JPH07268356A - Method for predicting skin temperature of naphtha-cracking oven and method for operating and maintaining naphtha-cracking oven by the same - Google Patents
Method for predicting skin temperature of naphtha-cracking oven and method for operating and maintaining naphtha-cracking oven by the sameInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、ナフサ分解炉のスキン
温度予測方法およびそれを用いたナフサ分解炉運転管理
方法に関する。特に、所定の収率を維持するために、反
応管のスキン温度をきめ細かくモニタリングし反応管の
材質による許容限界温度以下に運転を管理する必要があ
り、かつ、反応管のスキン温度の測定がオペレータの手
分析に頼らざるを得ない場合に、好適に使用されるナフ
サ分解炉運転管理方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a skin temperature predicting method for a naphtha cracking furnace and a naphtha cracking furnace operation management method using the same. In particular, in order to maintain a predetermined yield, it is necessary to closely monitor the skin temperature of the reaction tube and control the operation below the allowable limit temperature depending on the material of the reaction tube, and the measurement of the skin temperature of the reaction tube must be performed by the operator. The present invention relates to a naphtha cracking furnace operation management method that is preferably used in the case of having to rely on the manual analysis of the above.
【０００２】[0002]
【従来の技術】ナフサ分解炉では、原料のナフサを反応
管内に流して反応管外部より加熱してナフサを加熱分解
して、エチレンとプロピレンを主生成物とする分解ガス
を反応管出口で急冷補集している。この時に、副反応と
してコークが生成して反応管内壁に付着してコーク層を
作る。ナフサ分解炉の運転管理上、主生成物であるエチ
レンとプロピレンの収率を保持するために、分解ガスの
反応管出口温度を一定に保つようにナフサ分解炉の運転
が行なわれている。コークの生成に伴い、分解ガスの反
応管出口温度を一定に保つという分解炉の運転方法は、
反応管のスキン温度すなわち、反応管の外壁温度を上昇
させる。反応管の材質から規定される許容限界温度以上
にはスキン温度を上げてナフサ分解炉を運転することは
できない。従って、スキン温度が許容限界温度に近くな
ると、ナフサ分解炉の運転を停止して、デコーキングと
呼ばれる操作を行ない、生成したコークの除去が行なわ
れる。2. Description of the Related Art In a naphtha cracking furnace, naphtha as a raw material is flowed into a reaction tube and heated from the outside of the reaction tube to thermally decompose the naphtha, and a cracked gas containing ethylene and propylene as main products is rapidly cooled at a reaction tube outlet. It is collecting. At this time, coke is generated as a side reaction and adheres to the inner wall of the reaction tube to form a coke layer. Due to the operational management of the naphtha cracking furnace, the naphtha cracking furnace is operated so as to keep the reaction gas outlet temperature of the cracked gas constant in order to maintain the yields of ethylene and propylene which are the main products. The operation method of the cracking furnace is to keep the temperature of the reaction tube outlet of the cracked gas constant with the generation of coke.
The skin temperature of the reaction tube, that is, the outer wall temperature of the reaction tube is increased. The naphtha cracking furnace cannot be operated with the skin temperature raised above the allowable limit temperature specified by the material of the reaction tube. Therefore, when the skin temperature approaches the allowable limit temperature, the operation of the naphtha cracking furnace is stopped and an operation called decoking is performed to remove the generated coke.
【０００３】ナフサ分解炉の運転効率の観点からは、許
容限界温度ぎりぎりまで運転を続けてから、デコーキン
グを行なうことが望ましい。しかし、反応管のスキン温
度は、オンラインの温度測定装置を設置して直接測定す
ることが不可能なため、パイロメータによる手分析でオ
ペレータが適時測定を行なうという方式が一般的に用い
られている。From the viewpoint of the operating efficiency of the naphtha cracking furnace, it is desirable to carry out the decoking after continuing the operation to the maximum allowable temperature limit. However, since it is impossible to directly measure the skin temperature of the reaction tube by installing an online temperature measuring device, a method in which an operator measures the skin temperature manually by a pyrometer is generally used.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】前述したように、ナフ
サ分解炉の運転管理で、ナフサ分解炉の運転効率を最適
に維持する際には、オペレータが手分析でスキン温度を
測定して、デコーキングの実施時期を決定している。し
たがって、このような方式により、一般に、数十基にお
よぶ数のナフサ分解炉を管理するために、十分な頻度で
スキン温度の測定ができない。このため、ナフサ分解炉
のきめ細かい運転管理が困難で、スキン温度が許容限界
温度に到達しない未だ余裕のある低い温度でデコーキン
グを行ない、運転効率を下げてしまう可能性がある。あ
るいは、きめ細かい運転管理を行なおうとすると、頻繁
なスキン温度の測定という作業をオペレータが負担する
必要性がある。ナフサ分解炉の運転管理においてこれら
は、プラントの運転効率あるいはオペレータの作用負荷
の観点から大きな問題である。As described above, in the operation management of the naphtha cracking furnace, when the operation efficiency of the naphtha cracking furnace is maintained at an optimum level, the operator manually analyzes the skin temperature and The timing of coking is decided. Therefore, such a method generally cannot measure the skin temperature at a sufficient frequency to manage tens of naphtha cracking furnaces. For this reason, it is difficult to finely control the operation of the naphtha decomposition furnace, and there is a possibility that the skin temperature does not reach the allowable limit temperature, the decoking is performed at a low temperature that still has a margin, and the operation efficiency may be reduced. Alternatively, in order to perform detailed operation management, it is necessary for the operator to bear the task of frequently measuring the skin temperature. In the operation management of the naphtha cracking furnace, these are major problems from the viewpoint of operating efficiency of the plant or operational load of the operator.
