JP4643169B2 - Method for estimating the operating conditions of a complex - Google Patents
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Description
本発明は、線形計画法（ＬＰ）モデルを用いることにより、コンビナートを構成する反応・分解を含む処理装置の運転条件の最適化を図るコンビナートの運転条件推定方法に関する。 The present invention relates to an operation condition estimation method for a complex which uses a linear programming (LP) model to optimize the operation condition of a processing apparatus including a reaction and decomposition constituting the complex.
石油及び石油化学業界においては、短期間の生産計画から長期的な戦略検討等さまざまな課題に対する経済性評価用ツールとして、線形計画法（ＬＰ：Linear Programming）が広く用いられている。このような線形計画法を用いたツールは４０年以上前に開発されており、生産管理の最適化等で一般に広く用いられているが、多くの場合、企業の業種や形態の違いによってそれぞれ適したモデリングツールが選択されており、モデリングの思想も各社で異なっている場合が多い。昨今では、石油及び石油化学業界用に特化したソフトを用いるのが主流となっている（例えば、特許文献１参照）。
これらのソフトは、データ入力が従来から使用されてきた汎用型のソルバー（例えば、ＩＢＭ社のＭＰＳＸ等）とは異なり、線形方程式を解くためのソルバーがシステムの中核に据えられているため、ユーザはスプレッドシート上からすべての入力を行うことができるようになっている。これは、ユーザが変数名に気を使いながら線形方程式の形に直接入力する必要がなく、モデル構築の時間短縮や入力ミス防止に効果がある。主な石油精製、石油化学の装置については、生産得率、用役消費量等が予め登録されたデータベースを持っており、ユーザは簡便にモデルを構築することができる。
In the petroleum and petrochemical industries, linear programming (LP) is widely used as an economic evaluation tool for various problems such as short-term production planning to long-term strategic study. Tools using such linear programming have been developed more than 40 years ago, and are widely used for optimization of production management, etc., but in many cases, they are suitable depending on the type of industry and form of the company. Modeling tools are selected, and the modeling philosophy is often different for each company. In recent years, the use of software specialized for the oil and petrochemical industries has become the mainstream (see, for example, Patent Document 1).
Unlike the general-purpose solvers (such as IBM's MPSX) that have traditionally used data input, these software programs have a solver for solving linear equations at the core of the system. Allows you to enter everything from the spreadsheet. This eliminates the need for the user to input directly into the form of the linear equation while paying attention to the variable name, and is effective in shortening the model construction time and preventing input mistakes. The main oil refining and petrochemical equipment has a database in which the production yield, utility consumption, etc. are registered in advance, and the user can easily build a model.
また、プロセスの中で反応を伴うものは、得率、用役消費量を装置の運転条件や原料の性状によって、基準値からの補正を自動的にスライド計算できるように構築され、プロセス内で起こる現実の状態の最適化が可能である。ブレンドは、粘度のような非線形計算を伴う物性も指数化することにより加成性を成立させ、製品の品質規格を設定できるとともに、基材タンクにおける半製品の混合を想定した、性状のブーリング機能を有しており、より現実に近いシミュレーションが可能である。
さらには、原料の分配や半製品転送等を取り扱う複数製油所（工場）対象モデルや、在庫管理や期間毎に異なる前提条件での最適化を図る、多期間モデルの構築も可能である。
In addition, those with a reaction in the process are constructed so that the yield and utility consumption can be automatically calculated by sliding the correction from the reference value according to the operating conditions of the equipment and the properties of the raw materials. Optimization of the actual situation that occurs is possible. Blending is a property bouling function that can add properties by indexing physical properties with nonlinear calculations such as viscosity, set product quality standards, and mix semi-finished products in the base tank It is possible to perform a simulation closer to reality.
Furthermore, it is possible to build models for multiple refineries (factories) that handle raw material distribution, semi-finished product transfer, etc., and multi-period models that are optimized under inventory management and different preconditions for each period.
