Афлятунов Рим Минигазимович. Оперативное управление процессом пиролиза углеводородов

brief description

Афлятунов Рим Минигазимович. Оперативное управление процессом пиролиза углеводородов : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.06 / Афлятунов Рим Минигазимович; [Место защиты: С.-Петерб. гос. технол. ин-т].- Санкт-Петербург, 2007.- 185 с.: ил. РГБ ОД, 61 07-5/5429

Закрытое Акционерное Общество «Компания СЗМА»
На правах рукописи

Афлятунов Рим Минигазимович
ОПЕРАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ПИРОЛИЗА
УГЛЕВОДОРОДОВ
Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
Научный руководитель - доктор технических наук профессор Л.А. Русинов
Санкт-Петербург
2007
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 11
1.1 ОПИСАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПИРОЛИЗА 11
1.1.1 Общие сведения 11
1.1.2 Цех пиролиза и первичного фракционирования пирогаза 14
1.1.3 Особенности процесса пиролиза как объекта оперативного управления 22
1.2 ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ 26
1.3 СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ (СОУ) 36
1.3.1 Положение СОУ в иерархии автоматизированных систем управления 36
1.3.2 Классификация методов диагностики 39
1.4 ВЫВОДЫ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ 52
ГЛАВА 2. СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ 57
2.1. ТИПОВЫЕ СТРУКТУРЫ СОУ 57
2.2 СТРУКТУРА ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 59
2.3 СТРУКТУРА ФРЕЙМОВ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 63
2.4 СТРУКТУРА МОДУЛЯ МОНИТОРИНГА И ДИАГНОСТИКИ 66
ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 2 68
ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА РАБОТЫ СОУ 70
3.1 ОБНАРУЖЕНИЕ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ 70
3.1.1 Метод главных компонент (МГК) 70
3.1.2 Обнаружение нарушений с использованием МГК 75
3.1.3 Идентификация модели МГК процесса пиролиза 78
3.2 ИДЕНТИФИКЦИЯ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ В ПРОЦЕССЕ ПИРОЛИЗА 79
3.2.1 Методика идентификации нештатных ситуаций 79
3.2.2 Сбор экспертной информации 81
3.2.3 Фреймы диагностической модели процесса пиролиза 89
3.3 АЛГОРИТМЫ РАБОТЫ СИСТЕМЫ 94
3.3.1 Алгоритм вычисления главных компонент 94
3.3.2 Критерии определения близости ситуаций 95
3.3.3 Блок схемы алгоритма работы системы 98
ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 3 105
ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ 109
4.1 ФОРМИРОВАНИЕ МАССИВА ДАННЫХ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ 109
4.1.1 Оценка качества массивов данных 109
4.1.2 Выбор совокупности нештатных ситуаций для моделирования 114
4.2 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ СИСТЕМЫ 117
4.2.1 Синтез программы имитационного моделирования 117
4.2.2 Исследование работы системы при нормальном ходе процесса 120
4.2.3 Исследование работы системы при наличии нештатных ситуаций 122
4.3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА РАБОТЫ СИСТЕМЫ ....141 ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 4 149
з
ВЫВОДЫ 151
ЛИТЕРАТУРА 153
ПРИЛОЖЕНИЕ А ЗОНЫ ОТВЕТСТВЕННОСТИ СОУ НА ДИАПАЗОНАХ ИЗМЕНЕНИЯ ОСНОВНЫХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ 160
ПРИЛОЖЕНИЕ Б КОРНЕВЫЕ ФРЕЙМЫ 164
ПРИЛОЖЕНИЕ В ДОЧЕРНИЕ ФРЕЙМЫ 172
ВВЕДЕНИЕ
Развитие производства мономеров (этилен, бензол, пропилен) стимулируется интенсивным ростом российского рынка полимерных материалов. Весь производи¬мый в РФ этилен потребляется внутренним рынком. Увеличение мощностей по вы¬пуску этилена на сегодняшний день является наиболее удачным и перспективным на¬правлением развития нефтехимии. В 2006 году ОАО «Нижнекамскнефтехим» произ¬вел 480 тыс. тонн этилена, в текущем году планируется произвести 520 тыс. тонн эти¬лена, на 2008 год запланировано уже 600 тыс. тонн, а к 2012 году 1 600 тыс. тонн в год.
