JP2006187737A - Method for establishing operation target value of various apparatuses at the time of raw material switching - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、例えば石油精製における原油の常圧蒸留装置のような装置において、原料が切り替わったときに前記装置の運転目標値を設定する方法に関する。 The present invention relates to a method for setting an operation target value of an apparatus when a raw material is switched in an apparatus such as an atmospheric distillation apparatus for crude oil in petroleum refining, for example.
例えば、石油精製における原油の常圧蒸留装置は、供給された原料である原油をLPガス(以下、LPGと記載する)、ナフサ(以下、FRNと記載する)、灯油(以下、KEROと記載する)、軽質軽油(以下、LGOと記載する)及び重質軽油(以下、HGOと記載する)等の留分に分留するための装置である。
図6に常圧蒸留装置の構成を概略図で示す。
図6に示す常圧蒸留装置100では、種類の異なる原油を貯蔵した複数の原油タンクA,B,C・・・と、これら原油タンクA,B,C・・・から供給された原油をブレンドして蒸留塔101に送る原油供給部104と、蒸留塔101で分留によって得られた混合溶液中から軽質留分を追い出すストリッパー102とを有している。そして、蒸留塔101でLPGが分留され、ストリッパー102でFRN、KERO、LGO及びHGOが分留される。
For example, an atmospheric distillation apparatus for crude oil in petroleum refining describes crude oil as supplied raw material as LP gas (hereinafter referred to as LPG), naphtha (hereinafter referred to as FRN), kerosene (hereinafter referred to as KERO). ), Light gas oil (hereinafter referred to as LGO), heavy gas oil (hereinafter referred to as HGO), and the like.
FIG. 6 schematically shows the configuration of the atmospheric distillation apparatus.
In the
このような従来の常圧蒸留装置100においては、各原油タンクA,B,C・・・の原油をブレンドし、ブレンドした原油を流量調節弁105で流量調整をしながら蒸留塔101に送っている。この際、各原油タンクA,B,C・・・の原油量が均等に消費されるように、原油供給部104と各原油タンクA,B,C・・・との間に設けられた流量調節弁103a,103b,103c・・・で、各原油タンクA,B,C・・・から原油供給部104に供給される原油の流量(処理量)を調整している。
なお、このように、複数種類の原油をブレンドする際の原油ブレンドの指標としては、API比重法(アメリカ石油協会で制定した比重表示方法)が一般に用いられている。
In such a conventional
As described above, the API specific gravity method (specific gravity display method established by the American Petroleum Institute) is generally used as an index for crude oil blending when blending multiple types of crude oil.
ところで、原油は、その種類ごとに、カットポイント(蒸留温度)における各留分の抜き出し量(得率)が異なるため、蒸留塔101に供給される原油の種類が切替わると、切替後の原油の種類に応じて常圧蒸留装置100の運転条件(塔頂温度、塔頂流量、各留分の抜き出し量等を含む条件)を切り替える必要がある。
By the way, since the extraction amount (yield) of each fraction at the cut point (distillation temperature) differs for each type of crude oil, when the type of crude oil supplied to the
例えば、FRNは、エンドポイント(EP)で、KEROは95%留出温度で、LGOは90%留出温度で、HGOはカラー性状を目標として抜き出し量を制御する(例えば、JIS2254参照)が、異なる油種の原油又は油種構成が異なる混合原油に切り替わると、FRNの性状を一定に保つために、その抜き出し量が当該原油に応じた抜き出し量に制御され、これによってKEROの抜き出し量が影響を受けることになる。また、KEROの性状を一定に保つために、その抜き出し量を当該原油に応じた抜き出し量に制御すると、これによってLGOの抜き出し量が影響を受けることになる。 For example, FRN is the end point (EP), KERO is 95% distillation temperature, LGO is 90% distillation temperature, and HGO controls the amount of extraction with color properties as targets (see JIS 2254, for example) When switching to crude oil of different oil types or mixed crude oil with different oil type composition, the extraction amount is controlled to the extraction amount according to the crude oil in order to keep the properties of FRN constant, and this affects the extraction amount of KERO. Will receive. Further, if the extraction amount is controlled to be the extraction amount corresponding to the crude oil in order to keep the property of KERO constant, this will affect the extraction amount of LGO.
