CN110516273A - 一种基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统，用于对热耦合空分设备进行实时监控和操作调优，包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、产品提取率计算模块。并将产品提取率以及设备能耗值通过现场总线传递给控制站与存储系统。本发明为了克服已有的热耦合空分模型在线运算效率低、精度差的不足，通过结合高拓展性、高精度的机理模型，以及可利用大量历史数据、高效率的支持向量机统计模型，建立热耦合空分设备的兼具精度与效率的能耗监测混合模型，在此基础上实现能耗监测智能系统，能够很好结合机理模型的精度与支持向量机模型的效率优势，准确度高、运算快，从而达到高效而精确的能耗监测效果。

Description

一种基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统

技术领域

本发明涉及热耦合空分设备的能耗监测领域，尤其涉及一种基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统。

背景技术

热耦合空分设备，是一种工业生产过程广泛采用的生产装置。热耦合空分设备对空气进行分离，并得到氧、氮、氩等高纯工业气体，被广泛应用于石油、化工、能源、电子、冶金、航空航天、医疗保健、食品饮料等各种工业领域，在国民经济中具有广泛的应用和重要的意义。热耦合空分设备是工业生产过程耗能最大的设备之一，但又是一种典型的低温精馏过程，其热力学效率并不高，理论热力学效率一般仅为15％-20％左右，能源成本通常占了空气产品价格的75％，因此热耦合空分设备也是能源浪费最为严重的耗能设备之一，是典型的牺牲能量换取纯度的设备，具有极大的能效提升空间。近年来，一方面，由于现代工业的发展，一些大型工业项目如钢铁工业、化学工业、石油开采等都需要由大型热耦合空分设备提供空气制品，热耦合空分设备需求量越来越大；另一方面，自从上世纪70年代的两次“石油危机”以来，能源危机加深，加之日益高涨的环保需求以及空分行业的效益要求，都对空气分离过程的降耗提出了更为严格的要求。因此，提高空气分离技术的能量效率、建立准确高效的能耗监测装置，降低空气分离过程的能耗，刻不容缓。

热耦合空分技术比常规空分技术节能40％以上，节能效果显著，是当前空分节能研究的一个前沿和热点。然而，由于热耦合空分过程具有强耦合、强病态、强不对称性、强反向响应等复杂的非线性动态特性，其模型十分复杂，使得传统的机理模型虽然具有较高的预测精度，但是在线运算效率太低，不利于后续的能耗监测研究；另一方面，近期发展起来的基于数据的线性统计模型，不能有效描述热耦合空分过程的复杂非线性特性，往往具有较低的预测精度，导致基于数据模型的优化方法对热耦合空分过程节能效果的改善非常有限。事实表明建立热耦合空分设备的高效率、高精度模型，是提高该过程的生产控制品质的前提，已经成为空分节能技术的前沿关键技术。热耦合空分设备的混合模型能够结合机理模型拓展性好、精度高的特点，以及统计模型可以利用大量空分生产历史数据、运行效率高的优势，是一种兼具高精度与高效率的新型模型。在此基础上，可以很方便地得到低能耗的生产方案，显著改善生产运行效率，降低生产能耗。

发明内容

为了克服热耦合空分设备能耗监测智能系统中，热耦合空分设备建模过程不能有效反映空分过程的复杂非线性物性特征、在线运行效率低下、精确度低的不足，本发明的目的在于提供一种基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统，能够有效反映空分过程的复杂非线性物性特征，在线运行效率高、能耗监测效果更好。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统，包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、产品提取率计算模块。

所述机理统计混合建模模块以智能仪表中的温度检测元件采集的温度数据、压力检测元件采集的压力数据、流量检测元件采集的流量数据、分析元件采集的组成数据等检测数据，作为机理统计混合模型的数据输入，通过机理建模与统计建模相结合的方法，计算出当前热耦合空分设备运行条件与操作条件下的热耦合空分设备中温度、压力、流量、组成分布等参数信息。

(1)机理模型由以下公式实现：

其中，下标i为氮、氩、氧等组分中的一种，j为自上而下编号的塔板序号，y_i,j为第j块塔板上i组分的气相组成，x_i,j为第j块塔板上i组分的液相组成。

y_i,j＝k_i,jx_i,j (3)

其中，k_i,j为第j块塔板上i组分的气液平衡系数。

L_j-1x_i,j-1-(V_j+G_j)y_i，j-(L_j+S_j)x_i,j+V_j+1y_i,j+1＝-F_jz_i,j (4)

