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工程师在做建模时通常会选用这几种模型进行分析，然后将软测量的值与历史化验值进行比对，将趋势最一致、偏差最小的那个模型作为选择的软仪表模型。这样的建模方式会有弊端。一开始软仪表的预测值与实际化验值偏差很小，操作人员也喜欢使用，但是随着时间的累积以及工艺工况的改变，预测值与化验值的偏差会越来越大。即使拥有化验数据校正程序，但是校正的仅仅是常数项，对模型其他参数无法修正[2]。
此建模方式的精确性较差，在软仪表建模时没有真正考虑到工艺条件所带来的影响，数学模型的选用是否真正合理是问题的关键所在。
4 改进模型的建立
建立模型前，首先要对工艺进行详细了解，比如化学反应热平衡、能量守恒、物料平衡等关系，综合考虑采样时间与观测数据间的时间差等因素。在种种关系中，确定一个大致的方程式，再推导出参数之间的大致关系，然后进行历史数据的回归，将机理模型与数据回归。
以连续重整工艺为例，此反应为烷烃脱氢环化反应，环烷化合物，如环己烷、甲基环己烷、二甲基环己烷，分别脱氢为苯、甲苯、二甲苯。从反应机理图可以推出：C6H14=C6H6+4H2，即：1摩尔烷烃可生成1摩尔芳烃和4摩尔氢气。
如图1，反应物料进入四个反应器，设第一个反应器的入口温度为T1，第四个反应器的出口温度为T2，T1-T2=T，反应完毕，反应产物进入分离塔，设塔入口流量为F1、塔出口流量为F2，其中T1、T2、F1、F2均为可测参数。通过精馏，产出脱戊烷油，同时产出氢气。脱戊烷油中芳烃含量作为一项重要指标，控制在≥70%，化验室化验频次为一天。
从热力学角度，此反应是吸热反应，高温和低压对此类反应有利。同时，碳原子数越多，平衡中的芳烃产量越高。从动力学角度，此反应速度随温度升高而加快，不受氢分压影响，也随原子数的增多而加快。在选择的操作条件下，反应是非常快的几乎完全反应，它是由催化剂金属功能促进，其反应促进辛烷值增加。
根据反应原理，遵循能量守恒原则，制定反应平衡公式。按照分子摩尔数计量，设：氢油比K（摩尔比），1摩尔烷烃反应生成芳烃吸收的反应热为Q1，参与反应的油品比热为Q2（1摩尔参与反应的油品每升高1℃需要吸收的热量），氢气的摩尔比热为Q3，油品进料的总摩尔数为N，反应生成芳烃的摩尔数为M，反应过程的温降为T=T2-T1。
则：反应热总量为：Q1×M
根据上述化学方程式，一摩尔烷烃反应生成的芳烃产出的氢气量（摩尔数）为：4×M，所以所以反应后氢气总量为：
K×N+4×M
反应前后由温降产生的热量变化可近似为：
Q2×N×T+Q3×（K×N+4×M）×T
根据能量守恒：反应热=反应前后热焓的变化，可得到如下等式：Q1×M=Q2×N×T+Q3×（K×N+4×M）×T（1）
由于反应前后油品的摩尔数不变，设反应后芳烃占总油品的摩尔比为：Y1=M/N
因此，等式（1）可简化为：
Y1×Q1=Q2×T+K×Q3×T+4×Q3×T×Y1（2）
令：A=Qn/Q1，B=Q3/Q1，C=4×Q3/Q1
等式（2）可简化为：Y1=A×T+B×K×T+C×Y1×T（3）
整理后可得：Y1=（A×T+B×K×T）/（1-C×T）（4）
由于分餾塔的作用是去除轻组分，所以，可认为芳烃基本全部保留在塔底，根据物料平衡，可近似认为所有生成的芳烃全部保留在塔底抽出物里，则有：Y1×F1=Y×F2
进而得到：Y1=Y×F2/F1 （Y为最终产品中的芳烃含量）
代入等式（3），可得：
Y×F1/F2=A×T+B×K×T+C×T×Y×F1/F2（5）
其中进料流量F1、塔底出料流量F2、反应总温降T、氢油比K都是可测变量，芳烃含量Y为化验数据，利用收集整理的数据，根据等式（5）进行线性回归，或者根据等式（4）进行非线性回归，都可求得系数A、B、C。再代入等式（4）即可得到最终的关系方程：Y=f（K，T，F1，F2）
5 效果对比
图为2、图3为3个月的数据对比，可以很明显地看出，软仪表的预测精度得到大幅度提高，变化趋势与实际化验值非常吻合，软仪表预测值与化验值差值的标准偏差由2.15降低到0.95，下降约60%。
6 作用与意义
这种方法属于灰箱建模。从原理出发，利用工艺原理及化学反应机理，计算出大致的数学模型，通过数学转换建立软测量与可测值之间的线性关系式，将数据回归与机理建模有机结合，能够较为准确地找到变量之间的实际关系。同时利用回归进行合理地简化，可有效降低模型的复杂程度。与传统意义的软测量建模方式相比，此方法在实际应用中预测更准确，抗扰动性更强。
【参考文献】
【1】林世雄.石油炼制工程[M].北京：石油工业出版社，2000.
【2】王树青.工业过程控制工程[M].北京：化学工业出版社，2002. |
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发表于 2022-2-27 18:41:36