CN112295255A - 一种甲醇精馏装置智能控制系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于化工精馏技术领域，具体公开了一种甲醇精馏装置智能控制系统及控制方法。该智能控制系统包含：输入装置，用于输入所述甲醇精馏装置的预设数据；分散控制器，用于采集并储存所述甲醇精馏装置的实时数据，和对所述甲醇精馏装置进行分散控制；以及智能控制器，分别与所述输入装置和分散控制器可通讯地连接，用于对所述预设数据和实时数据进行分析处理，并将处理结果反馈于所述分散控制器。本发明通过设置智能控制器，以模型预测控制代替现有的基于反馈的控制方式，实现装置动态优化，只要工艺上允许且所涉及的测控仪表完好的控制回路均投入全自动运行，可以降低操作人员劳动强度，实现装置的准无人化操作。

Description

一种甲醇精馏装置智能控制系统及控制方法

技术领域

本申请涉及化工精馏技术领域，具体涉及一种甲醇精馏装置智能控制系统及控制方法。

背景技术

甲醇四塔精馏装置，包含预精馏塔、加压塔、常压塔和回收塔，此装置精馏过程是一个多变量、较强耦合的复杂控制过程，尤其是加压/常压两塔操作更是如此。对于加压塔，塔顶压力的大幅变化会使得物料体系平衡温度也发生大幅变化，温度测量值受压力变化的影响超过了物料体系组成变化的影响：一方面测量温度的变化不能直接反映成分变化，另一方面，不考虑压力变化时根据测量温度变化进行调整容易造成超调或失调，影响产品质，造成能源浪费。与此同时，这一调节过程通常依赖于操作工的判断和经验，即使是最好的调节判断和经验也很难通过操作工固化下来。

目前，在甲醇精馏工艺中，通常采用DCS（Distributed Control System）分散控制系统进行工艺过程控制，而DCS控制系统通常采用PID进行控制调节。然而，甲醇精馏装置在相同的负荷下，不同操作点的蒸汽单耗差异可以达到50%。因此，找到并维持最优操作点，是实现降低蒸汽消耗，提高原材料效率，降低产品生产成本的关键。与此同时，最优操作点也是动态变化的过程，它不仅与精馏装置状态变化有关，还与上游合成系统效率变化有关，是一个动态优化的过程，仅仅靠现有的DCS进行PID控制调节，难以实现更为优化节能的控制目标。

发明内容

针对现有甲醇四塔精馏过程中存在的操作人员控制不稳定而造成蒸汽浪费的问题，本申请提供了一种甲醇精馏先进智能控制系统及控制方法，实现了甲醇精馏装置的平稳操作和工艺持续自动优化功能，从而降低精馏系统的蒸汽消耗，提高原材料效率，降低产品生产成本。

为实现上述目的，本申请采用的一个技术方案为：

一种甲醇精馏装置智能控制系统，所述甲醇精馏装置包含预精馏塔、加压塔、常压塔和回收塔，该智能控制系统包含：

输入装置，用于输入所述甲醇精馏装置的预设数据；

分散控制器，用于采集并储存所述甲醇精馏装置的实时数据，和对所述甲醇精馏装置进行分散控制；以及

智能控制器，分别与所述输入装置和分散控制器可通讯地连接，用于对所述预设数据和实时数据进行分析处理，并将处理结果反馈于所述分散控制器；

其中，所述智能控制器包含操作控制单元、关系数据库单元和控制模型库单元。

进一步的，所述控制模型库单元包含：预测模型和软测量模型。

进一步的，所述预设数据包含精馏装置的进料量，所述实时数据包含甲醇精馏装置的运行压力、温度、塔釜蒸汽流量。

本申请采用的第二个技术方案为：

一种甲醇精馏装置智能控制方法，包含：

通过输入装置输入所述甲醇精馏装置的预设数据，并传送至智能控制器；

智能控制器对接收的预设数据进行分析处理，得到第一优化数据；

分散控制器获取所述甲醇精馏装置的实时数据，并传送至智能控制器；

智能控制器对获取的实时数据与得到的第一优化数据进行分析处理得到第二优化数据，并传送至分散控制器；以及

分散控制器接收所述第二优化数据，并根据第二优化数据对所述甲醇精馏装置进行优化调节。

进一步的，输入所述甲醇精馏装置的预设数据具体为，输入所述预精馏塔的进料量。

进一步的，所述得到第一优化数据具体为：智能控制器根据接收的预设数据进行分析处理得到预精馏塔、加压塔和回收塔塔釜的蒸汽流量，预精馏塔、加压塔常压塔和回收塔的压力及温度。