其中，L_j-1为第j-1块塔板上的液相流量，L_j为第j块塔板上的液相流量，V_j为第j块塔板上的气相流量，V_j+1为第j+1块塔板上的气相流量，G_j为第j块塔板上的气相采出流量，S_j为第j块塔板上的液相采出流量，F_j为第j块塔板上的进料流量，x_i,j-1为第j-1块塔板上i组分的液相组成，y_i,j+1为第j+1块塔板上i组分的气相组成，z_i,j为第j块塔板上i组分的进料组成。

其中，为第j-1块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的液相焓值，为第j 块塔板上的气相焓值，为第j+1块塔板上的气相焓值，为第j块塔板上的进料焓值。第j块塔板上的内耦合换热速率U_j的值为：

U_j＝α_jΔT_j (6)

其中，α_j为第j块塔板上的热耦合换热效率，ΔT_j为第j块塔板上的热耦合换热温差。

k_i,j可以由Peng-Robinson状态方程计算而来，最终的计算公式如下：

其中，为第j块塔板上组分i的汽相逸度系数，为第j块塔板上组分i的液相逸度系数。可以由下式计算：

其中，b_i,j为第j块塔板上i组分的范德华体积，a_i,j为第j块塔板上i组分的引力参数， a_j为第j块塔板上所有组分分子间引力参数的加权和，b_j为第j块塔板上所有组分范德华体积的加权和，Z_j为第j块塔板上的压缩因子，A_j、B_j为计算第j块塔板上液相逸度系数时定义的中间变量，由混合物的混合规则计算如下：

其中，下标i₁和i₂为氧、氮、氩中的两种组分，为第j块塔板上组分i₁的液相组成，为第j块塔板上组分i₂的液相组成，为第j块塔板上组分i₁与组分i₂间的引力参数， P_j为第j块塔板上的压力，T_j为第j块塔板上的温度，v_j为第j块塔板上的摩尔体积，R为气体常数。

第j块塔板上组分i的汽相逸度系数计算方法与液相逸度系数相同，只需将式 (9)-(13)中的液相组成x替换为相应的气相组成y。

(2)统计模型通过对热耦合空分设备的历史样本数据进行基于支持向量机的统计建模，对机理模型中的物性计算方程进行修正，由以下公式实现：

其中J表示目标函数、w表示模块参数、Y输出数据、β表示偏置、X表示输入数据、Y表示输出数据，下标l表示第l个数据。

对于上述公式的求解，引入了拉格朗日乘子θ_l，定义拉格朗日函数Γ如下，其中上标T 表示矩阵的转置，表示核函数映射：

根据KKT条件，将Γ(w,θ_l,β)分别对w,β求偏导，可以得到如下公式：

该模块采用性能优秀、所需参数少的RBF核函数K，函数如下：

其中，K是核函数，表示输入数据的平均值，σ表示核参数。

所述能耗计算模块根据机理统计混合建模模块计算得到的温度、压力、流量、组成分布等参数信息，计算空分过程的能耗等经济技术指标：

E＝∑Q_comp+∑Q_hex (18)

E是热耦合空分设备综合能源消耗量，Q是各设备的能耗，主要包括泵的能耗Q_comp和换热器的能耗Q_hex两类。

泵的能耗Q_comp计算公式为：

其中，μ为多方过程系数，V为流量，T_in为进口温度，P_in为进口压力，P_out为出口压力，η_comp为泵的效率。

换热器的能耗Q_hex计算公式为：

Q_hex＝V|H_in-H_out|η_hex ^-1 (20)

其中，V为流量，H_in为进口焓值，H_out为出口焓值，η_hex为换热器的效率。

所述产品提取率计算模块，作为间接展示能耗的重要指标，根据当前时刻机理统计混合建模模块在给定的操作条件得到的温度、压力、流量、组成分布等参数信息，计算空分过程的产品提取率指标如下：

氧的提取率ψ是以产品氧中的总氧量与进塔加工空气中的总氧量之比来表示。即

其中和分别是氧气产品，液体产品和总共的空气进料，和分别表示的是氧气产品，液体产品和总共空气进料中所含氧的体积分数。

与氧的提取率类似，氩的提取率ζ可以写成

其中V_Ar和V_kAr分别是氩气产品和总共的空气进料y_Ar和y_kAr分别表示的是氩气产品和总共空气进料中所含氩的体积分数。

上述的热耦合空分设备能耗监测智能系统，其特征在于所述的能耗监测智能系统还用于设定气氮产品的纯度以及气氧产品的浓度，显示当前系统运行的能耗和产品纯度，并将实时能耗数据通过现场总线传给DCS的控制站和存储系统，方便操作人员进行历史数据的查阅以及生产运行控制，降低生产过程能耗。