Эта продукция является базовой для создания других нефтехимических произ¬водств. Увеличение объема производства этилена и полимеров дает сырьевую основу для выпуска продукции с высокой добавленной стоимостью (этиленгликоль, этилбен- зол, полиэтилентерефталат, поливинилхлорид, полиэтилен, смолы и др.), что позво¬лит производить широкий спектр промышленных товаров и товаров народного по¬требления (трубы, стройматериалы, упаковки и т.д.).
Этилен впервые был получен немецким химиком Иоганном Бехером в 1680 го¬ду. Начало практическому использованию этих соединений положили классические исследования А.М. Бутлерова и его учеников в области непредельных соединений и особенно созданная Бутлеровым теория химического строения. В 1860 году он уста¬новил структурную формулу этилена. Этилен представляет собой бесцветный газ, об¬ладающий слабым, едва ощутимым запахом. Этилен горюч, образует с воздухом взрывоопасные смеси. Уже при температурах выше 350 0 С этилен частично разлага¬ется на метан и ацетилен. При температуре около 1200 0 С диссоциирует главным об¬разом на ацетилен и водород. Этилен получают пирогенетическим разложением мно¬гих природных соединений, содержащих органические вещества. Процесс пиролиза для получения этилена осуществляется в печах различного устройства пропусканием газообразных углеводородов или их паров в присутствии катализаторов при темпера¬туре 760-780° С. Обычно используются печи трубчатого типа.
Несмотря на длительность периода эксплуатации технологии получения этиле¬на, интерес к этому процессу не исчезает. Исследователи крупной корейской нефтя¬ной компании SK Согр и государственного химического института разработали кре¬кинг процесс отделения этилена и пропилена при более низкой температуре. Новая технология, которая называется Advanced Catalytic Olefin (АОС), обеспечивает тем¬пературу меньше чем 700 °С. Производительность оптимизированных процессов воз¬растает на 30 %, а потребление энергии уменьшается на 20 %. Работы, связанные с усовершенствованием процесса, продолжаются, а значит можно считать актуальным привлечение современных методов к решению вопросов управления процессом.
Потенциальная опасность технологического процесса получения этилена в ши¬роком смысле заложена в самом производстве, которое характеризуется применением токсичных, пожаро- и взрывоопасных продуктов, высоких температур (до 830-855°С), открытого пламени, большой массы пирогаза, закалочного масла и пиробензина, пара высокого давления 14,0 МПа (140 кгс/см2) с температурой 520 °С, высокой скоростью протекания реакции пиролиза порядка 0,3-0,4 секунды, что в совокупности предъяв¬ляет повышенные требования к системе управления производством.
Таким образом, рост мощностей производства этилена и связанных с этим по-вышение требований к безопасной эксплуатации, повышение требований к качеству выпускаемой продукции, необходимость снижения затрат энергоресурсов, увеличе¬ние потребности в этилене как сырье для последующей переработки требуют разви¬тия и совершенствования систем управления.
Управление процессом получения этилена в основном базируется на поддер¬жании регламентных показателей работы печей пиролиза, теплового и материального балансов установки. Технологический процесс получения этилена характеризуются повышенной энергоемкостью и подвержен несанкционированным возмущениям, связанным с суточными и сезонными изменениями температуры, энергетическими потерями в магистралях и оборудовании, а также с изменением состава исходного сырья - прямогонного бензина и накоплением кокса в трубопроводах печи и испари¬тельных поверхностях закалочно-испарительных аппаратов.
Сложность технологической схемы, основного технологического оборудования и взаимосвязь параметров управления приводят к возникновению множества неожи¬данных, нештатных ситуаций, способных привести к развитию аварийных состояний на процессе. Отсутствие модели поведения процесса в нештатных ситуациях, а также наличие различного рода возмущений приводит к необходимости непрерывного мо¬ниторинга процесса. Управление процессом в этих условиях осуществляется эмпири¬ческими методами, т.е. на основании опыта технологов и операторов. Следует отме¬тить, что различные нештатные ситуации, часто имеют сходные условия проявления. Условия информационной перегрузки способствуют несвоевременному обнаружению предпосылок аварий обслуживающим персоналом и причиною ошибочных решений по управлению процессом. Действие системы защиты в таких условиях сводятся в основном к отключению оборудования и переводу процесса в безопасный режим, что ведет к экономическим потерям предприятия.
