常压塔APC控制策略分析-上传.doc

常压塔模型预测控制功能设计分析

1 前言
模型预测控制是一种基于控制对象模型的滚动优化的控制方法，其算法核心是：根据动态数学模型预测过程未来行为，用实际测量数据在线反馈矫正模型误差，反复优化并滚动实施控制作用[1]。
在模型预测控制器中有三种过程变量：
1) 被控变量CV： 被控变量是控制器的目标或约束条件。被控变量一般为过程的可测量变量或间接测量变量（如：塔的内回流或柴油的干点等）。
2) 操作变量MV： 操作变量是是控制器调节手段，一般为DCS控制器的设定值或其它控制器的设定值。
3) 干扰变量DV： 干扰变量是一些可测的，对系统输出有影响的，但不能控制或不便于的变量。这些变量可作为前馈输入。
在控制系统中，操作变量和干扰变量作为引起受控变量变化的原因，都是被控对象的输入变量，受控变量则是被控对象的输出变量。对于一个工艺过程特别是较复杂的过程， 可以分解成不同的控制对象。选择不同的过程变量做为操作变量和被控变量，是控制工程的基本问题之一。不同的变量选择确定不同的控制对象，随工艺过程会有不同的控制结果。
被控对象的输入、输出变量之间的动态响应关系用传递函数形式来表达：
Y(s)= e-τsU(s) 式－1
式中y为输出变量，u为输入变量，τ为纯滞后时间。
对于多输入多输出过程可构成一个动态模型矩阵：
＝
传递函数的阶数越高模型的精度也越高，但计算的负荷也越大。由于模型预测控制对模型精度要求低，具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服工业过程的非线性和过程模型的不确定性，并能方便地处理过程被控变量和操作变量中的各种约束。目前在炼油、化工等工业过程中，模型预测控制技术已经得到了广泛的应用。
2 模型预测控制应用
由于常、减压塔的物质传递与能量转化，使得常减压装置成为一个多个过程变量高度耦合的工艺过程。采用模型预测控制，能够直接处理这些耦合与干扰，因此模型预测控制技术应用能够明显地改善常减压装置整体的操作水平及运行过程，获取经济效益。
在模型预测控制技术的应用设计中，功能设计是其中至关重要的一个环节。模型预测控制器的功能设计主要包括以下几部分内容：
1) 制定控制目标，即模型预测控制预期达到的目的；
2) 确定控制器的规模和相关的控制变量CV、操作变量MV和干扰变量DV；
3) 确定系统的能控性和适应性。
目前在模型预测控制技术的应用设计中存在一个观点，如果一个变量测量情况较好并且可控，且与一个CV间存在动态响应模型，就可以认为这个变量可以作为该CV的操作变量。如果这个变量不可控制则作为干扰变量。然后通过阶跃试验和模型辨识得到相应的数学模型。但是在实际的应用过程中由于这种方式过于依赖实验数据，效果并不好。
在模型预测控制技术的应用中，模型的建立通常采用基于机理建模（也称为分析法）和根据输出响应数据辨识建模（也称为实验法）两种方法。两种方法各有优缺点[1]，而目前比较好的方式是两者结合取长补短。通过机理分析，合理确定控制对象的变量，得出数学模型的函数形式，对其中的部分参数通过实测得到。功能设计的主要工作实际上就是紧密结合工艺过程通过机理分析确立预测模型中各个变量的位置、作用及其相互对应关系。在这个基础上再有针对性地进行阶跃试验和模型辨识可以达到事半功倍的效果。
3 常压塔控制器功能设计

