CN106288654A - 一种氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法 - Google Patents

Abstract

一种用于氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，该快速变负荷优化控制方法采用大范围工艺优化与非线性预测控制相结合的两层体系结构，包含工艺优化计算（RTO）和模型预测控制（MPC）两个模块；RTO模块根据装置的变负荷要求，通过空分低温深冷工艺优化计算，计算出与负荷变化相关的过程变量的最优稳态值，并送入到多变量预测控制MPC中；MPC模块则在不违背设备约束与保证产品质量的前提下，逐步将装置推向RTO计算所得到的最优稳态工作点；它解决了变负荷过程的非线性问题、操作耦合问题、时间最优问题、能耗优化问题，能够更有效减少设备关键变量的波动，更快速、平稳地实现变负荷操作。

Description

一种氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法

技术领域

本发明涉及的是一种氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，属于空分设备自动化工程技术领域。

背景技术

原料空气自吸入口吸入，经自洁式空气过滤器除去灰尘及其它机械杂质，空气经过滤后在空气透平压缩机中压缩至0.602MPa左右。经空气冷却塔预冷，冷却水分段进入冷却塔内,下段为循环冷却水，上段为经水冷塔冷水机组冷却后的水。空气自下而上穿过空气冷却塔，在冷却的同时，又得到清洗。空气经空气冷却塔冷却后，温度降至～17℃，然后进入切换使用的分子筛纯化器，空气中的二氧化碳,碳水化合物及残留的水蒸气被吸附。分子筛纯化器为两只切换使用，其中一只工作时，另一只再生；纯化器的切换周期约为240分钟，定时自动切换。

空气经净化后，由于分子筛的吸附热，温度升至24℃,然后分两路：一路大部分空气在主换热器中与返流气体(纯氧、纯氮、污氮、压力氮等)换热达到接近空气液化温度-173℃进入下塔。另一路去增压透平膨胀机增压后进入主换热器，在其内被返流冷气体冷却至-112℃时抽出空气进入膨胀机膨胀制冷，最后送入上塔或旁通一部分。

在下塔中，空气被初步分离成氮和富氧液体空气，顶部气氮在主冷凝器中液化，同时主冷的低压侧液氧被气化。部分液氮作为下塔回流液，另一部分液氮从下塔顶部引出，经过冷器被纯气氮和污气氮过冷并节流后送入辅塔上部作回流液。液空在过冷器中过冷后经节流送入上塔中部作为回流液。纯气氧从上塔底部引出，并在主换热器复热后出冷箱送往用户。

污氮气从上塔上部引出，并在过冷器及主换热器中复热后送往分馏塔外，部分作为分子筛纯化器的再生气体，其余部分去水冷塔作冷源。纯氮气从上塔顶部引出，在过冷器及主换热器中复热后出冷箱，一部分送往水冷却塔中作为冷源冷却外界水，另一部分经氮压机加压后送往用户。产品液氧、液氮经阀送入各自的贮槽。

由于用户生产过程用氧呈周期性、阶段性、间歇式，导致空分设备生产负荷需要大幅度的变动(75％～110％)。通常，空分设备负荷调节是由操作人员根据设备温度、压力、液位、流量、产品纯度、电流等测量值，在DCS中手动操作多个调节阀和执行器开度，逐步实现负荷变化。在缺乏自动变负荷技术情况下，生产负荷往往不能及时调整，只能将多余的氧气放空，导致氧气放散量高，造成大量能耗与经济损失。据统计，我国钢厂的氧气放散率一般在5～12％，而放散率每降低1％可节约成本约200万/年，具有巨大的节能潜力。如何综合应用先进的过程建模、优化和控制技术，来实现氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，已成为当今空分行业的一个迫切需求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种能有效减少快速变负荷过程中的过程变量波动范围，降低氧气放散率，实现空分设备节能降耗的氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种用于氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，所述的快速变负荷优化控制方法是：采用大范围工艺优化与非线性预测控制相结合的两层体系结构，包含工艺优化计算(RTO)和模型预测控制(MPC)两个模块；RTO模块根据装置的变负荷要求，通过空分低温深冷工艺优化计算，计算出与负荷变化相关的过程变量的最优稳态值，并送入到多变量预测控制MPC中；MPC模块则在不违背设备约束与保证产品质量的前提下，逐步将装置推向RTO计算所得到的最优稳态工作点。

