CN110931085B - 一种连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、建立催化剂结焦炭含量预测模型；步骤2、从实时数据库中获取输入数据，在APC服务器上运行催化剂结焦炭含量预测模型，获取催化剂结焦炭含量的预测值；步骤3、建立模型预测结果与APC控制器间的联动。本发明的优点在于：通过在线近红外分析仪进行在线分析数据，大幅度提高了连续重整催化剂结焦炭含量预测频率；另外，采用LSTM网络训练得到的催化剂结焦炭含量预测模型的精确度高，并根据催化剂结焦炭含量预测结果调整APC控制器的再生器烧焦区入口氧含量设定值，及时优化催化剂再生操作，实现了再生器烧焦区入口氧含量的精准控制。
Description
技术领域
本发明涉及重整领域，特别涉及一种连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法。
背景技术
重整反应过程复杂，焦化积炭是重整装置常见的副反应之一，催化剂在使用过程中，反应物或生成物中某些组分的分子经脱氢-聚合形成高聚物，进一步脱氢生成氢含量很低的焦炭物质沉积在催化剂表面，导致催化剂有效比表面积减少，活性下降，即为结焦。同时，催化剂积炭含量还直接影响着再生系统的操作参数和再生周期。因此催化剂的结焦炭含量是连续催化重整过程中一个非常重要的控制指标，有必要对其进行实时监控。
如：王玉乔在《高校化学工程学报》上公开了名称为“基于KPCA的连续重整催化剂结焦炭炭含量软测量模型”的论文，该论文中通过建立连续重整催化剂结焦炭含量的数学模型进行预测，具体方法和步骤如下：
1、选取影响催化剂结焦炭含量的因素，一般有重整反应器的液时空速、加权平均入口温度、压力、氢油比、进料干点及芳烃潜含量；
2、按照如下方法选择建模数据：进料干点、芳烃潜含量和催化剂结焦炭含量是由人工采样分析的，所以必须先找出人工采样的时间。综合考虑物料在反应器内的停留时间和反应产物采样点的位置，估计出采样和进料的时间差，确定采样物料的进料时段，找出该时段内的重整进料流量、加权平均入口温度、加权平均床层温度、反应器总温降、平均反应器压力、氢油比等数据，这样就确定了一组样本。按照上述方法得到m+n组样本数据，其中的m组数据用来建立模型，n组数据用来检验模型的有效性；
3、建立基于KPCA的重整催化剂结焦炭含量BP神经网络软测量模型；
4、采用人工采样分析得到的催化剂结焦炭含量对建立的模型进行校正，并引入在线校正技术。
但该论文中使用的方法存在以下问题：(1)进料干点、芳烃潜含量是由人工采样分析的，采样频率一般是每天一次，这样就限制了催化剂结焦炭含量的预测周期；(2)该模型只能对催化剂结焦炭含量进行预测，但缺少采用模型预测得到的催化剂结焦炭含量结果对后续催化剂再生部分进行调整的控制方案；同样，目前采用PLS、BP神经网络等方法建立的模型的精度仍存在改进空间。因此需要进一步改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的现状，提供一种连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，该方法提高了预测频率且通过预测结果及时优化催化剂再生操作，降低了再生器的烧焦温度。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，包括以下步骤：
步骤1、建立催化剂结焦炭含量预测模型，具体包括如下步骤：
步骤1-1、采用在线近红外分析仪实时分析重整进料，获取重整进料的分析数据；
步骤1-2、利用DCS采集重整反应的运行数据，并通过OPC服务器将运行数据和分析数据导入到APC服务器上的实时数据库中；
步骤1-3、在步骤1-2中采集的运行数据与步骤1-1中获取的分析数据中选取影响催化剂结焦炭含量的因素；