图1
常压塔简略流程图

3.1 常压塔的热量平衡
图1是一个比较典型的以航煤和柴油为主要产品的常压塔流程图，下面以这个常压塔的控制器功能设计为例，进行控制策略的分析。
由于在常压塔内不存在化学反应,物理反应本身并不吸收和产生热量,因此可以写出热量平衡式(热损失忽略不计):
Qi=Gi1Ci1Ti1+ Gi2Ci2Ti2+…+GimCimTim 式－2
Qo=Go1Co1To1+ Go2Co2To2+…+GonConTon 式－3
Qi= Qo 式－4
式中QI为进入常压塔的总热量，Qo为常压塔输出的总热量；Gi1 、Gi2、…、Gim为进入常压塔流体的质量流量；Go1 、Go2、…、Gon为常压塔输出流体的质量流量；Ci1 、Ci2、…、Cim为进入常压塔流体的热焓；Co1 、Co2、…、Con为常压塔输出流体的热焓；Ti1 、Ti2、…、Tim为进入常压塔流体的温度；To1 、To2、…、Ton为常压塔输出流体的温度。
常压塔产品质量的变化主要体现在产品抽出温度和热焓变化上。温度的变化是热量传递过程，热焓的变化是物料传质过程，而控制这些变化的手段多为流量控制。通过简化热量平衡式可以看出相关变量间的对应关系。
例如：在其它操作变量不变的情况下，判断常一线抽出流量产生的影响。由于常一线流量的变化只对常压各侧线抽出流体的温度和物性产生影响，因此其它变量均可视为常量。如果忽略流体热焓的变化，简化热平衡式可以得到：
Go1=A - 式－5
式中A、B、C、D为常数；Go1为常一线质量流量； To1、To2、To3分别为常一、二、三线的馏出温度。由于常压塔侧线馏出温度可以在相当程度上反映产品组分的轻重，因此通过式－5可以相对容易的分析出常一线流量对各侧线产品质量的影响。实际上常压塔的动态预测模型可以看成是上面热量平衡式（式－4）的另外一种表达方式。把预测模型分解成若干相对独立的、反映各个输入、输出变量相互关系的小矩阵,借助于上面的热平衡式，根据工艺过程可以确定各个变量在控制器中的位置、作用以及相互关系。
3.2 控制目标
常压塔的控制目标主要有以下几点：
稳定操作；控制常压塔产品质量；提高目标产品收率；降低能耗。
3.3 受控变量
根据控制目标，很容易确定常压塔的受控变量CV主要为质量指标。同时为了稳定操作把塔顶温度作为控制约束。在实际操作中由于不具备使用在线分析仪直接测量质量指标的条件，所以往往采用控制温度指标来调节产品质量。但产品质量并非是产品的抽出温度的单值函数，用温度指标来作为预测模型控制器的受控变量效果不好。在模型预测控制技术的应用中多采用软测量技术来获得实时的质量指标，并作为控制器的受控变量。常压塔控制器的受控变量如下：
常顶油干点、常一线干点、常一线冰点、常一线闪点、常二线粘度、常二线闪点、常二线凝固点、常三线90％点、常三线凝固点、常顶温度(约束)。
3.4 操作变量
对于常压塔有影响的可控的变量如下：
常顶回流流量、常顶循环回流量、常一中流量、常二中流量、常压塔汽提蒸汽流量、常一线流量、常二线流量、常三线流量、常一线重沸器出口温度、常一线汽提塔汽提蒸汽流量、常二线汽提塔汽提蒸汽流量、常压炉出口温度、常一中回流温度、常二中回流温度。
上述这些变量是如何对受控变量起作用的，能否都作为操作变量，下面将逐一进行分析。
3.4.1 常压炉出口温度
常压炉出口温度对于常压塔的控制和质量指标的影响是最直接也是最大的，它几乎对所有的受控变量都有影响。但是常压炉的出口温度虽然可控，但相对于其它操作变量，其调节通道传递函数的放大倍数要大得多，它对全塔的操作影响是其它操作变量难以克服的，因此常压炉出口温度稳定性相对更为重要。在有条件测得常压塔过汽化率时，可把常压炉的出口温度作为过汽化率的操作变量，可在保证产品拔出率的同时尽可能降低能耗。如果把常压炉的出口温度作为产品质量的调节手段，是得不偿失的。因此在这里把常压炉的出口温度作为产品质量和塔顶温度的干扰变量DV，更有利于稳定操作。
3.4.2 常压塔底汽提蒸汽
常压塔底汽提蒸汽流量的变化同样对常压塔的各个CV都产生影响。在开环状态下，使常压塔汽提蒸汽流量产生一个阶跃（见图2），可以看到常压塔顶温度（图3）、常顶油干点（图4）以及常三线９０％点（图5）都会产生相应变化。
图2
常压塔汽提蒸汽流量
图3
常压塔顶温度

