加的目标点和/或调度设定点。
所有这些数据则被传送到(箭头F1)预处理接口11,其随后根据这些收集的数据限定真实生产值、约束和从真实值开始并通过考虑这些约束而要达到的目标值。接口11则将这些真实值、目标值和约束数据传送到优化模块12(箭头F2)。优化模块12的任务是通过限定新操作点B来解决包含在达到前述目标值中的问题。在此有利地,接口11简化该问题的位置。简化的示例如下描述。因而,该接口11可以作为在出现于优化模块12之前用于从通信模块10所获得的数据的过滤器。
优化模块12翻译关于生产单元15的当前状态的过滤后的数据,并根据至少一个所选择的标准来确定最优解。标准示例在下面给出。
有利地,第二调度接口13在后处理中过滤由优化模块12所确定的解(箭头F3)。因而,例如如果由优化模块12所确定的新操作点过于靠近当前操作点,但需要次优化操作转换(例如产生暂时限制生产或甚至使得单元15在转换期间不稳定的风险),则操作点的改变为次优解。后处理接口13则作为过滤器拒绝该解。在另一个简单示例中,另一个过程修改可以进行并且其在前述处理的完全修改结束之前修改操作点是次优的。在又一个示例中,由优化模块12所评估的操作点可以处于为“禁止”的操作区域(出于安全、生产的能量消耗、或其它原因)中。后处理接口13过滤该解。在一个典型实施例中,接口13可以直接校正前述解,或者作为变型,一旦再次调用优化模块12以搜索相应于新操作点的新解(箭头F8)。
关于新操作点B的数据则随后传送到(箭头F4)控制模块14,该控制模块14计算单元15的操作设定点以达到操作点B。该控制模块14例如可以实施MVPC(多变量预测控制)类型的技术以限定操作变量的有效改变。最后,将这些设定点传送到单元15的生产元件(箭头F5)。
在一个实施例中,由预处理接口11所实施的需求的简化,例如可以包括长期任务调度(例如超过24小时,如稍后参考附图2将看出的)。为此目的,预处理接口例如可以将该任务细分为生产单元必须连续完成以实现预定主任务的连续子任务。
例如,如果在24小时中在管线上需求X巴的压力需求,则预处理接口从该相同管线上的X’0巴的当前压力(例如X’0小于X)确定第一阶段在该管线上生产必须增加以获得X’1(X’0<X’1<X),然后在第二阶段增加到X’2巴(X0’<X1’<X2’<X)等。
优化模块12还在第一阶段确定使得可在管线中达到X’1巴的生产单元的新操作点,并且后处理接口13尤其是根据预定的交易规则验证或校正该解。使得达到该新操作点成为可能的设定点由模块14配制,并且单元15应用这些设定点。
在前述第二阶段中,取决于生产的当前状态以及尤其是取决于管线中的当前压力,预处理接口11调用优化模块12以限定使得能够达到X’2巴压力的新操作点。预处理接口13根据前述交易规则验证或校正该解。例如,如果为了达到在先压力X’1,必需启动生产单元的装备项(处理器或其它),而达到X’2巴压力意味着该装备项应当停止(例如根据所消耗的能量节省或其它标准),后处理接口13可以使在停止装备中包含的解无效,因为在启动之后立刻关闭该装备项是次优的。后处理接口然后将保持的解则可以由在装备项的停止之前的时间延迟(例如在要达到X’3的新目标压力值期间)组成。
接下来应理解,通过后处理,调度接口13尤其使得能够通过避免不稳定的运转来“平滑”单元15的操作,这将在稍后参照图3描述的示例性实施例中看到。
因此,闭环处理(具有反馈)迭代地确定关于长期目标设定点的操作点的差异。
所获得的优点则是多样的。
其能够计算关于当前和实际点(关于该方法的反馈)的最优工作点。
该模型,即使其起初是不精确的,也可以重新调整,其错误通过反馈能够最终被消除掉。
调度的干预并不限于固定时间间隔,如在提出要注意的严格的精确时间间隔的US-A-7092893的情况。在实际中,仅当用于适应例如用于负载改变的新设定点的方法处于稳定状态时才考虑新的优化。通常,如果探测到当前(而是瞬时的)的外部干扰(例如,前部净化瓶的改变、先前未完成的负载的改变、跟随所执行的负载最后改变的仍未稳定的方法、或甚至是过于接近当前点的新操作点),则避免确定要达到的新操作点的需要。原因列表并不是穷举的,但在此的不同可能情况中是有代表性的。
调度(接口11、13)考虑到因此其更稳定并且避免持续且不适时的改变的运转,这些改变例如与流速(例如气态氧生产流速)的变化相链接,并且调度尤其用于单纯的纯度控制原因而如此运行。
调度使得在具有关于控制和/或优化的生产单元当前状态的反馈的同时最小化在两个优化之间的时间间隔成为可能。
有利地,也可以限定装备项的最小运行时间以避免其以不适时的方式使它们接通/关断。
