[发明专利]一种基于P-graph的乙烯全流程超结构模型建模方法

说明书

本发明公开了一种基于P‑graph的乙烯全流程超结构模型建模方法，以直链烷烃转化为烯烃过程为目标对象建立模型，包括裂解、急冷、压缩和分离四部分，其中将急冷和压缩过程简化为一个操作单元型节点，对过程存在的乙烷循环进行解环，并基于P‑graph算法得到的最优和临近次优解集进行分析。本发明提出基于P‑graph框架的乙烯全流程超结构模型，具有能得到一系列次优解的优点。在建模过程中，根据“三传一反”和待研究问题的特性，给出了复杂工业过程相关设备筛选的方法。

技术领域

本发明属于乙烯裂解技术领域，特别涉及一种基于P-graph的乙烯全流程超结构模型建模方法，简称PECMA(P-graph based ethylene cracking modeling and analysismethod)方法，用过程知识筛选和删减模型所需要建模的设备，基于极限思想对过程存在的乙烷循环进行解环，基于P-graph算法得到的最优和临近次优解集进行分析，得到炼化一体化要求下对于乙烯生产装置的轻质原料的最优占比。

背景技术

我国乙烯生产面临裂解原料较重，能耗较高且裂解原料长期短缺的问题，同时，由于我国经济结构的调整，炼油长期处于产能过剩的状态。这就使得乙烯生产企业与炼油生产企业一道，将过剩的炼油产能转化为优质的乙烯裂解轻质原料成为当前中国乙烯生产企业的首选。在这一过程中，炼厂过剩的炼厂气经过预处理，转化为优质轻质原料提高乙烯生产装置效益的同时，高附加值轻质产品产量提高与乙烯工厂裂解炉后续设备处理能力不足形成新矛盾，极大的限制了经济效益与环境效益的进一步提升。由于分析解决这一矛盾涉及包括裂解、分离等在内的各个单元。为此有必要建立乙烯全流程模型，并基于该模型寻找在当前设备条件下，炼化一体化带来的原料轻质化的最佳程度。

另外，这一矛盾的解决涉及结构工况与参数的同步优化。将所有过程可能涉及到的设备的模型放置在一个网络中，并以网络的边表示物流，所建立起的能同步进行参数和结构优化的模型称为超结构模型，是同步解决结构和参数优化目前最佳的方法之一。作为一种超结构建模方法，P-graph方法中的一系列算法(包括最大结构生成算法MSG，解结构生成算法SSG 以及加速分支界定算法ABB)使得超结构模型经过一次优化计算能同时得到最优解和大量临近次优解，并且基于这种方法构建的模型具有更好的可视化性能，高质量的次优解集对于指导过程的优化决策或进行瓶颈设备的分析都大有好处。一个基本的P-graph示意图如图1所示。

以往基于P-graph进行超结构建模尚未涉及乙烯或类似大型的工业装置，直接将P-graph 方法应用于大型乙烯工业装置全流程的超结构建模，尚有一些技术问题亟待解决，例如：

1)乙烯等大型工业装置常常包含大量的设备，为简化超结构建模的复杂性，需要研究如何针对所研究的问题筛选需建模的设备并对过程中的其他设备进行合并；

2)针对乙烯等大型工业装置的物流循环与P-graph算法稳定性的矛盾，需要研究如何对已建立的超结构最大结构进行解环并同时保证解环对过程的影响最小。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种基于P-graph的乙烯全流程超结构模型建模方法，通过合并模型中问题筛选设备与关联过程设备以简化模型复杂性，通过超结构最大结构解环并同时保证解环对过程的影响最小以解决物流循环与P-graph算法稳定性的矛盾。

技术方案如下：

一种基于P-graph的乙烯全流程超结构模型建模方法，包括以下步骤：

1)以直链烷烃转化为烯烃过程为目标对象建立模型，包括裂解、急冷、压缩和分离四部分，其中将急冷和压缩过程简化为一个操作单元型节点；

2)对过程存在的乙烷循环进行解环，构建解环的超结构，以M₂和M₁表示乙烷，乙烷循环裂解过程的产物为M₃和M₄，则对应的收率如下：