このように、一つの留分の性状を一定に保つためにその抜き出し量を当該原油に応じた抜き出し量に制御しようとすると、その影響が他の留分の抜き出し量に波及するため、これらの影響を考慮しつつ切り替られた原油に応じて各留分ごとに抜き出し量を制御しなければならない。 Thus, if the extraction amount is controlled to the extraction amount according to the crude oil in order to keep the properties of one fraction constant, the influence will affect the extraction amount of the other fractions. The amount of withdrawal must be controlled for each fraction according to the crude oil that has been switched, taking into account the impact.
原油切替後の新たな運転目標値設定の方法としては、例えば、シミュレーションによる方法を利用することができる。
しかし、シミュレーションによる方法では、切替後に実際に使用する原油と全く同じ原油で予め目標モデルを作成することが困難で、正確な目標設定値が得られないという問題がある。
また、特許文献1には、蒸留塔のスタートアップ時間を短縮することができる蒸留塔および蒸留塔のスタートアップ方法に関する技術が開示されている。
しかし、この技術は、所定のシミュレーションによって得られた結果に基づいて予め蒸留塔が設計されていることを条件とするため、既存の常圧蒸留装置には適用することができないという難点がある。
However, the simulation method has a problem that it is difficult to create a target model in advance using the same crude oil as that actually used after switching, and an accurate target set value cannot be obtained.
Patent Document 1 discloses a technique relating to a distillation column and a distillation column start-up method that can shorten the start-up time of the distillation column.
However, since this technique is based on the condition that the distillation column is designed in advance based on the result obtained by a predetermined simulation, there is a problem that it cannot be applied to an existing atmospheric distillation apparatus.
このため、常圧蒸留装置100の運転を担当するオペレーターは、過去の経験に基づいて、最終運転目標値を設定しているのが現状である。
しかしながら、オペレーターの過去の経験に基づく最終運転目標値の設定は、オペレーターの熟練度によって留分の品質にばらつきが生じやすく、また、熟練したオペレーターを育成するためには時間と費用がかかるという問題がある。さらに、人手を介する作業は非効率的であるという問題もある。
For this reason, the operator in charge of the operation of the
However, setting the final operation target value based on the operator's past experience tends to cause variations in the quality of fractions depending on the operator's skill level, and it takes time and money to train skilled operators. There is. Furthermore, there is a problem that work that involves human intervention is inefficient.
本発明は上記した問題点を解決するためになされたもので、例えば原油の常圧蒸留装置において、原油切替時に分留される各留分の性状を適正に保つように最適な最終運転目標値を自動的に設定したり、また、例えば灯軽油脱硫装置や化学反応装置において、原料切替時に製造される製品の性状を適正に保つように最適な最終運転目標値を自動的に設定することができるように、作業の効率化、コストダウン及び留分の品質の安定化を図ることのできる原料切替時における各種装置の運転目標値設定方法の提供を目的とする。 The present invention has been made in order to solve the above-described problems. For example, in an atmospheric distillation apparatus for crude oil, an optimum final operation target value so as to appropriately maintain the properties of the fractions fractionated at the time of crude oil switching. In addition, for example, in kerosene oil desulfurization equipment and chemical reaction equipment, it is possible to automatically set the optimum final operation target value so that the properties of products manufactured at the time of raw material switching are properly maintained. An object of the present invention is to provide an operation target value setting method for various devices at the time of material switching, which can improve work efficiency, reduce costs, and stabilize the quality of fractions.
本発明の発明者が鋭意研究を行った結果、過去の運転実績データの蓄積の中から、原料切替後の原料の種類や処理量などの条件に基づいて検索を行い、原料油切替後の前記条件に一致又は類似する運転実績データを抽出し、抽出された一つ又は複数の運転実績データに基づいて、最適な運転目標値を設定することで、本発明の目的を達成した。 As a result of earnest research by the inventors of the present invention, a search is performed based on conditions such as the type and throughput of the raw material after the raw material switching from the accumulation of past operation result data, and the above-mentioned after the raw oil switching The object of the present invention is achieved by extracting operation result data that matches or resembles the conditions, and setting an optimum operation target value based on the extracted one or more operation result data.