进一步的，所述实时数据包含甲醇精馏装置的运行压力和温度，其中，所述压力包含预精馏塔、加压塔、常压塔和回收塔的塔顶压力、塔釜压力、回流压力和塔釜蒸汽压力，所述温度包含预精馏塔顶温度、预精馏塔中部温度、预精馏塔回流温度、加压塔顶部温度、加压塔中部温度、加压塔底部温度、常压塔顶部温度、常压塔中部温度、常压塔底部温度、回收塔回流温度、回收塔顶温度、回收塔中部温度、回收塔底部温度。

进一步的，对所述甲醇精馏装置进行优化调节，包含预精馏塔优化调节、加压/常压塔联动优化调节、回收塔优化调节。

进一步的，重复执行从所述分散控制器获取所述甲醇精馏装置的实时数据的步骤到所述根据第二优化数据对所述甲醇精馏装置进行优化调节的步骤。

进一步的，实现所述智能控制器对获取的实时数据与得到的第一优化数据进行分析处理得到第二优化数据步骤的单元包含操作控制单元、关系数据库单元和控制模型库单元，其中，所述控制模型库单元包含预测模型和软测量模型。

与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：

本申请设计合理，从以下方面实现控制：通过设置智能控制器，建立压力矫正温度软测量模型，使压力矫正温度准确反应塔内温度监测点的物质组成，实现对塔内成分分布剖面的控制；根据检测结果动态优化操作点，并利用准确的动态预测模型，以模型预测控制代替现有的基于反馈的控制方式，实现装置动态优化，只要工艺上允许且所涉及的测控仪表完好的控制回路均投入全自动运行，可以降低操作人员劳动强度，实现装置的准无人化操作。

本申请可以实现装置在保证产品质量的前提下实现最经济运行，蒸汽消耗下降，降低了运行成本。

本申请可以实现不同工况的识别，从而根据工况的变化自动判断和调整控制目标的重要性权重并排序，及时变换控制策略和模型，从而能够处理各种复杂动态过程，大幅减少操作员人为干预，提高了装置安全性，并实现了生产过程智能化，以使生产过程实时处于最佳状态。

附图说明

图1为本发明实施例智能控制系统的工作流程框图；

图2为本发明实施例智能控制系统的结构方框图；

图3为本发明实施例智能控制系统的拓扑结构原理图；

图4现有的甲醇精馏过程控制DCS与本申请的甲醇精馏智能控制系统的连接关系图。

具体实施方式

为更好的理解本发明的技术方案，下面将结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。实现本发明的方式包括但不仅限于以下实施例，以下实施例用于说明本发明，但不用来限定本发明的保护范围。若未特别指明，实施例中所用技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段。下述实施例中的试验方法，如无特别说明，均为常规方法。

本申请涉及的甲醇精馏装置均为四塔精馏装置，即包含预精馏塔、加压塔、常压塔和回收塔的甲醇精馏装置。本申请实施例所描述的DCS与分散控制器为同一设备。

本申请的控制目标是根据甲醇精馏装置运行负荷变化在满足产品质量的前提下，通过预精馏塔塔釜蒸汽、预精馏塔顶压力、加压塔塔釜蒸汽、加压塔回流量、常压塔回流量、加压塔塔釜液位、常压塔塔釜液位、回收塔回流、回收塔塔釜蒸汽流量来改变各塔的控制温度和控制压力，从而达到甲醇与杂质的分离要求。整个过程要保证甲醇精馏系统运行的经济性和稳定性。因此，甲醇精馏过程控制任务主要有以下几点：一是能量的供给，即蒸汽提供的热量要满足精馏负荷的需要，它主要通过预精馏塔低压蒸汽调节阀、加压塔高压蒸汽调节阀和回收塔低压蒸汽调节阀来实现。二是通过预精馏塔塔顶冷却负荷、加压/常压塔回流、回收塔回流控制实现预精馏塔、加压塔、常压塔、回收塔压力的稳定控制。

