CN103119130A - 用于精炼应用的主动浊点控制器和相关方法 - Google Patents
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Abstract
一种方法包括接收(302)与在精炼系统(100)中产生的生物燃料的浊点关联的测量。该方法也包括基于生物燃料的所需浊点(136)和与浊点关联的测量来确定(306)如何调整精炼系统。该方法还包括基于确定来输出(308)控制信号以调整精炼系统。确定如何调整精炼系统可以包括确定如何调整精炼系统中的反应器的入口温度。反应器可以代表异构化反应器(116),并且加热器(114)可以加热进入异构化反应器的材料。确定如何调整反应器的入口温度可以包括确定如何调整加热器的操作。模型预测控制(MPC)技术可以用来确定如何调整异构化反应器的入口温度。
Description
技术领域
本公开一般地涉及精炼(refining)应用的控制。更具体而言,本公开涉及一种用于精炼应用的主动(active)浊点控制器和相关方法。
背景技术
生物燃料的使用在美国和全世界正在变得越来越流行。生物燃料一般代表使用有机生物量(biomass)制造的燃料,有机生物量诸如植物油、有机脂肪(organic fats)和有机油脂。这与使用原油或者其他石化产品来制造的基于石化产品的燃料相对。
生物燃料和基于石化产品的燃料通常具有关联的“浊点(cloud point)”。燃料的浊点表示混浊(haze)开始在燃料中出现时的温度。这一混浊由在燃料的温度降至某一阈值点以下时在燃料内形成的凝固的蜡(wax)粒子引起。显然,希望在燃料的浊点以上的温度使用燃料。如果在燃料的浊点以下的温度使用燃料,则在燃料中形成的粒子可能阻塞引擎或者引起其他问题。
发明内容
本公开提供一种用于精炼应用的主动浊点控制器和相关方法。
在第一实施例中,一种方法包括接收与在精炼系统中产生的生物燃料的浊点关联的测量。该方法也包括基于生物燃料的所需浊点和与浊点关联的测量来确定如何调整精炼系统。该方法还包括基于确定来输出控制信号以调整精炼系统。
在第二实施例中,一种装置包括:至少一个接口,被配置成接收与在精炼系统中产生的生物燃料的浊点关联的测量。该装置也包括:至少一个处理单元,被配置成确定如何调整精炼系统并且基于该确定经由至少一个接口输出控制信号以调整精炼系统。至少一个处理单元被配置成基于生物燃料的所需浊点和与浊点关联的测量来确定如何调整精炼系统。
在第三实施例中,一种计算机可读介质包含计算机程序。该计算机程序包括用于接收与在精炼系统中产生的生物燃料的浊点关联的测量的计算机可读程序代码。该计算机程序也包括用于基于与浊点关联的测量来确定如何调整精炼系统的计算机可读程序代码。该计算机程序还包括用于基于该确定来发起控制信号的通信以调整精炼系统的计算机可读程序代码。
根据以下附图、描述和权利要求书,其他技术特征可以容易为本领域技术人员所清楚。
附图说明
为了更完整理解本公开,现在参照与以下附图结合进行的下文描述,在附图中:
图1图示了根据本公开的具有主动浊点控制的示例精炼系统;
图2图示了根据本公开的示例主动浊点控制器;并且
图3图示了根据本公开的用于精炼系统中的主动浊点控制的示例方法。
具体实施方式
下文讨论的图1至图3和用来在本专利文献中描述本发明原理的各种实施例仅通过示例的方式并且不应以任何方式解释为限制本发明的范围。本领域技术人员将理解本发明的原理可以实施于任何类型的适当布置的设备或者系统中。
图1图示了根据本公开的具有主动浊点控制的示例精炼系统100。图1中所示精炼系统100的实施例仅用于示例。可以使用精炼系统100的其他实施例而未脱离本公开的范围。
如图1中所示,精炼系统100接收一般代表有机生物量的原料102。原料102可以包括广泛的材料。例如原料102可以包括一种或者多种植物油、诸如大豆、油菜籽、蓖麻(canola)、大豆和棕榈油(palm oils)。原料102也可以包括动物脂肪或者油脂,诸如牛脂油和废料油脂。原料102还可以包括海藻和麻风树油。注意接收原料102的速率(“进料速率(feed rate)”)和原料102的组成(“成分”)可以随时间变化。原料102可以由任何适当源提供,适当源诸如具有关联泵的低压进料缓冲罐(feed surge drum)提供。
在这一示例中,原料102与其他材料(下文描述)混合并且可以被加热。然后向脱氧反应器104提供混合的原料102。脱氧反应器104使原料102脱氧以生成直链烷烃(paraffin)。在一些实施例中,脱氧反应的副产品包括丙烷、水和二氧化碳(CO2)。脱氧反应器104包括用于使原料材料脱氧的任何适当结构,诸如多级绝热催化水脱氧反应器。脱氧反应对柴油沸腾范围(boiling-range)烷烃的选择性可以很高。在具体实施例中,脱氧反应器104可以使用来自UOP LLC的ULTRAMIX分布系统。脱氧反应器104也可以具有将任何适当催化剂用于反应的催化剂床。脱氧催化剂可以包括本领域中众所周知或者以后开发的任何脱氧催化剂,诸如散布于高表面面积载体(support)(诸如氧化铝)上的镍/钼。硫化氢(H2S)可以用来帮助维持催化剂的稳定性。可以用任何适当方式获得硫化氢,诸如通过定量配给使用二甲基二硫化物获得的硫、从其他处理单元回收硫化氢或者添加纯化的二硫化物油(disulphide oil)。
向分离器106提供(可能在冷却之后)脱氧反应器104生成的副产品。分离器106诸如通过从更重的碳氢化合物分离二氧化碳、水和低分子重量的碳氢化合物来分离各种副产品。分离器106包括用于从一种或者多种其他材料分离更重的碳氢化合物的任何适当结构,诸如将新鲜的氢用于汽提(stripping)的增强型热分离器(EHS)。
可以向氨基酸洗涤器(scrubber)108提供来自分离器106的气体。洗涤器108可以从氢气分离各种材料(诸如二氧化碳、一氧化碳和硫化氢)。可以输出氢气作为氢流110,而可以输出其他材料用于排放或者进一步处理。氢流110可以在提供给脱氧反应器104之前与原料102混合。可以设置氢的流以在反应器104的出口处实现最小氢分压(hydrogen partial pressure)。氨基酸洗涤器108包括用于通过使用链烷醇胺(alkanolamine)去除酸气体来回收氢的任何适当结构。
可以向回收回路112提供来自分离器106的更重的碳氢化合物的一部分。回收回路112向脱氧反应器104提供回更重的碳氢化合物的这一部分(在与原料102混合之后)用于淬火的目的。这允许更重的碳氢化合物充当液体热再分布器。回收的材料的量与进入反应室104的新鲜原料102的量之比可以广泛地但是通常在约2:1到约8:1之间变化,这允许进料速率灵活性而又维持在脱氧反应器104的催化剂床上的正确流量(flux)。