【０００５】本発明は、かかる点に対処してなされたも
ので、ナフサ分解炉からオンラインで計測できるプロセ
ス状態量からスキン温度をリアルタイムに予測できる推
定機構を構築し、スキン温度の手分析の測定頻度を増し
てオペレータの負担を増やすことなく、ナフサ分解炉の
運転管理をきめ細かく行なうナフサ分解炉運転管理方法
を提供することを目的とするものである。The present invention has been made in consideration of such a point, and constructed an estimation mechanism capable of predicting the skin temperature in real time from the process state quantity that can be measured online from the naphtha decomposition furnace, and measured by manual analysis of the skin temperature. An object of the present invention is to provide a naphtha cracking furnace operation management method for performing detailed operation management of a naphtha cracking furnace without increasing the frequency and increasing the burden on the operator.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】本発明は、（１）ナフサ
分解炉からのプロセス状態量を、オンラインでリアルタ
イムに受け入れ記憶する運転データベースと、（２）ナ
フサ分解炉の反応管のスキン温度を手分析で測定したデ
ータを記憶する分析データベースと、（３）ナフサ分解
炉の運転管理に関する情報を表示する表示装置と、
（４）手分析で測定した反応管のスキン温度を前記分析
データベースへ入力を行う入力装置と、（５）ナフサ分
解炉のコーキングの物理・化学モデルを有し、前記運転
データベースからのプロセス状態量を入力して、該物理
・化学モデル中のパラメータ初期値を計算する機能と反
応管のスキン温度を予測する機能とを有するスキン温度
推定ソフトと、（６）前記スキン温度推定ソフトからの
出力であるスキン温度の予測値と、前記分析データベー
スに記憶されるスキン温度の手分析による測定値を入力
して、前記コーキングの物理・化学モデルのパラメータ
の更新値を計算するパラメータ更新ソフトとを具備し、
前記スキン温度推定ソフトにてパラメータ初期値に基づ
き計算されたスキン温度予測値と、前記分析データベー
スより得られる新たな手分析スキン温度測定値とを前記
パラメータ更新ソフトに入力して更新されたパラメータ
を得、該パラメータ値を用いてスキン温度測定ソフトに
よりスキン温度を予測し、この過程を繰り返すことを特
徴とする。According to the present invention, (1) an operation database for receiving and storing the process state quantity from the naphtha cracking furnace in real time online and (2) the skin temperature of the reaction tube of the naphtha cracking furnace are stored. An analysis database that stores data measured by manual analysis, and (3) a display device that displays information regarding the operation management of the naphtha cracking furnace,
(4) An input device for inputting the skin temperature of the reaction tube measured by manual analysis to the analysis database, and (5) a physical / chemical model of caulking of a naphtha cracking furnace, and the process state quantity from the operation database. By inputting, the skin temperature estimation software having the function of calculating the initial values of the parameters in the physical / chemical model and the function of predicting the skin temperature of the reaction tube, and (6) the output from the skin temperature estimation software. A parameter update software for calculating an updated value of a parameter of the physical / chemical model of the caulk by inputting a predicted value of a certain skin temperature and a measured value of the skin temperature stored in the analysis database by manual analysis is provided. ,
The skin temperature estimation value calculated by the skin temperature estimation software based on the initial parameter value, and the new hand analysis skin temperature measurement value obtained from the analysis database are input to the parameter update software to update the updated parameters. It is characterized in that the skin temperature is predicted by using the parameter value and the skin temperature measuring software, and this process is repeated.
【０００７】さらに、前記スキン温度推定ソフトはコー
キングの物理・化学モデルを有し、コーキングの生成速
度をナフサ流量の関数として表現し、また、スキン温度
を反応管内流体温度と分解炉への供給熱量の関数として
表現し、前記関数に用いられるパラメータの初期値を、
既知のプロセス状態量と手分析のスキン温度データを基
に、最小２乗法を用いて計算し、前記パラメータ更新ソ
フトは、拡張カルマンフィルタの手法を利用して、前記
コーキングの物理・化学モデルのナフサ流量に乗じられ
る１個のパラメータと分解炉への供給熱量に乗じられる
２個のパラメータの内、少なくとも２つのパラメータを
適応的に変更させて、反応管のスキン温度の予測値の精
度をリアルタイムに向上していき、このスキン温度の予
測値に基づきナフサ分解炉の運転の監視および予測を行
ない、このスキン温度予測値に基づきナフサ分解炉のデ
コーキングの開始時期を決定することを特徴とする。Further, the skin temperature estimating software has a physical / chemical model of coking, expresses the generation rate of coking as a function of the naphtha flow rate, and also expresses the skin temperature as the fluid temperature in the reaction tube and the heat supplied to the cracking furnace. Expressed as a function of, the initial values of the parameters used in the function,
Based on the known process state quantity and the skin temperature data of the manual analysis, the least squares method is used for the calculation, and the parameter updating software uses the extended Kalman filter method to calculate the naphtha flow rate of the physical / chemical model of the coking. The accuracy of the predicted value of the skin temperature of the reaction tube is improved in real time by adaptively changing at least two parameters out of the one parameter multiplied by and the two parameters multiplied by the amount of heat supplied to the cracking furnace. Then, the operation of the naphtha cracking furnace is monitored and predicted based on the predicted value of the skin temperature, and the start time of decoking of the naphtha cracking furnace is determined based on the predicted value of the skin temperature.
【０００８】[0008]
【作用】本発明のナフサ分解炉スキン温度予測方法およ
びそれを用いたナフサ分解炉運転管理方法においては、
予め設定された運転データベースの記憶間隔に従って、
ナフサ分解炉からのプロセス状態量である、ナフサ流
量、反応管内流体温度、ナフサ分解炉への供給熱量など
のデータがオンラインで運転データベースに記憶され
る。また、パイロメータによる手分析で測定された反応
管のスキン温度のデータは、分析データベースに手入力
で入力して記憶されている。In the naphtha cracking furnace skin temperature prediction method of the present invention and the naphtha cracking furnace operation management method using the same,
According to the preset storage interval of the operation database,
Data such as the naphtha flow rate, the fluid temperature in the reaction tube, the amount of heat supplied to the naphtha cracking furnace, which are process state quantities from the naphtha cracking furnace, are stored online in the operation database. Further, the data of the skin temperature of the reaction tube measured by the manual analysis by the pyrometer is manually input and stored in the analysis database.
【０００９】スキン温度推定ソフトは、ナフサ分解炉の
コーキングの物理・化学モデル有し、コーク層の厚さと
反応管のスキン温度をモデル化している。コーキングの
物理・化学モデルのパラメータの初期値は、運転データ
ベースに記憶される過去の既知のプロセス状態量と分析
データベースに記憶されるスキン温度の手分析のデータ
を基に、最小２乗法を用いて決められたものである。運
転データベースに時々刻々記憶されるナフサ分解炉から
のプロセス状態量をコーキングの物理・化学モデルに入
力して、反応管のスキン温度の予測値を計算し、その結
果を運転データベースに記憶するとともに表示装置に表
示する。The skin temperature estimation software has a physical / chemical model of coking in a naphtha cracking furnace, and models the thickness of the coke layer and the skin temperature of the reaction tube. The initial values of the parameters of the physical and chemical model of caulking are calculated by the least square method based on the data of the past known process state quantity stored in the operation database and the data of the manual analysis of the skin temperature stored in the analysis database. It was decided. The process state quantity from the naphtha cracking furnace, which is stored in the operating database every moment, is input to the physical / chemical model of coking, the predicted value of the skin temperature of the reaction tube is calculated, and the result is stored in the operating database and displayed. Display on the device.