本申请基于DMCPlus（动态矩阵控制）系统先进过程控制技术，通过利用压力矫正温度软测量模型消除压力变化对温度的影响，使压力矫正温度准确反应塔内温度监测点的物质组成，同时根据检测结果动态优化操作点，并利用准确的动态预测模型，以模型预测控制代替现有的基于反馈的控制方式，实现装置动态优化，从而降低精馏系统的蒸汽消耗，提高原材料效率，降低产品生产成本。

DMCPlus（动态矩阵控制）系统先进过程控制技术，DMCplus通过控制性能、方案实施，以及约束处理能力，能最大限度地挖掘装置潜力。先进过程控制系统主要的效益来源于降低装置波动、进一步实现最优卡边操作，提高精馏系统的效率实现节能降耗等。与常规控制方法相比，先进过程控制系统本质上集前馈、反馈及优化原理于一体，能在苛刻的装置多重约束条件下，使生产过程在最优约束的边界上可靠地运行。先进过程控制的定量经济效益来自降低物耗能耗、增加产品收率及提高处理量等方面。其他效益来自操作平稳性和环境的改善、提高操作员的工作效率、获得更多的工艺过程信息所带来的隐性效益。

压力矫正温度软测量模型，其作用为精准控制组分在塔内的分布，对塔内成分分布进行建模，并对关键测温点建立压力矫正温度模型，使经压力校正后的温度（即校正温度）能够确实代表测温点的成分组成。

预精馏塔：通过采用预测模型控制，在脱除轻组分的前提下，尽可能减少塔顶甲醇损失，降低低压蒸汽消耗。预精馏塔的正常操作是在一定压差前提下，确保塔的温度剖面在一定范围。该塔为全回流操作，操作手段仅有低压蒸汽量设定和塔压设定。通过建立预测控制模型（模型结构见表1）、预精馏塔低压蒸汽流量设定、预精馏塔压力设定作为操作变量；预精馏塔粗甲醇进料量、低压蒸汽压力作为前馈变量；预精馏塔中部压力校正温度、预精馏塔塔顶压力校正温度、预精馏塔压差作为被控变量，实现对预精馏塔温度剖面的控制。

表1 预精馏塔优化控制模型结构

。

加压/常压塔：从塔顶得到满足纯度要求的精甲醇产品，并从常压塔底排出杂醇和水。加压/常压塔联动优化控制通过加压塔塔顶冷凝和常压塔再沸器整合，同时由于加压塔底液位自动控制性能差，严重影响常压塔的操作。因此，为了更好地控制常压塔温度剖面，智能控制系统引入加压塔底抽出作为其液位的调节，代替原有的控制，并通过高压蒸汽流量、加压塔回流量和常压塔回流量控制加压塔灵敏板压力矫正温度和常压塔灵敏温度压力校正温度实现塔内温度剖面优化，以最小的蒸汽消耗确保精甲醇产品纯度，加压/常压塔智能联动优化控制模型结构见表2。

表2 加压/常压塔智能联动优化控制模型结构

。

回收塔：从常压塔底来的废水中回收杂醇，并最终排出废水。回收塔优化控制，预测模型控制通过塔底低压蒸汽和塔顶回流控制灵敏板压力矫正温度，通过塔温度剖面的优化，优化低压蒸汽用量，用尽可能少的蒸汽，在满足废水排放要求并保证采出杂醇浓度，回收塔智能优化控制模型结构见表3。

表3 回收塔智能优化控制模型结构

。

在运行过程中，本申请涉及的智能控制系统建立完善的安全机制来避免安全风险，包括两方面的考虑：一是网络安全，智能控制服务器与现场DCS服务器同在生产网中，两者通过OPC（通讯协议）服务器进行通讯，在同一个局域网内，与外网完全物理隔离，或者与上一层网络之间设置工业隔离网关/工业防火墙；调试过程可以不需要另外设置调试电脑，直接在智能控制服务器上进行。由于是物理隔离或者设置有工业隔离网关/工业防火墙，有效控制外网入侵，同时内部管理参照DCS系统管理办法，建议设置专人管理。二是系统自身安全：首先，根据需要，操作工可自主全权操作总控制器投切，或投切部分子控制器，且这种投切均是安全、无扰动的；其次，在运行中发现不符合安全机制的问题，系统能够立即自动切除总控制器，完全交由DCS操作工控制；再次，运行中动态/稳态模式切换或模型、逻辑的切换调用也是安全、自动、无扰动的。