しかしながら、このような従来のＬＰモデル構築ツールにおいては、変数を変数で除した値を新たな変数として取り扱うことができなかったため、ＬＰモデル構築時には、石油精製・石油化学プラントの混合物組成を再帰計算の留分性状として利用することができなかった。
このため、一般的にその代替として留分の代表性状（比重、芳香族成分合計値、環状飽和炭化水素成分合計値又は環状飽和炭化水素成分の合計値に芳香族成分合計値の２倍を加えた値といった限られた性状）を用いてＬＰモデルの構築がなされていた。
具体的には、組成を考慮せず、製品収率を一定とした分離プロセスによってモデルを構築する他、代表性状を考慮して製品収率に反映する反応プロセスによってモデルを構築する程度に止まっていた。
一方、原料性状の変化に対応させることのできるように、ＬＰモデルシステムの中にシミュレータによる演算を組み込むことは、計算が膨大になり、演算処理に時間を要するという問題がある。
However, in such a conventional LP model construction tool, the value obtained by dividing the variable by the variable could not be handled as a new variable. Therefore, when the LP model was constructed, the mixture composition of the oil refining / petrochemical plant was recursively calculated. It was not possible to use it as a fraction property.
For this reason, in general, as a substitute, representative properties of the fraction (specific gravity, aromatic component total value, cyclic saturated hydrocarbon component total value, or cyclic saturated hydrocarbon component total value are added to twice the aromatic component total value). LP models have been constructed using limited properties such as values.
Specifically, in addition to constructing a model by a separation process with a constant product yield without considering the composition, it is limited to constructing a model by a reaction process that reflects the product characteristics in consideration of representative properties. It was.
On the other hand, incorporating computation by a simulator into the LP model system so as to cope with changes in raw material properties has a problem that computation is enormous and computation processing takes time.
本発明の目的は、原料組成の影響を製品の収率に適格に反映させることができ、かつ演算処理に時間を要することのないコンビナートの運転条件推定方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a method for estimating the operating condition of a complex that can appropriately reflect the influence of the raw material composition on the yield of the product and does not require time for the calculation process.
本発明のコンビナートの運転条件推定方法は、
シミュレータと、ＬＰパッケージとを備えるＬＰシステムが、線形計画法（ＬＰ）モデルを用いることにより、コンビナートを構成する反応・分解を含む処理装置の運転条件の最適条件を探索するコンビナートの運転条件推定方法であって、
前記シミュレータは、入力された組成の原料を基準処理条件下で前記処理装置により処理したときに、予測される処理後の製品の組成毎の収率を、前記処理装置に応じて設定された非線形モデルを用いて算出する機能を備え、
前記シミュレータが、入力された予め留分の組成が設定された基準原料における処理後の製品の組成毎の収率を算出し、前記ＬＰパッケージに出力する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料の組成と前記基準原料における処理後の製品の組成毎の収率である基準収率とを対応付けたデータ構造を記憶部に記憶する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料を構成する組成のうち、いずれかの組成を所定単位変化させた単位変更原料を前記シミュレータに出力し、前記シミュレータが、前記単位変更原料における処理後の製品の組成毎の収率を算出し、前記ＬＰパッケージに出力することを繰り返して前記基準原料を構成する各組成を所定単位変化させた際の処理後の製品の組成毎の収率を算出する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料に対する組成の偏差及び前記基準原料を構成する各組成を所定単位変化させた際の処理後の製品の組成毎の収率の偏差を、それぞれ前記データ構造の前記基準原料の組成及び前記基準収率に対応づけて記憶する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料とは異なる組成の原料情報が入力されたときに、前記データ構造を参照しながら、加成性を利用して、入力された原料情報と前記基準原料との処理後の製品の組成の収率偏差に応じて、ＬＰモデルを生成する手順と、
前記ＬＰパッケージが、生成されたＬＰモデルに基づいて、前記運転条件の最適条件を探索する手順とを実行することを特徴とする。
The operation condition estimation method of the complex of the present invention is:
An operation condition estimation method for a complex, in which an LP system including a simulator and an LP package uses a linear programming (LP) model to search for an optimum condition of an operation condition of a processing apparatus including a reaction / decomposition constituting the complex. Because
When the raw material having the input composition is processed by the processing device under the standard processing conditions, the yield for each composition of the predicted product after processing is set according to the processing device. It has a function to calculate using a model ,
The simulator calculates the yield for each composition of the processed product in the reference raw material in which the composition of the fraction that has been input is set in advance, and outputs to the LP package;
The LP package stores a data structure in which the reference raw material is associated with a reference yield that is a yield for each composition of the processed product in the reference raw material in the storage unit,
The LP package outputs, to the simulator, a unit-changed raw material obtained by changing any one of the compositions constituting the reference raw material to the simulator. A procedure for calculating the yield for each composition of the product after processing when each unit constituting the reference material is changed by a predetermined unit by repeatedly calculating the yield for each and outputting to the LP package ;
The LP package has a composition deviation with respect to the reference raw material and a yield deviation for each composition of the product after processing when each composition constituting the reference raw material is changed by a predetermined unit. A procedure for storing the raw material composition in association with the reference yield ;
When raw material information having a composition different from that of the reference raw material is input to the LP package , processing of the input raw material information and the reference raw material using additivity while referring to the data structure A procedure for generating an LP model according to the yield deviation of the composition of the subsequent product;
The LP package executes a procedure for searching for an optimum condition of the operation condition based on the generated LP model.