图5
常三线９０％点
图4
常顶油干点

但是实际上这些看上去相似的变化是有本质区别的。常三线９０％点的增加是由于常压塔底蒸汽汽提作用的增强而引起的。而常压塔顶温度是由于常压塔蒸汽量提高引起常压塔顶汽相负荷的增加而增加的。由于过大的蒸汽量不但会增加常压塔及冷凝器的负荷，还增加了能耗，而且由常顶回流或中段回流来调节常顶温度更为直接有效，因此用常压塔蒸汽量作为常压塔顶温度的调节手段之一是不合适的。至于常顶油及常一线干点的变化是受塔顶温度的变化引起的，在常压塔顶温度不变的情况下，常顶油及常一线干点基本上不受常压塔底蒸汽量变化的影响。在实际操作中常压塔底汽提主要是为了降低塔底重油中350℃以前馏分的含量以提高直馏轻质油品的收率，蒸汽用量与需要提出来的轻组分含量有关。因此我们可以把常压塔底蒸汽作为常三线９０％点的操作变量，而不考虑其对塔顶温度及塔顶侧线产品的调节作用。
常压塔侧线产品汽提蒸汽的主要作用是为了蒸出轻组份，提高产品的闪点和初馏点。由于汽提塔的蒸汽流量只会影响本侧线的产品质量，因此是关联最少的操作变量,应作为有效的控制手段予以使用。在常一线产品为航空煤油时，则用重沸器出口温度代替汽提蒸汽流量作为操作变量。
3.4.3 常压塔顶回流
常压塔顶温度是塔顶产品在塔顶油气分压下的露点温度。油气分压一定，塔顶温度升高，油品将变重，反之油品变轻，同时影响到测线温度和质量。常压塔顶温度是通过塔顶回流量来进行控制的。当塔顶回流量发生变化时，首先影响到塔顶温度，并向下影响各个侧线的产品质量。所以可以通过调节塔顶回流量来控制各个侧线产品的质量指标。虽然对于常压塔顶温度没有具体的控制指标，但为了防止塔顶温度变化较大破坏全塔热平衡，同时避免塔顶温度过低造成水蒸汽在塔顶冷凝，因此需要把塔顶温度也作为约束的受控变量，限制塔顶温度的变化范围。
常压塔顶循环回流的作用与常顶冷回流的作用相似，但由于常顶循环回流的热量是可以通过换热来回收的，因此在同时采用常顶冷回流和常顶循环回流的操作方案时，可通过调节控制器的加权系数，尽可能地多利用常顶循环回流进行控制，可以达到节能的目的。
3.4.4 常压塔中段回流
常一中和常二中循环回流都属于常压塔的中段回流[3]，这些回流的主要作用是取走塔内的多余热量，维持全塔热平衡。同样中段回流也能起到控制产品质量，调节塔顶温度的作用。从节能的角度出发，高温位中段回流的流量越大，装置的热回收率越高。但需要注意的是回流量过大会造成抽出口上方塔盘干板，严重破环分馏效果。因此中段回流在作为操作变量时必须加以约束。如果有条件可以实时计算出塔内的内回流量的话，可把内回流量设为受控变量作为中段回流量的约束条件，这样就可以最大限度地利用中段回流取热。
常一中回流温度是通过换热器出口的调节阀进行控制的，对塔内温度和分馏效果也会产生影响，如果作为操作变量可以增加控制器的调控手段。假定在式－2中常一中回流返回常压塔的热量为Qi2= Gi2Ci2Ti2，其中Gi2为常一中回流流量，Ti2为常一中回流温度。从式中可以看出常一中回流流量和常一中回流温度的变化对于塔内热量变化的影响是相同和相关的。由于常一中回流温度的变化还会影响到整个换热网络的温度变化，因此把常一中回流温度控制在一个定值使之可以看作成为一个常量，不仅可以简化矩阵，还有利于操作的稳定。同理，常二中回流温度在控制器中也不作为变量。
3.4.5 常压塔侧线流量
常压塔侧线产品的流量不但会影响本侧线和其下方侧线产品的质量初馏点，本身还体现了产品的收率，也就是说它即是常压塔控制器的重要调节手段也是控制器的控制目标之一,因此是控制器中重要的操作变量。这里需要注意的是，由于侧线产品的流量检测位置往往是在汽提塔后，因此就必须要考虑到汽提塔液位所带来的影响。如图1所示，当侧线产品的流量减少时，首先汽提塔的液位会升高，通过液位控制回路的调节作用降低常压塔侧线的抽出流量，进而影响到产品质量。当汽提塔的液位发生波动，或设定值被调整时，都会对产品质量产生扰动。由于我们很难使控制器预知这种扰动，因此为了降低其对控制器的性能产生不良影响，汽提塔液位控制回路的参数整定就显得格外重要。有些厂在模型预测控制技术的应用实施过程中，为了避免汽提塔液位带来的干扰，用汽提塔侧线产品入口的调节阀开度对作为控制产品质量的操作变量，同时用产品出装置的流量控制回路来调节汽提塔液位。但由于调节阀的开度并不能确切的体现流量变化，控制器的模型难以准确，而且对正常的操作习惯改动也太大，显然是不合适的。
3.5 干扰变量DV
由于预测控制是以模型控制为基础的，所以具有前馈控制的特点。对于干扰变量来说，它相当于前馈控制中的扰动值，可以使控制器预知其对受控变量的影响，提前采取措施进行调节，从而可以得到更好的控制品质。对常压塔受控变量有影响的可测变量有很多，在设定干扰变量的时候要考虑到它的独立性和可实施性。对那些相互关联的变量，只取其中起初始作用的一个变量作为干扰变量。比如当常压塔底液位突然升高时，会引起塔顶压力升高，从而影响到产品质量。但实际上这是因为进料量的增加引起常压塔底液位的升高，同时引起油气分压的增加而使塔顶压力提高。因此塔底液位的变化与塔顶压力的变化没有什么必然的联系，这里不能把塔底液位作为干扰变量。有些可测变量由于阶跃试验很难做，为模型辨识带来许多困难，也不选为干扰变量，比如常压塔底汽提蒸汽温度就属于这种情况。考虑到上述几个方面，设计中把常压炉出口总管温度、常压塔顶压力作为干扰变量。
3.6 控制器的构成
根据上述分析可以得到常压塔初步的控制器方案（见下表）和相互的对应关系（见图6），在此基础上进行阶跃试验和模型辨识后可构成最终的控制器。
序号
操作变量(MV)
受控变量(CV)
干扰变量(DV)
1
常顶回流流量 u1
常顶油90%点 y1
常压炉出口总管温度 u12
2
常一中量 u2
常一线90%点 y2
常顶压力 u13
3
常二中量 u3
常一线冰点 y3

