CN1424295A - 一种乙炔加氢反应器活性选择性的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种乙炔加氢反应器活性选择性的控制方法，其中包括：实时采集反应器的可测参数，该可测参数至少为反应器中乙炔及氢气的进料浓度、反应器入口温度、反应器内各温度测点的值、反应器总进料流量；其中还包括：采用基于反应器过程动态模型的多变量预测区域控制，并将多变量预测区域控制的输出量作为常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制，使乙炔加氢反应器活性选择性的控制成为闭环自动控制。

Description

一种乙炔加氢反应器活性选择性的控制方法

技术领域

本发明涉及石油化工乙烯工业领域，具体的说是一种乙炔加氢反应器活性选择性的控制方法。

背景技术

乙炔加氢反应器(以下简称反应器)中，活性与选择性是最能表征反应器内催化剂床层反应特征及工作现状的两个指标。因此乙炔加氢反应器控制的主要目标之一便是保证反应器内催化剂床层有良好的活性和选择性，因为良好的活性和选择性可使反应器内反应平稳，催化剂床层运行周期适当，而这样既可提高乙烯收率，又可节能降耗。目前大多数乙烯生产厂家对反应器活性和选择性的控制手段基本相同，即：根据反应器入口温度及其进出口温差的大小，人工的、经验性的调节反应器入口温度，以对反应器的活性进行控制；而对反应器选择性的控制方法是通过调节反应器内缓和剂(如一氧化碳)的加入量进行控制。

在现有技术中催化剂活性为在线不可知，因此在实际操作中对反应器活性的控制只能根据反应器入口温度及其进出口温差的大小，人为的、经验性的用手动调节的方法进行入口温度调节，迫使温升或温降趋于稳定，以使反应器内催化剂具有良好的活性。然而，由于对入口温度的调节只能停留在基于经验的手动调节上，便不可避免地带来了较大的人为误差，温升或温降不能达到真正平稳的要求，因此催化剂床层无法在比较满意的操作状态下工作，也就无法从根上解决反应器活性的控制问题.

中国，石油大学出版社，1994年出版的《(基本有机原料生产工艺)》指出：在反应气中添加微量缓和剂(如一氧化碳)，对于以Pd为催化剂的气相选择加氢反应器的选择性控制非常有效。在现有技术中催化剂选择性也为在线不可知，因此在实际操作中对反应器内催化床层催化剂选择性的控制采取了一种，把缓和剂一次性地加入反应器且在以后的运行周期里很少作变动的方法。然而这种一次性加入缓和剂的方法虽然能起到一定的控制选择性的目的，但是由于反应器的反应情况随时间及其它因素的变化而不断变化，对缓和剂的需求也在不断变化，所以这种把缓和剂一次性地加入反应器的方法实际上是一种对缓和剂不做调节的方法，加之在生产实际中，反应器装置往往要由两个甚至两个以上的催化床层串连组成，且每段催化床层所需缓和剂的量也是不一样的，因此，这种一次性加入缓和剂的方法很可能对反应器的工作效果带来很大的负面影响，如发生飞温等。

由上述情况可知，现有的乙炔加氢反应器活性选择性的控制方法是一种人工调节入口温度、人工一次性加入缓和剂且对缓和剂加入量不加调节的开环控制方法，而这种开环控制的至命弱点是，不能对催化床层的活性、选择性进行实时的、准确的、稳定的控制，因此也就无法从根本上达到提高产品质量、提高产品收率以及节能降耗的目的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种乙炔加氢反应器活性选择性控制方法，能够对反应器中影响催化剂活性、选择性的可测参数进行在线检测，以解决现有技术中催化剂活性、选择性在线不可知，只能凭经验判断的缺陷；使得现有技术中基于人工经验和手动调节的开环控制成为自动检测和自动调节的闭环控制，以使反应器内反应平稳，催化剂床层运行周期适当，最终达到提高产品质量、提高产品收率和节能降耗的目的。

本发明为一种乙炔加氢反应器活性选择性的控制方法，其中包括：实时采集反应器的可测参数，该可测参数至少为反应器中乙炔及氢气的进料浓度、反应器入口温度、反应器内各温度测点的值、反应器总进料流量；其中还包括：采用基于反应器过程动态模型的多变量预测区域控制，并将多变量预测区域控制的输出量作为常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制。

所述的反应器过程动态模型应满足如下条件：其中： $X\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]\left(k\right)$ u(k)＝T₀(k) $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}(k-\mathrm{\τ}1)\\ P_{B_0}(k-\mathrm{\τ}2)\\ P_{C_0}(k-\mathrm{\τ}3)\\ G\left(k\right)\end{array}\right]$ $Y\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\θ}\\ \mathrm{SE}\end{array}\right]\left(k\right)$