В этих условиях важной и актуальной становится проблема разработки автома-тизированной системы оперативного управления на основе непрерывной диагностики (мониторинга) технологического процесса и режимов работы оборудования, способ¬ной по результатам контроля объекта выявить возникновение неисправности или на¬рушения режима, а главное выдавать рекомендации по их устранению оператору до явного проявления нештатной ситуации. Такая система базируется на комбинации принципов ситуационного управления и диагностики. Диагностическая модель сис¬темы строится на основе эмпирической и теоретической информации о процессе, при этом используются теоретические знания о предметной области и экспертные знания о конкретном технологическом процессе. В законченном варианте система управле¬ния и диагностики представляет собой подсистему АСУ ТП и реализует функции управления в нештатных ситуациях. В иерархии управления процессом она занимает промежуточное положение между системой регулирования и системой защиты, ло¬гично дополняя или предваряя действия последней.
В рамках диссертационной работы поставлены и решены следующие задачи:
1. исследован процесс пиролиза, выделены наиболее опасные участки, оценена степень его автоматизации;
2. осуществлен сбор, обработка и анализ экспертной информации, проведено ран-жирование возможных нештатных ситуаций по степени опасности и скорости развития;
3. обосновано применение комбинированного метода диагностики: мониторинг процесса предложено проводить на базе статистического анализа с использова¬нием метода главных компонент (МГК), а определение причин нарушений - на базе экспертной информации;
4. сформирована диагностическая модель процесса и проведена ее идентифика¬ция;
5. разработан алгоритм работы системы, осуществляющий:
- непрерывный мониторинг процесса методом «движущегося» МГК по двум моделям, различающимся периодом адаптации;
- определение причины нарушения - по двухуровневой фреймово-продукционной модели;
6. проведена проверка работоспособности системы методом имитационного моде-лирования.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов по рабо¬те, списка литературы и приложений.
Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сфор-мулирована ее цель, изложены основные научные результаты и дана краткая характе¬ристика ее содержания.
В первой главе приведен аналитический обзор состояния проблемы и опреде¬лены основные направления исследования. Кратко описан процесс пиролиза, рас¬смотрены его особенности как объекта оперативного управления, рассмотрены при¬чины потенциальной опасности процесса. Проведен анализ существующей системы управления процессом пиролиза. Показано место СОУ в иерархии систем управления предприятием, определены основные функции СОУ. Проведен литературный обзор методов диагностики и на его основе выбран комбинированный метод: для раннего обнаружения нештатной ситуации использован мониторинг на базе метода главных компонент (МГК); для идентификации нештатных ситуаций - экспертная система ре¬ального времени.
По результатам аналитических обзоров сформулированы цели и задачи иссле-дований, направленные на решение этих проблем.
Во второй главе рассмотрена структура СОУ. Выполнение системой функций мониторинга и диагностики осуществляется на базе диагностической модели, со¬стоящей из двух блоков. Первый блок содержит модель МГК и служит для осуществ¬ления мониторинга. Для построения второго блока модели применена двухуровневая фреймово-продукционная структура. Нештатные ситуации с одинаковыми основны¬ми симптомами (но разными причинами возникновения) группируются в дочерних фреймах, которые в свою очередь, связаны с корневыми фреймами, объединяющими знания о всех возможных нештатных ситуациях на данном участке процесса, выде¬ляемом при декомпозиции процесса. Сами нештатные ситуации описываются про¬дукционными правилами, в условной части которых содержатся диагностические по¬казатели, а антецеденте - причины (диагноз) и рекомендации по их устранению. Этот блок диагностической модели процесса пиролиза находится в базе знаний СОУ.
В третьей главе приводится краткое описание метода главных компонент (МГК). Рассмотрены достоинства и недостатки метода главных компонент (МГК). Мониторинг состояния процесса проводится контролем двух статистики Т2 и Q.
Второй блок диагностической модели процесса пиролиза построен на базе экспертной информации, собранной с использованием опросных листов. Сформиро¬вана структура диагностической модели, составлен список диагностических показа¬телей, установлены эксплуатационные пороги, весовые коэффициенты и определены степени опасности развития каждой нештатной ситуации.