本发明的技术构思为：通过结合高拓展性、高精度的机理模型，以及可以利用大量生产历史数据、高效率的统计模型，建立起热耦合空分设备的兼具高精度与高效率的能耗监测混合模型，实现准确把握热耦合空分设备的复杂非线性机理特性与实际运行状态，从而克服已有的空分模型在线运算效率低、模型精度差的不足，同时将产品提取率作为重要的能耗显示指标，有利于操作人员及时把握生产运行状况，并进行相应的操作调优。能耗监测智能系统

本发明的有益效果主要表现在：1、将空分过程的机理模型与基于空分运行实际数据的支持向量机统计模型相结合，建立空分过程的机理统计混合模型，能够高效率地、高精度地兼顾空分过程的复杂非线性机理特性与实际运行状态，具有更高的建模精度；2、在混合模型的基础上进行热耦合空分设备能耗监测计算，在线运行效率高，能耗监测效果比传统的基于单纯机理模型或统计模型的监测效果更好。

附图说明

图1是本发明所提出的基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统的原理图；

图2是基于混合建模的能耗监测智能系统的原理图。

具体实施方式

下面根据附图具体说明本发明。

参照图1，空分生产过程包括热耦合空分设备1、智能仪表2、数据接口3、控制器4、控制站5、现场总线6、存储装置7和基于混合建模的能耗监测智能系统8，其中智能仪表2、控制器4直接与热耦合空分设备1相连接，控制站5、存储装置7及基于混合建模的能耗监测智能系统8通过现场总线6、数据接口3实现与智能仪表2、控制器4相连接。所述智能仪表2通过温度检测元件、压力检测元件、流量检测元件测量相关参数，并与数据接口3连接。所述基于混合建模的能耗监测智能系统8实现热耦合空分设备1的最优操作参数的求解功能，并将最优操作参数通过现场总线传递给控制站5与存储装置7。

根据反应机理以及流程工艺分析，考虑到空分生产过程中对产品和能耗产生影响的各个因素，对于热耦合空分设备的高压塔、低压塔或氩塔中的一个塔，取实际生产过程中常用的操作变量和易测变量作为模型输入变量，包括：塔内压力，进料温度、流量、组成，塔顶塔底及侧线采出流股的温度、流量、组成，操作回流比、再沸比。

参照图2，一种基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统，包括机理统计混合建模模块9、能耗计算模块10、产品提前率计算模块11。

所述机理统计混合建模模块9以智能仪表2中的温度检测元件采集的温度数据、压力检测元件采集的压力数据、流量检测元件采集的流量数据、分析元件采集的组成数据等检测数据，作为机理统计混合模型9的数据输入，通过机理建模与统计建模相结合的方法，计算出当前热耦合空分设备运行条件与操作条件下的热耦合空分设备中温度、压力、流量、组成分布等参数信息。

(1)机理模型由以下公式实现：

其中，下标i为氮、氩、氧等组分中的一种，j为自上而下编号的塔板序号，y_i,j为第j块塔板上i组分的气相组成，x_i,j为第j块塔板上i组分的液相组成。

y_i,j＝k_i,jx_i,j (3)

其中，k_i,j为第j块塔板上i组分的气液平衡系数。

L_j-1x_i,j-1-(V_j+G_j)y_i，j-(L_j+S_j)x_i,j+V_j+1y_i,j+1＝-F_jz_i,j (4)

其中，L_j-1为第j-1块塔板上的液相流量，L_j为第j块塔板上的液相流量，V_j为第j块塔板上的气相流量，V_j+1为第j+1块塔板上的气相流量，G_j为第j块塔板上的气相采出流量，S_j为第j块塔板上的液相采出流量，F_j为第j块塔板上的进料流量，x_i,j-1为第j-1块塔板上i组分的液相组成，y_i,j+1为第j+1块塔板上i组分的气相组成，z_i,j为第j块塔板上i组分的进料组成。

其中，为第j-1块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的液相焓值，为第j 块塔板上的气相焓值，为第j+1块塔板上的气相焓值，为第j块塔板上的进料焓值。第j块塔板上的内耦合换热速率U_j的值为：

U_j＝α_jΔT_j (6)