X：控制模型状态变量，即反应器催化剂床层反应温度；

u：控制模型操纵变量，即反应器入口温度；

v：控制模型干扰变量；

Y：控制模型被控变量，即反应器催化剂活性及选择性；

τ1，τ2，τ3分别为反应器进口乙炔、乙烯和氢气的浓度分析滞后；

A，B，C，D，F1，F2：模型系数阵；

θ：催化剂活性；

SE：催化剂选择性。所述的多变量预测区域控制应满足如下控制律：其中状态和输出的预测值为：

将预测输出进行反馈修正，并采用单值预测控制算法，得到增量形式的最优控制律为： $\mathrm{\Δu}\left(k\right)=S^{-1}\left(p\right)\{\mathrm{Ys}\left(k\right)-Y\left(k\right)-{\mathrm{CA}}^P[X\left(k\right)-X(k-p)]-\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CA}}^{i-1}F1\×[v\left(k\right)-v(k-i)]-\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}(S\left(p\right)-S\left(i\right))\mathrm{\Δu}(k-i)$ 其中：Δu：操纵变量控制增量，操纵变量指入口温度；

  Ys：输出变量设定值，即活性、选择性设定值；

  Y：输出变量测量值，即活性、选择性测量值；

  S^-1：预测时域阶跃响应阵；

  p：预测时域；且依以上条件对未来时刻的催化剂活性与选择性的变化进行估计，以对催化剂活性与选择性实施区域控制。

所述的实时采集反应器的可测参数还包括：实时采集反应器入口缓和剂进料浓度。

所述的反应器过程动态建模应满足如下条件：其中： $X\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]\left(k\right)$ $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_0\\ P_D\end{array}\right]\left(k\right)$ $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}(k-\mathrm{\τ}1)\\ P_{B_0}(k-\mathrm{\τ}2)\\ P_{C_0}(k-\mathrm{\τ}3)\\ G\left(k\right)\end{array}\right]$ $Y\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\θ}\\ \mathrm{SE}\end{array}\right]\left(k\right)$

X：控制模型状态变量，即反应器催化剂床层反应温度；

u：控制模型操纵变量，即反应器入口温度及催化剂缓和剂入口绝对压力，

   表征其入口浓度；

v：控制模型干扰变量；

Y：控制模型被控变量，即反应器催化剂活性及选择性；

τ1，τ2，τ3分别为反应器进口乙炔、乙烯和氢气的浓度分析滞后；

A，B，C，D，F1，F2：模型系数阵；

θ：催化剂活性；

SE：催化剂选择性。

所述的多变量预测区域控制应满足如下控制律：其中状态和输出的预测值为：

将预测输出进行反馈修正，并采用单值预测控制算法，得到增量形式的最优控制律： $\mathrm{\Δu}\left(k\right)=S^{-1}\left(p\right)\{\mathrm{Ys}\left(k\right)-Y\left(k\right)-{\mathrm{CA}}^P[X\left(k\right)-X(k-p)]-\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CA}}^{i-1}F1\×[v\left(k\right)-v(k-i)]-\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}(S\left(p\right)-S\left(i\right))\mathrm{\Δu}(k-i)$

Δu：操纵变量控制增量，即入口温度及入口缓和剂绝对压力变化量；

Ys：输出变量设定值，即活性、选择性设定值；

Y：输出变量(被控变量)测量值，即活性、选择性测量值；

S^-1：预测时域阶跃响应阵；

p：预测时域；且依以上条件对未来时刻的催化剂活性与选择性的变化进行估计，以对催化剂活性与选择性实施区域控制。

所述的区域控制在加入缓和剂或不加入缓和剂时都应满足如下条件：当被控制变量Y处于区域内时，输出反馈为： $\mathrm{DY}=\frac{{(\mathrm{Ys}-Y)}^2}{1+\mathrm{EZ}*10}$ 当被控制变量Y处于区域之外时，输出反馈为：

                         DY＝Ys-Y其中：Ys为被控变量设定值，Y为被控变量测量值，EZ为区域控制因子，为0到1的实数。

所述的将多变量预测区域控制的输出量作为常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制包括：所述的输出量至少为反应器入口温度的变化量，该反应器入口温度的变化量可作为反应器入口温度常规控制的给定值，实施控制，自动调节反应器入口温度。

所述的将多变量预测区域控制的输出量作为常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制包括：所述的输出量至少为反应器入口温度的变化量、反应器入口缓和剂浓度变化量，其中反应器入口温度的变化量可作为反应器入口温度常规控制的给定值，实施控制，自动调节反应器入口温度；反应器入口缓和剂浓度变化量可作为反应器入口缓和剂流量常规控制的给定值，实施控制，自动调节反应器入口缓和剂浓度。

所述的缓和剂包括，向反应器内各床层分开加入缓和剂。本发明用多变量预测区域控制的方法，经反应器入口温度常规控制，自动调节反应器入口温度，形成了对反应器的闭环控制，保证反应器内催化剂床层具有良好的活性和选择性，使得反应器内反应平稳，催化剂床层运行周期适当，达到了既可提高乙烯收率，又可节能降耗的良好效果；本发明还用多变量预测区域控制的方法经反应器入口温度常规控制和反应器入口缓和剂流量常规控制，自动调节反应器入口温度和反应器入口缓和剂浓度，形成了对反应器的闭环控制，保证反应器内催化剂床层具有良好的活性和选择性，使得反应器内反应平稳，催化剂床层运行周期适当，进一步达到了既可提高乙烯收率，又可节能降耗的良好效果。