ここで、原料の留分や製品の組成を分類する方法としては、各留分等を構成する有機化合物の炭素数毎に分類する方法が考えられる。例えば、ナフサの場合であれば、ノルマルパラフィン、イソパラフィン、オレフィン、ナフテン、芳香族といった組成に分類することができる。また、組成を所定単位変化させる場合、組成の重量％を変化させることとなるが、全量としては１００％を維持するために、他の組成の一部をこれに応じて変化させるのが好ましい。
この発明によれば、組成既知の基準原料から得られる処理後の製品の組成毎の収率をデータ構造として生成し、さらに、基準原料を構成する組成の一部を変化させ、該組成の変化に応じた製品の組成毎の収率をデータ構造として生成することにより、基準原料とは異なる組成既知の原料情報が入力されたときでも、原料を構成する組成を単位当たり変更した製品の組成の収率が組成毎の偏差として分かっているので、加成性を利用して、原料組成の影響を製品の収率に適格に反映させることができる。
Here, as a method of classifying the raw material fraction and the product composition, a method of classifying each fraction or the like for each carbon number of the organic compound constituting each fraction can be considered. For example, in the case of naphtha, it can be classified into compositions such as normal paraffin, isoparaffin, olefin, naphthene, and aromatic. Further, when the composition is changed by a predetermined unit, the weight% of the composition is changed, but in order to maintain 100% as the total amount, it is preferable to change a part of the other composition accordingly.
According to the present invention, the yield for each composition of the processed product obtained from the reference raw material having a known composition is generated as a data structure, and further, a part of the composition constituting the reference raw material is changed to change the composition. By generating the data for each product composition according to the data structure, even when raw material information with a different composition from the reference raw material is input, the composition of the product is changed per unit. Since the yield is known as a deviation for each composition, the effect of the raw material composition can be properly reflected in the yield of the product by using additivity.
つまり、従来のＬＰモデルでは、例えば、接触改質装置に所定の原料情報を入力したときに、製品収率は、ガス分（ＧＡＳ）、液化プロパンガス（ＬＰＧ）、液体ガソリン（リフォメート）等の留分単位でしか求めることができなかった。しかし、これら各留分は混合物であり、見かけ上比重等が同じであっても、入力される原料の組成が異なれば、製品の各留分の組成が異なってしまい、このような原料組成の違いの影響を製品の収率に反映させることはできなかった。 That is, in the conventional LP model, for example, when predetermined raw material information is input to the catalytic reformer, the product yield is such as gas content (GAS), liquefied propane gas (LPG), liquid gasoline (reformate), etc. It could only be determined in fractions. However, even though these fractions are a mixture, and the apparent specific gravity and the like are the same, if the composition of the input raw material is different, the composition of each fraction of the product will be different. The effect of the difference could not be reflected in the product yield.
これに対して、本願発明によれば、留分単位ではなく、組成単位での変動の影響をＬＰモデルに反映しているため、組成既知の原料情報が入力されれば、原料組成の変化に応じた製品の組成毎の収率偏差を、加成性を利用して求めることができ、原料組成の影響を製品の収率に適格に反映させることができる。
また、従来のように、ＬＰモデルの中にシミュレータによる演算を組み込む方法ではないので、演算処理に時間を要するということもない。
On the other hand, according to the present invention, since the influence of the fluctuation in the composition unit, not the fraction unit, is reflected in the LP model, if raw material information with a known composition is input, the change in the raw material composition will occur. The yield deviation for each composition of the corresponding product can be obtained by using the additivity, and the influence of the raw material composition can be properly reflected in the yield of the product.