具体的に、請求項1に記載の発明は、原料切替時に、留分ごとの性状を満足するように各留分の抜き出し量を自動的に制御する原料切替時における各種装置の運転目標値設定方法において、過去の運転実績から、原料処理量に関するデータ、原料の種類に関するデータ、前記原料が複数種類の原料から構成される混合原料である場合には前記混合原料を構成する個々の前記原料に関するデータ、前記抜き出し量,塔頂温度及び塔頂流量を含む装置運転に関するデータ及び前記留分の品質に関するデータを前記運転実績ごとに関連づけ、運転実績データとしてデータベースに蓄積する工程と、原料切替時に、切替後の原料処理量に関する条件、前記原料の種類に関する条件及び留分の品質に関する条件を入力し、前記データベースに蓄積された前記運転実績データの中から類似する一つ又は複数の前記運転実績データを検索するステップと、検索の結果発見された前記運転実績データに基づいて、各種の前記装置の運転目標値を設定する工程とを有する方法である。 Specifically, according to the first aspect of the present invention, when the raw material is switched, the operation target value setting of various devices at the time of the raw material switching is automatically controlled so as to satisfy the properties of each fraction. In the method, from the past operation results, data on raw material processing amount, data on raw material type, and when the raw material is a mixed raw material composed of a plurality of types of raw materials, the individual raw materials constituting the mixed raw material Data, data relating to the operation of the apparatus including the extraction amount, the tower top temperature and the tower top flow rate, and the data relating to the quality of the fractions are associated with each operation result, and stored in the database as operation result data; The conditions regarding the raw material throughput after switching, the conditions regarding the type of the raw material, and the conditions regarding the quality of the fraction were entered and stored in the database. A step of searching for one or a plurality of similar driving performance data from the driving performance data, and a step of setting operation target values of various devices based on the driving performance data found as a result of the search It is the method which has these.
前記検索ステップで類似する前記運転実績データが複数発見された場合には、請求項2に記載するように、発見されたこれら複数の前記運転実績データの加重平均に基づいて運転目標値を設定するとよい。
なお、本発明においては、データベースから過去の運転実績データを検索して運転目標値を設定するにあたり、請求項3に記載するように、事例ベース推論を利用することが可能である。
この場合、前記混合原料を構成する構成原料の種類が多数存在する場合には、類似判定が困難になる。そこで、このような場合には、請求項4に記載するように、前記構成原料を種類,性質その他の条件に基づいて複数のグループに分け、前記構成原料の種類に関するデータにグループ名とこれらの構成比率(グループごとの構成比率でもよいし各グループにおける構成原料の構成比率でもよい)とを含ませて前記データベースに蓄積し、前記グループ名及び前記構成比率に基づいて前記データベースに蓄積された前記運転実績データの中から類似する一つ又は複数の前記運転実績データを検索するとよい。このようにすることで、データ数を少なくすることができ、類似性判断を容易に行うことができる。
When a plurality of similar driving performance data is found in the search step, as described in claim 2, when setting a driving target value based on a weighted average of the plurality of driving performance data found Good.
In the present invention, case-based reasoning can be used as described in
In this case, similarity determination becomes difficult when there are many types of constituent raw materials constituting the mixed raw material. Therefore, in such a case, as described in claim 4, the constituent raw materials are divided into a plurality of groups based on the types, properties, and other conditions, and the group names and these data are included in the data relating to the types of the constituent raw materials. The composition ratio (may be the composition ratio for each group or the composition ratio of the constituent raw materials in each group) is accumulated in the database, and the database is accumulated in the database based on the group name and the composition ratio. It is good to search one or several similar said driving performance data from driving performance data. By doing so, the number of data can be reduced, and similarity determination can be easily performed.