Проведена декомпозиция контролируемого процесса на 11 участков процесса, связав с ними все возможные нештатные ситуации. На основе анализа причинно¬следственных связей в рамках одной структурной единицы декомпозиционного раз¬биения выделены совокупности групп нештатных ситуаций (макроситуации), кото¬рые схожи по направлению развития и способу ликвидации.
Применена модификация «движущегося» МГК, учитывающая особенности процесса пиролиза - наличие резко различающихся по скорости нарастания нештат¬ных ситуаций.
Рассмотрены критерии оценки близости текущей ситуации к ситуациям, декла-рированным в правилах диагностической модели. Для экспериментального исследо¬вания выбраны модифицированный критерий на базе Евклидова расстояния, крите¬рии, использующие пересечение и скалярное произведение векторов параметров сравниваемых ситуаций. Разработана блок-схема алгоритма работы системы при об¬наружении и идентификации нештатных ситуаций.
В четвертой главе описана методика и результаты исследования СОУ мето¬дом имитационного моделирования в среде Matlab. Создано приложение для иссле¬дования алгоритма работы СОУ в среде Matlab. Смоделированы ситуации относи¬тельно медленно развивающиеся и имеющие ряд одинаковых симптомов. Исследова¬ния проведены с использованием массивов реальных данных, полученные из рабочих журналов работы печи Е-ВА-114.
Программный модуль, реализующий алгоритм работы системы, написан в среде Delphy и протестирован в пошаговом режиме.
В приложении приведены зоны ответственности СОУ на диапазонах измене¬ния основных диагностических параметров, корневые и дочерние фреймы диагности¬ческой модели.
Научная новизна состоит в следующем.
Предложен комбинированный метод диагностики нештатных ситуаций на процессе пиролиза углеводородов: раннее обнаружение факта возникновения нару¬шения производится во время непрерывного мониторинга процесса с использованием метода главных компонент, а определение причины его возникновения - диагности¬ческой экспертной подсистемой реального времени.
Разработана диагностическая модель процесса пиролиза, состоящая из двух блоков: модели метода главных компонент, формируемой на участке нормального протекания процесса, и двухуровневой фреймово-продукционной модели, где корне¬вые фреймы объединяют знания о нештатных ситуациях на участке процесса в зоне ответственности фрейма, а дочерние фреймы - знания о группах ситуаций, имеющих одинаковые основные симптомы, но вызываемые разными нарушениями, представ¬ленными в модели продукционными правилами.
Разработан алгоритм функционирования системы, осуществляющий непре¬рывный мониторинг процесса по двум моделям метода главных компонент с разными периодами адаптации, что позволяет производить раннее обнаружение как быстро, так и медленно развивающихся нештатных ситуаций (таких, как закоксованность); определение причин нарушений производится оценкой степени близости текущей си¬туации на процессе с декларированными в правилах диагностической модели.
Практическая значимость и реализация результатов работы.
Полученные в диссертационной работе результаты имеют прикладное значе¬ние для решения задач диагностики и оперативного управления процессами пиролиза в условиях действия значительных возмущений, вызывающих выход процесса из рег¬ламентного режима. Алгоритм работы и структура диагностической модели могут быть использованы для аналогичных процессов. В ходе исследований основным объ¬ектом была печь пиролиза Е-ВА-114 завода этилена ОАО «НИЖНЕКАМСКНЕФТЕХИМ». Материалы по разработанной системе переданы, для рассмотрения и применения в разрабатываемых системах автоматизации, в ком¬панию «Иокогава Электрик СНГ» Москва.

bibliography

ВЫВОДЫ
1. Процесс пиролиза углеводородов является потенциально опасным процессом как во взрыво-, так и в пожарном отношении и может сопровождаться достаточно большим числом возможных нештатных ситуаций. В то же время срабатывание аппаратуры ПАЗ влечет остановы процесса и сопровождается материальными по¬терями.
2. Разработана система оперативного управления (СОУ) процессом пиролиза углево¬дородов, использующая комбинированный метод диагностики состояния процес¬са: обнаружение нарушений в ходе процесса проводится непрерывным монито¬рингом его состояния с использованием метода главных компонент (МГК). Иден¬тификация обнаруженных нештатных ситуаций производится на базе экспертной системы реального времени.