附图说明

图1是乙炔加氢反应器活性选择性控制方法的功能框图；

图2是乙炔加氢反应器加入缓和剂时活性选择性控制方法的功能框图；

图3是乙炔加氢反应器工艺流程简图；

图4是乙炔加氢反应器加入缓和剂时的工艺流程简图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

实施例1

如图1所示，实时采集反应器的可测参数，该可测参数为反应器中乙炔及氢气的进料浓度、反应器入口温度、反应器内各温度测点的值、反应器总进料流量；计算活性选择性，建立反应器过程动态模型；采用多变量预测区域控制，并将多变量预测区域控制的输出量作为入口温度常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制，形成了对反应器的闭环控制，保证反应器内催化剂床层具有良好的活性和选择性，使得反应器内反应平稳，催化剂床层运行周期适当，达到了既可提高乙烯收率，又可节能降耗的良好效果。

实施例2

如图2所示，实时采集反应器的可测参数，该可测参数为反应器中乙炔及氢气的进料浓度、反应器入口温度、反应器内各温度测点的值、反应器总进料流量以及反应器入口缓和剂进料浓度；计算活性选择性，建立反应器过程动态模型；采用多变量预测区域控制，并将多变量预测区域控制的输出量分别作为入口温度常规控制和入口缓和剂浓度常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制，形成了对反应器的闭环控制，保证反应器内催化剂床层具有良好的活性和选择性，使得反应器内反应平稳，催化剂床层运行周期适当，相对实施例1进一步提高了乙烯收率，进一步达到节能降耗的良好效果。

实施例3

如图3所示的乙炔加氢反应器工艺流程中，原料(Feed)加入反应器中，本实施例由三个反应器1构成三床层串连结构，由于对反应器1活性选择性控制方法相同，因此以三床层串连结构的第一段反应床层为例来说明乙炔加氢反应器活性选择性控制方法：

第一步：取得反应器的实际尺寸及反应气体的物性参数、实际平稳反应的相关数据(如每段反应器中反应的动力学方程参数：指前因子(k1，k2)、活化能(E1，E2)等)、温度测点数目及位置、在线或离线分析状况(包括分析的内容及方位、有无分析迟滞和迟滞时间等)；

第二步：第一段床层沿轴向分布着4个热偶，故根据分布把反应床层沿轴向分为4截，每截均有各自长度(Δz)；

第三步：根据现场实际，采用了线性化模型；

目前，催化剂活性、选择性是不可用物理仪表直接测量的，为使催化剂床层活性及选择性作为控制目标的控制方案得以实现，必须在线计算活性选择性

活性定义为：参加反应的氢气的物质的量占进料氢气的物质的量的比率

活性计算公式： $\mathrm{\θ}=\frac{N{\left[H_2\right]}_{\mathrm{in}}-N{\left[H_2\right]}_{\mathrm{out}}}{N{\left[H_2\right]}_{\mathrm{in}}}$ 式(6)

选择性定义为：参加反应的乙炔的物质的量与参加反应的氢气的物质的量的比率

选择性计算公式： $\mathrm{SE}=\frac{N{\left[C_2{H}_2\right]}_{\mathrm{in}}-N{\left[C_2{H}_2\right]}_{\mathrm{out}}}{{N\left[H_2\right]}_{\mathrm{in}}-N{\left[H_2\right]}_{\mathrm{out}}}$ 式(7)其中，N[H₂]_in表示氢气进料摩尔流量，单位：kmol/h

  N[H₂]_out表示氢气出口摩尔流量，单位：kmol/h

  N[C₂H₂]_in表示乙炔进料摩尔流量，单位：kmol/h

  N[C₂H₂]_out表示乙炔出口摩尔流量，单位：kmol/h氢气、乙炔进出口摩尔流量由气体总的进出口总摩尔流量及氢气、乙炔在进出口气体中的组成的乘积获得。

目前，反应器出口氢气及乙炔组成可由在线分析仪直接测得，也可根据化学机理建立数学模型，利用可测的各种变量计算获得。本实施例采用根据化学反应机理，建立反应器活性选择性数学模型，利用各种可测变量，计算活性选择性的方法获得反应器出口氢气及乙炔组成，这种方法与在线分析仪直接测得的方法相比虽然模型的建立存在一定难度，但其不存在计算迟滞，更能体现工况现状。

建立乙炔反应器动态机理数学模型：乙炔加氢反应器是一个典型的分布参数系统。为了简化计算，我们建立一个一维分布参数动态数学模型，以单个反应器为研究对象。

反应化学方程式：

                          反应(1)

                          反应(2)

                        反应(3)

                   反应(4)