前記混合原料が混合原油である場合には、請求項5に記載するように、混合原油を構成する構成原油をその性状に応じて重質系原油、中質系原油、軽質系原油のグループに分類するとよい。なお、この場合には、例えば重質系原油をさらに超重質原油と重質原油とに分類する場合や、軽質系原油をさらに超軽質原油と軽質原油とに分類する場合が含まれる。
上記の分類は、API比重に基づいて行ってもよいし、経験に基づいて行ってもよい。
なお、本発明が適用可能な「各種装置」には、請求項6に記載した常圧蒸留装置の他、水素化脱硫装置や重油脱硫装置等の各種脱硫装置、ポリプロピレン製造装置やエチレン製造装置等の各種製造装置、各種の化学反応装置が含まれる。
When the mixed raw material is a mixed crude oil, the constituent crude oil constituting the mixed crude oil is classified into a heavy crude oil, a medium crude oil, and a light crude oil according to the properties thereof. Classification is good. Note that this case includes, for example, a case where heavy crude oil is further classified into super heavy crude oil and heavy crude oil, and a case where light crude oil is further classified into ultra light crude oil and light crude oil.
The above classification may be performed based on API specific gravity or based on experience.
The “various apparatuses” to which the present invention can be applied includes various desulfurization apparatuses such as a hydrodesulfurization apparatus and a heavy oil desulfurization apparatus, a polypropylene production apparatus, and an ethylene production apparatus in addition to the atmospheric distillation apparatus described in
本発明によれば、原料切替後の各種装置の運転目標値の設定を、自動的に効率よく行うことができる。また、本発明の方法は、常圧蒸留装置をはじめとして各種の製造装置や化学反応装置に適用が可能であり、かつ、これら装置を改良等する必要がなく、熟練オペレーターの育成も不要であるから、低コストで実施することが可能である。 According to the present invention, it is possible to automatically and efficiently set the operation target values of various devices after the material switching. In addition, the method of the present invention can be applied to various production apparatuses and chemical reaction apparatuses including an atmospheric distillation apparatus, and it is not necessary to improve these apparatuses, and it is not necessary to train skilled operators. Therefore, it can be carried out at a low cost.
以下、本発明の好適な実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
図1は、本発明の一実施形態にかかり、原料である原油を異なる種類の原油(油種及び/又は油種構成比率が異なる混合原油)に切り替える時における原油の常圧蒸留装置の運転目標値設定方法を実現するためのシステム構成を説明するブロック図である。
このシステムは、常圧蒸留装置の塔頂温度,塔頂流量,各留分の抜き出し量等の常圧蒸留装置の運転データ、原油処理量の実績データ、KERO、LGO、HGO、FRN等の留分の性状を含む運転品質データが入力されるデータ入力部5と、このデータ入力部5から入力された各種データを処理し、運転実績データとしてデータベース4に蓄積させる処理部6と、原油切替時に、原油処理量や油種、原油構成比率等の条件を入力するキーボート等の入力部1と、入力された条件に従ってデータベース4に蓄積された過去の運転実績データの中から最も類似する複数の運転実績データを抽出する類似データ検索部3と、検索結果を出力するディスプレイやプリンタ等の出力部2とを有している。
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 shows an operation target of a crude oil atmospheric distillation apparatus when a crude oil as a raw material is switched to a different kind of crude oil (a mixed crude oil having a different oil type and / or oil type composition ratio) according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram explaining the system configuration | structure for implement | achieving a value setting method.
This system uses atmospheric distillation equipment operating data such as atmospheric distillation equipment tower top temperature, tower top flow rate, extraction amount of each fraction, crude oil throughput data, KERO, LGO, HGO, FRN, etc. A
類似データ検索部3は、与えられた複数の条件に基づき、同一又は類似の条件を有するデータをデータベースの中から検索することができる類似検索を行うことができるものであればよく、市販の類似ソフトを使うことができる。また、例えば、特開平7−200614号公報に開示された類似データの検索技術や、特開平11−353331号公報に開示された数値的近似回答に関する技術なども利用が可能である。さらに、特開平11−45108号公報等で公知の事例ベース推論により、類似する運転実績データの検索を行うこともできる。
The similar
処理部6は、データ入力部5に入力される常圧蒸留装置の運転データの中から、塔頂温度,塔頂流量,各留分の抜き出し量等について、原油切替後一定時間が経過して運転状態が安定したときの一時間の平均値を求め、これをデータベース4に格納する。また、処理部6は、データ入力部5に入力される原油処理実績データから、原油切替後の一日の原油処理量の平均値を求め、これをデータベース4に格納する。さらに、処理部6は、データ入力部5に入力される運転品質データから、原油の油種名,原油構成比率及び運転状態が安定したときの各留分の性状のラボデータを抽出し、これをデータベース4に格納する。これらのデータは、同一運転ごとに関連付けられ、「運転実績データ」としてデータベース4に記憶される。
The
図2は、データベース4に格納される運転実績データの概念を説明する図である。
図2に示すように、同一の運転ごとの運転実績データ10a,10b,10c・・・には、塔頂温度,塔頂流量及び各留分の抜き出し量等を示す運転データと、一日当たりの原油の処理量を示す原油処理量データと、原油の構成比率を示す原油構成比率データと、留分の性状等の品質データが含まれている。
原油切替を行う際に入力部1を介して所定の条件が入力されると、類似データ検索部3がこれら条件と運転実績データ10a,10b,10c・・・に含まれる同一属性の各種前記データとを比較し、類似性を総合的に判断する。
FIG. 2 is a diagram for explaining the concept of the operation result data stored in the database 4.
