CN105205327A - 一种基于工况的乙烯生产能效动态评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于乙烯生产能源效率评价领域，涉及一种基于工况的乙烯生产能效动态评估方法，实现针对乙烯生产过程的单位产品综合能耗的动态分析。本发明通过分析乙烯生产的外部不可控约束条件确定24个典型工况，利用支持向量机将乙烯生产数据实时归类工况，然后通过数据包络分析方法计算单位产品综合能耗和基准值，实时显示乙烯生产能效水平并给出分析结果。本发明的效果和益处是能够针对不同工况进行相应的统计期内能源消耗的具体情况和影响因素分析，从而判断出“实际可达的工况最优运行参数”，有效地改善了因缺乏工艺分析而导致的乙烯生产能效分析的不足。

Description

一种基于工况的乙烯生产能效动态评估方法

技术领域

本发明涉及乙烯生产能源效率评价技术领域，涉及一种基于工况的乙烯生产能效动态评估方法。

背景技术

中国是能源大国，总地质储存量位居世界第三，然而人均水平明显不足。随着我国工业化和城市化的不断发展，整个国民经济对能源需求的强劲化日益凸显，人均能源消费水平也急剧增长。然而在能源利用问题如此紧张的形势下，在生产、消费过程中由能源消耗所产生的经济效率却相对较低，这就在无形中要求在能源消费总水平大体不变的基础上，需要有针对地解决中国的能源供需矛盾问题。解决该问题有三种思路：一是开源，即增加能源供给；二是节流，即抑制能源需求；三是增效，即提升能源利用效率。前两种方法是从供给需求入手，不能有效的解决问题，而进行能效评估，提高能效是最有效的手段。

乙烯工业是石油化工行业的支柱产业，其产量是衡量一个国家石油化工发展水平的主要标志。根据《2012年我国乙烯工业生产能力及发展策略调查分析》，生产100×104t乙烯约需320×104t石油烃，其中18％(约57.6×104t)为加工过程提供能源而消耗，若按每吨石脑油5000元计，仅能源消耗费用就达28.8亿元。虽然截至2010年底我国乙烯总产能达到1494.9×104t/a，成为全球仅次于美国(2755.4×104t/a)的第二大乙烯生产国，但其能源消耗所占全社会总能耗比重之大、能源消耗与产量增加并不成比例的事实确是不容忽视的。乙烯装置作为石油化工的“龙头”和耗能大户，节能降耗工作的力度和成效直接影响节能及效益总体目标的实现。

目前，针对乙烯工业的能效评估方法主要包括：

(1)基于数学包络法的能效评估：数学包络分析法是以决策单元(DecisionMakingUnit，简称DMU)的投入、产出指标的权重系数为变量，借助于数学规划模型将决策单元投影到DEA(DataEnvelopmentAnalysis，数学包络分析)生产前沿面上，通过比较决策单元偏离DEA生产前沿面的程度来对被评价决策单元的相对有效性进行综合绩效评价。该方法要求决策单元具有相同的环境、相同的输入和相同的任务等等，其通常应用于评价相同部门间的相对有效性。

(2)基于改进的数学包络法的能效评估：后期提出的基于改进的数学包络法是将解释结构模型、主元分析法、层次分析法、模糊算法等和数学包络法相结合计算相对能效。通过解释结构模型、主元分析法和层次分析法等方法将输入指标体系进行降维处理，选取对能效影响最为主要的因素作为输入，从而在进行能效分析。但究其本质多数是注重将其他算法和数学包络法结合的研究，而不是从乙烯装置实际生产情况、现状进行评估分析。

综上所述，在现有的乙烯装置生产过程能效评估中，(1)是最基本的能效评估方法，但对决策单元的选择，仅能以年、月等时间维度进行划分；(2)虽然在(1)的基础上进行了改进，但究其本质是针对算法的融合。以上方面的算法方法均没有考虑乙烯实际生产运行情况，由于乙烯生产工艺复杂，属于复杂过程，其能效影响因素也颇多，不基于生产工艺角度的评估分析，对其以后的生产指导作用不明显。

发明内容

本发明提供了一种通过划分乙烯生产工况，根据不同工况分别进行能效评估，为将来的工况分析和运行人员操作指导提供有利的分析依据。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：

1)首先确定输入输出数据。根据单位产品综合能耗的定义，并确保对乙烯装置能效分析的准确性、客观性和全面性，将工业水、循环水、生活水、脱盐水、蒸汽、仪表风、工厂风、氮气、燃料、电的消耗量作为输入数据，而输出数据则定为主要产品乙烯、丙烯。

2)将上述数据通过Grubbscriterion(格拉布斯准则)进行数据一致性验证,通过公式：

$T\left(\begin{array}{cc}n& \mathrm{\α}\end{array}\right)>\frac{(n-1)}{\sqrt{n}}\sqrt{\frac{t_{(\frac{\mathrm{\α}}{2n},n-2)}^2}{n-2+t_{(\frac{\mathrm{\α}}{2n},n-2)}^2}}---\left(1\right)$