通信模块10可以在物理上包括具有单元15的通信接口以接收例如在分布式网络中关于压力(例如气态氧或气态氮)、液面(液态氧和/或在所谓“液体辅助”栏中的附加液体)、或其它的数据,以及具有用户站16的通信接口以接收约束或控制的细节。通信模块10也可以包括执行计算机程序(包括用于该目的的指令代码)的计算机模块(审慎编程的处理器和存储器组件)例如以根据所选择的通信协议格式化这些数据以将这些数据传送到预处理接口11。参照图4,这种模块10的计算机指令可以由链接到生产单元15的控制站PC1来执行。
通常,与优化模块12类似,调度接口11和13可以采用执行计算机程序(包括用于该目的的指令代码)的计算机模块(审慎编程的处理器和存储器的组件)的形式。调度接口11和13的计算机指令例如可以由所谓的“DCS”(数字控制系统)计算机单元来执行。
优化模块12的计算机指令对于它们来说可以由经由OPC(标准通信协议)接口、或任意其它类型的可以确保数据正确传输的协议与DCS系统通信的个人计算机PC2来执行。类似地,用于计算变量14的模块可以并入DCS系统中。
很明显这是一个可能的示例性实施例。作为变型,优化模块也可以位于一个或者相同的DCS系统中或位于另一能够处理该任务的机器上。
如稍后将看到的,优化模块12和调度接口11及13的计算机指令特别可以由以下计算指令来表示:
-测试变量(例如通过处理在单元15的当前状态和该单元的预报未来状态之间的流体压力和/或流速值的比较),以及
-通过应用交易规则(下面给出的示例)采用基于该测试的决定。
而且,全部优化处于“闭环”(反馈)模式,因而在相关模式(或“衍生(derivative)”模式)中,关于生产单元的当前状态计算尽可能新的优化操作点,以决定操作的现场修正(spot modification)是否必需。
接下来是通过示例的方式的对氧气和氮气(O2-N2)分布网络以及它们的液体产品的压力管理中的上述实施的描述。
考虑多个生产单元(气体和液体生产)、以及用于到最终消费者的分配的管线网络。
目的在于确定单元负载(气体流速、液态氧和/或液态氮的液体或“附加液体”的增加、负载液化器)以满足需求,该需求为在满足一组约束的同时的网络中心协调的优先分层次排列。这些需求然后由通信模块10来配制。
如下所述,在中心协调的背景下,模块10在实际上可以配制一般需求。
在分布式网络(氮气和氧气)上的压力需要24小时的时间范围,在此描述的示例中具有独立时间目标的每个产品和每天具有两个压力设定点。
用于关闭和启动液化器(氧气或氮气)所建立的程序必须遵循超过一周。
需要氧气和/或氮气的液态产品。
可能地,必须不超出最大电功率。
在可能的特定约束中,必须考虑:
-给定数量的运行的压缩器,
-运行的压缩器的容量(最大和最小),
-液体附加泵的容量(最小和最大),
-各个液态氧和液态氮的存储等级,
-禁止操作区域,尤其是当液化器在运行中时对于附加液体(例如通过每小时的液化器生产限制来限定),
-在生产需求不足情况下,要以闭环(具有从压缩器输出到其输入的循环)操作做出的压缩器的预定选择因而不具有低于临界阈值的压缩器操作,这将损害其安全性。
控制变量可以是以下类型:
-气流(例如经由一个或多个控制阀),
-给定液体附加流速以及液体附加(对于液态氧和/或液态氮)的类型的选择,以及
-具有其最大和/或最小负载的液化器的接通/关断。
所有上述需求可以显示在如图2中表示的接口屏幕上,在此超过一周的范围。液化需求可以由“循环”命令的设定来限定,该命令例如在非峰值时间(HC)或在峰值时间(HP),具有基于所选择阈值的启动或停止条件。也可以遵循依据在分布网络中的气态氮(NG)和气态氧(OG)的压力的需求。也可以施加作为优先级来遵循的约束(“优先级限制”):在所示的示例中,标准是遵循氧气压力OG。也可以需求期望的液体附加(“期望BIB”)。
这些需求然后由第一调度接口11处理(在通过模块12优化之前的数据预处理),既用以转换它们中的一些也用于最小化要优化的问题的变量数量。
例如:
-压力目标通过基于当前压力、在所选择瞬态处要达到的压力、当前气体注入、以及在分布网络上遵循的压力梯度的初步计算被转换成产品目标(气态氧或气态氮),
-根据压缩器的最小/最大容量选择目标:例如,如果气态氧生产目标低于氧压缩机最小流速,则选择最小流速,
-过滤(平滑)测量数据,以用来避免瞬时反应,
-根据由通信模块10指定的需求来激活或禁用液体生产目标:禁用优化模块最小化气体负载的需求,
-液体附加和/或液体生产容量可以根据存储等级而来限制,
-例如可以根据对接收闭环(前面提及的“循环”)的操作模式的压缩机的选择将约束损失改变以促进气态氧或气态氮生产中的一个。
这些转变的变量、以及控制变量上的约束和单元15和/或已运行的优化的真实状态,被传送到优化模块12。