As shown in FIG. 2, the
When predetermined conditions are input via the input unit 1 when performing crude oil switching, the similar
原油切替を行う際に入力部1を介して入力されるデータの一例としては、例えば図3に示すように、原油切替後の一日の原油処理量、混合原油を使用する場合には、混合原油を構成する各原油の名称と構成比率及び留分の性状がある。
以下、入力すべき原油処理量、構成比率及び留分の性状について説明する。
As an example of data input via the input unit 1 when performing crude oil switching, for example, as shown in FIG. 3, when using crude oil processing amount of mixed oil for one day after crude oil switching, mixing is performed. There are names and composition ratios of each crude oil and properties of fractions.
Hereinafter, the amount of crude oil to be input, the composition ratio, and the properties of fractions will be described.
(1) 原油処理量の入力
図6に示すように、複数の原油タンクA,B,C・・・から蒸留塔101に原油を供給する場合には、各原油タンクA,B,C・・・の原油消費量が均等になるように、つまり、各原油タンクA,B,C・・・が同時に原油を使い切るように、流量調整弁103a,103b,103c・・・を調整して、各原油タンクA,B,C・・・からのチャージ量(供給量)を決定する。
(1) Input of crude oil processing amount As shown in FIG. 6, when crude oil is supplied to the
このチャージ量は、蒸留塔101の蒸留能力と各原油タンクA,B,C・・・の初期原油貯蔵量とから割り出すことができる。図3(a)に示す例では、原油タンクAについて10,000kl/日、原油タンクBについて19,000kl/日、スロップを貯蔵した原油タンクCについて3,000kl/日のチャージ量とし、原油タンクA,B,Cからの合計供給量を32,000kl/日としている。
This charge amount can be calculated from the distillation capacity of the
(2) 油種及び構成比率の入力
図3(b)に示す例では、油種としては、KF(カフジ原油),AH(アラビアンヘビー原油),ZK(ザクム原油)等の油種名が入力される。また、油種名とともに入力される各原油の構成比率は、供給される原油の総量に対する体積比(vol%)で表される。さらに、この実施形態では、混合原油を構成する各々の油種を、例えばAPI比重を用いて重質原油、中質原油、軽質原油の三つの油質に分類している。この油質の入力は、オペレータが行ってもよいし、前記API比重や経験に基づいて予め全ての原油を重質系、中質系、軽質系に分類しておき、KF,AH,ZK等の油種名が入力されたときに、入力部1又は類似データ検索部3で自動的に分類して入力を行うようにしてもよい。
(2) Input of oil type and composition ratio In the example shown in Fig. 3 (b), the oil type name such as KF (Kafuji crude oil), AH (Arabian heavy crude oil), ZK (Zakum crude oil) is input as the oil type. Is done. Moreover, the composition ratio of each crude oil input together with the oil type name is represented by a volume ratio (vol%) with respect to the total amount of crude oil to be supplied. Further, in this embodiment, each oil type constituting the mixed crude oil is classified into three oil qualities of heavy crude oil, medium crude oil, and light crude oil using, for example, API specific gravity. This oil quality may be entered by the operator, or all crude oil is classified into heavy, medium and light based on the API specific gravity and experience, and KF, AH, ZK, etc. When the oil type name is input, the input unit 1 or the similar
図3(c)に示す例では、例えば、重質原油(KF:19vol%,AH:7vol%,その他:1vol%)合計:27vol%、中質原油(AL(アラビアンライト原油):15vol%,その他:1vol%)合計:16vol%、軽質原油(ZK:32vol%,OM(オマーン原油):12vol%,QT(カタールランド原油):12vol%,その他1vol%)合計:57vol%のように入力される。
このように、原油を重質,中質,軽質の三つにグループ分けするとともに、各グループごとの構成比率を入力することで、前記三つのグループ名及び構成比率を手がかりに類似検索を行うことが可能になり、多数の種類の原油を混合してなる混合原油であっても、類似性の判断を容易に行えるようになる。
In the example shown in FIG. 3 (c), for example, heavy crude oil (KF: 19 vol%, AH: 7 vol%, other: 1 vol%) total: 27 vol%, medium crude oil (AL (Arabian light crude oil): 15 vol%, Other: 1vol%) Total: 16vol%, Light crude (ZK: 32vol%, OM (Oman Crude): 12vol%, QT (Qatarland Crude): 12vol%, Other 1vol%) Total: 57vol% The
