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案例頻道 （浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院消控中心，浙江 杭州 310016）胡 丹
（浙江大學工業控制研究所，浙江 杭州 310027）章 鵬
胡丹 （1964-）男，浙江杭州人，本科，助理工程師, 現就職于浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院，研究方向為工業自動化控制理論研究。
摘要：針對加氫分餾裝置分餾塔工藝特點，重點分析加氫分餾塔所面臨的控制問題，采用多變量預測控制軟件APC－Adcon，通過實驗測試、模型辨識、控制器和切換邏輯設計等工作實現該工業分餾塔系的多變量預測控制，顯著提高兩塔運行參數的平穩性，有效降低操作人員的操作難度。實際應用的結果表明該多變量預測控制系統可有效地克服干擾、確保工藝參數的平穩運行。通過該系統的應用使在相同的負荷下，燃料氣減少5%；顯著提高分餾塔的分離能力，組分切割更為合理，航空煤油收率提高0.4%，取得了顯著的經濟效益。
關鍵詞：預測控制；過程控制；加氫分餾裝置；精餾塔
Abstract: For hydrocracking distillation chain, this paper analyses difficulties in process control of the industrial distillation chain. APC-Adcon, an APC software based on model predictive control strategy, is used to solve these problems of the distillation chain through experiments, model identification, controller and switching logical design. Successful application of APC improves disturbance rejection and product quality. The application of this system in the same charge reduces 5% of gas, increases 0.4% aviation kerosene, and therefore improves economic benefit of production.
Key words: Predictive control; process control; hydrocracking distillation chain;distillation
精餾過程是現代煉油、石化和化工生產中應用最廣泛的分離過程，不僅決定著產品質量和生產能力，而且是耗能最多的過程之一。從控制的角度看，精餾過程通常具有非線性、動態響應慢等特性，且各過程變量之間存在著較強的耦合作用，是典型的難以控制的多變量過程。因此，精餾過程控制一直是過程控制理論界和工程界的重要研究內容。目前以多變量預測控制為代表的先進控制技術已經在工業精餾塔中取得了許多成功應用，可以實現提高精餾過程控制水平，平穩工藝操作、改善產品質量、增加目標產品收率和降低能耗等諸多目標,從而為企業帶來可觀的經濟效益[1][2] 。
從加氫裝置的控制現狀分析，常規的控制技術沒有完全適應該過程的復雜特性，存在大的純滯后、多變量的耦合問題等。
因此，可以通過提高控制技術的水平來提高裝置操作的平穩度，將關鍵工藝參數的波動幅度降低。采用多變量預測控制技術，是提高關鍵指標的平穩性，提高收率降低能耗的有效措施。APCAdcon是多變量預測控制軟件包，該軟件包已在連續重 整，催化裂化等大型石化裝置中取得成功應用。[3]本工作根據加氫分餾裝置的實際情況將多變量預測控制軟件（APC－Adcon）應用于該裝置，取得了良好的效果。
1 加氫分餾裝置的工藝流程
1.1 加氫分餾裝置
揚子石油化工股份有限公司芳烴聯合裝置中的加氫分餾裝置主要是分餾塔、重石腦油氣提塔和航空煤油塔。分餾塔對脫戊烷塔底油進行分離，生產輕石腦油，側線采出物流經過重石腦油氣提塔分離后，生產重石腦油；分餾塔塔底物流由航煤塔分離為航煤基礎油和加氫裂化尾油。對分餾塔、重石腦油氣提塔和航煤塔采用多變量預測控制技術。
1.2 加氫分餾裝置控制狀況分析
加氫分餾裝置已采用了集散控制系統（DCS）。由于加氫分餾生產過程的工藝特點和常規控制系統的局限性，裝置的平穩操作和高質量控制可以進一步提高；采用多變量預測控制技術能較好的解決這些問題。