来自分离器106的更重的碳氢化合物的另一部分可以在进入异构化反应器116之前由加热器114加热。更重的碳氢化合物的这一部分也可以在某点与附加氢气混合,可能在进入异构化反应器116之前。加热器114包括用于加热材料的任何适当结构,诸如使用天然气或者其他气体燃料来操作的火焰加热器(fired heater)。
异构化反应器116可以异构化烷烃或者其他柴油碳氢化合物以生成支链烷烃。异构化反应器116包括用于执行异构化反应的任何适当结构,诸如集成的催化水异构化反应器。异构化反应器116也可以把具有将任何适当催化剂用于反应的催化剂床。适当催化剂可以包括周期表的VIII组金属(IUPAC 8-10)和载体材料。适当的VIII组金属包括每个都可以单独或者组合使用的铂和钯。载体材料可以是无定形(amorphous)或者结晶的。适当载体材料包括无定形氧化铝、无定形硅铝(amorphous silica-alumina)和分子筛。在美国专利号5,510,306、美国专利号5,082,956和美国专利号5,741,759中公开了用于骨架(skeletal)异构化的其他催化剂和条件。异构化反应可以是选择性的并且消耗很少氢。然而如果必要,则可以向过程添加补充氢(makeup hydrogen)118以平衡系统100中的化学消耗和溶剂损耗。可以从任何适当源提供补充氢118。
向产品收回单元(product recovery unit)120提供来自异构化反应器116的异构化的材料。产品收回单元20处理异构化的材料以收回各种产品。这些产品可以包括绿色柴油燃料122、其他燃料产品124(诸如丙烷和石脑油(naphtha))以及气体材料126。产品收回单元120包括用于执行操作以从异构化的材料收回柴油燃料和其他产品的(一个或多个)任何适当结构。在一些实施例中,产品收回单元120包括分离液体碳氢化合物、水和气体材料的冷分离器。可以输出水用于排放或者进一步处理。可以从冷分离器向分离器106传递气体材料126用于进一步处理。产品收回单元120也可以包括从冷分离器接收液体碳氢化合物并且将液体碳氢化合物分离成绿色柴油燃料122和其他燃料产品124的产品汽提塔(stripper)。其他燃料产品124可以被集中成液体流并且被进一步处理(诸如通过使用丁烷馏除器)以生成绿色汽油或者液化石油气体(LPG)。也可以流重整或者以否则处理易挥发燃料(light fuel)副产品的至少一部分以生成精炼系统100中消耗的氢中的一些或者所有氢。
根据实施,可以输出柴油燃料122用于运输和使用。也可以在附加处理单元128中处理柴油燃料122以生成绿色柴油和绿色喷气燃料130。附加处理单元128包括用于将柴油燃料转换成喷气燃料的(一个或多个)任何适当结构。
如上文所言,各种类型的燃料(诸如柴油燃料122、130)具有关联浊点。燃料122、130的浊点经常需要例如基于精炼系统100的操作者履行的特定订购(order)而变化。这些订购通常随时间改变,诸如当在冬季期间订购具有更低浊点的燃料并且在夏季期间订购具有更高浊点的燃料时改变。作为结果,需要定期调整精炼系统100以便生成具有(一个或多个)适当浊点的一种或者多种燃料122、130。燃料122、130的浊点受反应器116中的异构化反应的激烈程度(severity)所影响。更高处理激烈程度经常造成更低浊点,但是这引起从柴油燃料向更低分子量的燃料的产出转变。换而言之,有可能基于异构化反应的激烈程度降低燃料122、130的浊点,但是这样做减少生成的燃料的量。
在图1中,精炼系统100使用主动浊点控制以便使至少一种燃料122、130具有在所需浊点处或者在所需浊点以下的浊点。在这一示例中,主动浊点控制涉及使用浊点传感器132和浊点控制器134。浊点传感器132测量燃料122、130的浊点。浊点传感器132包括用于感测或者测量(直接或者间接)燃料的浊点的任何适当结构。例如,推断浊点传感器132可以基于燃料的(一个或多个)其他特性进行燃料的浊点的推断测量。浊点传感器132可以代表在线传感器,该在线传感器进行燃料的浊点的连续或者间断测量。在具体实施例中,浊点传感器132代表具有适合于与异构化反应器116一起使用的准确度和带宽的连续在线实时浊点传感器。
浊点控制器134控制精炼系统100的至少一部分以便调整和控制生成的燃料122、130的浊点。控制器134一般通过接收至少一个受控变量(和可能至少一个扰动变量)的测量并且生成控制信号以修改至少一个操纵的变量来操作。“受控变量”代表测量的并且控制器134通常尝试维持在所需值处或者附近或者所需范围内的变量。“操纵的变量”代表控制器34可以操纵或者改变的变量,经常完成这一点以便修改至少一个受控变量。“扰动变量”代表影响受控变量的变量,其中扰动变量可以被控制器134考虑,但是一般不能被控制器134控制。
在这一示例中,一个受控变量可以是燃料122、130的浊点。控制器134一般控制精炼系统100的至少部分,使得燃料122、130的浊点在浊点(CP)设置点(setpoint)136处或者以下。设置点136可以在精炼系统100用来生产燃料而改变以满足不同订购。一个操纵的变量可以是异构化反应器116的入口温度。控制器134可以调整加热器114的操作以调整进入异构化反应器116的材料的温度,由此变更反应器116的入口温度。加热器114因此充当由控制器134用来调整操纵的变量的致动器。两个扰动变量可以是原料102的进料速率和成分。例如原料102的进料速率可以变化(诸如每天在2,000与7,150桶之间),并且原料102中的生物量的确切成分可以随时间而广泛变化。这些变量可以变更燃料122、130的浊点、但是可能不可由控制器134控制。
在具体实施例中,燃料122、130的浊点可以在近似-40℃与近似+20℃之间变化。异构化反应器116的入口温度也可以在近似400°F与近似700°F之间的范围中变化。基于传感器132对浊点的测量,控制器134可以调整加热器114提供的加热以便变更燃料122、130的浊点。理想地,控制器134调整异构化反应器116的入口温度,使得获得所需浊点而又最大化燃料122、130的产量。
控制器134使用的逻辑可以代表任何适当控制逻辑并且可以用任何适当方式来实施。例如在一些实施例中,控制器134代表模型预测控制(MPC)控制器,该模型预测控制(MPC)控制器使用一个或者多个模型来预测对一个或者多个操纵的变量的改变如何影响一个或者多个受控变量。MPC控制器然后可以使用一个或者多个受控变量(和可能一个或者多个扰动变量)的实际测量以确定如何调整一个或者多个操纵的变量。可以用任何适当方式、诸如通过步进测试(step-testing)或者使用历史数据来生成(一个或多个)模型。也可以使用任何其他适当类型的控制逻辑,诸如比例积分微分(proportional-integral-derivative)(PID)控制逻辑。
