CN107057749A - 汽油稳定塔分离精度的在线软测量系统及测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种汽油稳定塔分离精度的在线软测量系统及测量方法，属于炼油化工过程自动控制技术领域，包括：液化气C5+含量测量方法和稳定汽油雷氏蒸汽压测量方法。本发明依据汽油稳定塔的塔顶温度、塔顶压力、塔底温度、塔釜压力等现有常规仪表测量过程参数，确定软测量在线计算模型，在线实时检测汽油稳定塔的分离精度，即液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压两个质量指标值，其中软测量模型系数，按本发明方法给出的步骤和规则确定，依据本发明实时计算的质量指标数值，既可以作为操作实时调整的参考；也可以作为先进控制器的被控变量，实现直接闭环质量控制；从而提高质量控制的平稳性和精密性，提高装置运行经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及炼油化工过程自动控制技术领域，具体的说，是涉及一种汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法，即：液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压两个质量指标的在线软测量方法。
背景技术
炼油化工企业中，渣油、蜡油等重质油转化为轻质油气，是炼油部分的主要经济效益来源。执行转化反应任务的催化裂化、延迟焦化、加氢裂化等裂化装置，是炼油部分的关键核心装置。
裂化反应产物主要有汽油组分、液化气组分、干气组分等。裂化装置反应器出口油气，经过主分馏塔，将未反应的柴油、油浆(或蜡油)组分分离出去后的反应产物，再通过吸收稳定过程，在1MPa左右工作压力下分离为稳定汽油、液化气、干气等产品。吸收稳定过程是炼化企业里应用广泛的重要生产过程。
吸收稳定过程的主要工艺设备是吸收塔、解吸塔、稳定塔；多数装置的吸收稳定过程，在吸收塔之后还配有干气再吸收塔；也有部分装置的吸收塔和解吸塔合二为一，即上部为吸收过程，下部为解吸过程。解吸塔，通过热蒸馏将凝缩油(反应油气加压冷却后的凝缩油和吸收塔塔底油的混合物)中的C2(乙烷、乙烯)组分、甲烷和其它低沸点气体物质解吸到塔顶、返回吸收塔进料，塔釜液相(通常称为脱乙烷汽油)进稳定塔进一步分离。多数炼化企业吸收稳定过程的解吸塔，趋向于强解吸操作，使后续稳定塔分离出的液化气中不含甲烷和其它低沸点气体物质。
稳定塔，通过塔底热蒸馏和塔顶冷回流的精馏过程，将汽油组分和液化气组分分离。裂化装置的汽油收率通常比液化气收率大很多，稳定塔的主要生产目标是进一步脱除“脱乙烷汽油”中的液化气组分，处理成稳定汽油，因此，稳定塔，通常也称为汽油稳定塔。
因液化气就是C3和C4组分，有些裂化装置的稳定塔也称为汽油脱C4塔、或汽油脱丁烷塔。
汽油稳定塔的分离精度，理论上可采用：“塔顶抽出的液化气中C5及更重组分的含量(通常简写为：液化气C5+含量)”、“塔底抽出的稳定汽油中C4及更轻组分的含量”来表征，对于稳定汽油，一个重要的质量指标为“挥发性”，在生产实际和产品检验中，通常采用“雷氏蒸汽压”指标，而石油化工标准的汽油雷氏蒸汽压，与“汽油中C4及更轻组分的含量”的关系，是高度近似线性关系的。
综上所述，在炼油化工企业中，汽油稳定塔的分离精度，通常采用“液化气C5+含量”、“稳定汽油雷氏蒸汽压”来表征。
在炼化企业生产实际中，液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压，通常采用定时采样化验室分析获得。因人力限制，化验分析的时间间隔通常比较长，数小时一次、甚至一天一次或更长，对于操作指导，实时性差。为此，已有不少炼化企业配置在线分析仪，实时检测液化气组成等数据。
随着先进控制技术在炼油化工装置的普遍推广，以多变量预测协调控制和产品质量直接闭环控制为显著特征的先进控制技术，对产品 质量的检测，提出了在线实时连续测量的要求。定时采样化验分析，无法达到在线实时连续测量的要求；在线色谱分析仪，却又存在一定时间滞后、定期校准脉冲扰动的缺陷，且因在线色谱等分析仪必须配置样品预处理系统，与常规测量仪表相比，故障率比较高，维护工作量比较大。
建立基于常规测量仪表的液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压在线软测量模型，在线实时检测出其数值，可以大大节省硬件投资、降低维护工作量，并能克服时间滞后对控制的影响，从而提高产品质量控制精度。