Further, since it is not a method of incorporating the calculation by the simulator into the LP model as in the conventional case, it does not take time for the calculation process.
従って、最も頻繁に使用される原料選択検討において、原料留分の組成の影響による製品収率予測精度が向上することになり、要生産量に対する費用最小での原料選択が可能となる。
また、処理装置の運転条件検索において、製品収率予測精度が向上するので、従来法と比較してより利益最大となる生産方針の策定が可能となる。
さらに、このＬＰモデルを用いることにより、設備建設の事前検討においても原料組成の影響を精度よく表現でき、種々の予備検討が可能となるため、建設後に能力不足の問題が発生する確率を低下させることができる。
Therefore, in the selection of the most frequently used raw material, the product yield prediction accuracy due to the influence of the composition of the raw material fraction is improved, and the raw material can be selected at the minimum cost for the required production amount.
In addition, since the product yield prediction accuracy is improved in the search of the operating conditions of the processing apparatus, it is possible to formulate a production policy that maximizes profits compared to the conventional method.
Furthermore, by using this LP model, the influence of the raw material composition can be accurately expressed even in the preliminary examination of the equipment construction, and various preliminary examinations are possible, thus reducing the probability that the problem of insufficient capacity will occur after construction. be able to.
本発明では、前記ＬＰパッケージが、前記運転条件の最適条件が探索された後、該最適条件における製品の組成と各組成の重量％とを対応させたデータ構造を生成する手順、及び／又は、最適条件における製品の組成と各組成の性状とを対応させたデータ構造を生成する手順を備えているのが好ましい。
この発明によれば、異なる原料に応じた製品の各組成に応じた重量％や、密度、オクタン価等の性状データ構造が生成されることにより、このデータ構造をコンビナートの下流側に配置される処理装置の最適化を図る際の入力とすることができるため、コンビナートを構成する各処理装置全体で、原料の留分に応じた運転条件の最適化を図ることができる。
In the present invention, after the optimum condition of the operating condition is searched for , the LP package generates a data structure in which the composition of the product in the optimum condition and the weight% of each composition correspond to each other, and / or It is preferable to provide a procedure for generating a data structure in which the composition of the product under the optimum conditions and the properties of each composition correspond to each other.
According to the present invention, a property data structure such as weight%, density, and octane number corresponding to each composition of a product corresponding to different raw materials is generated, and this data structure is disposed on the downstream side of the complex. Since it can be used as an input when optimizing the apparatus, it is possible to optimize the operating conditions according to the fraction of the raw material in the entire processing apparatus constituting the complex.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１には、本発明の実施形態に係る石油コンビナートが示され、この石油コンビナートは、原油、ＦＲＮ（Full Range Naphtha）、およびＬＮ（Light Naphtha）を原料油として、ガソリン、灯油、軽油、Ａ重油、およびＣ重油等の石油製品を製造するシステムであり、石油コンビナートで製造された製品油をブレンドすることにより、これらの石油製品を得ることができる。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows an oil complex according to an embodiment of the present invention. This oil complex uses crude oil, FRN (Full Range Naphtha), and LN (Light Naphtha) as feedstocks, gasoline, kerosene, light oil, A It is a system for producing petroleum products such as heavy oil and C heavy oil, and these petroleum products can be obtained by blending product oils produced in petroleum complexes.