下面通过实施例对本发明进行具体描述。

实施例1

结合图1-4，本发明实施例1提供一种甲醇精馏装置智能控制系统，该智能控制系统包含：输入装置，用于输入所述甲醇精馏装置的预设数据；分散控制器，用于采集并储存所述甲醇精馏装置的实时数据，和对所述甲醇精馏装置进行分散控制；以及智能控制器，分别与所述输入装置和分散控制器可通讯地连接，用于对所述预设数据和实时数据进行分析处理，并将处理结果反馈于所述分散控制器。

所述智能控制器是周期性运行的，在每个控制周期内通过OPC服务器与分散控制器进行通讯，获取由分散控制器采集并存储的甲醇精馏装置的实时数据，对所述实时数据处理分析后，直接将处理结果通过OPC服务器发送至所述分散控制器进行处理。智能控制器包含操作控制单元、关系数据库单元、控制模型库单元。

其中，所述控制模型库单元包含：

用于计算预测控制温度对应控制点压力软测量模型；

用于计算被控变量预测值的预测模型；

用于计算被控变量和操作变量控制范围进行优化，使优化目标值处于操作变量和被控变量的约束卡边条件上的线性规划模型；以及

用于计算确定操作变量的调节步幅，使操作变量达道线性规划的稳态目标，并使被控变量在稳态时间内，是它的实际值与目标值之间偏差最小的动态优化模型。

所述关系数据库单元包含：

储存有模型的参数和系数的模型参数数据表；

储存有精馏过程操作变量、被控变量、干扰变量的过程操作变量数据表；以及

储存有预测变量数据的预测数据表。

所述控制模型库单元包含：

用于计算预测控制温度对应控制点压力的软测量模型；

用于计算被控变量预测值的预测模型；

用于计算被控变量和操作变量控制范围进行优化，使优化目标值处于操作变量和被控变量的约束卡边条件上的线性规划模型；

用于计算确定操作变量的调节步幅，使操作变量达道线性规划的稳态目标，并使被控变量在稳态时间内，是它的实际值与目标值之间偏差最小的动态优化模型。

所示操作控制单元包含：监控功能模块、控制功能模块、数据分析模块和通讯接口模块。

用于监控智能控制器与DCS系统通讯情况是否正常的监控功能模块；

用于输出操作变量的值到DCS系统控制功能模块；

用于对数据表数据进行分析筛选的数据分析模块；

用于与OPC服务器之间通讯的通讯接口模块。

本发明实施例1的甲醇精馏装置智能控制系统的工作流程框图如图1所示，具体操作方法如下：

第一步：操作人员根据生产需要，通过输入装置输入各控制参数数据。控制参数包括预蒸馏塔低压蒸汽流量上下限值，预蒸馏塔压力上下限值，加压塔蒸汽流量上下限值、常压塔回流量上下限值，回收塔回流量上下限值，回收塔蒸汽流量上下限值，加压塔塔底液位上下限值，常压塔塔底液位上下限值。

第二步：通过分散控制器直接获取甲醇精馏装置的实时数据，并将数据储存在DCS数据库中，采样周期为60秒。所述实时数据还包括操作变量、被控变量、干扰变量；其中操作变量包括预精馏塔蒸汽流量、预精馏塔蒸汽压力、加压塔回流量、加压塔蒸汽流量、常压塔回流量、回收塔回流量、回收塔蒸汽流量、加压塔底液位阀位、常压塔底液位阀位；被控变量包括预精馏塔回流温度、预精馏塔顶温度、预精馏塔中温度、加压塔顶温度、加压塔底温度、常压塔顶温度、常压塔中温度、常压塔底温度、回收塔顶温度、回收塔中温度、回收塔底温度；干扰变量包括预精馏塔粗甲醇进料量、预精馏塔顶冷却负荷、预精馏塔低压蒸汽压力、加压塔进料量、常压塔回流温度。

第三步：智能控制器通过OPC服务器（用于智能控制器与分散控制器系统进行通讯）从分散控制器获取所述实时数据，并进行处理。具体为：

控制模型库单元中的预测模型通过操作变量包括预精馏塔蒸汽流量、预精馏塔蒸汽压力、加压塔回流量、加压塔蒸汽流量、常压塔回流量、回收塔回流量、回收塔蒸汽流量、加压塔底液位阀位、常压塔底液位阀位的当前值、干扰变量包括预精馏塔粗甲醇进料量、预精馏塔顶冷却负荷、预精馏塔低压蒸汽压力、加压塔进料量、常压塔回流温度的当前值计算得到理论被控变量，包括预精馏塔回流温度、预精馏塔顶温度、预精馏塔中温度、加压塔顶温度、加压塔底温度、常压塔顶温度、常压塔中温度、常压塔底温度、回收塔顶温度、回收塔中温度、回收塔底温度的理论值，所述理论值与当前实际被控变量值进行比较，得到矫正偏差值，并用于矫正预测结果得到预测被控变量，并储存在关系数据库单元中。