进一步地，所述的RTO模块，首先采用基于回朔同伦的稳态优化方法，离线求解出各个负荷需求下的最优操作点，然后采用回归方法建立负荷需求和最优操作点之间的非线性模型，在线运行时根据该非线性模型快速对应负荷需求的最优操作点。对于空分设备，目前氧气提取率已经接近设备极限，通过减少空气量来降低能耗非常困难。因此，变负荷实时优化模块通过如下优化命题，在保证设备安全和产品质量的前提下，减少空气进料量的压缩工，以降低空分设备能耗：

$\begin{array}{cc}\underset{u}{min}& k_1{F}_{HPA}+k_2{F}_{MA}+k_3{F}_{TA}\end{array}$

s.t.f(x,u,y,p)＝0

g(x,u,y,p)≤0

p＝{F_GOX,F_LIN}

其中，f是空分设备的稳态机理模型；g是空分设备的过程约束，如产品纯度、设备约束等；y是空分设备的输出变量；u是空分设备的输入变量；p是空分设备的负荷变量，由F_GOX和F_LIN组成，其中F_GOX是产品氧气流量，F_LIN是产品液氮流量；k₁,k₂和k₃分别是高压空气，正流空气和膨胀空气的压缩费用。

进一步地，该方法具体包括以下步骤：

(1)对产品氧气流量F_GOX和产品液氮流量F_LIN,根据操作范围大小，进行离散化，构成一个负荷工况二维网格；

(2)对网格上的每一个负荷工况，采用基于回朔同伦的稳态优化方法，离线求解出各个负荷工况下的最优操作点；

(3)采用回归方法建立负荷工况{F_GOX,F_LIN}和最优操作点之间的非线性模型

(4)在线运行时根据该非线性模型，实时得到对应负荷工况的最优操作点，并送入MPC模块作为其IRV值。

进一步地，基于回朔同伦的空分设备稳态优化方法具体包括以下步骤：

假设基础负荷p_bp，其最优解为{x^*(p_bp),u^*(p_bp),y^*(p_bp)}。对于目标负荷p_tp，通过求解以下

$\begin{array}{cc}\underset{u}{min}& k_1{F}_{HPA}+k_2{F}_{MA}+k_3{F}_{TA}\end{array}$

s.t.f(x,u,y,p(t))＝0

g(x,u,y,p(t))≤0

p(t)＝p_bp+t(p_tp-p_bp)

p_tp＝{F_GOX,F_LIN}

一系列同伦问题实现：

(1)令t₀＝0,t＝1，{x₀,u₀,y₀}＝{x^*(p_bp),u^*(p_bp),y^*(p_bp)}.

(2)以{x₀,u₀,y₀}为初值，求解上诉同伦优化问题；

(3)若优化问题以最优值{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))}收敛，则跳到步骤4；否则,令t＝t₀+(t-t₀)/d，然后跳到步骤2；

(4)若t<1,设置{x₀,u₀,y₀}＝{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))},t₀＝t，t＝1；否则,以最优值{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))}结束；

进一步地，所述预测控制模块，所述的MPC模块，采用一个大控制器的结构，覆盖整个空分设备，包括空压机、分子筛、膨胀机、上塔、下塔，解决空分设备的多变量耦合问题。产品流量既是控制器的被控变量，又是控制器的被控变量，使得控制器能够根据设备的当前工况调节变负荷速度，实现空分设备的主动物料平衡。