石油コンビナートは、複数の分留装置、脱硫装置、製造装置等から構成され、例えば、常圧蒸留装置１、減圧蒸留装置２、減圧軽油脱硫装置３、流動接触分解装置４、メチルエチルケトン製造装置５、水素化脱硫装置６、７、８、ナフサ分留装置９、エチレン製造装置１０、ナフサ用水素化脱硫装置１１、連続触媒再生式接触改質装置１２、熱分解ガソリン水添装置１３、Ｃ５水添装置１４、ＢＴＸ（ベンゼン・トルエン・キシレン）製造装置１５、スチレンモノマー製造装置１６、シクロヘキサン製造装置１７、水添石油樹脂製造装置１８、ポリブテン製造装置１９、ＩＰソルベント製造装置２０、パラキシレン製造装置２１、ハイディール装置２２、リフォメート分留装置２３、改質ガソリン蒸留装置２４、および芳香族抽出装置２５を備えている。
The petroleum complex is composed of a plurality of fractionation apparatuses, desulfurization apparatuses, production apparatuses, etc., for example, an
このような石油コンビナートにおける石油製品の製造は、前記の各装置１〜２５で製造された製品をそのまま製品としたり、ブレンドして製品としたり、さらに下流側に配置される装置で反応させることにより製品とする。例えば、ナフサ分留装置９で得られたナフサはさらに、エチレン製造装置１０に供給されてエチレンが得られ、このエチレン製造装置１０で製造されたエチレンはさらにスチレンモノマー製造装置１６で処理されてスチレンモノマーが製造されることとなる。
The production of petroleum products in such a petroleum complex can be achieved by using the products produced in the above-mentioned
このような石油コンビナートでは、最も利益の上がる最適なマテリアルバランスを与える各装置１〜２５の運転条件を推定するために、図２に示されるようなＬＰシステムが利用される。
ＬＰシステムは、シミュレータ３０、ＬＰパッケージ４０を備えて構成され、ＬＰパッケージ４０の出力は、下流側装置用のシミュレータ５０に接続されている。
シミュレータ３０は、前記の各装置１〜２５のうち、反応装置１０、１２に応じたシミュレーションを行う装置であり、反応装置１０、１２への入力原料に対して、反応装置の非線形モデル、及び、この非線形モデルによって求められる製品収率係数を求めることができるようになっている。尚、このシミュレータ３０は、反応装置１０、１２に応じて条件設定されたプログラムとして構成することが可能であり、ＬＰパッケージ４０が構築されるコンピュータと同一のコンピュータ内に構築することもできるし、別のコンピュータ内に構築しておき、ネットワーク等によりＬＰパッケージ４０が構築されるコンピュータとデータの送受信が可能なようにしてもよい。また、シミュレータ３０は対象装置に応じてプログラムを変更することにより、反応装置１０、１２のみならず、石油コンビナートを構成する全ての装置１〜２５についてもシミュレーションできるようになっている。
In such an oil complex, an LP system as shown in FIG. 2 is used in order to estimate the operating conditions of the
The LP system includes a
The
ＬＰパッケージ４０は、線形計画法によるモデリングを行って、シミュレータ３０で生成されるデータを加味しながら、石油コンビナートを構成する反応装置１０、１２の運転条件の最適化を図る部分であり、インターフェース４１、ＬＰマトリックス生成部４２、最適化エンジン４３、再帰計算部４４、及び編集部４５を備えている。
インターフェース４１は、シミュレータ３０からの反応装置モデル、反応収率係数等のデータ、又は、反応装置１０、１２の入力原料に関する原油性状、ブレンドデータ等の原料情報を受け付けて、後段のＬＰマトリックス生成部４２で処理するのに適合する形式に変換する部分である。通常、ＬＰモデルは表計算形式で処理することが多いので、このインターフェース４１では、各データのシリアル形式のデータを、CSV等の表形式データに変換する。
The
The
ＬＰマトリックス生成部４２は、インターフェース４１を介して入力された各種データに基づいて、制約条件、目的関数等の線形計画に係るモデリングする部分である。このＬＰマトリックス生成部４２で生成されたモデルに対して、ユーザは、制約条件、目的関数等を表計算用のシートに入力することにより、反応装置１０、１２の最適化を図るためのユーザモデルが生成される。
最適化エンジン４３は、ユーザが制約条件、目的関数等を入力することにより生成されたユーザモデルから、目的関数による探索を行い、最終的に最適な運転条件を見出す部分であり、具体的には、シンプレックス法等によって最適な運転条件を求める。
The LP matrix generation unit 42 is a part that performs modeling related to linear programming such as constraint conditions and objective functions based on various data input via the
The
リカージョン部４４は、最適化エンジン４３で算出された結果の再帰的処理を行ってユーザモデルに反映させる部分である。
編集部４４は、最適化エンジン４３の処理によって見出された最適な運転条件に基づいて、ユーザが利用し易いように、又は、下流側装置のシミュレータ５０の入力に適合するように、データ形式の編集を行う部分である。
そして、この編集部４４で編集された最適化された運転条件は前記のインターフェース４１を介して、下流側装置シミュレータ５０の入力データとして供給される。
The
Based on the optimum operating condition found by the processing of the
The optimized operating conditions edited by the
次に、前述したＬＰシステムによる石油コンビナートの運転条件推定方法について説明する。
(1)ＬＰシステムは、まず、予めユーザ等により入力され、設定された基準原料の留分組成を取得する（段階Ｓ１）。取得されたこれらの情報は、基準原料の性状としてシミュレータ３０及びＬＰパッケージ４０に出力される。
(2)シミュレータ３０は、入力される基準原料の性状と、予め設定された基準条件に基づいて、反応装置１０、１２によって処理された場合のシミュレーションを行う。シミュレータ３０は、シミュレーションの結果となる製品の組成毎の収率に関する情報を、製品に付帯させる性状としてＬＰパッケージ４０に出力し、ＬＰパッケージ４０は、この製品の組成毎の収率を取得する（段階Ｓ２）。
Next, a method for estimating the operating condition of the petroleum complex using the above-described LP system will be described.