其中，α_j为第j块塔板上的热耦合换热效率，ΔT_j为第j块塔板上的热耦合换热温差。

k_i,j可以由Peng-Robinson状态方程计算而来，最终的计算公式如下：

其中，为第j块塔板上组分i的汽相逸度系数，为第j块塔板上组分i的液相逸度系数。可以由下式计算：

其中，b_i,j为第j块塔板上i组分的范德华体积，a_i,j为第j块塔板上i组分的引力参数， a_j为第j块塔板上所有组分分子间引力参数的加权和，b_j为第j块塔板上所有组分范德华体积的加权和，Z_j为第j块塔板上的压缩因子，A_j、B_j为计算第j块塔板上液相逸度系数时定义的中间变量，由混合物的混合规则计算如下：

其中，下标i₁和i₂氧、氮、氩中的两种组分，为第j块塔板上组分i₁的液相组成，为第j块塔板上组分i₂的液相组成，为第j块塔板上组分i₁与组分i₂间的引力参数，P_j为第j块塔板上的压力，T_j为第j块塔板上的温度，v_j为第j块塔板上的摩尔体积，R为气体常数。

第j块塔板上组分i的汽相逸度系数计算方法与液相逸度系数相同，只需将式 (9)-(13)中的液相组成x替换为相应的气相组成y。

(2)统计模型通过对热耦合空分设备的历史样本数据进行基于支持向量机的统计建模，对机理模型中的物性计算方程进行修正，由以下公式实现：

其中J表示目标函数、w表示模块参数、Y输出数据、β表示偏置、X表示输入数据、Y表示输出数据，下标l表示第l个数据。

对于上述公式的求解，引入了拉格朗日乘子θ_l，定义拉格朗日函数Γ如下，其中上标T 表示矩阵的转置，表示核函数映射：

根据KKT条件，将Γ(w,θ_l,β)分别对w,β求偏导，可以得到如下公式：

该模块采用性能优秀、所需参数少的RBF核函数K，函数如下：

其中，K是核函数，表示输入数据的平均值，σ表示核参数。

所述能耗计算模块10根据机理统计混合建模模块9计算得到的温度、压力、流量、组成分布等参数信息，计算空分过程的能耗等经济技术指标：

E＝∑Q_comp+∑Q_hex (18)

E是热耦合空分设备综合能源消耗量，Q是各设备的能耗，主要包括泵的能耗Q_comp和换热器的能耗Q_hex两类。

泵的能耗Q_comp计算公式为：

其中，τ为多方过程系数，V为流量，R为气体常数，T_in为进口温度，P_in为进口压力，P_out为出口压力，η_comp为泵的效率。

换热器的能耗Q_hex计算公式为：

Q_hex＝V|H_in-H_out|η_hex ^-1 (20)

其中，V为流量，H_in为进口焓值，H_out为出口焓值，η_hex为换热器的效率。

所述产品提取率计算模块11，作为间接展示能耗的重要指标，根据当前时刻机理统计混合建模模块在给定的操作条件得到的温度、压力、流量、组成分布等参数信息，计算空分过程的产品提取率指标如下：

氧的提取率ψ是以产品氧中的总氧量与进塔加工空气中的总氧量之比来表示。即

其中和分别是氧气产品，液体产品和总共的空气进料，和分别表示的是氧气产品，液体产品和总共空气进料中所含氧的体积分数。

与氧的提取率类似，氩的提取率ζ可以写成

其中V_Ar和V_kAr分别是氩气产品和总共的空气进料y_Ar和y_kAr分别表示的是氩气产品和总共空气进料中所含氩的体积分数。

上述的热耦合空分设备能耗监测智能系统，其特征在于所述的能耗监测智能系统还用于设定气氮产品的纯度以及气氧产品的浓度，显示当前系统运行的能耗和产品纯度，并将实时能耗数据通过现场总线传给DCS的控制站和存储系统，方便操作人员进行历史数据的查阅以及生产运行控制，降低生产过程能耗。

上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统，其特征在于：包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、产品提取率计算模块，所述能耗计算模块、产品提取率计算模块均与机理统计混合建模模块相连。所述机理统计混合建模模块将智能仪表中温度检测元件采集的温度数据、压力检测元件采集的压力数据、流量检测元件采集的流量数据、分析元件采集的组成数据等检测数据，作为机理统计混合模型的数据输入，通过机理建模与统计建模相结合的方法，计算出当前热耦合空分设备运行条件与操作条件下的热耦合空分设备中温度、压力、流量、组成分布等参数信息。

(2.1)机理模型由以下公式实现：

其中，下标i为氮、氩、氧等组分中的一种，j为自上而下编号的塔板序号，y_i,j为第j块塔板上i组分的气相组成，x_i,j为第j块塔板上i组分的液相组成。

y_i,j＝k_i,jx_i,j (3)