剔除数据中的异常值。然后通过(2)(3)对上述数据进行归一化和标准化处理。

$x_{ij}^{\′}=\frac{x_{ij}}{x_j^{max}}---\left(2\right)$

$x_{ij}^{\′}=1-\frac{x_{ij}}{x_j^{\max }}+\[1-{\max }_j(1-\frac{x_{ij}}{x_j^{\max }})\]---\left(3\right)$

其中n为数据个数；α为显著性水平，即犯“弃真”错误的概率系数，这里取0.01；T(nα)为格拉布斯准则检验值；x_ij为第i个输入指标的第j个数据样本；为该指标数据中的最大值；x′_ij为归一化和标准化后的数据。

3)确定外部不可控约束条件。通过分析乙烯生产工艺流程和实际运行数据，将原料组分、环境温度、裂解炉机组运行情况三个因素作为生产过程的外部不可控约束条件，确定24个典型工况。

i原料组分

a)以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油、轻烃、加氢碳五(拔头油)和DGP为原料,记为1A；

b)以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油、加氢碳五(拔头油)和DGP为原料，记为2A；

c)以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油和DGP为原料，记为3A。

ii裂解炉机组运行情况

乙烯装置共有重质进料裂解炉、轻质进料裂解炉、循环气体裂解炉三种类型的裂解炉。通常情况下，一台重质或轻质原料炉处于备用状态。当循环气裂解炉清焦时，循环气体可送至轻质原料裂解炉裂解炉膛，故分为以下两种情况。

a)循环气裂解炉清焦，记为1B；

b)循环气裂解炉不清焦，记为2B。

iii环境温度

裂解炉热效率对双烯收率影响明显，而环境温度是裂解炉热效率的影响因素之一。考虑到不同季节，故将环境温度划分为0℃、10℃、20℃、30℃。

综合以上分析，可以将乙烯生产划分出24个典型工况：

4)利用SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)分类算法将乙烯生产实时数据分类至上述所制定的24个典型工况下。

5)将划分好工况的输入、输出数据通过DEA(DataEnvelopmentAnalysis，数学包络分析)C²R模型

D(ε)＝min[θ-ε(e^-S^-+e⁺S⁺)]

$s.t.\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{X}_j{\mathrm{\λ}}_j+S^{-}=\mathrm{\θ}{X}_0\\ {\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{Y}_j{\mathrm{\λ}}_j+S^{+}=Y_0\\ {\mathrm{\λ}}_j\≥0,j=1,2,...,n\\ S^{+}\≥0,S^{-}\≥0\end{array}\right\}---\left(5\right)$

进行单位产品综合能耗的有效性比较。

其中θ、λ_j均为对偶变量；ε为阿基米德穷小量；e^-和e⁺分别为m维单位向量(1，1，...，1)∈E_m；S^-和S⁺为松弛变量；X_j和Y_j为任意决策单元的输入输出数据；X₀和Y₀为目标决策单元的输入输出数据。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

1)不同工况下，裂解、分离条件均不相同，所消耗和产生的能源介质、产品组分也随之变化。通过SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)分类算法，可以将乙烯生产数据划分至不同属性的工况下，由于数据的充足性可以使划分工况之后的工况数据既满足了DEA(DataEnvelopmentAnalysis，数据包络分析)对决策单元的要求，又可以在单厂内进行科学合理的能效评估，更清晰地显示在不同工况内生产能效的具体情况和影响因素；

2)通过DEA(DataEnvelopmentAnalysis，数据包络分析法)分析出乙烯生产装置“实际可达的工况最佳参数”，从而设置目标值，为在以后的实际运行中针对不同工况生产提供合理的操作意见；

3)不同的进料负荷、操作条件对应着不同的工况，由于乙烯裂解是一个复杂过程,根据此方法，既可以对乙烯生产的实时运行做出能效评估，又可以对其运行经济规律进行分析，对进一步的优化运行具有实际的应用价值和指导意义。

具体实施方式

1)首先确定输入输出数据。影响乙烯生产过程的能效的因素很多，为确保乙烯装置能效分析的准确性、客观性和全面性，将工业水、循环水、生活水、脱盐水、仪表风、工厂风、氮气、燃料的消耗量作为输入数据，而输出数据则定为主要产品乙烯、丙烯。

2)将上述数据通过Grubbscriterion(格拉布斯准则)进行数据一致性验证,通过公式：

$T\left(\begin{array}{cc}n& \mathrm{\α}\end{array}\right)>\frac{(n-1)}{\sqrt{n}}\sqrt{\frac{t_{(\frac{\mathrm{\α}}{2n},n-2)}^2}{n-2+t_{(\frac{\mathrm{\α}}{2n},n-2)}^2}}---\left(1\right)$

剔除数据中的异常值。然后通过

$x_{ij}^{\′}=\frac{x_{ij}}{x_j^{max}}---\left(2\right)$

和

$x_{ij}^{\′}=1-\frac{x_{ij}}{x_j^{\max }}+\[1-{\max }_j(1-\frac{x_{ij}}{x_j^{\max }})\]---\left(3\right)$