【００１０】パラメータ更新ソフトは、スキン温度推定
ソフトで計算されたスキン温度の予測値と分析データベ
ースに記憶されるスキン温度の手分析による測定値か
ら、拡張カルマンフィルタの手法を利用して、コーキン
グの物理・化学モデル中のナフサ流量に乗じられる１つ
のパラメータとナフサ分解炉への供給熱量に乗じられる
２つのパラメータの内、少なくとも２つのパラメータを
適応的に変更させて、反応管のスキン温度の予測値の精
度をリアルタイムに向上していくように、コーキングの
物理・化学モデルのパラメータの更新値を計算して、そ
の結果を分析データベースに記憶する。The parameter updating software uses the extended Kalman filter technique to calculate the physical properties of caulking from the predicted value of the skin temperature calculated by the skin temperature estimating software and the measured value of the skin temperature stored in the analysis database by manual analysis. -A predictive value of the skin temperature of the reaction tube by adaptively changing at least two of the one parameter multiplied by the naphtha flow rate in the chemical model and the two parameters multiplied by the heat input to the naphtha cracking furnace The updated values of the parameters of the physical / chemical model of caulking are calculated so as to improve the accuracy of in real time, and the results are stored in the analysis database.
【００１１】上述のようにナフサ分解炉からのオンライ
ンのプロセス状態量とスキン温度の手分析による測定に
より、精度の高いスキン温度の予測値がオペレータに提
供されるため、ナフサ分解炉のデコーキングの適切な開
始時期を精度高く予測することが可能になる。As described above, the on-line measurement of the process state quantity from the naphtha cracking furnace and the manual measurement of the skin temperature provide the operator with a highly accurate predicted value of the skin temperature. It is possible to accurately predict an appropriate start time.
【００１２】[0012]
【実施例】図１は、本発明のナフサ分解炉運転管理方法
の一実施例を示すもので、運転データベース１と、分析
データベース２と、表示装置３と、入力装置４と、スキ
ン温度推定ソフト５と、パラメータ更新ソフト６とで構
成されている。FIG. 1 shows an embodiment of the naphtha cracking furnace operation management method of the present invention. An operation database 1, an analysis database 2, a display device 3, an input device 4, and a skin temperature estimation software. 5 and parameter updating software 6.
【００１３】以下、上記構成のナフサ分解炉運転管理方
法の動作を、図２に示すようなエチレン分解炉に適用し
た例で説明する。本図が示すように、一般的に、分解炉
のまわりに設置される主要な計装機器で、原料であるナ
フサおよび希釈スチームの流量、分解ガスの圧力と温
度、分解炉対流伝熱部出口の燃焼ガス温度、分解炉クロ
スオーバー部出口の燃焼ガス温度、分解炉輻射部出口の
燃焼ガス温度、燃料ガス供給流量が測定されている。複
数のナフサ分解炉における、これらの計装機器でオンラ
インで測定される運転データは、各計装タグナンバー毎
（図２のＴ１０１，Ｐ１０１，Ｆ１０１など）に、運転
データベース１に、図３に示すような、計装制御機器の
サンプリング周期に基づく時系列データとして時々刻々
記憶される。これらの運転データは１日単位で平均値も
計算されて別途記憶される。この１日平均のデータベー
スには、後で述べるコーク層厚さの予測値およびスキン
温度の予測値の計算結果も記憶される。The operation of the naphtha cracking furnace operation management method having the above structure will be described below with reference to an example applied to an ethylene cracking furnace as shown in FIG. As shown in this figure, generally, the main instrumentation equipment installed around the cracking furnace is the flow rate of naphtha and dilution steam as raw materials, the pressure and temperature of cracked gas, and the outlet of the convection heat transfer section of the cracking furnace. , The combustion gas temperature at the cracking furnace crossover section outlet, the combustion gas temperature at the cracking furnace radiation section outlet, and the fuel gas supply flow rate are measured. The operation data measured online by these instrumentation devices in a plurality of naphtha decomposition furnaces are shown in the operation database 1 and FIG. 3 for each instrumentation tag number (T101, P101, F101, etc. in FIG. 2). Such time-series data based on the sampling cycle of the instrumentation control device is stored moment by moment. An average value of these operation data is also calculated on a daily basis and stored separately. This daily average database also stores the calculation results of the predicted value of the coke layer thickness and the predicted value of the skin temperature, which will be described later.
【００１４】一方、反応管のスキン温度のパイロメータ
による手分析での測定データは、分析データベース２
に、図４に示すようなリレーショナル・データベースと
して、随時、キーボードから手入力で入力して記憶され
ている。このデータベースには、後で述べるコーキング
の物理・化学モデルのパラメータも記憶される。On the other hand, the measurement data obtained by the manual analysis of the skin temperature of the reaction tube by the pyrometer is the analysis database 2
In addition, as a relational database as shown in FIG. 4, it is manually input from the keyboard at any time and stored. This database also stores the parameters of the physical / chemical model of coking, which will be described later.
【００１５】ここで、スキン温度推定ソフト５が有する
ナフサ分解炉のコーキングの物理・化学モデルについて
説明する。ナフサ分解炉からオンラインで得られるプロ
セス状態量から反応管のスキン温度を推定するために、
これらの間にある動的因果関係を表現しうるモデルとし
て、移動現象・反応工学の知識より、コーキングの生成
速度、すなわち、コークの厚みの生成速度をナフサ流量
の関数として表現し、得られたコークの厚みと反応管の
厚みを考慮した伝熱の式より、管内流体温度と分解炉へ
の供給熱量の関数としてスキン温度を推算する式を導出
する。Here, the physical / chemical model of caulking of the naphtha cracking furnace included in the skin temperature estimation software 5 will be described. To estimate the skin temperature of the reaction tube from the process state quantity obtained online from the naphtha cracking furnace,
As a model that can express the dynamic causal relationship between these, we obtained the coking generation rate, that is, the coke thickness generation rate as a function of the naphtha flow rate from the knowledge of migration phenomena and reaction engineering. From the equation of heat transfer considering the thickness of coke and the thickness of reaction tube, the equation for estimating the skin temperature as a function of the fluid temperature in the tube and the amount of heat supplied to the cracking furnace is derived.
【００１６】コーキング生成速度モデルは、Ｓｏｌｏｍ
ｏｎが１９７７年に、Ｉｎｓｔ．Ｃｈｅｍ．Ｅｎｇ．Ｓ
ｙｍｐ．Ｓｅｒ．５０に提示した簡略化モデルの考えに
基づき、２つのステップ、すなわち、１）ナフサに含ま
れるコーク前駆体の反応管壁への物質移動、２）コーク
前駆体の反応管壁上でのコークの生成と付着を引き起こ
す化学反応からなるとする。そうすると、物質移動のモ
ル速度、Ｒm 及び化学反応速度、Ｒr は次のように表わ
される。The coking generation rate model is Solom.
on in 1977, Inst. Chem. Eng. S
ymp. Ser. Based on the idea of the simplified model presented in 50, there are two steps: 1) mass transfer of the coke precursor contained in naphtha to the reaction tube wall, and 2) coke precursor reaction on the reaction tube wall. It is assumed to consist of a chemical reaction that causes formation and adhesion. Then, the molar rate of mass transfer, R m and chemical reaction rate, R r are expressed as follows.