加氫分餾裝置目前存在的控制難點是：（1）許多重要的工藝參數需手動調節，存在控制不及時的問題，也不能達到平穩和一致的控制效果；（2）裝置的干擾因素多，對塔的影響大，如：進料流量的變化、進料組分波動、加熱和冷卻系統的干擾以及環境條件變化等，這些因素均影響裝置的平穩操作；（3）由于加氫分餾生產過程具有熱量及物料平衡的工藝關系，因此許多變量存在著較強耦合關聯性，帶來操作與控制上的困難。
2 加氫分餾裝置多變量預測控制方案
2.1 APC-Adcon的特點
APC-Adcon是基于預測控制原理的一種多變量模型預測控制工程化軟件， 它以離散的脈沖響應模型作為內部模型描述待控制的多變量過程，根據設定的參考軌跡確定控制策略；通過局部優化確定未來控制作用，預測控制只實現本時刻的控制作用，下一個采樣時刻，首先檢測對象的實際輸出，并利用這一實時信息對基于模型的預測進行修正，然后再進行新的優化。控制通過一個滾動啟發式的計算過程來進行，輸入按照基于內模的預測輸出值與參考軌跡盡可能靠近的原則來確定[4]。
2.2 APC-Adcon的模型結構
APC-Adcon采用線性離散脈沖響應模型為內部模型，算法允許存在一定的模型失配。假設模型和過程輸出可以用脈沖響應模型表示，對于單變量過程，則模型輸出為：
（1）
過程輸出為：
（2）
其中M指模型，P指過程，下標o指輸出，u指控制輸入，a為脈沖響應結構參數，n為當前時刻。過程和模型輸出在時刻k的狀態偏差為：
（3）
設過程和模型參數在時刻k結構參數的差的平方和為結構偏差，即：
（4）
以結構偏差最小化為目標，令
（5）
可得出模型結構參數變化律為：
（6）
一般引入常數T以抑制噪聲，同時引入λ調整收斂速度。
（7）
一般取λ∈[0.01，0.1]；T≈10-2。由此，建立了有效的結構參數修正的算法。
2.3 參考軌跡
假設常數C是預定的輸出，Po（n）為n時刻的實際輸出值。
參考軌跡由上一采樣值Po（n）初始化并按照某種準則期望到達設定點C。設計的未來輸出可以從預先設置的存儲數據中取出或由期望的曲線方程計算得到，具體形式如下：
（8）
（9）
控制算法要求給出這樣的一組未來控制變量：引入控制作用后，內模的未來輸出值盡可能趨于設定點。在每一采樣點重復這一過程。
實際過程的未來軌跡和內模跟蹤的未來軌跡會因為模型失配而不同。這一問題的穩定性依賴于模型失配程度和需要跟蹤的參考軌跡。
2.4 控制和優化算法
過程模型的控制問題如果有解，控制算法的工作就是給出控制量使得被控過程的輸出盡量跟蹤參考軌跡。
n時刻模型輸出Mo（n）如下：
（10）
（11）
（12）
式中，A（n）為結構參數向量；U（n）為控制向量。
U（n）由實際的歷史控制量給出。給定參考軌跡后，用目標函數對Po（n）進行優化，再根據約束和目標優化的要求計算出下一步的控制輸入。其中qi λi為多步預測輸出誤差和控制量的加權系數，yr（k+i）為參考輸入軌跡。
為了保證未來控制輸入的合理性，可以引入控制約束和執行器限制
（13）
（14）
式中，Umin，Umax 為執行器的上下范圍，Vmax 為控制器每步最大輸出。為了消除控制作用的振蕩，實現優化目標，還可以定義內部變量或二級輸出約束
（15）
式中，h為內部定義的約束向量，D為控制器輸出范圍約束。
根據約束和限制條件，重新計算合理的控制量。如果嚴格地考慮到約束，理論上所有的未來控制量必須計算出。但實際上，在性能損失不大的情況下，預測時間段可以縮短到幾個點。基于以上原則，在給定的約束下計算出控制量并用于下一步的控制。
2.5 控制方案
針對加氫分餾裝置生產裝置和控制系統的特點，采用多變量預測控制技術APC-Adcon實施對加氫分餾裝置的多變量預測控制。該預測控制系統由現場儀表、DCS、先進控制系統上位計算機組成。加氫分餾裝置多變量預測控制系統控制方案見表1。
表1 分餾塔和變航煤塔量表
3 多變量預測控制系統的實施和效果
3.1 多變量預測控制系統的實施
加氫分餾裝置多變量預測控制的平臺是DCS，采用先控上位機方式實現。OPC(OLE for Process Control)通訊接口軟件由OPC服務器和APC-Adcon軟件的標準OPC 接口組成。OPC是與設備無關的標準軟件接口，通過OPC服務器訪問過程數據，可以克服各種網絡結構和網絡協議的差異，具有廣泛的適用性。OPC服務器安裝在工作站上，負責預測控制系統與DCS現場控制站FCS之間的數據通訊。加氫裂化分餾裝置先進控制系統則作為OPC客戶端，通過以太網實現與先控工作站上OPC服務器的數據交換。
通過實驗設計和測試，得到關于過程的大批真實有效的實驗數據，利用這些數據，采用APC-Adcon 中的過程辯識軟件進行數據處理并辯識得到過程的矩陣形式的脈沖響應模型，然后根據過程的實際工藝特點、用戶指標和要求選取合理的參考軌跡、操作變量及被控變量約束和控制器結構，得到過程的多變量預測控制器。在對測試得到的控制器內模和設計的多變量預測控制器進行仿真測試、安裝調試后，控制器投入實際運行。[5]