步骤1-4、在实时数据库中获取重整反应的运行数据与分析数据，选取不同时间的运行数据与分析数据构成不同的样本，将样本数据组成训练集和测试集；其中，每个样本数据中包括步骤1-3中选取的影响催化剂结焦炭含量的因素在某个时间点对应的取值以及该数值下对应的催化剂结焦炭含量；
步骤1-5、将训练集的所有数据分别输入到LSTM网络中进行训练，其中，将步骤1-2中选取的影响催化剂结焦炭含量的因素在某个时间点对应的取值作为输入数据，将该数值下对应的催化剂结焦炭含量作为输出数据，最后得到训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型；
步骤1-6、并通过将测试集输入到训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型进行测试，验证该催化剂结焦炭含量预测模型的精确度，判断测试集的预测结果的精确度是否大于等于预设值，如是，则该训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型为最终的催化剂结焦炭含量预测模型，如否，继续训练该催化剂结焦炭含量预测模型，直至当测试集的预测结果的精确度达到预设值时，则结束；
步骤2、从实时数据库中获取输入数据，在APC服务器上运行催化剂结焦炭含量预测模型，得到催化剂结焦炭含量的预测值；
步骤3、建立模型预测结果与APC控制器间的联动，具体包括如下步骤：
步骤3-1、根据之前的运行数据，在不同烧焦区入口氧含量摩尔百分比时，拟合出中间变量y与催化剂循环速率之间的数学关系式；以及在不同烧焦区气体流量设计百分比时，拟合出中间变量y与待生催化剂上的焦炭重量百分比之间的数学关系式；
步骤3-2、根据重整再生器运行时使用的烧焦区气体流量设计百分比，选择对应的中间变量y与待生催化剂上的焦炭重量百分比之间的数学关系式，并根据预测模型计算得到催化剂结焦炭含量的预测值，且该预测值对应为待生催化剂上的焦炭重量百分比，并根据催化剂结焦炭含量预测值计算出相应的中间变量y值；
步骤3-3、根据重整再生器运行时使用的催化剂循环速率，计算烧焦区入口氧含量摩尔百分比的不同取值时所对应的中间变量y值；
步骤3-4、将步骤3-2中计算得到的中间变量y值与步骤3-3中烧焦区入口氧含量摩尔百分比的不同取值所对应的中间变量y值进行比较，获取步骤3-2中计算得到的中间变量y值所对应的烧焦区入口氧含量摩尔百分比；
步骤3-5、把步骤3-4中计算得到的烧焦区入口氧含量摩尔百分比作为催化剂再生
系统APC控制器中再生器烧焦区入口氧含量的设定值，从而实时控制再生器烧焦区入口氧含量。
具体的，所述步骤2包括以下具体步骤：
步骤2-1、把步骤1-6中得到的最终催化剂结焦炭含量预测模型部署在APC服务器上；
步骤2-2、组态建立预测模型输入数据与实时数据库之间的数据传输关系；
步骤2-3、实时从实时数据库中获取输入数据，并通过催化剂结焦炭含量预测模型进行计算，输出数据对应为催化剂结焦炭含量的预测值。
所述步骤1-1中在线近红外分析仪的分析频率为1～10分钟/次。
作为优选，所述步骤1-3中影响催化剂结焦炭含量的因素中的分析数据包括进料干点和芳烃潜含量，运行数据包括液时空速、加权平均入口温度、压力和氢油比，其共同组成影响催化剂结焦炭含量的因素。
作为优选，所述步骤3-4中使用插值法获取步骤3-2中计算得到的中间变量y值所对应的烧焦区入口氧含量摩尔百分比。
与现有技术相比，本发明的优点在于：通过引入在线近红外分析仪获取实时在线分析数据，实现1～10分钟/次的预测频率，大幅度提高了连续重整催化剂结焦炭含量预测频率；另外，采用LSTM网络训练得到的催化剂结焦炭含量预测模型的准确率高，并根据催化剂结焦炭含量预测结果调整APC控制器的再生器烧焦区入口氧含量设定值，及时优化催化剂再生操作，实现了再生器烧焦区入口氧含量的精准控制。
附图说明
图1为本发明实施例中使用的硬件构架示意图；
图2为本发明实施例的中间变量y与催化剂循环速率以及中间变量y与待生催化剂上的焦炭重量百分比之间的拟合曲线；