【００１７】[0017]
【数１】Ｒm＝Ｋm（ｙc−ｙci） ・・・（１） Ｒr＝Ｋr（ｙciＰt／ＲＴ） ・・・（２） ここで、Ｋm はガス境膜物質移動係数、Ｋr は反応速度
定数、ｙc およびｙciはそれぞれ、コーク前駆体のナフ
サに含まれるモル分率とその反応管壁上でのモル分率、
Ｔは反応管壁上の絶対温度、Ｐt は全圧、Ｒはガス定数
である。## EQU1 ## R m = K m (y c −y ci ) ... (1) R r = K r (y ci P t / RT) ・ ・ ・ (2) where K m is a gas film. Mass transfer coefficient, K r is the reaction rate constant, y c and y ci are the mole fraction contained in naphtha of the coke precursor and its mole fraction on the reaction tube wall, respectively.
T is the absolute temperature of the reaction tube walls, the P t the total pressure, R is the gas constant.
【００１８】擬似定常状態を仮定すると、以下の方程式
が反応管壁のどこにおいても成立する。Assuming a quasi-steady state, the following equation holds true anywhere on the reactor wall.
【００１９】[0019]
【数２】Ｒm＝Ｒr ・・・．（３） これより、次式が得られる。## EQU00002 ## R m = R r ... (3) From this, the following equation is obtained.
【００２０】[0020]
【数３】 式（４）を、式（１）に代入して、次式が得られる。[Equation 3] By substituting the equation (4) into the equation (1), the following equation is obtained.
【００２１】[0021]
【数４】 ここで、Ｒc はコークの生成速度を表わす。[Equation 4] Here, R c represents the generation rate of coke.
【００２２】Ｓｏｌｏｍｏｎによると、高温領域では、
Ｋr＞＞Ｋmであるので、式（５）の括弧内の第２項は０
となり、式（５）は次のようになる。According to Solomon, in the high temperature region,
Since K r >> K m , the second term in the parentheses in the formula (5) is 0.
Then, the equation (5) becomes as follows.
【００２３】[0023]
【数５】Ｒc＝Ｋmｙc ・・・（６） 式（６）は、コークの生成速度が物質移動支配のプロセ
スであることを意味する。反応管内部の移動現象は、以
下のように表わされる。## EQU00005 ## R c = K m y c (6) Equation (6) means that the production rate of coke is a process of mass transfer control. The movement phenomenon inside the reaction tube is expressed as follows.
【００２４】[0024]
【数６】 ここで、Ｓｃはシュミット数、Ｐｒはプラントル数、Ｃ
ｐは定圧モル比熱、μは粘度、ｈは伝熱係数、Ｍｗは分
子量、ｆはファニングの摩擦係数、Ｄは反応管の有効径
を表わす。また、Ｇは質量速度で[Equation 6] Here, Sc is the Schmidt number, Pr is the Prandtl number, and C
p is a constant pressure molar heat capacity, μ is a viscosity, h is a heat transfer coefficient, Mw is a molecular weight, f is a fanning friction coefficient, and D is an effective diameter of a reaction tube. G is the mass velocity
【００２５】[0025]
【数７】 で定義される。ここで、Ｗf はナフサの質量流量であ
る。[Equation 7] Is defined by Here, W f is the mass flow rate of naphtha.
【００２６】コーク層の厚さをｄとすると、有効径はＤ
i −２ｄで与えられる。Ｄi は、反応管の内径を表わ
す。式（７）から、Ｋm は次のようになる。The effective diameter is D, where d is the thickness of the coke layer.
i −2d. D i represents the inner diameter of the reaction tube. From Equation (7), K m is as follows.
【００２７】[0027]
【数８】 式（８）を、式（６）に代入して、コーキング生成速度
のモデルが次のように導かれる。[Equation 8] By substituting equation (8) into equation (6), a model of coking generation rate is derived as follows.
【００２８】[0028]
【数９】 Ｋ* は、ナフサ、分解選択率、希釈スチーム比とその他
のシステム特性の関数であり、運転中に変化する。[Equation 9] K * is a function of naphtha, cracking selectivity, dilution steam ratio and other system characteristics, and changes during operation.
【００２９】次に、スキン温度の熱移動モデルについて
説明する。反応管の内表面の定常熱伝導における温度勾
配は、図５のようになる。熱は、順番に、反応管壁、コ
ーク層、ガス境膜層の３つの層を伝導していく。個々の
層での温度降下を足し合わせることによりスキン温度は
次のように表わされる。Next, a heat transfer model of skin temperature will be described. The temperature gradient in steady heat conduction on the inner surface of the reaction tube is as shown in FIG. The heat sequentially conducts through the three layers of the reaction tube wall, the coke layer, and the gas film layer. By summing the temperature drops in the individual layers, the skin temperature is expressed as:
【００３０】[0030]
【数１０】 ここで、Ｔp は反応管内流体、すなわち分解炉出口での
分解ガスの温度、ｑは反応管に外部から加えられる伝熱
量、すなわち分解炉へ供給される燃料ガスの与える熱
量、δは境膜の厚さ、ｈg は境膜伝熱係数、ｋm とｋc
はそれぞれ、反応管壁とコーク層の熱伝導率Ｄo は反応
管の外径を表わす。[Equation 10] Here, T p is the fluid in the reaction tube, that is, the temperature of the cracked gas at the outlet of the cracking furnace, q is the amount of heat transfer externally added to the reaction tube, that is, the amount of heat given by the fuel gas supplied to the cracking furnace, and δ is the boundary film. the thickness of, h g is heat-transfer coefficient, k m and k c
Represents the thermal conductivity D o of the reaction tube wall and the coke layer, respectively, and represents the outer diameter of the reaction tube.
【００３１】境膜での温度降下が無視できるほど境膜の
厚さが十分に薄いと仮定すると、式（１０）は次のよう
な、スキン温度のモデルとなる。ここで、Ｐ1 とＰ2 は
パラメータである。Assuming that the thickness of the film is sufficiently thin that the temperature drop at the film is negligible, equation (10) becomes a model of the skin temperature as follows. Here, P 1 and P 2 are parameters.