信息传送速率以及优化模块计算速率可以任意设定。在任何情况,投入替代所获得的解以及事实上所采取决定的速度尤其由第二调度接口13确定。
实际上,后者13具有许多功能。以下给出几个示例。
它确保由优化模块12所计算的解是有效的并且可以投入运行:例如如果负载改变已经进行或者操作干扰可能发生(例如前部净化瓶改变或其它等)、或者所限定的操作并不充分稳定、或者甚至新的操作点并不充分远离当前点(在所谓的“死”区),则不再考虑该解。可以规定,如果做出决定的解需要它并且启动ad-hoc装备的启动(典型地,将泵设定到冷模式),则液体附加类型改变。
如果由优化模块提供的解处于禁止区,则它朝向最接近的限制校正该解。
它发送操作点改变到管理单元15的低温保持部分(或“冷盒”)的负载以及液化器负载的不同系统的命令。
最后,确保通信正确进行,尤其是在DCS系统和优化模块之间(例如,在事故或通信丢失的情况下,通过停止实时优化以及通过断开优化模块)。
本发明因而使得以最优且分级组织的方式管理来自通信模块10的中央协调需求成为可能。独立于分布网络的状况,优化最优地适应其控制变量并处于指定的约束内以满足气体和液体的需求(例如通过为气体设定优先级)而在同时最小化排放。
目的在于在给定时刻(时间概念)达到给定压力同时尽可能获得液体生产目标设定。
图3示出两级调度接口的好处,以使得应用在“闭环”模式下从优化模块得到的解成为可能,同时保留生产单元的稳定运转。实线曲线代表在本发明含义内由两级优化所给出的解,而虚线曲线则代表被调度接口格式化并可能过滤的解。可以看到,在没有该两级调度,并且尤其是没有由后处理接口13过滤的情况下,仅从优化模块12所获得的最优解的确定(实线曲线)将展示不稳定的运转(非常频繁和无用,甚至危险的负载增加和减少)。
图5表示在本发明含义内的示例性实施例中所实施的步骤概要。在步骤61,专用于生产单元15的当前操作的参数(诸如例如当前氧POG、氮PNG、或其它压力值)从生产单元15获得。在步骤62,这些参数POG’、PNG’的期望值根据分布网络的调度需求(如前面参照图2所描述的)等来确定。在步骤63,恢复用于达到这些期望值的约束CTRT。它们可以是此前在存储器中存储并且加载以传送到优化模块12的数据。例如,如果氧气液化以步骤62中的新参数值规定,则在液化器操作时刻的约束(例如非峰值时间)在步骤63加载。
这些操作由通信模块10执行,以用于随后以由优化模块12解决的问题的形式在步骤64中配制全部需求。在步骤65,预处理接口11检查该问题的简化是否可以处理,并且如果需要则执行该简化(测量数据的平滑、在预定值范围内的目标设定点的校正、作为短期目标设定点的长期目标设定点的再限定等)。
基于步骤65中简化的需求,最优解在步骤66中确定,其限定要完成的任务的调度以达到最优操作点。例如,如果获得优先级来节省所消耗能量而不是气态氧的生产,则可以涉及在非峰值时间延迟气态氧的生产以促进在这些时间期间的液态氧的生产。然而,对于超过24小时的任务调度,所生产的气态氧的量可以满足步骤64中所配制的全部需求。再一次,这仅仅是个用于教导目的的简单示例,气态氧的生产可能依赖于许多其它参数。实际上,可以在步骤66中提供大量解并且最有效的解在测试步骤67中保留,例如关于单元15的各种装备项的最稳定的可能操作的标准,以从当前操作点A切换到由步骤66中处理的优化而提供的新操作点B。
在步骤68,解析优化过(步骤66)并且过滤过(步骤67)的解以限定相应于该解的设定点。这可以包括多变量预测控制(MVPC)处理,以用来根据所保留的最优解来格式化设定点数据。这些设定点数据例如为施加到生产单元15(步骤69)上以达到新操作点B的新流速值。将在图5中再次看到,迭代过程处于闭环模式。
显然,本发明并不限定于上述以示例方式示出的实施例;其也适用于其它变型。
因而,图4中示出的计算机结构在文中仅以示例的方式呈现。
而且,通常地,在上文仅以示例的方式描述通过气体分离的生产;本发明适用于至少一种尤其从流体分离处理(尤其在一种及相同的初始一般流体中分离不同元素的液/气相)中所获得的流体的生产。本发明甚至更一般地适用于流体的共同生产,其中术语“流体”在广义上使用。例如,电代表的流体能量可在所谓的“废热发电”方法(基于气体燃烧)中的高压下与蒸汽相的水共同生产。则可以理解,本发明的目标还在于电能生产的约束必然导致蒸汽生产的约束所给出的该“废热发电”应用必须包括优化。
也可以注意到,本发明并不局限于增加所生产流体量至其最大值的生产单元操作的优化。其也旨在确保这种单元的操作条件的安全性。

Claims (15)