图3为本发明实施例中模型预测值与采样分析数据的对比图；
图4为本发明实施例中优化前后再生烧焦温度对比图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
一种连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，包括以下步骤：
步骤1、建立催化剂结焦炭含量预测模型，具体包括如下步骤：
步骤1-1、采用在线近红外分析仪实时分析重整进料，获取重整进料的分析数据；步骤1-1中在线近红外分析仪的分析频率为1～10分钟/次；本实施例中，在线近红外分析仪的分析频率为5分钟/次；
步骤1-2、利用DCS采集重整反应的运行数据，并通过OPC服务器将运行数据和分析数据导入到APC服务器上的实时数据库中；如图1所示，为该方法中使用的硬件构架；DCS3和在线近红外分析仪2的数据均通过控制网1，并经OPC服务器4，实现与APC服务器6之间的数据传输，为保证安全，在OPC服务器4和APC服务器6间设立防火墙5；且所有硬件之间均为通讯连接；
步骤1-3、在步骤1-2中采集的运行数据与步骤1-1中获取的分析数据中选取影响催化剂结焦炭含量的因素；本实施例中，影响催化剂结焦炭含量的因素中的分析数据包括进料干点和芳烃潜含量，运行数据包括液时空速、加权平均入口温度、压力和氢油比，其共同组成影响催化剂结焦炭含量的因素；
步骤1-4、在实时数据库中获取重整反应的运行数据与分析数据，选取不同时间的运行数据与分析数据构成不同的样本，将样本数据组成训练集和测试集；其中，每个样本数据中包括步骤1-3中选取的影响催化剂结焦炭含量的因素在某个时间点对应的取值以及该数值下对应的催化剂结焦炭含量；
步骤1-5、将训练集的所有数据分别输入到LSTM网络中进行训练，其中，将步骤1-2中选取的影响催化剂结焦炭含量的因素在某个时间点对应的取值作为输入数据，将该数值下对应的催化剂结焦炭含量作为输出数据，最后得到训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型；
步骤1-6、并通过将测试集输入到训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型进行测试，验证该催化剂结焦炭含量预测模型的精确度，判断测试集的预测结果的精确度是否大于等于预设值时，如是，则该训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型为最终的催化剂结焦炭含量预测模型，如否，继续训练该催化剂结焦炭含量预测模型，直至当测试集的预测结果的精确度达到预设值时，则结束；
步骤2、从实时数据库中获取输入数据，在APC服务器上运行催化剂结焦炭含量预测模型，获取催化剂结焦炭含量的预测值；具体包括如下步骤：
步骤2-1、把步骤1-6中得到的最终催化剂结焦炭含量预测模型部署在APC服务器上；
步骤2-2、组态建立预测模型输入数据与实时数据库之间的数据传输关系；
步骤2-3、实时从实时数据库中获取输入数据，并通过催化剂结焦炭含量预测模型进行计算，输出数据对应为催化剂结焦炭含量的预测值；
为了保证催化剂结焦炭含量预测值的准确性，每隔一段时间对该催化剂结焦炭含量预测模型进行校正，例如：每隔两个月对该催化剂结焦炭含量预测模型进行校正时，则采用前两个月内的催化剂结焦炭含量采样分析数据对该模型进行校正，该校正方法能使催化剂结焦炭含量的预测值更加准确；
步骤3、建立模型预测结果与APC控制器间的联动；具体包括如下步骤：
步骤3-1、根据之前的运行数据，采用通用曲线拟合方法，在不同烧焦区入口氧含量摩尔百分比时，拟合出中间变量y与催化剂循环速率之间的数学关系式；以及在不同烧焦区气体流量设计百分比时，拟合出中间变量y与待生催化剂上的焦炭重量百分比之间的数学关系式；