【００３２】[0032]
【数１１】 ナフサ分解炉からのオンラインの運転データは、例え
ば、１日単位で平均値が計算され、図３に示すように運
転データベース１に記憶される。これは分解炉の運転期
間に比べて十分に短いものと考えられるので、反応管壁
での物質・熱移動に擬似定常状態を仮定しても、ほとん
ど誤差の範囲と考えられる。したがって、式（９）と
（１４）は、以下の差分方程式と等価となる。これらの
２式が、スキン温度推定ソフト５中で用いられるナフサ
分解炉のコーキングの物理・化学モデルである。[Equation 11] For the online operation data from the naphtha cracking furnace, for example, an average value is calculated on a daily basis and stored in the operation database 1 as shown in FIG. This is considered to be sufficiently shorter than the operating period of the cracking furnace, so even if a quasi-steady state is assumed for the mass and heat transfer on the reaction tube wall, it is considered to be within the margin of error. Therefore, equations (9) and (14) are equivalent to the following difference equation. These two equations are physical / chemical models of coking in the naphtha cracking furnace used in the skin temperature estimation software 5.
【００３３】[0033]
【数１２】 ここで、ｔは時刻を示し、時刻ｔとｔ＋１の間の時間
は、オンラインの運転データの平均値が計算される時間
間隔で、例えば、１日である。[Equation 12] Here, t indicates time, and the time between time t and t + 1 is a time interval at which an average value of online operation data is calculated, and is, for example, one day.
【００３４】スキン温度推定ソフト５は、次のような２
つの機能を持つ。１つはモデル中のパラメータの初期値
を決定する機能であり、もう一つは時々刻々入力される
オンラインデータを基にスキン温度の予測値を計算する
機能である。The skin temperature estimation software 5 has the following 2
Has two functions. One is a function of determining initial values of parameters in the model, and the other is a function of calculating a predicted value of the skin temperature based on online data input every moment.
【００３５】まず、パラメータの初期値は次のようにし
て決定される。すなわち、運転データベース１に記憶さ
れている過去の運転データの、デコーキング終了後再ス
タートから次に実施されたデコーキングまでのデータを
取り出す。パラメータの初期値決定にあたっては、パラ
メータは、原料ナフサ、分解選択率、希釈スチーム比、
その他のシステム特性が変化していないとの前提で運転
期間中一定として求める。上記のようにナフサ分解炉の
コーキングの物理・化学モデル式はパラメータに関して
線形ではないという特徴を有する。したがって、パラメ
ータ推定には非線形最小２乗法を用いることになり、例
えば、マーカット法と呼ばれるアルゴリズムが考えられ
る。このようにして求められたパラメータの初期値は、
分析データベース２に図４に示すように記憶される。First, the initial values of the parameters are determined as follows. That is, the past operation data stored in the operation database 1 from the restart after the completion of decoking to the next decoking is taken out. In determining the initial values of the parameters, the parameters are raw material naphtha, decomposition selectivity, dilution steam ratio,
It is calculated as constant during the operation period on the assumption that other system characteristics have not changed. As described above, the physical / chemical model equation of coking in a naphtha cracking furnace has a feature that it is not linear with respect to parameters. Therefore, the nonlinear least squares method is used for parameter estimation, and an algorithm called the Marcat method can be considered, for example. The initial values of the parameters thus obtained are
It is stored in the analysis database 2 as shown in FIG.
【００３６】一方、パラメータが決定された後は、図６
に示すようにしてリアルタイムでスキン温度の予測値が
計算される。すなわち、ナフサ分解炉のデコーキング操
作終了後、運転を再スタートする時（Ｓ１）に、まず、
コークの厚さを０とする（Ｓ２）。運転データベース１
へのナフサ分解炉からのオンラインデータの取り込み間
隔をＴとする（Ｓ３）と、時間Ｔが経過する毎（Ｓ４）
に、運転データベース１から、ナフサ温度、ナフサ流量
および供給熱量を取り込む（Ｓ５）。同時に、分析デー
タベース２より最新のパラメータを取り込む（Ｓ６）。
取り込んだデータおよびパラメータを式（１５）と（１
６）に順次代入してｄ（ｔ＋１）およびＴskin（ｔ）を
計算して、それぞれを運転データベース１に記憶すると
ともに、表示装置３に表示する（Ｓ７）。On the other hand, after the parameters have been determined, FIG.
The predicted value of the skin temperature is calculated in real time as shown in. That is, when the operation is restarted (S1) after the decoking operation of the naphtha cracking furnace is completed, first,
The thickness of the coke is set to 0 (S2). Driving database 1
Letting T be the interval of taking in the online data from the naphtha cracking furnace to S (S3), every time time T elapses (S4)
Then, the naphtha temperature, the naphtha flow rate, and the heat supply amount are fetched from the operation database 1 (S5). At the same time, the latest parameters are fetched from the analysis database 2 (S6).
The captured data and parameters are expressed by equations (15) and (1
6) are successively substituted to calculate d (t + 1) and T skin (t), which are stored in the operation database 1 and displayed on the display device 3 (S7).
【００３７】次に、パラメータ更新ソフト６は、次のよ
うにして、スキン温度推定ソフト５が有するコーキング
の物理・化学モデル中のパラメータを適応的に変更して
いく。モデル中のパラメータはナフサおよび希釈スチー
ム流量、分解選択率およびその他のシステム特性の関数
である。したがって、ナフサ分解炉の運転中に、これら
のパラメータが変わってしまう可能性がある。このた
め、モデルの予測精度を一定の範囲に維持するために、
非線形モデルの状態推定とパラメータ同定の回帰的手法
の１つである拡張カルマンフィルタを利用する。上記の
モデルに含まれる３つのパラメータＰ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 の
内、少なくとも２つのパラメータを拡張カルマンフィル
タの手法を利用して適応的に変更させる。以下では、Ｐ
1 とＰ3 を用いる。したがって、状態ベクトルｘは、パ
ラメータＰ1 とＰ3 とモデル状態ｄ、すなわちコーク層
厚さからなり、ｘt ＝（ｄ，Ｐ1 ，Ｐ3 ）と表わされ
る。Next, the parameter updating software 6 adaptively changes the parameters in the physical / chemical model of caulking that the skin temperature estimating software 5 has as follows. The parameters in the model are a function of naphtha and dilution steam flow rates, cracking selectivity and other system characteristics. Therefore, these parameters may change during the operation of the naphtha cracking furnace. Therefore, in order to maintain the prediction accuracy of the model within a certain range,
An extended Kalman filter, which is one of the recursive methods of state estimation and parameter identification of a nonlinear model, is used. At least two of the three parameters P 1 , P 2 , and P 3 included in the above model are adaptively changed by using the method of the extended Kalman filter. In the following, P
Use 1 and P 3 . Therefore, the state vector x is composed of the parameters P 1 and P 3 and the model state d, that is, the coke layer thickness, and is expressed as x t = (d, P 1 , P 3 ).