In this way, crude oil is grouped into three types, heavy, medium, and light, and by entering the composition ratio for each group, similar searches are performed using the three group names and composition ratios as clues. This makes it possible to easily determine the similarity even if the crude oil is a mixture of many types of crude oil.
(3) 留分の性状
目標となる留分の性状は、留分ごとに留出温度やカラー、エンドポイント等で指定される。具体的には、例えばKEROは95%留出温度、LGOは90%留出温度、HGOはカラー、FRNはエンドポイント(EP)で指定する。
(3) Properties of fractions The properties of the target fractions are specified by distillation temperature, color, end point, etc. for each fraction. Specifically, for example, KERO is specified by 95% distillation temperature, LGO is specified by 90% distillation temperature, HGO is specified by color, and FRN is specified by end point (EP).
切替後における以上の条件を入力した後、入力された条件に基づき類似データ検索部3がデータベース4内の運転実績データの検索を行う。類似データ検索部3は、最も近似すると思われる複数(例えば五つ)の運転実績データをデータベース4から読み出し、ディスプレイ等の出力部2に表示する。この表示結果の一例を図4に示す。
After inputting the above conditions after switching, the similar
図4(a)に示す例では、検索結果として最も類似する五つの過去の運転実績データ10a′〜10e′を表示している。この運転実績データ10a′〜10e′には、運転日、混合原油を構成する油種名と構成比率、KEROやLGO等の留分の性状、運転データが含まれる。
運転データには、KERO,LGO及びFRNは留出量の目標値、塔頂流量の目標値及び塔頂温度の目標値が含まれる。
In the example shown in FIG. 4A, five past operation result data 10a ′ to 10e ′ that are most similar as search results are displayed. The operation result data 10a ′ to 10e ′ include the operation date, the names and composition ratios of oil types constituting the mixed crude oil, the properties of fractions such as KERO and LGO, and operation data.
In the operation data, KERO, LGO, and FRN include the target value of the distillate amount, the target value of the tower top flow rate, and the target value of the tower top temperature.
図4(b)は、上記の五つの過去の運転実績データ10a′〜10e′の中の運転データ、つまり、KERO,LGO及びFRNの留出量の目標値、塔頂流量の目標値及び塔頂温度の目標値をグラフにしたものである。これら、五つの運転データの加重平均を求めることで、切替後の最終運転目標値を決定する(グラフの符号Iで示す太線が最終運転目標値である)。
この最終運転目標値が決定されれば、原油の切替開始から切替終了までの時間は経験的に決まっているので、図5に示すように、現状値から最終運転目標値までの過度状態における目標値モデルを作成することができる。
FIG. 4B shows the operation data in the above five past operation results data 10a ′ to 10e ′, that is, the target value of the distillate amount of KERO, LGO and FRN, the target value of the top flow rate, and the tower This is a graph showing the target value of the top temperature. The final operation target value after switching is determined by obtaining a weighted average of these five operation data (the bold line indicated by symbol I in the graph is the final operation target value).
If this final operation target value is determined, the time from the start of crude oil switching to the end of switching is determined empirically, so as shown in FIG. 5, the target in the transient state from the current value to the final operation target value is obtained. A value model can be created.