注意控制器134也可以使用其他变量。例如产品收回单元120中的一个或者多个传感器138可以用来测量退出异构化反应器116或者产品收回单元120中的材料的温度或者(一个或多个)其他特性。作为具体示例,第一传感器138可以测量进入冷分离器的异构化的材料的一个或者多个特性,并且第二传感器138可以测量进入产品汽提塔的液体碳氢化合物的一个或者多个特性。这些或者其他变量也可以用作受控变量。另外,控制器134的控制逻辑可以利用线性规划(LP)优化、二次规划(QP)优化或者其他机制以优化各种标准。例如控制逻辑可以操作以在设置点136处维持燃料122、130的浊点而又最小化精炼系统100中的氢使用。
控制器134包括用于控制精炼过程的至少一部分以便控制燃料的浊点的任何适当结构。例如控制器134可以包括至少一个处理单元和至少一个存储器,该存储器存储(一个或多个)处理单元使用、生成或者收集的指令和数据。控制器134也可以包括促进与控制器134通信的至少一个接口。(一个或多个)接口可以例如促进从(一个或多个)传感器132、138接收测量和向加热器114传输控制信号。然而其他适当结构(诸如专用硬件部件)可以用来实施控制器134的控制逻辑或者其他功能。
通过以这一方式使用主动浊点控制,控制器134可以用来将燃料122、130的浊点推向所需设置点。由于燃料的产量随着浊点增加而增加,所以主动浊点控制可以帮助增加或者最大化燃料的产量而又满足针对该燃料的特定订购。这可以导致针对精炼系统100的操作者的显著经济益处。
虽然图1图示了具有主动浊点控制的精炼系统100的一个示例,但是可以对图1进行各种改变。例如图1图示了可以与主动浊点控制一起使用的一个示例精炼系统。更具体而言,图1图示了来自UOP LLC的ECOFINING过程的示例细节,尽管已经简化系统100以便于图示和说明。主动浊点控制可以与任何其他适当精炼系统一起使用。关于精炼系统100的附加细节在本领域中也众所周知并且并非为了理解主动浊点控制而需要的。另外,可以根据具体需要来添加、移动、进一步细分或者省略部件。例如换热器可以插入于脱氧反应器104与加热器114之间以便从异构化反应器116的输出收回热量。此外,尽管图1已经图示了具体变量(燃料的实际浊点、异构化反应器入口温度以及原料成分和进料速率)的使用,但是可以使用其他或者附加受控、操纵的和/或扰动变量。例如退出反应器116的异构化的材料与正常材料之比可以用作受控变量。其他变量可以包括反应器104内部的压力、反应器116内部的压强和/或在一个或者多个位置处的氢分压(partial hydrogen pressure)。
图2图示了根据本公开的示例主动浊点控制器134。图2中所示的浊点控制器134的其他实施例仅用于示例。可以使用浊点控制器134的其他实施例而未脱离本公开的范围。也为了易于说明,描述浊点控制器134为在图1的精炼系统100中使用。浊点控制器134可以使用于任何其他适当设施或者系统中。
在这一示例实施例中,浊点控制器134包括处理单元202、存储器204、至少一个接口206、显示器208和输入设备210。处理单元202代表任何适当处理设备,诸如微处理器、微控制器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他逻辑器件。存储器204代表任何适当易失性和/或非易失性储存和一个或者多个检索设备,诸如RAM、ROM或者闪存。接口206代表用于促进与诸如传感器和致动器的外部设备通信的适当结构。作为具体示例,接口206可以包括用于接收浊点传感器测量和传输加热控制信号的任何适当结构。显示器208代表用于向用户呈现信息的任何适当结构。输入设备210代表用于从用户向处理单元202提供输入的(一个或多个)任何适当结构,诸如键盘或者鼠标。
在这一示例中,存储器204包括控制逻辑212和一个或者多个模型214。控制逻辑212代表限定浊点控制器134如何控制精炼系统100中的燃料的浊点的计算机指令或者其他逻辑。例如控制逻辑212可以使用模型214以分析输入数据(诸如浊点测量)以生成输出信号(诸如用于调整异构化反应器入口温度的控制信号)。
一个或者多个模型214限定在(i)操纵的和扰动变量与(ii)受控变量之间的关系。模型214由浊点控制器134用来控制生产的燃料的浊点。在具体实施例中,每个模型214可以将单个操纵的或者扰动变量与单个受控变量相关联。
可以用任何适当方式构造模型214。可以例如基于涉及系统100的步进测试数据生成模型214。作为系统100中的燃料的浊点控制的部分,控制器134可以使用模型214以对操纵的变量进行调整,使得在指定的限制内维持受控变量。
控制器134可以使用这些模型214和一个或者多个优化方法来优化精炼系统100的操作。在一些实施例中,控制器134被配置成在控制系统100时使用线性规划(LP)优化或者二次规划(QP)优化。这两种优化方法使用简单最小化策略,尽管二次优化也使用理想稳态值(ideal resting value)(或者所需稳态值)。可以限定优化以满足各种目标。这些目标可以包括最大化受到约束的柴油/喷气燃料产量并且最小化氢使用。在具体实施例中,目标函数的一般形式可以是:
最小化:
其中:
a i 代表第i个受控变量的线性系数;
b i 代表第i个受控变量的二次系数;
c j 代表第j个操纵的变量的线性系数;
d j 代表第j个操纵的变量的二次系数;
g j 代表线性项中的第j个操纵的变量的所需稳态值(通常为0或者);
CV i 代表第i个受控变量的实际值;并且
MV j 代表第j个操纵的变量的实际值。
控制器134可以使用这一优化来优化受控变量以满足上文描述的目标中的各种目标。
虽然图2图示了主动浊点控制器134的一个示例,但是可以对图2进行各种改变。例如,控制器134可以根据具体需要包括任何其他或者附加部件。另外,尽管示出为使用计算机处理设备来形成,但是可以以任何其他适当方式来实施控制器134。此外,尽管这里所示控制器134代表MPC控制器,但是浊点控制器134可以实施任何其他适当控制技术(诸如PID控制)。
图3图示了根据本公开的用于精炼系统中的主动浊点控制的示例方法300。图3中所示方法300的实施例仅为了示例。可以使用方法300的其他实施例而未脱离本公开的范围。也为了易于说明,关于在图1的精炼系统100中操作的浊点控制器134来描述方法300。方法300可以由任何设备或者系统用来控制任何适当的精炼系统或者其部分。