如：通用曲线拟合方法为线性拟合、多项式拟合等；例如：图2所示的拟合曲线，左侧为不同烧焦区入口氧含量摩尔百分比(记为O2％)时，中间变量y与催化剂循环速率(记为c)之间的关系曲线，该曲线为线性，其数学关系式别对应为：
O2％为0.5：y＝0.2738c-9.1905；
O2％为0.6：y＝0.232c-9.7；
O2％为0.7：y＝0.2c–10；
O2％为0.8：y＝0.1765c-10.147；
O2％为0.9：y＝0.1571c-10.214；
O2％为1.0：y＝0.16c–12；
右侧为不同烧焦区气体流量设计百分比(记为F％)时，中间变量y与待生催化剂上的焦炭重量百分比(记为w)之间的关系曲线，该曲线为多项式拟合曲线，其数学关系式别对应为：
F％为80：y＝-0.1184w3+2.6567w2-21.476w+62.687；
F％为90：y＝-0.0827w3+2.0716w2-18.729w+61.24；
F％为100：y＝-0.0647w3+1.7476w2-17.157w+61.467；
F％为110：y＝-0.051w3+1.4744w2-15.625w+60.947；
步骤3-2、根据重整再生器运行时使用的烧焦区气体流量设计百分比，选择对应的中间变量y与待生催化剂上的焦炭重量百分比之间的数学关系式，并根据预测模型计算得到催化剂结焦炭含量的预测值，且该预测值对应为待生催化剂上的焦炭重量百分比，并根据催化剂结焦炭含量预测值计算出相应的中间变量y值；
步骤3-3、根据重整再生器运行时使用的催化剂循环速率，计算烧焦区入口氧含量摩尔百分比的不同取值时所对应的中间变量y值；
本实施例中，根据如图2左侧所示的不同烧焦区入口氧含量摩尔百分比(记为O2％)时，中间变量y与催化剂循环速率(记为c)之间的关系曲线以及对应的数学关系式，分别计算出O2％为0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0时的中间变量y；
步骤3-4、将步骤3-2中计算得到的中间变量y值与步骤3-3中烧焦区入口氧含量摩尔百分比的不同取值所对应的中间变量y值进行比较，获取步骤3-2中计算得到的中间变量y值所对应的烧焦区入口氧含量摩尔百分比；本实施例中，使用插值法获取步骤3-2中计算得到的中间变量y值所对应的烧焦区入口氧含量摩尔百分比；
步骤3-5、把步骤3-4中计算得到的烧焦区入口氧含量摩尔百分比作为APC控制催化剂再生系统控制器中再生器氧含量的设定值，从而实时控制再生器烧焦区入口氧含量。
将该发明中采用LSTM网络建立的连续重整催化剂结焦炭含量预测模型，经过测试数据的检测，实验结果如图3所示，模型预测的与采样分析得到的催化剂结焦炭含量的相对误差仅为1％，因此通过LSTM网络建立的连续重整催化剂结焦炭含量预测模型准确率高；另外，通过在线近红外分析仪1～10分钟/次的分析频率，该分析数据作为输入数据实时输入到预测模型中，因此能达到1～10分钟/次的预测频率，使预测频率1天/次提高到1～10分钟/次，真正实现了在线预测，并与APC控制器形成联动，形成闭环操作优化，实现了再生器烧焦区入口氧含量的精准控制，将该联动运行到实验中，实验结果如图4所示，发现优化后催化剂的烧焦温度比优化前催化剂的烧焦温度平均降低5℃左右，降低高温燃烧对催化剂的影响。
Claims (5)
1.一种连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、建立催化剂结焦炭含量预测模型，具体包括如下步骤：
步骤1-1、采用在线近红外分析仪实时分析重整进料，获取重整进料的分析数据；
步骤1-2、利用DCS采集重整反应的运行数据，并通过OPC服务器将运行数据和分析数据导入到APC服务器上的实时数据库中；
步骤1-3、在步骤1-2中采集的运行数据与步骤1-1中获取的分析数据中选取影响催化剂结焦炭含量的因素；