模型化的基本假设：

(a)反应为活塞流，无返混；

(b)轴向与径向的扩散忽略；

(c)反应器中径向不存在任何速度或其它物性变化的梯度，而在轴向上却存在梯度变化；

(d)相对于化学反应速度，催化剂的失活可以认为是缓慢的，假定，在某一稳定状态下，反应器每截内催化剂活性是一定的；

(e)因为气固相反应反应速度快，可假定气体反应瞬间平稳，而在能量上反应是时变的；

(f)忽略反应(3)和反应(4)。分别根据物料平衡、热平衡、反应动力学方程建立平衡方程如下：

由物料平衡 $\frac{{\∂P}_i}{\∂t}=-u\frac{{\∂P}_i}{\∂z}+r_i$ i＝1，2    式(1)

其中：P_i：各组份分压     单位：kpa

      t：时间            单位：h

      z：轴向长度        单位：m；

由热量平衡 ${\mathrm{\ρ}}_s{c}_{\mathrm{PS}}\frac{\∂T(z,t)}{\∂t}=-c_{\mathrm{pg}}{\mathrm{\ρ}}_{G}u\frac{\∂T(z,t)}{\∂z}+\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(-{\mathrm{\ΔH}}_i)(-r_i)$ 式(2)

其中：ρ_s：催化剂平均密度            单位：Kg/m³

      c_ps：催化剂平均比热            单位：kJ/kgK

      c_pG：反应气体混合物平均比热    单位：kg/m³

      ρ_G：反应气体混合物平均密度    单位：kg/m³

      u：反应气体线速度              单位：m/h

      ΔH₁：反应(1)反应热            单位：kJ/kmol

      ΔH₂：反应(2)反应热            单位：kJ/Kmol；

反应速率变为 ${-r}_1=k_1{e}^{\frac{-E1}{\mathrm{RT}}}{P}_{H_2}$ ${-r}_2=k_2{e}^{\frac{-E2}{\mathrm{RT}}}\frac{P_{C_2{H}_4}{P}_{H_2}}{P_{C_2{H}_2}}$ 式(3)

其中：r₁：反应(1)乙炔消失速率        单位：kmol/m³h

          r₂：反应(2)乙烯消失速率    单位：kmol/m³h

          k₁：反应(1)反应动力学方程指前因子

          k₂：反应(2)反应动力学方程指前因子

          E₁：反应(1)反应活化能      单位：kJ/kmol

          R：理想气体普适常数                   单位：KJ/Kmol.K

          T：反应器内沿轴向分布的反应温度       单位：K

          P_C2H2：乙炔组分分压                  单位：Kpa

          P_C2H4：乙烯组分分压                  单位：Kpa

          P_H2：氢气分压                        单位：Kpa。

考虑到催化剂的失活，实际反应速率为r_i′＝θr_i      i＝1，2         式(4)

θ：催化剂活性

建立过程动态模型：

把反应器按热偶分布分为N段，每段高度为Δz_i，分多少段，每段高度为多少视热偶的数目及位置而定。假定：在每一分段内，在某一时刻，催化剂活性θ一定；各分段内温度一定。

联立以上的各式，通过离散、线性化处理得到乙炔反应器动态模型的输出方程： $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\θ}\\ \mathrm{SE}\end{array}\right]=C\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]{+\mathrm{DT}}_0+E\left[\begin{array}{c}{P}_{A0}\\ P_{B0}\\ P_{C0}\\ G\end{array}\right]$

其中：

θ：催化剂活性

SE：催化剂选择性

P_A：乙炔组分分压           单位：Kpa

P_B：乙烯组分分压           单位：Kpa

P_C：氢气分压               单位：Kpa

G：反应器进料总质量流率     单位：Kg/h

T₀：反应器入口温度。

根据能量平衡式： ${\mathrm{\ρ}}_s{c}_{\mathrm{PS}}\frac{\∂T(z,t)}{\∂t}=-c_{\mathrm{PG}}\frac{G}{S}\frac{\∂T(z,t)}{\∂z}+\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\left({-\mathrm{\ΔH}}_i\right)\left({-r}_i\right)$

进行空间离散，线性化处理，整理可得 $\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{T}}_1\\ {\stackrel{\·}{T}}_2\\ {\stackrel{\·}{T}}_3\\ {\stackrel{\·}{T}}_4\end{array}\right]=A\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]+{\mathrm{BT}}_0+F\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}\\ P_{B_0}\\ P_{C_0}\\ G\end{array}\right]$

将输出方程与上式联立得乙炔反应器动态数学模型为：

系统滞后的考虑，由于反应速度快，滞后在模型中主要体现在干扰项(进口物料浓度分析)上。

考虑到滞后，上述模型化为：

式(8)

其中，tao 1，tao 2，tao 3分别为反应器进口乙炔、乙烯和氢气的浓度分析滞后。

离散后得到动态数学模型，将模型规范化得到

其中 $X\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]\left(k\right)$ u(k)＝T₀(k) $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}(k-\mathrm{\τ}1)\\ P_{B_0}(k-\mathrm{\τ}2)\\ P_{C_0}(k-\mathrm{\τ}3)\\ G\left(k\right)\end{array}\right]$ $Y\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\θ}\\ \mathrm{SE}\end{array}\right]\left(k\right)$

