油品调合需求分析的设计方案1.doc

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1、汽油辛烷值智能调合系统需求分析及可行性报告1．概述油品调合是炼厂生产的最后工序，通过调合操作使半成品油变成成品油。由于生产装置和加工工艺的限制，早期的汽油调合操作对象是直馏汽油，MTBE，催化裂化汽油和重整汽油等，它们分别存放在不同罐内，通过调合把它们按比例合在一起形成合格产品。随着加工工艺和生产装置控制水平的提高，催化、重整生产的汽油基本上达到质量的要求。但由于操作条件和生产加工过程的复杂性，仍有相当多的油品需要调合。具体可以分为两种情况：(1)欠指标（辛烷值不够）(2)过指标（辛烷值过高）这

2、两种情况都必须认真对待：情况(1)不合格；情况(2)造成经济上的浪费。为了解决这些问题，仍须调合工作：对情况(1)需增加MTBE或高辛烷值的油品；对情况(2)增加直馏汽油，降低辛烷值，降低成本，避免经济上的浪费。本项目作为中国科学院沈阳自动化所、锦西炼化总厂、沈阳化工学院共同申请的“863”课题“流程企业智能排产与优化调度技术研究”的一部分，将以汽油辛烷值调合为主，为计划和生产指挥部门建立一个计算机辅助智能决策支持系统，使汽油调合方案科学合理、既满足产品质量指标又获得良好的经济效益。2．研究内容

3、可概括为以下三个方面：（1）油品调合的数学模型主要是依据调合机理研究油品特性、调合配比及油品调合质量指标的数学关系，目的是在满足调合质量的条件下为获取最大的经济效益提供一个基础参考模型。（2）在调合质量指标数学计算的基础上，以获取最佳经济效益为目标进行调合生产调度方案的计算。（3）开发建立一套方便、实用、具有可视化界面的智能油品调合系统。该系统将能够完成：ü辛烷值计算；ü根据组分油的质量特性、成品汽油的质量标准等计算、输出油品调合方案；ü当方案变动时，调整单个组份油引起的辛烷值和经济指标的改变，

4、改变量的多少可以即时显示。ü可以为计划处、生产调度提供最佳的调合生产计划和调合方案。3．智能油品调合系统解决方案3．1方案设计思想放弃基于建立一个精确模型的思想，承认目前机理不清的研究状况，采取一种在线学习不断提高、建立一系列模型的思想，这不是一种消极、被动的思想。首先根据目前所知的效果相对较好的模型，建立起参数化的油品调合模型，然后根据模型的实际应用情况进行适当的修改，动态改变的模型参数，形成一个系列模型。在此基础上再加入相关的经济指标及其它客观制约的因素，来形成最后的油品调合生产调度方案，供

5、生产指挥调度人员参考。当调度人员要修改方案时，根据已有模型提供相应的变化数据及工艺指标和经济指标的变化趋势。使系统成为一个科学、友好的辅助决策支持系统。这里所说的能动态改变的模型参数系统，是指系统具有机器自主学习的能力，可以根据外部条件的变化来自主的对内部参数进行相应的调整，达到具有适应环境变化的能力；而且采用了相应的数据挖掘算法，随着系统数据的不断累积会变得越来越精确可靠。3．2汽油辛烷值调合的基本模型把调合用的各种汽油组分简化为虚拟的纯组分，把组分之间的相互作用关系归结为可变的作用参数，于是

6、有下面的辛烷值计算公式：Rm=其中：Rm：调合汽油辛烷值Xj：组分j的质量分数；图1：辛烷值计算公式Rij：组分ij的辛烷值；Qij：组分ij的作用参数。i组分XiRjYRmj组分XjQijQji：调合汽油Rj图2：组分汽油调合关系Qij作为调合组分之间的作用参数，受组分油性质、调合比例、调合关系（如加和性）、及其它因素影响。开始时取经验值作为先验知识，随后利用实测的调合汽油辛烷值修正和改进作用参数，作为在线学习的后验知识。学习公式为：Qij=Qij+β*ΔQij。ΔQij=其中，β为学习步长。

7、ΔQij为Qij的学习增量，是辛烷值误差R对Qij的偏微分。3．3效益优化计算根据油品调合模型、组分油的成本、数量、库存量、生产计划、成油品的辛烷值、市场价格等，以最大经济效益为目标建立数学模型，计算组分油的数量，形成最终的调度参考方案。输入数据：各组分油的成本/吨pi，库存量si，成品油价格C。目标函数：MaxZ=cY-∑piXi约束条件：（1）汽油辛烷值调合模型。（2）物料平衡：Y=∑Xi（3）库存限制：Xj≤si这是一个非线性规划数学模型，可转化为无约束优化问题，用最优化数值解法计算。3．

8、4调度方案调整智能油品调合系统是一个计算机辅助决策支持系统，并不是一个直接的生产指挥调度系统，其生成的调度数据是一个优化的参考方案，调度人员可以根据生产实际进行必要的调整。为方便调度调整数据，系统将提供一个可视化的辅助计算功能。设ΔXi为组分i的调整数量，根据调合模型：Rm=和目标函数Z=cY-∑piXi计算Rm的改变量ΔR和效益损失情况ΔZ，以辅助调度决策。4．智能油品调合系统的系统结构根据以上的构思所形成的智能油品调合系统主要由调合汽油编号选择模块、辛烷值预测模块、经济效益优化模块、方案可视