R PMS在大连石化催化料调合优化测算中的应用.pdf

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1、第１０期李霞等．ＲＰＭＳ在大连石化催化料调合优化测算中的应用１１６９ＲＰＭＳ在大连石化催化料调合优化测算中的应用１１２１１李霞刘东汪洪涛崔增蛟任妮（１．中国石油大连石化公司生产运行处，辽宁大连１１６０３１；２．中国石油天然气股份公司规划总院，北京１０００８６）摘要ＲＰＭＳ模型优化原理是用线性规划方法，在满足设置的约束条件下求取目标函数最优值。利用ＲＰＭＳ模型对催化料调合进行优化测算，通过模型优化求解得到各方案的最优二次装置负荷、最优产品分布，并选出了效益最好的调合方案，为生产优化提供了决策支持。关键词ＲＰＭＳ模型线性规划催化料优化中图分类号ＴＨ８９文献标识码Ａ文章编

2、号１０００３９３２（２０１４）１０１１６９０４炼油厂和石化建模系统（ＲｅｆｉｎｅｒｙａｎｄＰｅｔｒｏ１ＲＰＭＳ线性规划方法ｃｈｅｍｉｃａｌＭｏｄｅｌｉｎｇＳｙｓｔｅｍ，ＲＰＭＳ）是用线性规划、线性规划模型通常包括一个目标函数和众多分布递归的数学模型，在满足众多约束条件的情约束条件。目标函数是指在满足了众多约束条件况下，经过万次迭代计算寻得最优解的软件。迭下的经济效益最大。约束条件包括：各装置以及代过程可以是原料固定，寻得最优的装置负荷；可全厂的物料平衡、装置加工能力约束、单个原油采以是加工量固定，寻得性价比最高的外购原料；可购数量约束、原油加工总量约束、某些

3、产品出厂量以是原料、加工量固定，寻得最优的二次加工路线约束、成品油调合指标约束和装置进料物性约束。等。目前，ＲＰＭＳ在炼化企业从炼厂的新建、改扩利用成熟的求解器，对建好的模型进行求解，可以建、挖潜增效、计划优化，到年、季、月的计划排产，快速、准确地计算得到目标函数为最大利润的最［１～３］有着十分广泛的应用，中国石油大连石化公司作优化解。为中石油的第一个ＲＰＭＳ项目试点企业，从２００４１．１目标函数年起便将ＲＰＭＳ软件应用于进口原油选购、不同该企业线性规划模型的目标函数采取利润最原油加工比例测算、生产方案优化及计划排产等大化，即销售收入－原料成本－加工成本最大，方生产

4、经营的各个领域，公司每年运用ＲＰＭＳ模型程可以写成以下形式：进行的优化测算达到４００次之多，ＲＰＭＳ的应用ＭａｘＯｂｊ＝ＰＲＩＣＥ×ＭＳＥＬＰＲＯ－ＰＲＩＣＥ×ＭＢＵＹＲＡＷ－能够准确、快捷地为生产经营提供决策参考。ＰＲＩＣＥ×ＭＵＢＹＵＢＬ（１）中国石油大连石化公司为了优化装置运行多其中，ＭＳＥＬＰＲＯ为销售的产品的量，产高附加值产品，采取了减压深拔技术，提高减蜡ＭＢＵＹＲＡＷ为购买的原材料的量，ＭＵＢＹＵＢＬ为公拔出率，改进换热提高加裂反应深度等措施，提高用工程的量（若还有固定成本，需将这部分成本了加氢裂化装置的日均负荷，且提高了加裂石脑也减去）。油和航煤收率，

5、降低了外甩尾油量，加裂尾油收率１．２约束条件由之前的２８％将至７％左右。加裂尾油是重要的１．２．１物料平衡约束方程催化轻料构成，占整体催化轻料的７０％左右，尾以催化裂化装置为例，催化装置的进料为催油收率的大幅降低，使催化轻料日均减产１５００ｔ化轻料、催化重料、回炼芳烃。设ＷＦＣＣＢＡＳ为催左右，造成催化原料残碳高、催化装置低负荷运化裂化装置的混合进料，则进料汇流物料平衡方行。为了优化催化料并改进催化装置的运行，使程为：整体的效益最大化，笔者运用ＲＰＭＳ模型对催化料调合的各种方案进行了优化测算。收稿日期：２０１４０８２８（修改稿）１１７０化工自动化及仪表第４１卷Ｗ

6、ＦＣＣＢＡＳ＝ＷＦＣＣＦＣＬ（催化轻料）＋ＷＦＣＣＦＣＨ（催换成可计算的指数性质，经过线性计算后再反算化重料）＋ＷＦＣＣＬＲ２（回炼芳烃）（２）回非线性性质，如汽油的蒸气压指数、柴油的十六催化裂化装置的产品物料平衡（以催化汽油烷值指数等。中国石油大连石化公司仅汽油调合和催化柴油举例说明）：池就有近十种调合组份，每种组份的数量、性质对催化汽油ＭＷＧＴ１Ｃ２＝０．４２×ＷＦＣＣＢＡＳ（３）目标产品的影响，以往通过进料和产品的性质检催化柴油ＭＷＧＴ１Ｃ３＝０．２５×ＷＦＣＣＢＡＳ测才能获得数据；现在ＲＰＭＳ对汽柴油的调合进１．２．２装置相关约束方程行了详细的模拟，可以对产

7、品的性质进行预判，并以催化裂化装置为例，催化裂化的月度加工预先优化调合组份和汽、柴油产品结构，从而指导能力约束为：实际生产操作。２３万ｔ≤ＷＣＡＰＦＣＣ＝ＷＦＣＣＢＡＳ＝ＷＦＣＣ１ＡＱ＋２催化料优化案例分析ＷＦＣＣ１ＶＸ＋ＷＦＣＣ１ＤＥ≤３１万ｔ（４）２．１催化料现状和优化思路对于催化裂化装置的进料来说，还有些特殊目前催化调合池内的构成为：催化重料（渣的进料限制，如进料残碳含量限制（物性代码油加氢常渣、二蒸馏减渣），催化轻料（加氢裂化ＣＣＮ）在３．５％～５．８％之间，方程为：尾油、二蒸馏常四线、酮苯蜡下油）。当总日加工０．０３５ＷＦＣＣＢＡＳ≤ＣＣＮ×ＷＦＣＣＦ