其中：

X：控制模型状态变量，即反应器催化剂床层反应温度，在此例中为一个4×1向量

u：控制模型操纵变量，即反应器入口温度

v：控制模型干扰变量，即反应器入口组成(乙炔、乙烯、氢气绝对压力表征)，入口气体总流量。4×1向量

Y：控制模型被控变量(模型输出变量)，即反应器催化剂活性及选择性，2×1向量

τ1，τ2，τ3分别为反应器进口乙炔、乙烯和氢气的浓度分析滞后。

A，B，C，D，F1，F2：模型系数阵

第四步：取得工况平稳时的工作点，记录反应器系统的各输入输出量(如温度，各种流量，压力等等)，将这些数据代入线性公式及反应器控制模型式里，得出工程化的表达式及预测控制器控制律。

活性选择性多变量预测区域控制器控制律为：

被控过程可用下述离散状态空间模型描述：

状态和输出的预测值：

将预测输出进行反馈修正，并采用单值预测控制算法，得到增量形式的最优控制律： $\mathrm{\Δu}\left(k\right)=S^{-1}\left(p\right)\{\mathrm{Ys}\left(k\right)-Y\left(k\right)-{\mathrm{CA}}^P[X\left(k\right)-X(k-p)]-\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CA}}^{i-1}F1\×[v\left(k\right)-v(k-i)]-\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}(S\left(p\right)-S\left(i\right))\mathrm{\Δu}(k-i)$

其中：

Δu：操纵变量控制增量，即入口温度

Ys：输出变量(被控变量)设定值，即活性、选择性设定值，2×1向量

Y：输出变量(被控变量)测量值，即活性、选择性测量值，2×1向量

S^-1：预测时域阶跃响应阵

p：预测时域

多变量预测控制分析：

通过多变量预测控制模型可以有效地估计未来时刻的床层活性和床层选择性的变化，从而可提前控制。

区域控制律：

当被控制变量Y处于区域内时，输出反馈为(其中，Ys为被控变量设定值，Y为被控变量测量值，EZ为区域控制因子，为0到1的实数) $\mathrm{DY}=\frac{{(\mathrm{Ys}-Y)}^2}{1+\mathrm{EZ}*10}$

当被控制变量Y处于区域之外时，输出反馈为

                         DY＝Ys-Y

第五步：三个反应床层均可按这一步骤工程化。

第六步：进行DCS控制组态，主要是为控制器软件包的编写提供必要的条件。

第七步：控制器软件包的编写及调试。

第八步：在实施时，要求常规仪表工作正常，工况平稳，DCS系统正常。

本实施例形成了对反应器的闭环控制，保证反应器内催化剂床层具有良好的活性和选择性，使得反应器内反应平稳，催化剂床层运行周期适当，达到了既可提高乙烯收率，又可节能降耗的良好效果。

实施例4

图4所示的乙炔加氢反应器工艺流程中，原料(Feed)加入反应器中，本实施例由三个反应器1构成三床层串连结构，且反应器选用了G-58C型Pd系列催化剂，即向反应器加入了缓和剂；由于对反应器1活性选择性控制方法相同，因此以三个反应器1的第一段反应床层为例来说明乙炔加氢反应器活性选择性控制方法如下。

第一步：取得反应器的实际尺寸、催化剂及反应气体的物性参数、实际平稳反应的相关数据(如每段反应器中反应的动力学方程参数：指前因子(k1，k2)、活化能(E1，E2)、缓和剂吸附因子(Rc)等)、温度测点数目及位置、在线或离线分析状况(包括分析的内容及方位、有无分析迟滞和迟滞时间等)；

第二步：第一段床层沿轴向分布着4个热偶，故根据分布把反应床层沿轴向分为4截，每截均有各自长度(Δz)；

第三步：根据现场实际，采用了线性化模型；

目前，催化剂活性、选择性是不可用物理仪表直接测量的，为使催化剂床层活性及选择性作为控制目标的控制方案得以实现，必须在线计算活性选择性

活性定义为：参加反应的氢气的物质的量占进料氢气的物质的量的比率

活性计算公式： $\mathrm{\θ}=\frac{N{\left[H_2\right]}_{\mathrm{in}}-N{\left[H_2\right]}_{\mathrm{out}}}{N{\left[H_2\right]}_{\mathrm{in}}}$ 式(6)

选择性定义为：参加反应的乙炔的物质的量与参加反应的氢气的物质的量的比率

选择性计算公式： $\mathrm{SE}=\frac{N{\left[C_2{H}_2\right]}_{\mathrm{in}}-N{\left[C_2{H}_2\right]}_{\mathrm{out}}}{{N\left[H_2\right]}_{\mathrm{in}}-N{\left[H_2\right]}_{\mathrm{out}}}$ 式(7)