在步骤302处接收精炼系统中生产的燃料的一个或者多个浊点测量。这可以例如包括浊点控制器134从浊点传感器132接收数据,该数据标识燃料122、130的测量或者推断的浊点。该控制器在步骤304处接收与燃料关联的所需浊点。这可以例如包括浊点控制器134接收用于燃料的当前设置点136。
控制器在步骤306处确定如何调整精炼系统的操作。这可以例如包括浊点控制器134使用浊点测量和一个或者多个模型214来确定如何调整异构化反应器116的入口温度以朝着所需浊点移动当前浊点。如果当前浊点已经在所需浊点,则这可以包括浊点控制器134确定如何将当前浊点保持在所需浊点。
控制器在步骤308处生成和提供用于调整精炼系统的操作的一个或者多个控制信号。这可以例如包括浊点控制器134生成控制信号以调整加热器114的操作,由此变更异构化反应器116的入口温度。理想地,这些控制信号在步骤310处使精炼系统生产具有在所需浊点处(或者至少以下)的浊点的燃料。以这一方式,浊点控制器可以帮助生产具有适当浊点的燃料而又增加或者最大化燃料产量、减少或者最小化氢使用和/或满足其他操作目标。
虽然图3图示了用于精炼系统中的主动浊点控制的方法300的一个示例,但是可以对图3进行各种改变。例如尽管示出为一系列步骤,但是图3中的各种步骤可以重叠、并行出现或者按不同顺序出现。也可以诸如当控制器134以指定的间隔执行步骤302-308而基本上连续执行步骤310时重复图3中的各种步骤。
在一些实施例中,由从计算机可读程序代码形成并且包含在计算机可读介质中的计算机程序实施或者支持上文描述的各种功能。短语“计算机可读程序代码”包括任何类型的计算机代码,该计算机代码包括源代码、目标代码和可执行代码。短语“计算机可读介质”包括能够由计算机访问的任何类型的介质,诸如只读存储器(ROM)、随机访问存储器(RAM)、硬盘驱动、压缩盘(CD)、数字视频盘(DVD)或者任何其他类型的存储器。
阐述贯穿本专利文献而使用的某些词语和短语的定义可以是有利的。术语“耦合”及其派生词指代在两个或者更多元素之间的任何直接或者间接通信,无论那些元素是否相互物理接触。术语“应用”和“程序”指代适于在适当计算机代码(包括源代码、目标代码或者可执行代码)中实施的一个或者多个计算机程序、软件部件、指令集、过程、函数、对象、类、实例、相关数据或者其部分。术语“传输”、“接收”和“通信”及其派生词涵盖直接和间接通信二者。术语“包括”以及“包含”及其派生词意味着包括而不限制。术语“或者”为包含意义,意味着和/或。短语“与…关联”和“与之关联”及其派生词可以意味着包括、被包括在内、与…互连、包含、被包含在内、连接到或者与…连接、耦合到或者与…耦合、可与…通信、与…配合、交织、并置、邻近于、绑定到或者与…绑定、具有、具有…性质、与…具有关系等。
虽然本公开已经描述某些实施例和一般关联的方法,但是这些实施例和方法的变更和排列将为本领域技术人员所清楚。因而示例实施例的上文描述未限制或者约束本公开。其他改变、替换和变更也是可能的而未脱离本公开的如所附权利要求书限定的精神和范围。
Claims (10)
1. 一种方法,包括:
接收(302)与在精炼系统(100)中产生的生物燃料的浊点关联的测量;
基于所述生物燃料的所需浊点(136)和与所述浊点关联的测量来确定(306)如何调整所述精炼系统;并且
基于所述确定来输出(308)控制信号以调整所述精炼系统。
2. 根据权利要求1所述的方法,其中:
确定如何调整所述精炼系统包括确定如何调整所述精炼系统中的反应器的入口温度;并且
输出所述控制信号包括基于所述确定来输出控制信号以调整所述反应器的所述入口温度。
3. 根据权利要求2所述的方法,其中:
所述反应器包括异构化反应器(116);
加热器(114)加热进入所述异构化反应器的材料;并且
确定如何调整所述反应器的所述入口温度包括确定如何调整所述加热器的操作。
4. 根据权利要求3所述的方法,其中确定如何调整所述反应器的所述入口温度包括使用模型预测控制(MPC)技术。
5. 根据权利要求2所述的方法,还包括:
从与收回一种或者多种燃料产品的产品收回单元(120)关联的传感器(138)接收测量;
其中确定如何调整所述反应器的所述入口温度包括基于来自所述传感器的所述测量来确定如何调整所述反应器的所述入口温度。
6. 一种装置,包括:
至少一个接口(206),其被配置成接收与在精炼系统(100)中产生的生物燃料的浊点关联的测量;以及
至少一个处理单元(202),其被配置成:
基于所述生物燃料的所需浊点(136)和与所述浊点关联的测量来确定如何调整所述精炼系统;并且
基于所述确定经由所述至少一个接口输出控制信号以调整所述精炼系统。
7. 根据权利要求6所述的装置,其中:
所述至少一个处理单元被配置成通过确定如何调整所述精炼系统中的反应器的入口温度来确定如何调整所述精炼系统;并且
所述至少一个处理单元被配置成通过基于所述确定来输出控制信号以调整所述反应器的所述入口温度来输出所述控制信号。
8. 根据权利要求7所述的装置,其中:
所述反应器包括异构化反应器(116);并且
所述至少一个处理单元被配置成通过确定如何调整加热器(114)的操作来确定如何调整所述反应器的所述入口温度,所述加热器(114)被配置成加热进入所述异构化反应器的材料。
9. 根据权利要求6所述的装置,其中所述装置包括模型预测控制(MPC)控制器并且还包括被配置成存储与所述生物燃料的所述浊点关联的至少一个模型的存储器(204)。
10. 一种包含计算机程序的计算机可读介质,所述计算机程序包括用于以下的计算机可读程序代码:
接收(302)与在精炼系统(100)中产生的生物燃料的浊点关联的测量;
基于所述生物燃料的所需浊点(136)和与所述浊点关联的测量来确定(306)如何调整所述精炼系统;并且
基于所述确定来输出(308)控制信号以调整所述精炼系统。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105744972A (zh) * | 2013-09-26 | 2016-07-06 | 艾韦尼克斯股份有限公司 | 采用安全监督器的医疗装置管理 |
CN110753888A (zh) * | 2017-06-20 | 2020-02-04 | 环球油品有限责任公司 | 初始温度剧增缓解和控制 |
Families Citing this family (49)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9677493B2 (en) | 2011-09-19 | 2017-06-13 | Honeywell Spol, S.R.O. | Coordinated engine and emissions control system |