【００３８】Ｐ1 （ｔ＋１）＝Ｐ1 （ｔ）とＰ3 （ｔ＋
１）＝Ｐ3 （ｔ）を式（１５）に追加すると、式（１
７）のような非線形状態方程式となる。また、式（１
６）は式（１８）のような非線形状態方程式として表現
される。P 1 (t + 1) = P 1 (t) and P 3 (t +
1) = P 3 (t) is added to equation (15), equation (1
It becomes a non-linear equation of state like 7). Also, the formula (1
6) is expressed as a non-linear equation of state as in equation (18).
【００３９】[0039]
【数１３】x(t+1)＝ft(x(t))＋w(t) ・・・（１７） y(t)＝Ｔskin(t)＝ht(x(t))+v(t)・・・（１８） ここで、ｗ（ｔ）とｖ（ｔ）は、それぞれ、時刻ｔにお
けるモデル誤差と測定誤差を表わす。そして、それらの
共分散行列は、ＲW とＲV であるとする。(13) x (t + 1) = f t (x (t)) + w (t) (17) y (t) = T skin (t) = h t (x (t)) + v (t) (18) where w (t) and v (t) represent the model error and the measurement error at time t, respectively. Then, their covariance matrices are R W and R V.
【００４０】式（１７）と（１８）は、予測状態変数Equations (17) and (18) are predicted state variables.
【００４１】[0041]
【数１４】 で線形化される。[Equation 14] Is linearized by.
【００４２】[0042]
【数１５】 ここで、[Equation 15] here,
【００４３】[0043]
【数１６】 は時刻ｔ−１における運転データを用いた時刻ｔでの状
態変数の予測値を表わす。[Equation 16] Represents the predicted value of the state variable at time t using the operation data at time t-1.
【００４４】[0044]
【数１７】 をｕ（ｔ）で、[Equation 17] With u (t),
【００４５】[0045]
【数１８】 をη（ｔ）で置き換えると、式（１９）と（２０）は外
乱を持つ線形系と考えられる。[Equation 18] Replacing with η (t), equations (19) and (20) are considered to be linear systems with disturbances.
【００４６】[0046]
【数１９】 x(t+1)＝Ｆtx(t)＋u(t)＋w(t)・・・（２１） η(t)＝Ｈtx(t)＋v(t) ・・・（２２） スキン温度が毎日手分析で測定されないという条件の下
で、カルマンフィルタを構築するために、式（２１）
を、前回の測定の時の状態ベクトルが時刻ｔにおける現
在の状態にどのような影響を与えるかということを表わ
す関係を表現するように拡張する必要がある。X (t + 1) = F t x (t) + u (t) + w (t) (21) η (t) = H t x (t) + v (t) (( 22) In order to construct a Kalman filter under the condition that the skin temperature is not measured daily by manual analysis, the equation (21)
Should be extended to express the relationship that represents how the state vector at the previous measurement affects the current state at time t.
【００４７】[0047]
【数２０】 x(t)＝Ａ(t)x(t-h)＋Ｂ(t)Ｕ(t)＋Ｂ(t)Ｗ(t)・・・（２３） ここで、ｔ−ｈは、前回にスキン温度が測定された時刻
を表わす。ＡとＢ行列は次のように定義される。## EQU20 ## x (t) = A (t) x (th) + B (t) U (t) + B (t) W (t) (23) where t−h is the skin last time It represents the time when the temperature was measured. The A and B matrices are defined as:
【００４８】[0048]
【数２１】 Ｕ（ｔ）とＷ（ｔ）は次のように定義される。[Equation 21] U (t) and W (t) are defined as follows.
【００４９】[0049]
【数２２】 式（２２）と（２３）から、カルマンフィルタは以下の
ようになる。[Equation 22] From the equations (22) and (23), the Kalman filter is as follows.
【００５０】[0050]
【数２３】 ここで、[Equation 23] here,
【００５１】[0051]
【数２４】 は、それぞれ、式（１５）と（１６）で時刻ｔ−ｈにお
ける運転データを用いて、時刻ｔ−ｈからｔまで評価す
ることによって算出した、時刻ｔでのスキン温度と状態
変数の予測値である。また、カルマンゲインＫ（ｔ）は
リッカチ方程式で計算される。[Equation 24] Are the predicted values of the skin temperature and the state variables at time t, which are calculated by evaluating from time t-h to t using the operation data at time t-h in equations (15) and (16), respectively. Is. The Kalman gain K (t) is calculated by the Riccati equation.
【００５２】[0052]
【数２５】 Ｋ(t)＝Ｐ(t/t-h)Ｈt t(ＨtＰ(t/t-h)Ｈt t＋Ｒv)-1 ・・・（２５−１） Ｐ(t/t)＝Ｐ(t/t-h)−Ｋ(t)ＨtＰ(t/t-h)・・・（２５−２） Ｐ(t/t-h)＝Ａ(t)Ｐ(t-h/t-h)Ａ(t)t＋Ｂ(t)Ｒw *Ｂ(t)・・・（２５−３） ここで、Ｐ（ｔ／ｔ）は時刻ｔにおけるモデルの状態と
パラメータの推定のための共分散行列であり、時刻ｔで
利用可能な情報から計算される。Ｒw *はＷ（ｔ）の共分
散行列であり、対角行列diag（Ｒw ，…，Ｒw ）で与え
られる。## EQU25 ## K (t) = P (t / th) H t t (H t P (t / th) H t t + R v ) -1 (25-1) P (t / t) = P (t / th) -K ( t) H t P (t / th) ··· (25-2) P (t / th) = A (t) P (th / th) A (t) t + B (t) R w * B (t) (25-3) where P (t / t) is a covariance matrix for estimating the model state and parameters at time t, and at time t Calculated from available information. R w * is a covariance matrix of W (t) and is given by a diagonal matrix diag (R w , ..., R w ).
【００５３】新しいスキン温度の手分析データが分析デ
ータベース２に入力装置４から入力された時、図７に示
すようにしてパラメータの更新値が計算される。すなわ
ち、入力装置４より手分析データが入力される（Ｓ８）
とスキン温度の最新値が入力されたかどうかを判定する
フラグＦＬが１となる（Ｓ９）。パラメータ更新ソフト
６は、常にフラグＦＬをチェックしており、フラグＦＬ
が１になったことを確認すると（Ｓ１０）、分析データ
ベース２から最新のデータを取り込む（Ｓ１１）。ま
た、運転データベース１からナフサ温度、ナフサ流量、
供給熱量を取り込む（Ｓ１２）。取り込んだデータを式
（２５−１），（２５−２），（２５−３）と（２４）
に代入して、予測状態ベクトルを計算して、パラメータ
の更新値を分析データベース２に記憶する（Ｓ１３）。
スキン温度最新値入力判定用のフラグＦＬを０とし（Ｓ
１４）、Ｓ１０以降を繰り返す。When hand analysis data of a new skin temperature is input to the analysis database 2 from the input device 4, the updated values of the parameters are calculated as shown in FIG. That is, the hand analysis data is input from the input device 4 (S8).