其中，N[H₂]_in表示氢气进料摩尔流量，单位：kmol/h

      N[H₂]_out表示氢气出口摩尔流量，单位：kmol/h

      N[C₂H₂]_in表示乙炔进料摩尔流量，单位：kmol/h

      N[C₂H₂]_out表示乙炔出口摩尔流量，单位：kmol/h

氢气、乙炔进出口摩尔流量由气体总的进出口总摩尔流量及氢气、乙炔在进出口气体中的组成的乘积获得。

目前，反应器出口氢气及乙炔组成可由在线分析仪直接测得，也可根据化学机理建立数学模型，利用可测的各种变量计算获得。本实施例采用根据化学反应机理，建立反应器活性选择性数学模型，利用各种可测变量，计算活性选择性的方法获得反应器出口氢气及乙炔组成，这种方法与在线分析仪直接测得的方法相比虽然模型的建立存在一定难度，但其不存在计算迟滞，更能体现工况现状。

建立乙炔反应器动态机理数学模型：

乙炔加氢反应器是一个典型的分布参数系统。为了简化计算，我们建立一个一维分布参数动态数学模型。以单个反应器床层为研究对象。

反应化学方程式：

                           反应(1)

                           反应(2)

                         反应(3)

                    反应(4)

模型化的基本假设：

(a)反应为活塞流，无返混；

(b)轴向与径向的扩散忽略；

(c)反应器中径向不存在任何速度或其它物性变化的梯度，而在轴向上却存在梯度变化；

(d)相对于化学反应速度，催化剂的失活可以认为是缓慢的，假定，在某一稳定状态下，反应器每截内催化剂活性是一定的；

(e)因为气固相反应反应速度快，可假定气体反应瞬间平稳，而在能量上反应是时变的；

(f)鉴于国内乙烯厂所使用的缓和剂均是CO，定义缓和剂即指CO

缓和剂不与任何组份发生化学反应，其在催化剂上的(净吸附/脱附)呈稳态分布，即只与入口浓度及反应物料流率有关。缓和剂不与任何组分发生化学反应，假定缓和剂的分布与床层长度无关；

(g)忽略反应(3)和(4)。

分别根据物料平衡、热平衡、反应动力学方程建立平衡方程如下：

注：表达式变量说明见附表，下同。

由物料平衡 $\frac{{\∂P}_i}{\∂t}=-u\frac{{\∂P}_i}{\∂z}+r_i$ i＝1，2                     式(1)

由热量平衡 ${\mathrm{\ρ}}_s{c}_{\mathrm{PS}}\frac{\∂T(z,t)}{\∂t}=-c_{\mathrm{pg}}{\mathrm{\ρ}}_{G}u\frac{\∂T(z,t)}{\∂z}+\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(-{\mathrm{\ΔH}}_i)(-r_i)$ 式(2)

反应速率

式(3)

其中：P_缓：缓和剂分压         单位：Kpa

考虑到催化剂的失活，实际反应速率为r_i′＝θr_i        i＝1，2            式(4)

θ：催化剂活性(参见活性计算公式)

因为缓和剂对反应(2)的影响远大于对反应(1)的影响，Rc’P缓2＜＜PC2H2故(3)式可化为： ${-r}_1=k_1{e}^{\frac{-E1}{\mathrm{RT}}}{P}_{H_2}$ 式(5)

建立过程动态模型，输出方程的推导：

把反应器按热偶分布分为N段，每段高度为Δz_i，分多少段，每段高度为多少视热偶的数目及位置而定。假定：在每一分段内，在某一时刻，催化剂活性θ一定；各分段内温度一定。

联立以上各式，通过离散、线性化处理得到乙炔反应器动态模型的输出方程： $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\θ}\\ \mathrm{SE}\end{array}\right]=C\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]+D\left[\begin{array}{c}{T}_0\\ P_D\end{array}\right]+E\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}\\ P_{B_0}\\ P_{C_0}\\ G\end{array}\right]$

其中：P_D：缓和剂入口分压         单位：Kpa

状态方程的推导

由能量平衡 ${\mathrm{\ρ}}_S{c}_{\mathrm{PS}}\frac{\∂T(z,t)}{\∂t}=-c_{\mathrm{PG}}\frac{G}{S}\frac{\∂T(z,t)}{\∂z}+\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\left({-\mathrm{\ΔH}}_i\right)\left({-r}_i\right)$

进行空间离散，线性化处理，整理可得 $\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{T}}_1\\ {\stackrel{\·}{T}}_2\\ {\stackrel{\·}{T}}_3\\ {\stackrel{\·}{T}}_4\end{array}\right]=A\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]+B\left[\begin{array}{c}{T}_0\\ P_D\end{array}\right]+F\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}\\ P_{B_0}\\ P_{C_0}\\ G\end{array}\right]$

将输出方程与上式联立得乙炔反应器动态数学模型为：

统滞后的考虑，由于反应速度快，滞后在模型中主要体现在干扰项(进口物料浓度分析)上。

考虑到滞后，上述模型化为：式(8)