US9650934B2 (en) | 2011-11-04 | 2017-05-16 | Honeywell spol.s.r.o. | Engine and aftertreatment optimization system |
US20130111905A1 (en) | 2011-11-04 | 2013-05-09 | Honeywell Spol. S.R.O. | Integrated optimization and control of an engine and aftertreatment system |
CN103425090A (zh) * | 2012-06-05 | 2013-12-04 | 山东博润工业技术股份有限公司 | 射流干燥设备的现场总线控制系统 |
US9797318B2 (en) | 2013-08-02 | 2017-10-24 | GM Global Technology Operations LLC | Calibration systems and methods for model predictive controllers |
US9920697B2 (en) | 2014-03-26 | 2018-03-20 | GM Global Technology Operations LLC | Engine control systems and methods for future torque request increases |
US9784198B2 (en) | 2015-02-12 | 2017-10-10 | GM Global Technology Operations LLC | Model predictive control systems and methods for increasing computational efficiency |
US9714616B2 (en) * | 2014-03-26 | 2017-07-25 | GM Global Technology Operations LLC | Non-model predictive control to model predictive control transitions |
US9765703B2 (en) | 2013-04-23 | 2017-09-19 | GM Global Technology Operations LLC | Airflow control systems and methods using model predictive control |
US9732688B2 (en) | 2014-03-26 | 2017-08-15 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for increasing the temperature of a catalyst when an engine is started using model predictive control |
US9863345B2 (en) | 2012-11-27 | 2018-01-09 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for adjusting weighting values assigned to errors in target actuator values of an engine when controlling the engine using model predictive control |
US9235657B1 (en) | 2013-03-13 | 2016-01-12 | Johnson Controls Technology Company | System identification and model development |
US9852481B1 (en) * | 2013-03-13 | 2017-12-26 | Johnson Controls Technology Company | Systems and methods for cascaded model predictive control |
US10418833B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-09-17 | Con Edison Battery Storage, Llc | Electrical energy storage system with cascaded frequency response optimization |
US9436179B1 (en) | 2013-03-13 | 2016-09-06 | Johnson Controls Technology Company | Systems and methods for energy cost optimization in a building system |
US10133268B2 (en) * | 2014-01-30 | 2018-11-20 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Real time optimization of batch processes |
US10101730B2 (en) | 2014-05-01 | 2018-10-16 | Johnson Controls Technology Company | Incorporating a load change penalty in central plant optimization |
US9733627B2 (en) * | 2014-08-13 | 2017-08-15 | Honeywell International Inc. | Cloud computing system and method for advanced process control |
EP3051367B1 (en) | 2015-01-28 | 2020-11-25 | Honeywell spol s.r.o. | An approach and system for handling constraints for measured disturbances with uncertain preview |