Then, the flag FL for determining whether or not the latest value of the skin temperature has been input becomes 1 (S9). The parameter updating software 6 always checks the flag FL, and the flag FL
When it is confirmed that the value has become 1 (S10), the latest data is fetched from the analysis database 2 (S11). In addition, from the operation database 1, naphtha temperature, naphtha flow rate,
The amount of heat supplied is taken in (S12). The acquired data is expressed by equations (25-1), (25-2), (25-3) and (24).
, The predicted state vector is calculated, and the updated value of the parameter is stored in the analysis database 2 (S13).
The flag FL for determining the latest skin temperature input is set to 0 (S
14) and S10 and subsequent steps are repeated.
【００５４】以上のように、ナフサ分解炉のリアルタイ
ムオンラインデータと手分析によるスキン温度測定値か
ら式（２５−１），（２５−２），（２５−３）と（２
４）を用いて式（１５）と（１６）中のパラメータの更
新値を計算し、このパラメータを使ってナフサ分解炉の
リアルタイムオンラインデータから式（１５）と（１
６）を用いてスキン温度の予測値を計算することが可能
となり、この予測値を用いてナフサ分解炉の収率や運転
効率を最適にするように運転の管理及びデコーキングの
開始時期の決定が可能となる。As described above, the equations (25-1), (25-2), (25-3) and (2) are calculated from the real-time online data of the naphtha cracking furnace and the skin temperature measurement value obtained by manual analysis.
4) is used to calculate the updated values of the parameters in equations (15) and (16), and this parameter is used to calculate equations (15) and (1) from the real-time online data of the naphtha cracking furnace.
6) can be used to calculate the predictive value of the skin temperature, and the predictive value can be used to control the operation and determine the start time of decoking to optimize the yield and operational efficiency of the naphtha cracking furnace. Is possible.
【００５５】このように、ナフサ分解炉からのリアルタ
イムオンラインデータを基に、反応管のスキン温度を予
測できるので、オペレータに手分析の負担を増大させる
ことなく、ナフサ分解炉の運転管理をきめ細かく実施す
ることが可能となる。また、オペレータによる手分析の
スキン温度が得られる毎に、スキン温度推定を行なうコ
ーキングの物理・化学モデル中のパラメータが更新され
ていくので、デコーキングの実施が近づき、運転管理上
最も精度が要求される時点で、モデルの精度が最も向上
しており、デコーキングの開始時期をナフサ分解炉の運
転効率が最大になるように決定することが可能となる。
この結果、オペレータはナフサ分解炉の運転の監視や予
測・評価を迅速かつ正確に行なうことが可能となる。As described above, since the skin temperature of the reaction tube can be predicted based on the real-time online data from the naphtha cracking furnace, the operation management of the naphtha cracking furnace can be finely performed without increasing the burden of manual analysis on the operator. It becomes possible to do. Also, every time the skin temperature of the hand analysis by the operator is obtained, the parameters in the physical / chemical model of the caulking that estimates the skin temperature are updated, so the decoking is approaching, and the most accurate operation management is required. At that point, the accuracy of the model has improved the most and it is possible to determine when to start decoking to maximize the operating efficiency of the naphtha cracking furnace.
As a result, the operator can quickly and accurately monitor, predict, and evaluate the operation of the naphtha cracking furnace.
【００５６】[0056]
【発明の効果】以上詳述したように、本発明のナフサ分
解炉運転管理方法によれば、監視すべきナフサ分解炉が
数十基にもおよび、十分な頻度でスキン温度の測定がで
きない場合に、オペレータに手分析によるスキン温度の
測定の負担を増加させることなく、ナフサ分解炉の反応
管のスキン温度の予測がリアルタイムに可能となるの
で、きめ細かくナフサ分解炉の運転管理を行なうことが
可能となり、ナフサ分解炉の収率や運転効率を最適に管
理することができる。したがって、本発明は、ナフサ分
解炉の運転管理精度の向上とオペレータの負担の軽減に
寄与するものである。As described above in detail, according to the naphtha cracking furnace operation management method of the present invention, there are several tens of naphtha cracking furnaces to be monitored, and the skin temperature cannot be measured at a sufficient frequency. In addition, since the skin temperature of the reaction tube of the naphtha cracking furnace can be predicted in real time without increasing the operator's burden of measuring the skin temperature by manual analysis, it is possible to perform detailed operation management of the naphtha cracking furnace. Therefore, the yield and operation efficiency of the naphtha cracking furnace can be optimally controlled. Therefore, the present invention contributes to improving the operation management accuracy of the naphtha cracking furnace and reducing the burden on the operator.
【図１】本発明のナフサ分解炉運転管理方法の一実施例
を示す構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of a naphtha cracking furnace operation management method of the present invention.
【図２】本発明のナフサ分解炉運転管理方法の一実施例
が対象とするナフサ分解炉の流れ図である。FIG. 2 is a flow chart of a naphtha cracking furnace targeted by an embodiment of the operation management method of the naphtha cracking furnace of the present invention.
【図３】本発明のナフサ分解炉運転管理方法の一実施例
の運転データベースの構造例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a structural example of an operation database of an embodiment of the naphtha cracking furnace operation management method of the present invention.
【図４】本発明のナフサ分解炉運転管理方法の一実施例
の分析データベースの構造例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a structural example of an analysis database of an embodiment of the naphtha cracking furnace operation management method of the present invention.
【図５】ナフサ分解炉の反応管の内表面における定常熱
伝導による温度勾配の例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a temperature gradient due to steady heat conduction on the inner surface of the reaction tube of the naphtha decomposition furnace.
【図６】本発明のナフサ分解炉運転管理方法の一実施例
のスキン温度推定ソフトのスキン温度の予測値計算方法
の動作を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flow chart showing the operation of the method for calculating the predicted value of the skin temperature of the skin temperature estimation software of the embodiment of the operation management method for the naphtha cracking furnace of the present invention.
【図７】本発明のナフサ分解炉運転管理方法の一実施例
のパラメータ更新ソフトの動作を示すフローチャートで
ある。FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the parameter updating software of the embodiment of the naphtha cracking furnace operation management method of the present invention.