其中，tao 1，tao 2，tao 3分别为反应器进口乙炔、乙烯和氢气的浓度分析滞后。

离散后得到动态数学模型，将模型规范化得到

其中 $X\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]\left(k\right)$ $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_0\\ P_D\end{array}\right]\left(k\right)$ $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}(k-\mathrm{\τ}1)\\ P_{B_0}(k-\mathrm{\τ}2)\\ P_{C_0}(k-\mathrm{\τ}3)\\ G\left(k\right)\end{array}\right]$ $Y\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\θ}\\ \mathrm{SE}\end{array}\right]\left(k\right)$

X：控制模型状态变量，即反应器催化剂床层反应温度，在此例中为一个4×1向量

u：控制模型操纵变量，即反应器入口温度及催化剂缓和剂入口绝对压力(表征其入口浓度)，2×1向量

v：控制模型干扰变量，即反应器入口组成(乙炔、乙烯、氢气绝对压力表征)，入口气体总流量。4×1向量

Y：控制模型被控变量(模型输出变量)，即反应器催化剂活性及选择性，2×1向量

τ1，τ2，τ3分别为反应器进口乙炔、乙烯和氢气的浓度分析滞后。

A，B，C，D，F1，F2：模型系数阵

第四步：取得工况平稳时的工作点，记录反应器系统的各输入输出量(如温度，各种流量，压力等等)，将这些数据代入线性公式及反应器控制模型式里，得出工程化的表达式及预测控制器控制律。

活性选择性多变量预测区域控制器控制律：

被控过程可用下述离散状态空间模型描述：

状态和输出的预测值：

将预测输出进行反馈修正，并采用单值预测控制算法，得到增量形式的最优控制律： $\mathrm{\Δu}\left(k\right)=S^{-1}\left(p\right)\{\mathrm{Ys}\left(k\right)-Y\left(k\right)-{\mathrm{CA}}^P[X\left(k\right)-X(k-p)]-\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CA}}^{i-1}F1\×[v\left(k\right)-v(k-i)]-\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}(S\left(p\right)-S\left(i\right))\mathrm{\Δu}(k-i)$

其中：

Δu：操纵变量控制增量，即入口温度及入口缓和剂绝对压力变化量，2×1向量

Ys：输出变量(被控变量)设定值，即活性、选择性设定值，2×1向量

Y：输出变量(被控变量)测量值，即活性、选择性测量值，2×1向量

S^-1：预测时域阶跃响应阵

p：预测时域

多变量预测控制分析：

通过多变量预测控制模型可以有效地估计未来时刻的床层活性和床层选择性的变化，从而可提前控制。

区域控制律：

当被控制变量Y处于区域内时，输出反馈为(其中，Ys为被控变量设定值，Y为被控变量测量值，EZ为区域控制因子，为0到1的实数) $\mathrm{DY}=\frac{{(\mathrm{Ys}-Y)}^2}{1+\mathrm{EZ}*10}$

当被控制变量Y处于区域之外时，输出反馈为

                         DY＝Ys-Y

第五步：三个反应床层均可按这一步骤工程化。

第六步：进行DCS控制组态，主要是为控制器软件包的编写提供必要的条件。

第七步：控制器软件包的编写及调试。

第八步：在实施时，要求常规仪表工作正常，工况平稳，DCS系统正常。

本实施例形成了对反应器的闭环控制，保证反应器内催化剂床层具有良好的活性和选择性，使得反应器内反应平稳，催化剂床层运行周期适当，相对实施例3进一步提高了乙烯收率，进一步达到节能降耗的良好效果。

实施例5

在实施例3或实施例4中还可利用可测反应器进出口总的物质的量及反应器进出口气体组成分析仪(即在线色谱)分析出的乙炔、乙烯及氢气的浓度，代入活性计算式与选择性计算式，得到活性选择性的值，在其他步骤和方法不变的情况下，亦可达到对反应器活性选择性闭环控制的目的。但应该指出的是：国内现有的在线分析仪分析结果存在较大迟滞，高速色谱最快也只能分析出4分钟以前的组成，一般则需10至20分钟，而乙炔加氢反应是个快速时变反应，色谱分析结果往往反应不了当前的工况，这也导致活性选择性无法得到及时反应(存在时间上的迟滞)，不利于实时控制，然而本实施例可在旧设备的改造中得到投资少见效快的效果。

上述实施例仅用于说明本发明，而非用于限定本发明。

Claims (10)

1.一种乙炔加氢反应器活性选择性的控制方法，其中包括：实时采集反应器的可测参数，该可测参数至少为反应器中乙炔及氢气的进料浓度、反应器入口温度、反应器内各温度测点的值、反应器总进料流量；其中还包括：采用基于反应器过程动态模型的多变量预测区域控制，并将多变量预测区域控制的输出量作为常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的反应器过程动态模型应满足如下条件：

其中： $X\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]\left(k\right)$ u(k)＝T₀(k) $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}(k-\mathrm{\τ}1)\\ P_{B_0}(k-\mathrm{\τ}2)\\ P_{C_0}(k-\mathrm{\τ}3)\\ G\left(k\right)\end{array}\right]$ $Y\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\θ}\\ \mathrm{SE}\end{array}\right]\left(k\right)$