3. Разработана структура диагностической модели, положенной в основу функцио¬нирования СОУ. Модель включает два блока. Первый блок, используемый при мониторинге, включает совокупность главных компонент и пороговые значения статистик Q и Т2, по которым и производится мониторинг.
Второй блок, используемый для определения причины возникновения не¬штатной ситуации, представляет собой двухуровневую фреймово-продукционную структуру. Во фреймах верхнего уровня сгруппированы знания о группах нештат¬ных ситуаций, которые могут возникнуть в структурной единице, выделяемой при декомпозиции контролируемого объекта. В дочерних фреймах сгруппированы знания о конкретных ситуациях, имеющих общие определяющие симптомы, но вызванных различными причинами. В пределах фрейма нештатные ситуации опи¬сываются нечеткими продукционными правилами.
4. Разработан алгоритм работы системы для обнаружения и идентификации нештат¬ных ситуаций. Т.к. на процессе пиролиза на фоне возможного естественного дрейфа параметров могут возникать нештатные ситуации со значительно разли¬чающимися скоростями развития, то была разработана модификация метода «движущегося» МГК, использующая две модели МГК. Одна из них строится по окну, ширина которого ориентирована на быстроразвивающиеся ситуации. А вто¬рая модель строится на более широком окне и не адаптируется в течение времени, сравнимого со скоростью нарастания медленно развивающихся ситуаций.
5. Определение причин возникновения нештатной ситуации производится оценкой ее близости к записанным в продукционных правилах. Экспериментально показа¬на эффективность критерия близости, использующего оценку степени пересечения нечетких множеств. При превышении значением критерия близости некоторого условного порога (£,1=0,6-0,75) ситуация попадает в разряд «возможных». Если критерий дает значение оценки близости большее порога £,2 (%2=0,8-0,9), то ситуа¬ция считается «выявленной».
6. Результаты работы переданы для применения в разрабатываемых системах авто¬матизации в ООО «Иокогава Электрик СНГ» г. Москва и ООО «ЛЕННИИ- ХИММАШ», г. Санкт-Петербург.
ЛИТЕРАТУРА
1. Venkatasubramanian V., Rengaswamy R., Yin K.,. Kavuri S.N. A review of process fault detection and diagnosis. Part I: Quantitative model-based methods // Com¬puters and Chemical Engineering , 2003. V. 27. PP. 293-311.
2. Gertler, J., Monajemy, R. Generating directional residuals with dynamic parity rela¬tions //Automatica, 1995. V.31. PP. 627-635.
3. Basseville, М., Nikiforov, I. V. Detection of abrupt changes theory and application (Information and System Sciences Series).- N.Y.: Prentice Hall,. 1993. 275pp.
4. Yang Q., Model-based and data driven fault diagnosis methods with applications to process monitoring. Thesis for the degree of Doctor of Philosophy, Case Western Reserve University, 2004, p.203.
5. Chang С. Т., Hwang J. I.. Simplification techniques for EKF computations in fault diagnosis - suboptimal gains.// Chemical Engineering Science, 1998. V.53 №22, PP.3853-3862.
6. Venkatasubramanian V., Rengaswamy R., Yin K.,. Kavuri S.N. A review of process fault detection and diagnosis Part II: Quantitative model-based methods // Com¬puters and Chemical Engineering , 2003. V. 27. PP. 313-326.
7. Chang Ch., Yu Ch. On-line fault diagnosis using the signed directed graph // Ind.Eng.Chem.Res. 1990, v.29. N7. P. 1290-1299.
8. Александрова H.A.,. Русинов Л.А Использование метода сигнальных направ¬ленных графов для верификации экспертных знаний// Ред. журн. «Прикладная химия. РАН». СПб, 2002, 14с. Деп. ВИНИТИ 19.02.03 N 332 - В2003
9. Kramer М. A., Palowitch В. L.. A rule based approach to fault diagnosis using the signed directed graph.// American Inst, of Chem. Engineers J., 1987. V.33 №7. PP.1067-1078.
10. Tarifa E., Scenna N.. Fault diagnosis, directed graphs, and fuzzy logic// Computers and Chem. Eng, 1997. V.21, P.649-654.