即使汽油稳定塔配置了液化气组分、稳定汽油蒸汽压的在线分析仪，相应的在线软测量，也可以在分析仪故障和校准时，起到滤除脉冲干扰、防止对闭环质量控制造成大幅冲击扰动，并能在故障期间替代在线分析仪继续在线检测质量指标，是防止闭环质量控制异常扰动的必要补充措施。
自先进控制技术推广应用以来，广泛采用的软测量方法是“数据驱动回归建模”方法，即：根据生产过程经验，选取可能影响被测指标的相关过程变量(常规测量仪表参数)作为输入，通过大量的样本数据，回归建立软测量模型，实现在线软测量。这种数据驱动回归建模，输入变量较多、且与被测指标的关系是不确定的，模型质量受样本质量的影响太大，软测量可靠性和适应性常常不理想。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种简便可靠的汽油稳 定塔分离精度的在线软测量方法。
本发明所采取的技术方案是：
一种汽油稳定塔分离精度的在线软测量系统，包括稳定塔，稳定塔包括塔顶穹室，塔的穹顶和顶部第一层塔板围成的空间，第一层塔板上的液体、和穹室内气体的分界面，是塔内上升气相物流组成变化的最后一个分界点，塔顶气相物流冷却、冷凝进入液化气罐后，组成不再变化，因此，液化气C5+含量，取决于塔顶穹室内的气液平衡；
温度仪表的传感器和压力仪表的传感器设置在塔顶穹室内；
温度仪表测量塔顶穹室液相温度，压力仪表测量塔顶压力；
液化气罐抽出物流，一部分作为液化气产品出装置，由流量仪表测量其流量；另一部分作为塔顶冷回流，经过流量仪表测量后打入稳定塔顶部；
稳定塔包括塔釜，塔下部最后一层塔板和塔底围成的空间，塔底液体和釜内气体分的分界面，是塔内向下流动的液相物流组成变化的最后一个分界点，稳定汽油的蒸汽压，取决于塔釜内的的气液平衡；
温度仪表的传感器和压力仪表的传感器设置在塔釜内；
温度仪表测量塔底液相温度，压力仪表测量塔釜压力.
一种汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法，包括：液化气C5+含量软测量方法和稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法。
所述液化气C5+含量软测量方法的步骤为：
步骤(1.a)，确定液化气C5组分中常沸点最低的纯物质为表征液化气C5+含量的关键组分纯物质；
步骤(2.a)，确定汽油稳定塔塔顶穹室内气液分离界面处的液相温度测量仪表TTOP和气相压力测量仪表PTOP，工业过程仪表测量出的是摄氏温度值(℃)和相对压力值(MPa)；
如果汽油稳定塔顶穹室内气液分离界面处没有温度测量仪表，可用塔顶第一层塔板下温度、或塔顶气相温度代替；塔顶气液分离界面处气相压力PTOP，通常配置有塔顶压力测量仪表数值，直接采用；
步骤(3.a)，液化气C5+含量关键组分纯物质在塔顶穹室内气液分离界面处液相温度TTOP的对比温度Tr,C5,TOP按下式计算：
Tr,C5,TOP＝(TTOP+273.15)/Tc,C5
其中：
Tc,C5为液化气C5+含量关键组分纯物质的临界温度，单位K
273.15为摄氏温度0℃的绝对温度值
步骤(4.a)，计算关键组分纯物质在塔顶穹室气液分离处液相温度下饱和蒸汽压的；
采用不同方法，计算出来的饱和蒸汽压有压力值或对比压力值。蒸汽压压力值和对比压力值可通过简单线性计算转换，为后续模型算法表述方便，该饱和蒸汽压，不再区分压力值和对比压力值；
液化气C5+含量关键组分纯物质在塔顶穹室气液分离界面处液相温度的饱和蒸汽压表示为PVP,C5,TOP；
步骤(5.a)，确定液化气C5+含量软测量模型：
其中：
C5LPG为液化气C5+含量，单位％
A0,C5、A1.C5为模型系数
0.101325为绝对压力和相对压力的差值，单位MPa
步骤(6.a)，模型系数按以下步骤离线计算确定：
步骤(6.1a)，从分布式控制系统(DCS)中采集一定时间段的汽油稳定塔过程历史数据；
需要采集的稳定塔过程参数有：
1)TTOP：塔顶穹室液相温度，℃
2)PTOP：塔顶穹室气相压力，MPa
3)如果配置了在线分析仪，则增加液化气C5+含量AIC5数据；
如没有配置在线分析仪，则再从装置化验数据库中归集相应时间段的液化气C5+含量化验数据(也采用AIC5表示)及其采样时刻数据；
数据采样间隔1、2或5分钟；
数据段时间长度的确定规则为：
1)采用化验数据确定模型系数，则该时间段里包含连续10个以上液化气C5+含量化验数据样本；液化气C5+含量值的变化幅度≥工艺卡片规定高限的1/2；
2)配置了在线分析仪，则该时间段里包含质量指标的显著波动变化即可：液化气C5+含量的波动幅度≥工艺卡片规定高限的1/3。
步骤(6.2a)，将上述过程历时数据，导入Excel表格中，
对于每一过程参数，该选定时间段的数据，表示为一数组，例如