(1) The LP system first obtains a fraction composition of a reference material that has been previously input by a user or the like and has been set (step S1). The acquired information is output to the
(2) The
(3)ＬＰパッケージ４０のＬＰマトリックス生成部４２は、取得された製品の組成毎の収率に関する情報を、図４に示されるテーブルＴの領域Ａの部分にデータ構造を表形式で生成し、基準収率として保持・格納する（段階Ｓ３）。
(4)一方、ＬＰパッケージ４０は、予め入力された基準原料の留分の組成に基づいて、テーブルＴの領域Ｂの部分に基準原料の組成及び各組成の重量％を設定し、各組成の重量％を所定単位変化させたデータ構造を生成し、基準原料を構成する各組成のいずれかを変更したデータを選択する（段階Ｓ４）。
(3) The LP matrix generation unit 42 of the
(4) On the other hand, the
(5)ＬＰパッケージ４０は、基準原料のうちのいずれかを変更したものを単位変更原料としてシミュレータ３０に出力し、シミュレータ３０では、この単位変更原料に基づいて、基準原料の場合と同様にシミュレーションを行う（段階Ｓ５）。
(6)シミュレータ３０は単位変更原料に関する製品収率及び性状を取得したら、ＬＰパッケージ４０に出力する。ＬＰパッケージ４０は、入力された製品の組成毎の収率を取得したら、基準原料で算出した組成毎の収率との差分を取って、テーブルＴの領域Ｃに示される部分に、基準原料による製品の組成と対応させたデータ構造を生成し、表形式のデータとして格納・保持する（段階Ｓ６）。
(5) The
(6) When the
(7)単位変更原料に基づくシミュレーションは、原料の組成すべてについて行われるまで、単位変更する組成を変えながら繰り返す（段階Ｓ７）。
(8)すべての原料の組成に関して単位変更が終了したら、ＬＰマトリックス生成部４２は、図４のテーブルＴに示される行列形式のデータ構造に基づいて、ユーザが設定した制約条件、目的関数等を加味しながら、ＬＰモデルを生成する（段階Ｓ８）。
(7) The simulation based on the unit-changed raw material is repeated while changing the unit-changed composition until it is performed for all the raw material compositions (step S7).
(8) When the unit change is completed for the composition of all the raw materials, the LP matrix generation unit 42 sets the constraint conditions, objective functions, etc. set by the user based on the data structure in the matrix format shown in the table T of FIG. An LP model is generated while taking into account (step S8).