步骤1-4、在实时数据库中获取重整反应的运行数据与分析数据，选取不同时间的运行数据与分析数据构成不同的样本，将样本数据组成训练集和测试集；其中，每个样本数据中包括步骤1-2中选取的影响催化剂结焦炭含量的因素在某个时间点对应的取值以及该数值下对应的催化剂结焦炭含量；
步骤1-5、将训练集的所有数据分别输入到LSTM网络中进行训练，其中，将步骤1-2中选取的影响催化剂结焦炭含量的因素在某个时间点对应的取值作为输入数据，将该数值下对应的催化剂结焦炭含量作为输出数据，最后得到训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型；
步骤1-6、并通过将测试集输入到训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型进行测试，验证该催化剂结焦炭含量预测模型的精确度，判断测试集的预测结果的精确度是否大于等于预设值时，如是，则该训练完成的催化剂结焦炭含量预测模型为最终的催化剂结焦炭含量预测模型，如否，继续训练该催化剂结焦炭含量预测模型，直至当测试集的预测结果的精确度达到预设值时，则结束；
步骤2、从实时数据库中获取输入数据，在APC服务器上运行催化剂结焦炭含量预测模型，获取催化剂结焦炭含量的预测值；
步骤3、建立模型预测结果与APC控制器间的联动；具体包括如下步骤：
步骤3-1、根据之前的运行数据，在不同烧焦区入口氧含量摩尔百分比时，拟合出中间变量y与催化剂循环速率之间的数学关系式；以及在不同烧焦区气体流量设计百分比时，拟合出中间变量y与待生催化剂上的焦炭重量百分比之间的数学关系式；
步骤3-2、根据重整反应器运行时使用的烧焦区气体流量设计百分比，选择对应的中间变量y与待生催化剂上的焦炭重量百分比之间的数学关系式，并根据预测模型计算得到催化剂结焦炭含量的预测值，该预测值对应为待生催化剂上的焦炭重量百分比，最后根据催化剂结焦炭含量预测值计算出相应的中间变量y值；
步骤3-3、根据重整反应器运行时使用的催化剂循环速率，计算烧焦区入口氧含量摩尔百分比的不同取值时所对应的中间变量y值；
步骤3-4、将步骤3-2中计算得到的中间变量y值与步骤3-3中烧焦区入口氧含量摩尔百分比的不同取值所对应的中间变量y值进行比较，获取步骤3-2中计算得到的中间变量y值所对应的烧焦区入口氧含量摩尔百分比；
步骤3-5、把步骤3-4中计算得到的烧焦区入口氧含量摩尔百分比作为催化剂再生系统APC控制器中再生器烧焦区入口氧含量的设定值，从而实时控制再生器的烧焦区入口氧含量。
2.根据权利要求1所述的连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，其特征在于：所述步骤2包括以下具体步骤：
步骤2-1、把步骤1-6中得到的最终催化剂结焦炭含量预测模型部署在APC服务器上；
步骤2-2、组态建立预测模型输入数据与实时数据库之间的数据传输关系；
步骤2-3、实时从实时数据库中获取输入数据，并通过催化剂结焦炭含量预测模型进行计算，输出数据对应为催化剂结焦炭含量的预测值。
3.根据权利要求1所述的连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，其特征在于：所述步骤1-1中在线近红外分析仪的分析频率为1～10分钟/次。
4.根据权利要求1所述的连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，其特征在于：所述步骤1-3中影响催化剂结焦炭含量的因素中的分析数据包括进料干点和芳烃潜含量，运行数据包括液时空速、加权平均入口温度、压力和氢油比，其共同组成影响催化剂结焦炭含量的因素。
5.根据权利要求1所述的连续重整催化剂结焦炭含量在线预测和优化方法，其特征在于：所述步骤3-4中使用插值法获取步骤3-2中计算得到的变量y值所对应的烧焦区入口氧含量摩尔百分比。
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