EP3056706A1 (en) | 2015-02-16 | 2016-08-17 | Honeywell International Inc. | An approach for aftertreatment system modeling and model identification |
EP3091212A1 (en) | 2015-05-06 | 2016-11-09 | Honeywell International Inc. | An identification approach for internal combustion engine mean value models |
EP3125052B1 (en) | 2015-07-31 | 2020-09-02 | Garrett Transportation I Inc. | Quadratic program solver for mpc using variable ordering |
US10272779B2 (en) | 2015-08-05 | 2019-04-30 | Garrett Transportation I Inc. | System and approach for dynamic vehicle speed optimization |
US10190789B2 (en) | 2015-09-30 | 2019-01-29 | Johnson Controls Technology Company | Central plant with coordinated HVAC equipment staging across multiple subplants |
US10190793B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-01-29 | Johnson Controls Technology Company | Building management system with electrical energy storage optimization based on statistical estimates of IBDR event probabilities |
US10222427B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-03-05 | Con Edison Battery Storage, Llc | Electrical energy storage system with battery power setpoint optimization based on battery degradation costs and expected frequency response revenue |
US10700541B2 (en) | 2015-10-08 | 2020-06-30 | Con Edison Battery Storage, Llc | Power control system with battery power setpoint optimization using one-step-ahead prediction |
US10186889B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-01-22 | Taurus Des, Llc | Electrical energy storage system with variable state-of-charge frequency response optimization |
US11210617B2 (en) | 2015-10-08 | 2021-12-28 | Johnson Controls Technology Company | Building management system with electrical energy storage optimization based on benefits and costs of participating in PDBR and IBDR programs |
US10250039B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-04-02 | Con Edison Battery Storage, Llc | Energy storage controller with battery life model |
US10554170B2 (en) | 2015-10-08 | 2020-02-04 | Con Edison Battery Storage, Llc | Photovoltaic energy system with solar intensity prediction |
US10418832B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-09-17 | Con Edison Battery Storage, Llc | Electrical energy storage system with constant state-of charge frequency response optimization |
US10389136B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-08-20 | Con Edison Battery Storage, Llc | Photovoltaic energy system with value function optimization |
US10197632B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-02-05 | Taurus Des, Llc | Electrical energy storage system with battery power setpoint optimization using predicted values of a frequency regulation signal |