１ 運転データベース ２ 分析データベース ３ 表示装置 ４ 入力装置 ５ スキン温度推定ソフト ６ パラメータ更新ソフト Ｔ１０１，Ｔ１０２，Ｔ１０３，Ｔ１０４ 温度計 Ｐ１０１，Ｐ１０２ 圧力計 Ｆ１０１，Ｆ１０２ 流量計 1 Operation database 2 Analysis database 3 Display device 4 Input device 5 Skin temperature estimation software 6 Parameter update software T101, T102, T103, T104 Thermometer P101, P102 Pressure gauge F101, F102 Flowmeter
フロントページの続き (72)発明者 川畑 裕 千葉県市原市五井南海岸３番地 丸善石油 化学株式会社千葉工場内 (72)発明者 鈴木 剛 千葉県習志野市茜浜２−８−１ 東洋エン ジニアリング株式会社総合エンジニアリン グセンター内 (72)発明者 大加茂 梅太郎 千葉県習志野市茜浜２−８−１ 東洋エン ジニアリング株式会社総合エンジニアリン グセンター内 (72)発明者 松田 芳樹 千葉県習志野市茜浜２−８−１ 東洋エン ジニアリング株式会社総合エンジニアリン グセンター内Front Page Continuation (72) Inventor Yutaka Kawabata 3 Goi Minami Kaigan, Ichihara, Chiba Maruzen Petrochemical Co., Ltd. Chiba Plant (72) Inventor Go Suzuki 2-8-1, Akanehama, Narashino, Chiba Toyo Engineering Co., Ltd. Company General Engineering Center (72) Inventor Umetaro Oka 2-8-1 Akanehama, Narashino City, Chiba Toyo Engineering Co., Ltd. General Engineering Center (72) Yoshiki Matsuda 2-8 Akanehama, Narashino City, Chiba Prefecture -1 Toyo Engineering Co., Ltd. General Engineering Center
Claims (5)
量を、オンラインでリアルタイムに受け入れ記憶する運
転データベースと、（２）ナフサ分解炉の反応管のスキ
ン温度を手分析で測定したデータを記憶する分析データ
ベースと、（３）手分析で測定した反応管のスキン温度
を前記分析データベースへ入力を行う入力装置と、
（４）ナフサ分解炉のコーキングの物理・化学モデルを
有し、前記運転データベースからのプロセス状態量を入
力して、該物理・化学モデル中のパラメータ初期値を計
算する機能と反応管のスキン温度を予測する機能とを有
するスキン温度推定ソフトと、（５）前記スキン温度推
定ソフトからの出力であるスキン温度の予測値と、前記
分析データベースに記憶されるスキン温度の手分析によ
る測定値を入力して、前記コーキングの物理・化学モデ
ルのパラメータの更新値を計算するパラメータ更新ソフ
トとを具備し、 前記スキン温度推定ソフトにてパラメータ初期値に基づ
き計算されたスキン温度予測値と、前記分析データベー
スより得られる新たな手分析スキン温度測定値とを前記
パラメータ更新ソフトに入力して更新されたパラメータ
を得、該パラメータ値を用いてスキン温度測定ソフトに
よりスキン温度を予測し、この過程を繰り返すことを特
徴とするナフサ分解炉スキン温度予測方法。1. An operation database for (1) receiving and storing a process state quantity from a naphtha cracking furnace in real time online, and (2) storing data obtained by manually analyzing the skin temperature of a reaction tube of the naphtha cracking furnace. And an input device for inputting (3) the reaction tube skin temperature measured by manual analysis to the analysis database.
(4) A function of having a physical / chemical model of coking of a naphtha decomposition furnace, inputting process state quantities from the operation database, and calculating initial values of parameters in the physical / chemical model, and skin temperature of a reaction tube (5) Input the skin temperature estimation software having a function of predicting the skin temperature, the predicted value of the skin temperature output from the skin temperature estimation software, and the measured value of the skin temperature stored in the analysis database by manual analysis. And a parameter update software for calculating updated values of the parameters of the physical / chemical model of the caulking, the skin temperature predicted value calculated based on the initial parameter value by the skin temperature estimation software, and the analysis database. Input the new hand analysis skin temperature measurement value obtained from the above into the parameter update software and update the updated parameter. A method for predicting the skin temperature of a naphtha cracking furnace, which comprises obtaining the skin temperature using software for measuring skin temperature using the parameter value, and repeating this process.
のコーキングの物理・化学モデルにおいて、コーキング
の生成速度をナフサ流量の関数として表現し、また、ス
キン温度を反応管内流体温度と分解炉への供給熱量の関
数として表現し、前記関数に用いられるパラメータの初
期値を、既知のプロセス状態量と手分析のスキン温度デ
ータを基に、最小２乗法を用いて計算することを特徴と
する請求項１記載のナフサ分解炉スキン温度予測方法。2. The physical / chemical model of coking in the skin temperature estimation software according to claim 1, wherein the generation rate of coking is expressed as a function of naphtha flow rate, and the skin temperature is applied to the fluid temperature in the reaction tube and to the decomposition furnace. Is expressed as a function of the supplied heat amount of the above, and initial values of parameters used in the function are calculated by using the least square method based on the known process state quantity and the skin temperature data of the manual analysis. Item 1. A method for predicting skin temperature of a naphtha decomposition furnace according to Item 1.
おいて、拡張カルマンフィルタの手法を利用して、請求
項２記載の関数のナフサ流量に乗じられる１個のパラメ
ータと分解炉への供給熱量に乗じられる２個のパラメー
タの内、少なくとも２つのパラメータを適応的に変更さ
せて、反応管のスキン温度の予測値の精度をリアルタイ
ムに向上していくことを特徴とするナフサ分解炉スキン
温度予測方法。3. The parameter updating software according to claim 1, wherein, by using the method of the extended Kalman filter, one parameter by which the naphtha flow rate of the function according to claim 2 is multiplied and the heat quantity supplied to the cracking furnace are multiplied. A method for predicting skin temperature of a naphtha cracking furnace, characterized in that at least two of the two parameters are adaptively changed to improve the accuracy of the predicted value of the skin temperature of the reaction tube in real time.
度予測値を表示装置に表示しナフサ分解炉の運転の監視
・予測を行なうことを特徴とするナフサ分解炉運転管理
方法。4. A naphtha cracking furnace operation management method, characterized in that the predicted value of the skin temperature obtained by the method according to claim 1 is displayed on a display device to monitor and predict the operation of the naphtha cracking furnace.
度予測値を用いてナフサ分解炉のデコーキングの開始時
期を決定することを特徴とするナフサ分解炉運転管理方
法。5. A naphtha cracking furnace operation management method, characterized in that the start time of decoking of the naphtha cracking furnace is determined using the skin temperature predicted value obtained by the method of claim 1.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06114794A JP3537862B2 (en) | 1994-03-30 | 1994-03-30 | Naphtha cracking furnace skin temperature prediction method and naphtha cracking furnace operation management method using the same |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP06114794A JP3537862B2 (en) | 1994-03-30 | 1994-03-30 | Naphtha cracking furnace skin temperature prediction method and naphtha cracking furnace operation management method using the same |
Publications (2)
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