4
常顶循回流量 u4
常一线闪点 y4

5
常一线量 u5
常二线粘度 y5

6
常二线量 u6
常二线闪点 y6

7
常三线量 u7
常二线凝固点 y7

8
常一线重沸器出口温度 u8
常三线90%点 y8

9
常二线汽提塔汽提蒸汽流量u9
常三线凝固点 y9

10
常三线汽提塔汽提蒸汽流量u10
常顶温度(约束) y10

11
常压塔汽提蒸汽流量 u11

图6 常压塔控制器动态模型矩阵

这里需要说明的是，常压塔汽提蒸汽流量（u11）只对于常三线90%点（y9）作为操作变量，而对于其他受控变量作为干扰变量。
4 结束语
目前，国内外已经开发了许多以模型预测控制为核心的先进控制商品化软件包，主要有：清华大学的SMART、DMC公司的DMC、Setpoint公司的IDCOM-M和SMCA、Honeywell公司的RMPCT等[2]，已成功地应用于石油化工中的许多重要装置。无论采用什么软件包进行应用设计，都离不开动态预测模型的建立。对于动态预测模型的要求首先是正确可靠，其次要简单。模型如果太复杂，不但计算工作量大，而且由于控制规律复杂也不好实施。简化模型的方法有两个，一个是降低传递函数的阶次，另一个就是简化模型中变量间的关系。操作变量并非越多越好，而要充分考虑到操作的有效性，以及和其他变量间的关联性。由于模型预测控制的应用是建立在装置可正常平稳运行的基础上的，也就是说常规的操作手段可以有效地控制受控变量，非常规的操作手段对于某个受控变量的控制也许有好处，但对于整个装置的平稳操作未必有利，要根据具体的工艺过程进行取舍。对于干扰变量的选择也要有所取舍，一些影响较小的干扰可以忽略不计，对于那些模型精度无法保证的干扰变量应本着宁缺勿滥的原则不予以采用。如图6所示的矩阵中所采用的操作变量对于受控变量的控制关系都是正常操作中所采取的，不但可以保证控制的有效性，而且便于操作工的应用理解，使模型预估控制技术充分发挥应有的作用。

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