US10283968B2 (en) | 2015-10-08 | 2019-05-07 | Con Edison Battery Storage, Llc | Power control system with power setpoint adjustment based on POI power limits |
US10742055B2 (en) | 2015-10-08 | 2020-08-11 | Con Edison Battery Storage, Llc | Renewable energy system with simultaneous ramp rate control and frequency regulation |
US10564610B2 (en) | 2015-10-08 | 2020-02-18 | Con Edison Battery Storage, Llc | Photovoltaic energy system with preemptive ramp rate control |
US10415492B2 (en) | 2016-01-29 | 2019-09-17 | Garrett Transportation I Inc. | Engine system with inferential sensor |
US10124750B2 (en) | 2016-04-26 | 2018-11-13 | Honeywell International Inc. | Vehicle security module system |
US10036338B2 (en) | 2016-04-26 | 2018-07-31 | Honeywell International Inc. | Condition-based powertrain control system |
US9938908B2 (en) | 2016-06-14 | 2018-04-10 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for predicting a pedal position based on driver behavior and controlling one or more engine actuators based on the predicted pedal position |
US10594153B2 (en) | 2016-07-29 | 2020-03-17 | Con Edison Battery Storage, Llc | Frequency response optimization control system |
US10778012B2 (en) | 2016-07-29 | 2020-09-15 | Con Edison Battery Storage, Llc | Battery optimization control system with data fusion systems and methods |
EP3548729B1 (en) | 2016-11-29 | 2023-02-22 | Garrett Transportation I Inc. | An inferential flow sensor |
US11057213B2 (en) | 2017-10-13 | 2021-07-06 | Garrett Transportation I, Inc. | Authentication system for electronic control unit on a bus |
US10838440B2 (en) | 2017-11-28 | 2020-11-17 | Johnson Controls Technology Company | Multistage HVAC system with discrete device selection prioritization |
US10838441B2 (en) | 2017-11-28 | 2020-11-17 | Johnson Controls Technology Company | Multistage HVAC system with modulating device demand control |
US11163271B2 (en) | 2018-08-28 | 2021-11-02 | Johnson Controls Technology Company | Cloud based building energy optimization system with a dynamically trained load prediction model |
US11159022B2 (en) | 2018-08-28 | 2021-10-26 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Building energy optimization system with a dynamically trained load prediction model |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050205462A1 (en) * | 2004-03-17 | 2005-09-22 | Conocophillips Company | Hydroprocessing methods and apparatus for use in the preparation of liquid hydrocarbons |
US20100083563A1 (en) * | 2008-10-02 | 2010-04-08 | Chevron U.S.A. Inc. | Co-processing diesel fuel with vegetable oil to generate a low cloud point hybrid diesel biofuel |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5082956A (en) | 1990-03-08 | 1992-01-21 | Eastman Kodak Company | Isomerization of epoxyalkenes to 2,5-dihydrofurans |
US5510306A (en) | 1993-12-29 | 1996-04-23 | Shell Oil Company | Process for isomerizing linear olefins to isoolefins |
