[发明专利]一种连续催化重整装置实时优化控制系统及其方法

权利要求书

1.一种连续催化重整装置实时优化控制方法，其特征在于主要步骤如下：

步骤(1)、人机交互模块设定连续催化重整装置实时优化控制系统的运行指标，并将其输送到中央处理模块；

步骤(2)、数据采集模块采集到连续催化重整装置的各实时数据，记录当前时间T₁，并通过A/D转换模块转换成数字量后，输送给数据处理模块；

步骤(3)、将数据采集模块采集到连续催化重整装置的各实时数据与数据处理模块存储的历史运行数据进行对比，如果实时数据出现突变或者差异较大，则等待一个运行周期T_zq后，重新返回步骤(2)，反之则进入步骤(4)；

步骤(4)、经由数据处理模块处理后的数据输送到中央处理模块，中央处理模块调用最优操控算法，得到连续重整装置中最优运行的操作变量值以及最优目标函数值；

步骤(5)、中央处理模块将得到的最优运行的操作变量值以及最优目标函数值作为设定值，通过D/A转换模块发送给预测控制模块，调用预测控制模块使系统达到最优运行的设定值，进而将连续重整装置调整到最优运行状态；

步骤(6)、记录当前时间为T₂，如果T₂-T₁＜T_zq，则继续等待；否则转步骤(2)，重新进行优化调整；

所述中央处理模块存储有连续催化重整装置优化模型，其优化问题形成包括目标函数、约束条件、反应器模型、基础物性数据；

针对连续重整装置33集总反应网络，所述反应器模型由39个反应速率方程构建：

烷烃脱氢反应(可逆)：

r_j＝dY_P/d(V_c/F)＝k_j·(Y_P-Y_N/K_epj),j＝1～7 (5)

环烷烃脱氢反应(可逆)：

r_j＝dY_N/d(V_c/F)＝k_j·(Y_N-Y_A/K_epj),j＝8～15 (6)

芳烃氢解反应：

r_j＝dY_A/d(V_c/F)＝k_j·Y_A,j＝16～20 (7)

烷烃加氢裂化反应：

r_j＝dY_P/d(V_c/F)＝k_j·Y_P,j＝21～39 (8)

其中r_j为第j个反应的反应速率；Y_P、Y_N、Y_A分别为烷烃、环烷烃、芳烃的摩尔流量；V_C为催化剂装填量；F为进料体积流量；K_epj为第j个反应平衡常数；k_j为反应速率常数，其表达式为：

其中为33集总组分的摩尔流量；R为径向反应器床层半径；H为反应器高度；液时空速LHSV＝F/V_c；为各集总组分的化学计量系数矩阵；为反应热向量；为恒压比热容向量；为重整反应的反应速率向量，有因此重整反应器模型方程组可以改写为：

其中为反应速率常数矩阵，R₀表示反应其床层半径的初始值，表示33集总组分的摩尔流量初始值，T₀表示反应温度初始值；

4)基础物性数据

4-1)焓

H_m＝H＝A+BT+CT²+DT³+ET⁴+F'T⁵ (12)

其中H_m为理想气体在_T时的焓，_T为温度；A、B，C，D，E，F'为导出系数；

4-2)熵

其中S为理想气体在_T时的熵；G为导出系数；

4-3)恒压比热容

其中C_p为理想气体在恒压下的热容；

4-4)反应热

在温度_T下，反应热的计算公式为：

其中代表了标准摩尔反应焓；α为化学计量系数；代表了标准摩尔生成焓；C_p(T)为各组分在温度T下的恒压比热容；

4-5)反应平衡常数计算

对于可逆反应其温度T及标准压力为100Kpa下的平衡常数为：

其中为温度_T下的标准摩尔生成吉布斯自由能，也称为标准摩尔自由焓，计算式为：

其中已经知道，标准摩尔生成熵的计算公式为：

为标准状态下的组分标准摩尔熵；

中央处理模块根据上述优化问题，计算最优目标函数值和最优变量值，具体步骤如下：

步骤C1、将上述优化问题转化成如下式(19)的非线性优化问题：

其中x为n维变量，f(x)和c(x)分别表示连续可微的目标函数和m维约束方程，x^L和x^U分别表示变量的上下界约束；

步骤C2、采用迭代计算方法求解上式(19)所表示的优化问题，在x第k次迭代的迭代点x_k处QP子问题表示为以下形式：

式中d_k为搜索方向，g_k和分别表示在x_k处目标函数的导数和约束方程的雅克比矩阵，c_k表示在x_k处c(x_k)的值，W_k为拉格朗日函数的Hessian阵；其中拉格朗日函数为：

L(x,λ,v,π)＝f(x)+λ^Tc(x)+v^T(x-x^U)-π^T(x-x^L) (21)

式中λ、v和π分别表示与等式约束、上边界约束和下边界约束相关的拉格朗日乘子，λ^T、v^T和π^T分别表示相应拉格朗日乘子的转置；

步骤C3、在迭代过程中将搜索空间分解为两个子空间Y和Z，将式(20)表示的QP子问题转化为低维QP子问题；其中Z∈R^n×(n-m)，由雅克比矩阵的零空间向量组成，Y∈R^n×m，由雅克比矩阵的值空间向量组成；在x_k处子空间Y和Z的值表示为Y_k和Z_k，Z_k满足下式：

搜索方向dk可表示为零值空间方向的移动量：

d_k＝Y_kp_y+Z_kp_z (23)

式中p_y和p_z表示值空间和零空间移动的矢量矩阵，且p_y∈R^m，p_z∈R^n-m，m、n表示维度，为正整数且nm；

将式(22)和式(23)带入到QP子问题(20)中的等式约束，可得：

因此根据式(24)p_y被唯一确定：

从而搜索方向可表示为：

将式(26)中的搜索方向dk代入到以上QP子问题中，并去掉与变量p_z无关的常数项，则QP子问题表示为式(28)以p_z∈R^n-m为变量的以下QP子问题形式：

其中w_k为(n-m)×1矩阵B_k为(n-m)×(n-m)矩阵p_z为(n-m)维变量；

步骤C4、求解式(27)获得p_z，然后根据式(23)获得搜索方向矢量的值d_k；

步骤C5、更新x_k+1＝x_k+αd_k，α∈(0,1]；

步骤C6、求取搜索方向二范数norm(d_k,2)、拉格朗日函数梯度与搜索方向乘积的值和一阶优化条件值；如果一阶优化条件值小于设定误差ε₁，或者norm(d_k,2)的值和拉格朗日函数梯度与搜索方向乘积的值同时小于设定误差ε₁，则得到最优目标函数值和最优变量值；否则令x_k＝x_k+1，转步骤C2。