    X：控制模型状态变量，即反应器催化剂床层反应温度；

    u：控制模型操纵变量，即反应器入口温度；

    v：控制模型干扰变量；

    Y：控制模型被控变量，即反应器催化剂活性及选择性；

    τ1，τ2，τ3分别为反应器进口乙炔、乙烯和氢气的浓度分析滞后；

    A，B，C，D，F1，F2：模型系数阵；

    θ：催化剂活性；

    SE：催化剂选择性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的多变量预测区域控制应满足如下控制律：其中状态和输出的预测值为：

将预测输出进行反馈修正，并采用单值预测控制算法，得到增量形式的最优控制律为： $\mathrm{\Δu}\left(k\right)=S^{-1}\left(p\right)\{\mathrm{Ys}\left(k\right)-Y\left(k\right)-{\mathrm{CA}}^P[X\left(k\right)-X(k-p)]-\stackrel{p}{\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CA}}^{i-1}F1\×[v\left(k\right)-v(k-i)]-\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}(S\left(p\right)-S\left(i\right))\mathrm{\Δu}(k-i)$

其中：Δu：操纵变量控制增量，操纵变量指入口温度；

      Ys：输出变量设定值，即活性、选择性设定值；

      Y：输出变量测量值，即活性、选择性测量值；

      S^-1：预测时域阶跃响应阵；

      p：预测时域；

且依以上条件对未来时刻的催化剂活性与选择性的变化进行估计，以对催化剂活性与选择性实施区域控制。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的实时采集反应器的可测参数还包括：实时采集反应器入口缓和剂进料浓度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述的反应器过程动态建模应满足如下条件：

    其中： $X\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_1\\ T_2\\ T_3\\ T_4\end{array}\right]\left(k\right)$ $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{T}_0\\ P_D\end{array}\right]\left(k\right)$ $u\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{P}_{A_0}(k-\mathrm{\τ}1)\\ P_{B_0}(k-\mathrm{\τ}2)\\ P_{C_0}(k-\mathrm{\τ}3)\\ G\left(k\right)\end{array}\right]$ $Y\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\θ}\\ \mathrm{SE}\end{array}\right]\left(k\right)$

    X：控制模型状态变量，即反应器催化剂床层反应温度；

    u：控制模型操纵变量，即反应器入口温度及催化剂缓和剂入口绝对

       压力，表征其入口浓度；

    v：控制模型干扰变量；

    Y：控制模型被控变量，即反应器催化剂活性及选择性；

    τ1，τ2，τ3分别为反应器进口乙炔、乙烯和氢气的浓度分析滞后；

    A，B，C，D，F1，F2：模型系数阵；

    θ：催化剂活性；

    SE：催化剂选择性。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述的多变量预测区域控制应满足如下控制律：其中状态和输出的预测值为：

将预测输出进行反馈修正，并采用单值预测控制算法，得到增量形式的最优控制律： $\mathrm{\Δu}\left(k\right)=S^{-1}\left(p\right)\{\mathrm{Ys}\left(k\right)-Y\left(k\right)-{\mathrm{CA}}^P[X\left(k\right)-X(k-p)]-\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CA}}^{i-1}F1\×[v\left(k\right)-v(k-i)]-\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}(S\left(p\right)-S\left(i\right))\mathrm{\Δu}(k-i)$

Δu：操纵变量控制增量，即入口温度及入口缓和剂绝对压力变化量；

Ys：输出变量设定值，即活性、选择性设定值；

Y：输出变量(被控变量)测量值，即活性、选择性测量值；

S^-1：预测时域阶跃响应阵；

p：预测时域；

且依以上条件对未来时刻的催化剂活性与选择性的变化进行估计，以对催化剂活性与选择性实施区域控制。

7.根据权利要求3或6所述的方法，其特征在于：所述的区域控制应满足如下条件：当被控制变量Y处于区域内时，输出反馈为： $\mathrm{DY}=\frac{{(\mathrm{Ys}-Y)}^2}{1+\mathrm{EZ}*10}$

当被控制变量Y处于区域之外时，输出反馈为：

                           DY＝Ys-Y

其中：Ys为被控变量设定值，Y为被控变量测量值，EZ为区域控制因子，为0到1的实数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的将多变量预测区域控制的输出量作为常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制包括：所述的输出量至少为反应器入口温度的变化量，该反应器入口温度的变化量可作为反应器入口温度常规控制的给定值，实施控制，自动调节反应器入口温度。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述的将多变量预测区域控制的输出量作为常规控制的给定值，实施对反应器活性选择性的控制包括：所述的输出量至少为反应器入口温度的变化量、反应器入口缓和剂浓度变化量，其中反应器入口温度的变化量可作为反应器入口温度常规控制的给定值，实施控制，自动调节反应器入口温度；反应器入口缓和剂浓度变化量可作为反应器入口缓和剂流量常规控制的给定值，实施控制，自动调节反应器入口缓和剂浓度。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于：所述的缓和剂包括，向反应器内各床层分开加入缓和剂。

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