本発明の好適な実施形態を説明したが、本発明は上記の説明により限定されるものではない。
例えば、重質油、中質油、軽質油の三つのグループに分類するものとして説明したが、さらにこれを細分類し、超重質油、重質油、中質油、軽質油、超軽質油の五つのグループに分類するものとしてもよい。
また、上記の例では、最も類似する五つの運転実績データを抽出するものとして説明したが、抽出する運転実績データはこれより多くても、少なくてもよい。 さらに、一致する運転実績データが存在する場合には、当該運転実績データをそのまま利用して目標値を設定してもよい。
Although the preferred embodiments of the present invention have been described, the present invention is not limited to the above description.
For example, it has been explained that it is classified into three groups of heavy oil, medium oil, and light oil, but this is further subdivided into super heavy oil, heavy oil, medium oil, light oil, and super light oil. It is good also as what is classified into these five groups.
In the above example, the description has been made assuming that the five most similar driving performance data are extracted. However, the driving performance data to be extracted may be more or less. Furthermore, when there is matching operation result data, the target value may be set using the operation result data as it is.
本発明は、上記の常圧蒸留装置に限らず、灯油系原料、ジェット燃料系原料、軽油系原料を原料とする灯軽油脱硫装置、超低硫黄系原料、低硫黄系原料、高硫黄系原料を原料とする重油直接脱硫装置、エチレン系原料、プロピレン系原料を原料とするポリプロピレン製造装置等にも適用が可能である。 The present invention is not limited to the above atmospheric distillation apparatus, but also kerosene-based raw materials, jet fuel-based raw materials, light-oil desulfurization devices using light-oil-based raw materials, ultra-low sulfur-based raw materials, low-sulfur-based raw materials, and high-sulfur-based raw materials. The present invention can also be applied to a heavy oil direct desulfurization apparatus using as a raw material, an ethylene-based raw material, a polypropylene production apparatus using a propylene-based raw material as raw materials, and the like.
1 入力部
2 出力部
3 類似データ検索部
4 データベース
5 データ入力部
6 処理部
1 Input unit 2
Claims (6)
過去の運転実績から、原料処理量に関するデータ、原料の種類に関するデータ、前記原料が複数種類の原料から構成される混合原料である場合には前記混合原料を構成する個々の前記原料に関するデータ、前記抜き出し量,塔頂温度及び塔頂流量を含む装置運転に関するデータ及び前記留分の品質に関するデータを前記運転実績ごとに関連づけ、運転実績データとしてデータベースに蓄積する工程と、
原料切替時に、切替後の原料処理量に関する条件、前記原料の種類に関する条件及び留分の品質に関する条件を入力し、前記データベースに蓄積された前記運転実績データの中から類似する一つ又は複数の前記運転実績データを検索するステップと、
検索の結果発見された前記運転実績データに基づいて、各種の前記装置の運転目標値を設定する工程と、
を有することを特徴とする原料切替時における各種装置の運転目標値設定方法。 In the operation target value setting method of various devices at the time of raw material switching, which automatically controls the amount of each fraction extracted so as to satisfy the properties of each fraction at the time of raw material switching,
From past operating results, data on raw material throughput, data on raw material type, and data on individual raw materials constituting the mixed raw material when the raw material is a mixed raw material composed of a plurality of types of raw materials, Correlating the data relating to the operation of the apparatus including the extraction amount, the tower top temperature and the tower top flow rate and the data relating to the quality of the fraction for each of the operation results, and accumulating them in the database as operation result data;
At the time of raw material switching, the condition regarding the raw material throughput after switching, the condition regarding the type of raw material, and the condition regarding the quality of fractions are input, and one or more similar ones from the operation performance data accumulated in the database Searching the operation result data;
Based on the operation result data discovered as a result of the search, a step of setting operation target values of various devices,
An operation target value setting method for various apparatuses during material switching.
を特徴とする請求項1に記載の原料切替時における各種装置の運転目標値設定方法。 When a plurality of similar driving performance data are found in the search step, setting a driving target value based on a weighted average of the plurality of driving performance data found;
The operation target value setting method of various apparatuses at the time of material switching according to claim 1.
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