3.2 多變量預測控制系統應用效果
加氫分餾裝置多變量預測控制系統投運后，具有更好的抗干擾性，能綜合協調各個過程控制變量，使生產過程更加平穩，實現了下列控制目標：（1）提高主要變量的穩定性，分餾塔重石腦油靈敏板溫度、重石腦油采出溫度、分餾塔塔頂回流溫度、分餾塔塔釜溫度等過程控制變量的均方差減小20%以上；（2）提高分離效率，重石腦油及航煤基礎油的收率有一定的提高；其中航空煤油收率提高0.4%；（3）降低能耗，分餾塔的塔頂回流量降低8％以上，在相同的負荷下，燃料氣減少5%；（4）提高產品質量，重石腦油產品合格率達99％，航煤基礎油合格率達99.5%；（5）穩定運行，常規控制和多變量預測控制可雙向的無擾動切換。
（1）重石腦油靈敏板溫度
多變量預測控制系統使用前后重石腦油靈敏板溫度運行穩定性大幅提高。從圖1、圖2的曲線和表格的統計數據看，靈敏板溫度TC1265.PV在先控投運前波動較大，投入多變量預測系統后，得到有效控制，標準方差值顯著減小。
圖1 TC1265.PV先進控制系統投運前（0~167h）
圖2 TC1265.PV先進控制系統投運后（0~167h）
具體統計分析見表2。
表2 系統使用前后重石腦油靈敏板溫度運行穩定性的比較
方差減少幅度：TC1265標準方差減少幅度=（2.789-1.067）
/2.789*100%=61.74%
效果圖的采樣時間為1分鐘，效果圖數據長度為6天23小時左右。
（2）分餾塔塔釜溫度
分餾塔塔釜溫度運行穩定性較大地改善，從圖3、圖4的曲線和表格的統計數據看，塔釜溫度TC1278.PV在先控投運前波動較大，投入多變量預測控制系統后，得到有效控制，標準方差值顯著減小。
圖3 TC1278.PV先進控制系統投運前（0~167h）
圖4 TC1278.PV先進控制系統投運前（0~167h）
具體統計分析見表3.
表3 分餾塔塔釜溫度運行穩定性對照表
方差減少幅度：
T C 1 2 7 8 標準方差減少幅度＝ （ 7 . 6 7 7 - 2 . 4 5 5 ）
/7.677*100%=68.02% 。
效果圖的采樣時間為1分鐘，效果圖數據長度為6天23小時左右。
（3）航煤塔航煤靈敏板溫度
進料流量和前后塔液位運行穩定性也較大改善。從圖5、圖6的曲線和表格的統計數據看， TC1803.PV在先控投運前波動較大，投入多變量預測控制系統后，得到有效控制，標準方差值顯著減小。
圖5 先進控制系統投運前（0~167h）
圖6 先進控制系統投運后（0~167h）
具體統計分析見表4。
表4 進料流量和前塔液位運行穩定性對照表
方差減少幅度：
T C 1 8 0 3 標準方差減少幅度＝（4.360-3.453）
/4.360*100%=20.80%
效果圖的采樣時間為1分鐘，效果圖數據長度為6天23小時左右。
4 結論
（1）在加氫分餾裝置上的DCS平臺上可實現多變量預測控制，多變量預測控制系統采用APC-Adcon軟件實現。
（2）多變量預測控制系統通過通訊連接，實驗測試，模型辨識和控制器設計等工作實施。
（3）多變量預測控制系統當有外界干擾，塔系各主要工藝參數能自動跟蹤調整，使塔系的操作更平穩，在平穩操作的基礎上降低能耗，提高主要產品的收率。
（4）多變量預測控制系統帶來了顯著的經濟效益。
其他作者：章鵬(1975-)，男，浙江杭州人，博士， 浙江大學工業控制研究所。
參考文獻：
[1] G. D. Martin, et al. Closed-loop optimization of distillation energy[J].Chemical Engineering Progress，1981，9: 33-37.
[2] P.S.Fruehauf and D.P.Mahoney. Distillation column control design using steady state models: usefulness and limitations[J]. ISA Transactions，1993，32: 157-175.
[3] J. B. Riggs. Improve distillation column control[J]. Chemical Engineering Progress，1998，10: 31-47
[4] 睢剛，陳來九. 多變量模糊預測控制及其應用研究[J]，控制與決策，1997(12)，1.
[5] 汪濤，鄭琪美，徐燦. 蒸餾過程先進控制與在線優化[J]，石油煉制與化工.
摘自《自動化博覽》2010年第四期
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號