(9)最適化エンジン４３及びリカージョン部４４は、ユーザ等の操作によって与えられる原料の留分の組成を取得し（段階Ｓ９）、前記のテーブルＴに構築されたマトリックスを参照しながら、入力された原料情報に応じたＬＰモデルを生成し、さらに、最適化演算処理及び再帰的処理を繰り返し、ＬＰモデルの最適化条件となる最適解を探索する（段階Ｓ１０）。
(10)最適条件が探索されたら、編集部４５は、プリンタによる帳票形式で打ち出すデータや、及びCSV形式等の表形式データに適宜変換する（段階Ｓ１１）。尚、この際の出力データは、製品種別に該製品の組成を重量％で表し、さらに、密度、オクタン価等の製品特性も性状に含ませた形で変換する。
(11)編集部４５によって変換されたCSV形式のデータは、ネットワーク等を介して下流側装置のシミュレータ５０に出力され（段階Ｓ１２）、下流側装置のシミュレータでは、このデータに基づいて、下流側装置のシミュレーション及びＬＰモデル生成を行って、最適な運転条件を探索する。
(9) The
(10) When the optimum condition is found, the
(11) The CSV format data converted by the
前述のような本実施形態によれば、次のような効果がある。
組成既知の基準原料から得られる処理後の製品の組成毎の収率をデータ構造として生成し、さらに、基準原料を構成する組成の一部を変化させ、該組成の変化に応じた製品の組成毎の収率をデータ構造として生成して、テーブル構造Ｔを生成することにより、基準原料とは異なる組成既知の原料情報が入力されたときでも、原料を構成する組成を単位当たり変更した製品の収率が組成毎の偏差として分かっているので、加成性を利用して、原料組成の影響を製品の収率に適格に反映させることができる。
従って、ＬＰシステムが最も頻繁に使用される原料選択検討において、原料組成の影響による製品収率予測精度が向上することになり、要生産量に対する費用最小での原料選択が可能となる。すなわち、図５に示されるように、例えば、ナフサＡを入力原料としてナフサＢ、ナフサＣを製品として出力する分離装置において、ナフサＡの組成がＣ５Ｐ…Ｃ１１Ａであり、ナフサＡの各組成が異なる場合、出力されるナフサＢ及びナフサＣの製品出力のバランスが入力されるナフサＡの組成割合に応じて変動することとなる。
According to this embodiment as described above, there are the following effects.
Yield for each composition of the processed product obtained from the reference raw material having a known composition is generated as a data structure, and further, a part of the composition constituting the reference raw material is changed, and the composition of the product corresponding to the change in the composition By generating the yield for each data structure and generating the table structure T, even when raw material information having a known composition different from the reference raw material is input, the composition of the raw material is changed per unit. Since the yield is known as a deviation for each composition, the effect of the raw material composition can be properly reflected in the yield of the product by using additivity.
Therefore, in the selection of raw materials in which the LP system is most frequently used, the product yield prediction accuracy due to the influence of the raw material composition is improved, and raw materials can be selected at the minimum cost for the required production amount. That is, as shown in FIG. 5, for example, in a separation apparatus that outputs naphtha A as an input raw material and outputs naphtha B and naphtha C as products, the composition of naphtha A is C5P... C11A, and each composition of naphtha A is different. In this case, the balance of the product output of naphtha B and naphtha C to be output varies depending on the composition ratio of naphtha A to be input.
また、各装置１〜２５の運転条件検索において、製品収率予測精度が向上するので、従来法と比較してより利益最大となる生産方針の策定が可能となる。
さらに、このようにして生成されたＬＰモデルを用いることにより、設備建設の事前検討においても、原料組成の影響を精度よく表現でき、種々の予備検討が可能となるため、建設後に能力不足の問題が発生する確率を低下させることができる。
異なる原料に応じた製品の各組成に応じた重量％や、密度、オクタン価等のデータを出力しているので、下流側装置シミュレータ５０でも入力原料の相違に応じたシミュレーションを行うことができ、石油コンビナートを構成する各処理装置全体で、運転条件の最適化を図ることができる。
In addition, since the product yield prediction accuracy is improved in the operation condition search of each of the
Furthermore, by using the LP model generated in this way, the influence of the raw material composition can be accurately expressed even in the preliminary study of equipment construction, and various preliminary studies are possible. The probability of occurrence of can be reduced.
Since data such as weight%, density, and octane number corresponding to each composition of products corresponding to different raw materials are output, the
本発明は、石油コンビナートに存する常圧蒸留装置、減圧蒸留装置、流動接触分解装置エチレン製造装置等種々の装置のシミュレーションによる運転条件の最適化を図る際に好適に利用することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be suitably used for optimizing operating conditions by simulation of various apparatuses such as an atmospheric distillation apparatus, a vacuum distillation apparatus, a fluid catalytic cracking apparatus, an ethylene production apparatus, and the like that exist in petroleum complexes.