US5741759A (en) | 1994-02-02 | 1998-04-21 | Chevron Chemical Company | Skeletally isomerized linear olefins |
US6072576A (en) * | 1996-12-31 | 2000-06-06 | Exxon Chemical Patents Inc. | On-line control of a chemical process plant |
US6827484B2 (en) | 2002-07-09 | 2004-12-07 | Charles Y. Tsang | Cloud point monitoring device |
US7354462B2 (en) | 2002-10-04 | 2008-04-08 | Chevron U.S.A. Inc. | Systems and methods of improving diesel fuel performance in cold climates |
US7459597B2 (en) * | 2005-12-13 | 2008-12-02 | Neste Oil Oyj | Process for the manufacture of hydrocarbons |
US20080163543A1 (en) * | 2007-01-05 | 2008-07-10 | Ramin Abhari | Process for producing bio-derived fuel with alkyl ester and iso-paraffin components |
US20090199462A1 (en) | 2007-03-23 | 2009-08-13 | Shailendra Bist | Method for separating saturated and unsaturated fatty acid esters and use of separated fatty acid esters |
US8058492B2 (en) | 2008-03-17 | 2011-11-15 | Uop Llc | Controlling production of transportation fuels from renewable feedstocks |
US8329967B2 (en) | 2008-04-06 | 2012-12-11 | Uop Llc | Production of blended fuel from renewable feedstocks |
US8113708B2 (en) * | 2008-07-16 | 2012-02-14 | GM Global Technology Operations LLC | Cloud point monitoring systems for determining a cloud point temperature of diesel fuel |
US7968757B2 (en) | 2008-08-21 | 2011-06-28 | Syntroleum Corporation | Hydrocracking process for biological feedstocks and hydrocarbons produced therefrom |
-
2010
- 2010-04-19 US US12/763,015 patent/US9223301B2/en active Active
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2011
- 2011-04-05 BR BR112012026671A patent/BR112012026671A2/pt not_active Application Discontinuation
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050205462A1 (en) * | 2004-03-17 | 2005-09-22 | Conocophillips Company | Hydroprocessing methods and apparatus for use in the preparation of liquid hydrocarbons |
US20100083563A1 (en) * | 2008-10-02 | 2010-04-08 | Chevron U.S.A. Inc. | Co-processing diesel fuel with vegetable oil to generate a low cloud point hybrid diesel biofuel |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105744972A (zh) * | 2013-09-26 | 2016-07-06 | 艾韦尼克斯股份有限公司 | 采用安全监督器的医疗装置管理 |
CN105744972B (zh) * | 2013-09-26 | 2020-06-16 | 艾韦尼克斯股份有限公司 | 采用安全监督器的医疗装置管理 |
CN110753888A (zh) * | 2017-06-20 | 2020-02-04 | 环球油品有限责任公司 | 初始温度剧增缓解和控制 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2561045B1 (en) | 2020-02-12 |
WO2011133318A3 (en) | 2011-12-29 |
CN103119130B (zh) | 2017-02-22 |
WO2011133318A2 (en) | 2011-10-27 |
US20110257789A1 (en) | 2011-10-20 |
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US9223301B2 (en) | 2015-12-29 |
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EP2561045A2 (en) | 2013-02-27 |
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