其中，k_i,j为第j块塔板上i组分的气液平衡系数。

L_j-1x_i,j-1-(V_j+G_j)y_i，j-(L_j+S_j)x_i,j+V_j+1y_i,j+1＝-F_jz_i,j (4)

其中，L_j-1为第j-1块塔板上的液相流量，L_j为第j块塔板上的液相流量，V_j为第j块塔板上的气相流量，V_j+1为第j+1块塔板上的气相流量，G_j为第j块塔板上的气相采出流量，S_j为第j块塔板上的液相采出流量，F_j为第j块塔板上的进料流量，x_i,j-1为第j-1块塔板上i组分的液相组成，y_i,j+1为第j+1块塔板上i组分的气相组成，z_i,j为第j块塔板上i组分的进料组成。

其中，为第j-1块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的气相焓值，为第j+1块塔板上的气相焓值，为第j块塔板上的进料焓值。第j块塔板上的内耦合换热速率U_j的值为：

U_j＝α_jΔT_j (6)

其中，α_j为第j块塔板上的热耦合换热效率，ΔT_j为第j块塔板上的热耦合换热温差。

k_i,j可以由Peng-Robinson状态方程计算而来，最终的计算公式如下：

其中，为第j块塔板上组分i的汽相逸度系数，为第j块塔板上组分i的液相逸度系数。可以由下式计算：

其中，b_i,j为第j块塔板上i组分的范德华体积，a_i,j为第j块塔板上i组分的引力参数，a_j为第j块塔板上所有组分分子间引力参数的加权和，b_j为第j块塔板上所有组分范德华体积的加权和，Z_j为第j块塔板上的压缩因子，A_j、B_j为计算第j块塔板上液相逸度系数时定义的中间变量，由混合物的混合规则计算如下：

其中，下标i₁和i₂氧、氮、氩中的两种组分，为第j块塔板上组分i₁的液相组成，为第j块塔板上组分i₂的液相组成，为第j块塔板上组分i₁与组分i₂间的引力参数，P_j为第j块塔板上的压力，T_j为第j块塔板上的温度，v_j为第j块塔板上的摩尔体积，R为气体常数。

第j块塔板上组分i的汽相逸度系数计算方法与液相逸度系数相同，只需将式(9)-(13)中的液相组成x替换为相应的气相组成y。

(2.2)统计模型通过对热耦合空分设备的历史样本数据进行基于支持向量机的统计建模，对机理模型中的物性计算方程进行修正，由以下公式实现：

其中J表示目标函数、w表示模块参数、Y输出数据、β表示偏置、X表示输入数据、Y表示输出数据，下标l表示第l个数据。

对于上述公式的求解，引入了拉格朗日乘子θ_l，定义拉格朗日函数Γ如下，其中上标T表示矩阵的转置，表示核函数映射：

根据KKT条件，将Γ(w,θ_l,β)分别对w,β求偏导，可以得到如下公式：

该模块采用性能优秀、所需参数少的RBF核函数K，函数如下：

其中，K是核函数，表示输入数据的平均值，σ表示核参数。

2.根据权利要求1所述基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统，其特征在于：所述能耗计算模块根据机理统计混合建模模块计算得到的温度、压力、流量、组成分布等参数信息，计算空分过程的能耗等经济技术指标：

E＝∑Q_comp+∑Q_hex (18)

E是热耦合空分设备综合能源消耗量，Q是各设备的能耗，主要包括泵的能耗Q_comp和换热器的能耗Q_hex两类。

泵的能耗Q_comp计算公式为：

其中，μ为多方过程系数，V为流量，T_in为进口温度，P_in为进口压力，P_out为出口压力，η_comp为泵的效率。

换热器的能耗Q_hex计算公式为：

Q_hex＝V|H_in-H_out|η_hex ^-1 (20)

其中，V为流量，H_in为进口焓值，H_out为出口焓值，η_hex为换热器的效率。

3.根据权利要求1所述基于混合建模的热耦合空分设备能耗监测智能系统，其特征在于：所述产品提取率计算模块，根据当前时刻机理统计混合建模模块在给定的操作条件得到的温度、压力、流量、组成分布等参数信息，计算空分过程的产品提取率指标如下：

氧的提取率ψ是以产品氧中的总氧量与进塔加工空气中的总氧量之比来表示。即

其中和分别是氧气产品，液体产品和总共的空气进料，和分别表示的是氧气产品，液体产品和总共空气进料中所含氧的体积分数。

与氧的提取率类似，氩的提取率ζ可以写成

其中V_Ar和V_kAr分别是氩气产品和总共的空气进料y_Ar和y_kAr分别表示的是氩气产品和总共空气进料中所含氩的体积分数。