1.一种由计算部件执行的方法,用于优化通过流体的共同生产来生产至少一种流体的一个或多个单元的管理,包括:
a)收集如下数据的步骤(10):
限定所述生产单元的当前操作点的一个或多个当前参数值,
未来生产需求,
以及至少一个优化标准,
b)以及至少根据所述需求,计算(12)限定所述单元的新操作点的一个或多个参数的步骤,
其特征在于,计算步骤b)至少包括:
b1)用于所述新操作点的限定的至少一个最优解的评估(12),以及
b2)所述最优解的有效性测试(13),其至少根据从当前操作点到所述新操作点的所述生产单元的转换的分析。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于还根据基于用于操作所述单元包括的装备的交易规则的至少一个标准来处理所述有效性测试。
3.如权利要求1和2之一所述的方法,其特征在于采用根据所述全部过程的步骤b)中限定的操作点的修正的最优性的研究,还根据基于用于修改所述单元的当前操作的全部过程的分析的至少一个标准来处理所述有效性测试。
4.如前述权利要求之一所述的方法,其特征在于收集步骤a)还包括用于限定所述新操作点的参数的计算的要遵循的约束数据的收集(63),
以及所述最优解的评估(12)考虑所述限制。
5.如前述权利要求之一所述的方法,其特征在于其还包括在步骤a)中收集的数据的预处理(11)以简化在评估操作b1)期间要处理的所述需求的配制。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于所述预处理包括至少一个作为连续短期子任务的长期任务的调度。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于反复应用步骤a)和b),以及通过执行每一个所述短期子任务的步骤a)和b)的应用的连续迭代来处理所述长期任务。
8.如权利要求5至7之一所述的方法,其特征在于所述简化还包括从所述生产单元获得的测量值的平滑化和/或预定间隔的值的组帧。
9.如前述权利要求之一所述的方法,其特征在于其包括:
b3)所述单元的一组控制设定点的格式化(14),该格式化取决于所述有效的最优解。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于所述一组控制设定点的所述格式化适于多变量预测控制。
11.如前述权利要求之一所述的方法,其特征在于步骤b2)设定所述生产单元的操作的优化率。
12.一种计算机程序,包括当该程序由处理器执行时用于实施如权利要求1至11中之一所述的方法的指令。
13.一种设备,包括用于辅助通过流体的共同生产来生产至少一种流体的一个或多个单元的管理的优化的计算机部件,其特征在于其包括至少一个用于实施在前述权利要求中之一所述的方法的操作b2)的后处理接口(13)。
14.如权利要求13所述的设备,其特征在于其还包括用于简化如权利要求5至8中之一所述的方法的所述需求的配制的预处理接口(11)。
15.分离装置,基于通过流体的共同生产的至少一种流体的蒸馏,其管理通过权利要求1至11之一的方法优化。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6082971A (en) * 1998-10-30 2000-07-04 Ingersoll-Rand Company Compressor control system and method
US7092893B2 (en) * 2003-01-28 2006-08-15 Praxair Technology, Inc. Control of liquid production of air separation plant network
CN101055467A (zh) * 2007-05-11 2007-10-17 浙江大学 一种基于idp的工业过程动态优化系统及方法
US7672825B2 (en) * 2004-06-25 2010-03-02 Shell Oil Company Closed loop control system for controlling production of hydrocarbon fluid from an underground formation
US7734491B2 (en) * 2004-06-15 2010-06-08 Microsoft Corporation Hierarchical projects in a computer-enabled project management method and system