控制模型库单元中软测量模型根据被控变量的预测值计算出对应的操作变量包括预精馏塔蒸汽流量、预精馏塔蒸汽压力、加压塔回流量、加压塔蒸汽流量、常压塔回流量、回收塔回流量、回收塔蒸汽流量、加压塔底液位阀位、常压塔底液位阀位对应值，并储存在关系数据库中。

控制模型库单元中的线性规划模型根据调用上述关系数据库中的被控变量预测值、操作变量的上下限值、被控变量的上下线值、操作变量的设定值计算得到当前操作条件下的最优控制值。

控制模型库单元中的动态优化模型根据线性规划模型的计算结果，通过操作变量的当前设定值、设定值的上下限、被控变量的预测值计算得到操作变量的最佳控制范围，并储存在关系数据库中。

第四步：智能控制器通过操作控制单元中的通讯接口模块与OPC服务器进行通讯将上述第三步计算得到并储存在关系数据库中的操作变量的控制值，包括预精馏塔蒸汽流量、预精馏塔蒸汽压力设定值、加压塔回流量、加压塔蒸汽流量、常压塔回流量、回收塔回流量、回收塔蒸汽流量、加压塔底液位阀位开度、和常压塔底液位阀位开度，发送到分散控制器，分散控制器根据上述数据进行调节。

上述第二步、第三步、第四步每60秒执行一次，周期性运行。

本发明实施例1还提供一种甲醇精馏装置智能控制方法，其拓扑原理结构原理如图3所示，该方法具体包含：

步骤一：输入甲醇精馏装置的预设数据，即预精馏塔的进料量，智能控制器根据预精馏塔进料量进行预精馏塔、加压塔和回收塔塔釜蒸汽调节，然后智能控制器进行预精馏塔、加压塔、常压塔、回收塔压力设定和温度设定。

步骤二：智能控制器根据预精馏塔、加压塔、常压塔、回收塔压力设定和温度设定进行预精馏塔、加压塔和回收塔塔釜蒸汽调节。精馏系统工作时实时测量各塔的压力参数和温度参数。其中，实时压力参数包含预精馏塔、加压塔、常压塔和回收塔的塔顶压力、塔釜压力、回流压力和塔釜蒸汽压力；实时温度参数包含预精馏塔顶温度、预精馏塔中部温度、预精馏塔回流温度、加压塔顶部温度、加压塔中部温度、加压塔底部温度、常压塔顶部温度、常压塔中部温度、常压塔底部温度、回收塔回流温度、回收塔顶温度、回收塔中部温度、回收塔底部温度。

步骤三：智能控制器根据各塔的实时压力参数和温度参数，在装置智能控制系统运行时进行智能优化控制即可。智能优化控制包括预精馏塔智能优化控制、加压/常压塔联动智能优化控制、回收塔智能优化控制。

所述预精馏塔智能优化控制为通过塔压设定和塔釜蒸汽流量控制来实现塔压和塔温度剖面的优化控制，实现减少甲醇损失、降低蒸汽消耗目标。

所述加压/常压塔联动智能优化控制引入加压塔底抽出作为其液位的调节，并通过高压蒸汽流量、加压塔回流量和常压塔回流量控制加压塔灵敏板压力矫正温度和常压塔灵敏温度压力校正温度实现塔内温度剖面优化，以最小的蒸汽消耗确保精甲醇产品纯度。

所述回收塔智能优化控制为通过控制回收塔底低压蒸汽和塔顶回流控制灵敏板压力矫正温度，实现塔温度剖面的优化，用尽可能少的蒸汽，在满足废水排放要求并保证采出杂醇浓度。

为了精准控制组分在塔内的分布，对塔内成分分布进行建模，并对关键测温点建立压力矫正温度模型，使经压力校正后的温度能够确实代表测温点的成分组成，进行压力矫正的温度点包括预精馏塔底部温度、预精馏塔中部温度、预精馏塔顶部温度、预精馏塔回流罐温度、加压塔底部温度、加压塔上部温度、常压塔底部温度、常压塔上部温度、回收塔顶温度和回收塔底温度等关键测温点，从而在此基础上实现对各塔内成分分布剖面的控制。