TTOP,j，j＝1,2,…,n，这里n等于选定时间段数据样本数；
步骤(6.4a)，在上述过程历时数据和化验值或在线分析仪数据的Excel表格中，首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TTOP、PTOP及分析仪数据
FL为平滑滤波系数，其值为0.70～0.85
然后在在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出数组列：
步骤(6.5a)，采用下述两种方法之一，确定软测量模型系数：
步骤(6.5.1a)，参照仪表工程的刻度计算方法，计算软测量模型系数A1.C5：
考虑化验数据的采样时刻、数值误差，为提高模型系数的计算精度，A1.C5采用三次计算求均值的方法；而A0,C5是软测量的零位，离线计算时求出一个初步值即可，软测量在线运行中会不断校准的；
采用曲线展示观察比较方法，分别：
i.挑选液化气C5+含量化验值(或在线分析仪数据)最大的三个样本值，从大到小表示为AIC5,MAX1、AIC5,MAX2、AIC5,MAX3，该三个化验样本采样时刻的XC5,j分别表示为XC5,MAX1、XC5,MAX2、XC5,MAX3；
ii.挑选液化气C5+含量化验值(或在线分析仪数据)最小的三 个样本值，从大到小表示为AIC5,MIN1、AIC5,MIN2、AIC5,MIN3，该三个化验样本采样时刻的XC5,j分别表示为XC5,MIN1、XC5,MIN2、XC5,MIN3；
计算确定A1.C5和A0.C5的值：
A0.C5＝AIC5,MIN1-A1.C5*XC5,MIN1
步骤(6.5.2a)，以XC5为输入变量，以AIC5为被检测变量，采用PLS回归获得软测量模型系数；回归结果需要核查：A1.C5为正值。否则应当重新选取数据再次回归；
步骤(7.a)，确定了模型系数后，液化气C5+含量的在线软测量实现，可采用上位机软仪表软件、上位机计算程序实现或采用DCS功能块组态实现；
液化气C5+含量软仪表或计算程序，通过OPC获取DCS中的汽油稳定塔的塔顶温度、塔顶压力过程数据，计算完成后将液化气C5+含量数据送入DCS显示或为闭环控制所用。塔顶液化气C5+含量化验/分析仪数据，送入上位机中，通过校正模块定期或实时校准液化气C5+含量数值的零位。
所述稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法的步骤为：
步骤(1.b)，确定稳定汽油中C4组分中常沸点最高的纯物质为表征稳定汽油雷氏蒸汽压的关键组分纯物质；
步骤(2.b)，确定汽油稳定塔塔釜内气液分离界面处的液相温度测量仪表TBTM和气相压力测量仪表PBTM，工业过程仪表测量出的是摄氏温度值(℃)和相对压力值(MPa)。
如果DCS中没有塔釜气相压力测量仪表数据，则确定汽油稳定塔塔顶气相压力测量仪表PTOP，液化气产出流量测量仪表FLPG和塔顶回流流量测量仪表FRE，汽油稳定塔塔釜压力的计算方法，在后续步骤(6.3b)给出；
步骤(3.b)，稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分纯物质在塔釜内气液分离界面处液相温度TBTM的对比温度Tr,RVP,BTM按下式计算
Tr,RVP,BTM＝(TBTM+273.15)/Tc,RVP
其中：
Tc,RVP为稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分纯物质的临界温度，单位K
273.15为摄氏温度0℃的绝对温度值
步骤(4.b)，确定稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分纯物质在塔釜气液分离处液相温度下饱和蒸汽压；
采用不同方法，计算出来的饱和蒸汽压有压力值或对比压力值。蒸汽压压力值和对比压力值可通过简单线性计算转换，为后续模型算法表述方便，该饱和蒸汽压，不再区分压力值和对比压力值；
稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分在塔釜气液分离界面处液相温度的饱和蒸汽压表示为PVP,RVP,BTM。
步骤(5.b)，确定稳定汽油雷氏蒸汽压软测量模型：
其中：
RVPSTAB为稳定汽油雷氏蒸汽压，单位kPa
A0,RVP、A1,RVP为模型系数
0.101325为绝对压力和相对压力的差值，单位MPa
步骤(6.b)，软测量模型系数按以下步骤离线计算获得：
步骤(6.1b)，从分布式控制系统中采集一定时间段的汽油稳定塔过程历史数据；
需要采集的稳定塔过程参数有：
1)TBTM：塔釜液相温度，℃
