陶彦彦
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摘要院本文主要从炼油蒸馏装置注剂系统工艺数据的分配和优化原理出发，基于模糊数学、模糊推理等学科理论，建立了蒸馏装置注剂数据的模糊规则，旨在优化蒸馏工艺注剂参数。
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关键词 院蒸馏工艺；注剂参数；优化
在炼油企业中，常减压蒸馏装置是一种重要的原油加工装置，由于各油田的性质差异，酸值含硫量等参数的不同，为了满足多种油品的炼化要求，降低原油对设备的腐蚀作用，需要人为注入剂进行酸碱平衡调节。目前的蒸馏装置注剂系统多还停留在人工操作阶段。这些主要是由于以往简单的数据统计分析方法在炼化工艺过程的变化趋势把握不够准确。因此，本文根据模糊数学、模糊推理的理论，以进一步准确把握原油工艺炼化过程中工艺数据内部的客观规律，建立注剂调节量和调节周期的长短与油品参数之间的关系，实现炼油蒸馏工艺注剂参数分配与优化。
1 注剂参数分配与优化理论概述
1.1 数据模糊规则
数据的模糊规则方法可利用系统运行，取得输入、输出数据提取模糊规则。在模糊规则提取之前，应根据工艺要求确定隶属度函数表达式，然后输入关于变量分布和数量的模糊集合，模糊规则中没有对应的子空间，则该子空间无法运行于系统，在模糊规则库中所建立的模型和控制策略不能使用。
1.2 基于神经网络的注剂数据关系的评价
BP 算法的基本思想是学习过程中对误差的分析，将误差反向和正向传播信号输入样本，信号从输入层正向传入再经由各隐层逐级处理后，输出一个实际的计算值，如果计算的实际值与期望值存在很大误差，则将实际计算值导入反向传播的误差阶段再进行一次计算直到误差设定范围以内。
由于炼油生产工艺中的注剂没有根据蒸馏装置参数进行合理的设计，因此缺乏相应的数学模型。加上注剂过程中对注剂量的精度控制有限，控制技术还存在一定的限制，因此，造成注剂效果的有效评价机制受影响，最后注剂效果达不到最佳状态。因此，结合注剂控制工艺数据以及期望值的大小，要设计符合原油特征的神经网络模型，然后进行需求分析，数据准备和神经网络结构等方面的综合设计。对数据进行分析并筛选出符合生产工艺条件的数据，最后针对数据特点及工艺方案，进行网络输入、输出参数的确定以及网络自身参数的设计。
2 注剂数据的模糊分配与优化
2.1 原油数据的分析
低硫、低酸值原油在国内原油中较多，存在工艺要求较低、设备腐蚀较轻的优势。由于近年来国内对原油的需求量增加，从国外进口的原油量逐年递增。由于国外原油硫和酸值高，对设备的腐蚀较大。因此，在实际炼制工艺中不仅对设备材料提出了很高的要求，而且对炼制操作工艺也提出了很高的要求。并且随着进口原油的种类在不断变化，造成了再炼制过程中的诸多不稳定因素，这就需要更高要求的生产工艺方案。炼油过程中，为增加原油品种数量，会将两种酸值及硫含量相差较大的原油进行混合加工。一般进行原油混合前对原油的酸值及含硫量进行测定，根据含量将两者按一定比例混合，这样才能确保混合后的原油满足炼化要求。不同的原油种类及其品质参数，对应不同的加工方案，具体来说加大了蒸馏装置注剂工艺的操作难度。
2.2 不同原油的注剂调整
原油性质不同，酸值和硫含量也不同，在制定注剂浓度和量时需要制定的浓度及调节比例也会不同。
一般来说，注氨的剂量会随原油的酸值、含硫量的增加而增加。氨在调节酸碱平衡，保护工艺管线内部，减缓设备腐蚀具有重要的作用。原油种类及其品质参数不同，对应加工方案不同，加大了蒸馏装置操作注剂工艺的难度。
以两类原油混合炼制为例，一类是低酸值、较高含硫量的原油，另一类是高酸值、低含硫量的原油。对于酸值较低的原油塔顶注剂调整范围为比酸值较高的原油塔顶注剂调整范围要小，最终才能达到炼制工艺要求。
2.3 注剂控制工艺数据提取
塔顶注剂的输入样本数据一般有五个变量，包括原油酸值A、原油硫含量S(%)、pH 值、⊿pH、Fe2+/Fe3+。输出样本数据可相应的划分为注氨调节量Man、注氨量调节比例⊿Man(%)、注缓蚀剂调节量Mh、注缓蚀剂量调节比例⊿Mh(%)等四个空间。在确定原油酸值A、硫含量s、pH 值、Fe2+/Fe3+变化范围后，根据加工需要确定输入、输出规则，比如进行pH、⊿pH、Fe2+/Fe3+的变量的调整。最后根据模糊规则确定每次的注剂给定量范围及对应的调节比例。
2.4 注剂控制工艺数据模糊规则的误差分析
当原油酸值及硫含量增大会使注氨及注缓蚀剂的浓度加大，⊿pH 的变化值较大时会导致注剂调节浓度的波动幅度变大，最终导致模糊规则输出值与系统经验值输出存在一定的差距。另外，人为及经验因素决定的注剂控制偏差再加上模型输出受原油本身的影响最终导致两者的相对误差。
3 结语
由于不同油田的原油酸值和含硫量不同，在确定炼油蒸馏工艺注剂参数分配中要根据不同的原油及不同的产品确定氨的剂量和浓度，并确定合理的加工方案和工艺流程，降低对管线的腐蚀作用，实现经济效益的最大化。
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