本发明具有能有效减少快速变负荷过程中的过程变量波动范围，降低氧气放散率，实现空分设备节能降耗等特点。

附图说明

图1为空分变负荷两层结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图及具体实施例对本发明作详细的介绍：结合图1所示，一种用于氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，所述的快速变负荷优化控制方法是：采用大范围工艺优化与非线性预测控制相结合的两层体系结构，包含工艺优化计算(RTO)和模型预测控制(MPC)两个模块。RTO模块根据装置的变负荷要求，通过空分低温深冷工艺优化计算，计算出与负荷变化相关的过程变量的最优稳态值，并送入到多变量预测控制MPC中；MPC模块则在不违背设备约束与保证产品质量的前提下，逐步将装置推向RTO计算所得到的最优稳态工作点。

本发明所述的RTO模块，首先采用基于回朔同伦的稳态优化方法，离线求解出各个负荷需求下的最优操作点，然后采用回归方法建立负荷需求和最优操作点之间的非线性模型，在线运行时根据该非线性模型快速对应负荷需求的最优操作点；

对于空分设备，目前氧气提取率已经接近设备极限，通过减少空气量来降低能耗非常困难；因此，变负荷实时优化模块通过如下优化命题，在保证设备安全和产品质量的前提下，减少空气进料量的压缩工，以降低空分设备能耗：

$\begin{array}{cc}\underset{u}{min}& k_1{F}_{HPA}+k_2{F}_{MA}+k_3{F}_{TA}\end{array}$

s.t.f(x,u,y,p)＝0

g(x,u,y,p)≤0

p＝{F_GOX,F_LIN}

其中，f是空分设备的稳态机理模型；g是空分设备的过程约束，如产品纯度、设备约束等；y是空分设备的输出变量；u是空分设备的输入变量；p是空分设备的负荷变量，由F_GOX和F_LIN组成，其中F_GOX是产品氧气流量，F_LIN是产品液氮流量；k₁,k₂和k₃分别是高压空气，正流空气和膨胀空气的压缩费用。

本发明所述的快速变负荷优化控制方法，具体包括以下步骤：

1)对产品氧气流量F_GOX和产品液氮流量F_LIN,根据操作范围大小，进行离散化，构成一个负荷工况二维网格；

2)对网格上的每一个负荷工况，采用基于回朔同伦的稳态优化方法，离线求解出各个负荷工况下的最优操作点；

3)采用回归方法建立负荷工况{F_GOX,F_LIN}和最优操作点之间的非线性模型；

4)在线运行时根据该非线性模型，实时得到对应负荷工况的最优操作点，并送入MPC模块作为其IRV值。

本发明所述基于回朔同伦的空分设备稳态优化方法，它具体包括以下步骤：

假设基础负荷p_bp，其最优解为{x^*(p_bp),u^*(p_bp),y^*(p_bp)}。对于目标负荷p_tp，通过求解以下

$\begin{array}{cc}\underset{u}{min}& k_1{F}_{HPA}+k_2{F}_{MA}+k_3{F}_{TA}\end{array}$

s.t.f(x,u,y,p(t))＝0

g(x,u,y,p(t))≤0

p(t)＝p_bp+t(p_tp-p_bp)

p_tp＝{F_GOX,F_LIN}

一系列同伦问题实现：

(1)令t₀＝0,t＝1，{x₀,u₀,y₀}＝{x^*(p_bp),u^*(p_bp),y^*(p_bp)}.；

(2)以{x₀,u₀,y₀}为初值，求解上诉同伦优化问题，

(3)若优化问题以最优值{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))}收敛，则跳到步骤4；否则,令t＝t₀+(t-t₀)/d，然后跳到步骤2；

(4)若t<1,设置{x₀,u₀,y₀}＝{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))},t₀＝t，t＝1；否则,以最优值{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))}结束。

本发明所述预测控制模块采用一个大控制器的结构，覆盖整个空分设备，包括空压机、分子筛、膨胀机、上塔、下塔，解决空分设备的多变量耦合问题；产品流量既是控制器的被控变量，又是控制器的被控变量，使得控制器能够根据设备的当前工况调节变负荷速度，实现空分设备的主动物料平衡。

Claims (5)