１０、１２…反応装置（処理装置）
Ｓ２…基準原料に基づくデータ構造を生成する手順
Ｓ４〜Ｓ７…基準原料を構成する組成のいずれかを変化させて基準収率との偏差をまとめた手順
Ｓ８…ＬＰモデルを生成する手順
Ｓ１０…運転条件の最適化を図る手順
10, 12 ... Reactor (Processor)
S2 ... Procedures S4 to S7 for generating a data structure based on the reference raw material ... Procedure S8 for changing the composition of the reference raw material to summarize the deviation from the reference yield S8 ... Procedure S10 for generating the LP model Procedure to optimize conditions
Claims (3)
前記シミュレータは、入力された組成の原料を基準処理条件下で前記処理装置により処理したときに、予測される処理後の製品の組成毎の収率を、前記処理装置に応じて設定された非線形モデルを用いて算出する機能を備え、
前記シミュレータが、入力された予め留分の組成が設定された基準原料における処理後の製品の組成毎の収率を算出し、前記ＬＰパッケージに出力する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料の組成と前記基準原料における処理後の製品の組成毎の収率である基準収率とを対応付けたデータ構造を記憶部に記憶する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料を構成する組成のうち、いずれかの組成を所定単位変化させた単位変更原料を前記シミュレータに出力し、前記シミュレータが、前記単位変更原料における処理後の製品の組成毎の収率を算出し、前記ＬＰパッケージに出力することを繰り返して前記基準原料を構成する各組成を所定単位変化させた際の処理後の製品の組成毎の収率を算出する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料に対する組成の偏差及び前記基準原料を構成する各組成を所定単位変化させた際の処理後の製品の組成毎の収率の偏差を、それぞれ前記データ構造の前記基準原料の組成及び前記基準収率に対応づけて記憶する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料とは異なる組成の原料情報が入力されたときに、前記データ構造を参照しながら、加成性を利用して、入力された原料情報と前記基準原料との処理後の製品の組成の収率偏差に応じて、ＬＰモデルを生成する手順と、
前記ＬＰパッケージが、生成されたＬＰモデルに基づいて、前記運転条件の最適条件を探索する手順とを実行することを特徴とするコンビナートの運転条件推定方法。 An operation condition estimation method for a complex, in which an LP system including a simulator and an LP package uses a linear programming (LP) model to search for an optimum condition of an operation condition of a processing apparatus including a reaction / decomposition constituting the complex. Because
When the raw material having the input composition is processed by the processing device under the standard processing conditions, the yield for each composition of the predicted product after processing is set according to the processing device. It has a function to calculate using a model ,
The simulator calculates the yield for each composition of the processed product in the reference raw material in which the composition of the fraction that has been input is set in advance, and outputs to the LP package;
The LP package stores a data structure in which the reference raw material is associated with a reference yield that is a yield for each composition of the processed product in the reference raw material in the storage unit,
The LP package outputs, to the simulator, a unit-changed raw material obtained by changing any one of the compositions constituting the reference raw material to the simulator. A procedure for calculating the yield for each composition of the product after processing when each unit constituting the reference material is changed by a predetermined unit by repeatedly calculating the yield for each and outputting to the LP package ;
The LP package has a composition deviation with respect to the reference raw material and a yield deviation for each composition of the product after processing when each composition constituting the reference raw material is changed by a predetermined unit. A procedure for storing the raw material composition in association with the reference yield ;
When raw material information having a composition different from that of the reference raw material is input to the LP package , processing of the input raw material information and the reference raw material using additivity while referring to the data structure A procedure for generating an LP model according to the yield deviation of the composition of the subsequent product;
A method for estimating an operating condition of a complex, wherein the LP package executes a procedure for searching for an optimum condition of the operating condition based on the generated LP model.
前記ＬＰパッケージが、前記運転条件の最適条件が探索された後、該最適条件における製品の組成と各組成の重量％とを対応させたデータ構造を生成する手順を備えていることを特徴とするコンビナートの運転条件推定方法。 In the operating condition estimation method of the complex according to claim 1,
The LP package has a procedure for generating a data structure in which the composition of the product in the optimum condition and the weight% of each composition correspond to each other after the optimum condition of the operating condition is searched. A method for estimating the operating conditions of a complex.
前記ＬＰパッケージが、前記運転条件の最適条件が探索された後、該最適条件における製品の組成と各組成の性状とを対応させたデータ構造を生成する手順を備えていることを特徴とするコンビナートの運転条件推定方法。 In the operating condition estimation method of the complex according to claim 1 or claim 2,
The LP package is provided with a procedure for generating a data structure in which the composition of the product in the optimum condition and the property of each composition correspond to each other after the optimum condition of the operating condition is searched. Driving condition estimation method.
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