对上述数据进行归一化和标准化处理。

其中n为数据个数；α为显著性水平，即犯“弃真”错误的概率系数，这里取0.01；T(nα)为格拉布斯准则检验值；x_ij为第i个输入指标的第j个数据样本；为该指标数据中的最大值；x′_ij为归一化和标准化后的数据。

3)确定外部不可控约束条件。通过分析乙烯生产工艺流程和实际运行数据，将原料组分、环境温度、裂解炉机组运行情况三个因素作为生产过程的外部不可控约束条件，通过组合确定24个典型工况。

i原料投入情况

d)以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油、轻烃、加氢碳五(拔头油)和DGP为原料,记为1A；

e)以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油、加氢碳五(拔头油)和DGP为原料，记为2A；

f)以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油和DGP为原料，记为3A。

ii裂解炉机组运行情况

乙烯装置共有重质进料裂解炉、轻质进料裂解炉、循环气体裂解炉三种类型的裂解炉。通常情况下，一台重质或轻质原料炉处于备用状态。当循环气裂解炉清焦时，循环气体可送至轻质原料裂解炉裂解炉膛，故分为以下两种情况。

c)循环气裂解炉清焦，记为1B；

d)循环气裂解炉不清焦，记为2B。

iii环境温度

裂解炉热效率对双烯收率影响明显，而环境温度是裂解炉热效率的影响因素之一。考虑到不同季节，故将环境温度划分为0℃、10℃、20℃、30℃。

综合以上分析，将乙烯生产过程划分出24个典型工况：

序号	原料投入情况	裂解炉运行情况	环境温度
				1	1A	1B	30℃
2	2A	1B	30℃
				3	3A	1B	30℃
4	1A	1B	20℃
				5	2A	1B	20℃
6	3A	1B	20℃

7	1A	1B	10℃
				8	2A	1B	10℃
9	3A	1B	10℃
				10	1A	1B	0℃
11	2A	1B	0℃
				12	3A	1B	0℃
13	1A	2B	30℃
				14	2A	2B	30℃
15	3A	2B	30℃
				16	1A	2B	20℃
17	2A	2B	20℃
				18	3A	2B	20℃
19	1A	2B	10℃
				20	2A	2B	10℃
21	3A	2B	10℃
				22	1A	2B	0℃
23	2A	2B	0℃
				24	3A	2B	0℃

4)利用SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)分类算法将乙烯生产实时数据分类至上述所制定的24个典型工况下。

5)将划分好工况的输入、输出数据通过DEA(DataEnvelopmentAnalysis，数学包络分析)C²R模型

D(ε)＝min[θ-ε(e^-S^-+e⁺S⁺)]

$s.t.\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{X}_j{\mathrm{\λ}}_j+S^{-}=\mathrm{\θ}{X}_0\\ {\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{Y}_j{\mathrm{\λ}}_j+S^{+}=Y_0\\ {\mathrm{\λ}}_j\≥0,j=1,2,...,n\\ S^{+}\≥0,S^{-}\≥0\end{array}\right\}---\left(5\right)$

进行单位产品综合能耗的有效性比较。

其中θ、λ_j均为对偶变量；ε为阿基米德穷小量；e^-和e⁺分别为m维单位向量(1，1，...，1)∈E_m；S^-和S⁺为松弛变量；X_j和Y_j为任意决策单元的输入输出数据；X₀和Y₀为目标决策单元的输入输出数据。

Claims (1)

1.一种基于工况的乙烯生产能效动态评估方法，分为二部分：划分典型工况和能效动态评估；其特征在于,

(一)将原料组分、裂解炉机组运行情况和环境温度作为工况划分的外部不可控约束条件；

(1)原料组分有以下三种情况：以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油、轻烃、加氢碳五和DGP为原料，记为1A；

以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油、加氢碳五和DGP为原料，记为2A；

以加氢裂化尾油、减一/减顶油、石脑油和DGP为原料，记为3A；

(2)裂解炉机组运行分为以下两种情况：循环气裂解炉清焦，记为1B；循环气裂解炉不清焦，记为2B；

(3)环境温度，划分为0℃、10℃、20℃、30℃；

综合以上外部不可控约束条件，将乙烯生产过程划分出24个典型工况；

(二)能效动态评估：将按小时采集的乙烯生产装置运行数据通过支持向量机SVM划分至24个典型工况下，利用数据包络分析法DEA将划分好工况的实时数据进行单位产品综合能耗的有效性比较，动态地分析同一工况下、不同工况间的乙烯生产过程的能效水平；

(1)通过DEA计算所得的产品单位产量综合能耗值如下表所示：

其中x_j，i(j＝1,2，…，24，i＝1,2，…，m)为第j个工况的第i小时的计算值

(2)确定基准值

第j个工况的的第i小时的基准值e_j，i计算公式如下：

$e_{j,i}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i-24}^i{x}_{j,i}}{24}j=1,2,...,24;25\≤i\≤m$

(3)计算出当前工况的产品单位产量综合能耗x_j，i，若x_j，i＜e_j，i，说明当前工况的第i小时的产品单位产量综合能耗低。