本申请的工作原理，依据DMCplus（动态矩阵控制）系统先进过程控制技术开发甲醇精馏人工智能控制系统解决方案，通过利用压力矫正温度软测量模型消除压力变化对温度的影响，使压力矫正温度准确反应塔内温度监测点的物质组成，从而实现对塔内成分分布剖面的控制，同时根据检测结果动态优化操作点，并利用准确的动态预测模型，以模型预测控制代替现有的基于反馈的控制方式，实现装置动态优化，使装置运行更稳定、更安全，并在保证产品质量的前提下降低精馏系统的蒸汽消耗，提高原材料效率。

本申请对甲醇精馏进行先进智能控制，可提高装置关键控制点平稳度50%，降低10%的蒸汽消耗，同时具备自学习功能，能适应多种复杂工况。

综上所述，在不违背本发明创造的思想，对本发明的各种不同实施例进行任意组合，均应当视为本发明公开的内容；在本发明的技术构思范围内，对技术方案进行多种简单的变型及不同实施例进行的不违背本发明创造的思想的任意组合，均应在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种甲醇精馏装置智能控制系统，所述甲醇精馏装置包含预精馏塔、加压塔、常压塔和回收塔，其特征在于，该智能控制系统包含：

输入装置，用于输入所述甲醇精馏装置的预设数据；

分散控制器，用于采集并储存所述甲醇精馏装置的实时数据，和对所述甲醇精馏装置进行分散控制；以及

智能控制器，分别与所述输入装置和分散控制器可通讯地连接，用于对所述预设数据和实时数据进行分析处理，并将处理结果反馈于所述分散控制器；

其中，所述智能控制器包含操作控制单元、关系数据库单元和控制模型库单元。

2.如权利要求1所述的控制系统，其特征在于，所述控制模型库单元包含：预测模型和软测量模型。

3.如权利要求1所述的控制系统，其特征在于，所述预设数据包含精馏装置的进料量，所述实时数据包含甲醇精馏装置的运行压力、温度、蒸汽流量。

4.一种如权利要求1-3任一所述甲醇精馏装置智能控制系统的控制方法，其特征在于，包含：

通过输入装置输入所述甲醇精馏装置的预设数据，并传送至智能控制器；

智能控制器对接收的预设数据进行分析处理，得到第一优化数据；

分散控制器获取所述甲醇精馏装置的实时数据，并传送至智能控制器；

智能控制器对获取的实时数据与得到的第一优化数据进行分析处理得到第二优化数据，并传送至分散控制器；以及

分散控制器接收所述第二优化数据，并根据第二优化数据对所述甲醇精馏装置进行优化调节。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，输入所述甲醇精馏装置的预设数据具体为，输入所述预精馏塔的进料量。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述得到第一优化数据具体为：智能控制器根据接收的预设数据进行分析处理得到预精馏塔、加压塔和回收塔塔釜的蒸汽流量，预精馏塔、加压塔常压塔和回收塔的压力及温度。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述实时数据包含甲醇精馏装置的运行压力和温度，其中，所述压力包含预精馏塔、加压塔、常压塔和回收塔的塔顶压力、塔釜压力、回流压力和塔釜蒸汽压力，所述温度包含预精馏塔顶温度、预精馏塔中部温度、预精馏塔回流温度、加压塔顶部温度、加压塔中部温度、加压塔底部温度、常压塔顶部温度、常压塔中部温度、常压塔底部温度、回收塔回流温度、回收塔顶温度、回收塔中部温度、回收塔底部温度。

8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述甲醇精馏装置进行优化调节，包含预精馏塔优化调节、加压/常压塔联动优化调节、回收塔优化调节。

9.如权利要求4所述的方法，其特征在于，重复执行从所述分散控制器获取所述甲醇精馏装置的实时数据的步骤到所述根据第二优化数据对所述甲醇精馏装置进行优化调节的步骤。

10.如权利要求4所述的方法，其特征在于，实现所述智能控制器对获取的实时数据与得到的第一优化数据进行分析处理得到第二优化数据步骤的单元包含操作控制单元、关系数据库单元和控制模型库单元，其中，所述控制模型库单元包含预测模型和软测量模型。

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