1.一种用于氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，其特征在于所述的快速变负荷优化控制方法是：采用大范围工艺优化与非线性预测控制相结合的两层体系结构，包含工艺优化计算(RTO)和模型预测控制(MPC)两个模块；RTO模块根据装置的变负荷要求，通过空分低温深冷工艺优化计算，计算出与负荷变化相关的过程变量的最优稳态值，并送入到多变量预测控制MPC中；MPC模块则在不违背设备约束与保证产品质量的前提下，逐步将装置推向RTO计算所得到的最优稳态工作点。

2.根据权利要求1所述的用于氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，其特征在于所述的RTO模块，首先采用基于回朔同伦的稳态优化方法，离线求解出各个负荷需求下的最优操作点，然后采用回归方法建立负荷需求和最优操作点之间的非线性模型，在线运行时根据该非线性模型快速对应负荷需求的最优操作点；

对于空分设备，目前氧气提取率已经接近设备极限，通过减少空气量来降低能耗非常困难；因此，变负荷实时优化模块通过如下优化命题，在保证设备安全和产品质量的前提下，减少空气进料量的压缩工，以降低空分设备能耗：

$\begin{array}{cc}\underset{u}{\min }& k_1{F}_{HPA}+k_2{F}_{MA}+k_3{F}_{TA}\end{array}$

s.t.f(x,u,y,p)＝0

g(x,u,y,p)≤0

p＝{F_GOX,F_LIN}

其中，f是空分设备的稳态机理模型；g是空分设备的过程约束，如产品纯度、设备约束等；y是空分设备的输出变量；u是空分设备的输入变量；p是空分设备的负荷变量，由F_GOX和F_LIN组成，其中F_GOX是产品氧气流量，F_LIN是产品液氮流量；k₁,k₂和k₃分别是高压空气，正流空气和膨胀空气的压缩费用。

3.根据权利要求1所述的用于氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，其特征在于所述的快速变负荷优化控制方法，具体包括以下步骤：

1)对产品氧气流量F_GOX和产品液氮流量F_LIN,根据操作范围大小，进行离散化，构成一个负荷工况二维网格；

2)对网格上的每一个负荷工况，采用基于回朔同伦的稳态优化方法，离线求解出各个负荷工况下的最优操作点；

3)采用回归方法建立负荷工况{F_GOX,F_LIN}和最优操作点之间的非线性模型；

4)在线运行时根据该非线性模型，实时得到对应负荷工况的最优操作点，并送入MPC模块作为其IRV值。

4.根据权利要求3所述的用于氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，其特征在于所述基于回朔同伦的空分设备稳态优化方法，它具体包括以下步骤：

假设基础负荷p_bp，其最优解为{x^*(p_bp),u^*(p_bp),y^*(p_bp)}。对于目标负荷p_tp，通过求解以下

$\begin{array}{cc}\underset{u}{\min }& k_1{F}_{HPA}+k_2{F}_{MA}+k_3{F}_{TA}\end{array}$

s.t.f(x,u,y,p(t))＝0

g(x,u,y,p(t))≤0

p(t)＝p_bp+t(p_tp-p_bp)

p_tp＝{F_GOX,F_LIN}

一系列同伦问题实现：

(1)令t₀＝0,t＝1，{x₀,u₀,y₀}＝{x^*(p_bp),u^*(p_bp),y^*(p_bp)}.；

(2)以{x₀,u₀,y₀}为初值，求解上诉同伦优化问题，

(3)若优化问题以最优值{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))}收敛，则跳到步骤4；否则,令t＝t₀+(t-t₀)/d，然后跳到步骤2；

(4)若t<1,设置{x₀,u₀,y₀}＝{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))},t₀＝t，t＝1；否则,以最优值{x^*(p(t)),u^*(p(t)),y^*(p(t))}结束。

5.根据权利要求1所述的用于氧氮精馏外压缩空分设备的快速变负荷优化控制方法，其特征在于所述预测控制模块采用一个大控制器的结构，覆盖整个空分设备，包括空压机、分子筛、膨胀机、上塔、下塔，解决空分设备的多变量耦合问题；产品流量既是控制器的被控变量，又是控制器的被控变量，使得控制器能够根据设备的当前工况调节变负荷速度，实现空分设备的主动物料平衡。