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US2320492A (en) * 1938-08-11 1943-06-01 Cranford P Walker Method of determining fluid pressure and production capacity of oil wells
US5315521A (en) * 1992-07-29 1994-05-24 Praxair Technology, Inc. Chemical process optimization method
US20030018503A1 (en) * 2001-07-19 2003-01-23 Shulman Ronald F. Computer-based system and method for monitoring the profitability of a manufacturing plant
US8170899B2 (en) * 2002-05-29 2012-05-01 Oracle International Corporation Supply chain reservation
AU2005240257B2 (en) * 2004-05-06 2011-11-24 Osteologix A/S High yield and rapid syntheses methods for producing metallo-organic salts
US7643974B2 (en) * 2005-04-22 2010-01-05 Air Liquide Large Industries U.S. Lp Pipeline optimizer system
US7953584B2 (en) * 2006-12-07 2011-05-31 Schlumberger Technology Corp Method for optimal lift gas allocation
US8065243B2 (en) * 2008-04-18 2011-11-22 Air Liquide Large Industries U.S. Lp Optimizing operations of a hydrogen pipeline system
US8670966B2 (en) * 2008-08-04 2014-03-11 Schlumberger Technology Corporation Methods and systems for performing oilfield production operations
US9540920B2 (en) * 2012-03-02 2017-01-10 Schlumberger Technology Corporation Dynamic phase machine automation of oil and gas processes

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6082971A (en) * 1998-10-30 2000-07-04 Ingersoll-Rand Company Compressor control system and method
US7092893B2 (en) * 2003-01-28 2006-08-15 Praxair Technology, Inc. Control of liquid production of air separation plant network
US7734491B2 (en) * 2004-06-15 2010-06-08 Microsoft Corporation Hierarchical projects in a computer-enabled project management method and system
US7672825B2 (en) * 2004-06-25 2010-03-02 Shell Oil Company Closed loop control system for controlling production of hydrocarbon fluid from an underground formation
CN101055467A (zh) * 2007-05-11 2007-10-17 浙江大学 一种基于idp的工业过程动态优化系统及方法

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