2)PBTM：塔釜气相压力(如果有测量仪表DCS数据显示)，MPa
3)如塔釜气相压力没有测量仪表DCS数据显示，则采集塔顶气相压力(MPa)，液化气产出流量FLPG和塔顶回流流量FRE，其中两个流量数据，单位一致即可
4)如配置了在线分析仪，则再增加稳定汽油蒸汽压AIRVP数据；
如没有配置在线分析仪，则再从装置化验数据库中归集相应时间段的稳定汽油蒸汽压化验数据(也采用AIRVP表示)及其采样时刻数据；
采样间隔1、2或5分钟；
数据段时间长度的确定规则：
采用化验数据确定模型系数，则该时间段里包含连续10个以上稳定汽油蒸汽压化验数据样本；稳定汽油蒸汽压的变化幅度≥6kPa；
配置了在线分析仪，则该时间段里包含质量指标的显著波动变化即可：稳定汽油蒸汽压的波动幅度≥4kPa；
步骤(6.2b)，将上述过程历时数据，导入Excel表格中；
对于每一过程参数，该选定时间段的数据，表示为一数组，例如TBTM,j，j＝1,2,…,n，这里n等于选定时间段数据样本数；
步骤(6.3b)，如果采集到了塔釜气相压力数据，则跳转到步骤(6.4b)。该分步骤，采用以下算法计算汽油稳定塔塔釜压力：
首先计算稳定塔压降估算系数ADP：
其中：
ADP为常数，采用均值计算结果，不考虑单位；
PBTM,0为常数，其值等于从操作经验或就地指示压力表获得
的塔釜压力均值；
然后计算得出塔釜压力值数组
PBTM,j＝PTOP,j+ADP*(FLPG,j+FRE,j)
步骤(6.4b)，在上述过程历时数据和化验值或在线分析仪数据的Excel表格中，首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TBTM、PBTM及分析仪数据
FL为平滑滤波系数：对于实测温度、压力和在线分析仪数据，
FL＝0.70～0.85；
对于计算得出的塔釜压力数据，FL＝0.85～0.97；
然后在在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出数组列：
步骤(6.5b)，采用下述两种方法之一，确定软测量模型系数；
步骤(6.5.1b)，参照仪表工程的刻度计算方法，计算软测量模型系数；
考虑化验数据的采样时刻、数值误差，为提高模型系数的计算精度，A1,RVP采用三次计算求均值的方法；而A0,RVP是软测量的零位，离线计算时求出一个初步值即可，软测量在线运行中会不断校准的；
采用曲线展示观察比较方法，分别：
i.挑选稳定汽油蒸汽压化验值(或在线分析仪数据)最大的三个样本值，从大到小表示为AIRVP,MAX1、AIRVP,MAX2、AIRVP,MAX3，该三个化验样本采样时刻的XRVP,j分别表示为XRVP,MAX1、XRVP,MAX2、XRVP,MAX3；
ii.挑选稳定汽油蒸汽压化验值(或在线分析仪数据)最小的三个样本值，从大到小表示为AIRVP,MIN1、AIRVP,MIN2、AIRVP,MIN3，该三个化验样本采样时刻的XRVP,j分别表示为XRVP,MIN1、XRVP,MIN2、XRVP,MIN3。
计算确定A1,RVP和A0,RVP的值：
A0.RVP＝AIRVP,MIN1-A1.RVP*XRVP,MIN1
步骤(6.5.2b)，以XRVP为输入变量，以AIRVP为被检测变量，采用PLS回归获得软测量模型系数；回归结果需要核查：A1.RVP为正值。否则应当重新选取数据再次回归；
当DCS没有塔釜压力实测数据时，步骤(5.b)给出的稳定汽油雷氏蒸汽压软测量模型，型式也可改变为：
此时，不执行步骤(6.3b)和步骤(6.4b)，直接采用步骤(6.2b)导入Excel表格的过程历时数据和化验值或在线分析仪数据，采用PLS回归法求取模型系数：
首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TBTM、PTOP、及分析仪数据
FL为平滑滤波系数：
对于温度、压力和在线分析仪数据，FL＝0.70～0.85；
对于流量数据：FL＝0.85～0.97；
然后在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出两个数组列：
最后以X1RVP、X2RVP为输入变量，以AIRVP为被检测变量，采用PLS即偏最小二乘回归法获得软测量模型系数；
回归结果应当符合：
(1)A1,RVP、A2,RVP均为正值；
(2)的值约定等于稳定塔压降值。此处的FLPG和FRE，在上述滤波以后的过程参数数据中选取其均值。
否则，应当重新选取数据再次回归；
步骤(7b)，确定了模型系数后，稳定汽油雷氏蒸汽压软测量的在线实现，可采用上位机软仪表软件、上位机计算程序或采用DCS功能块组态；
稳定汽油雷氏蒸汽压软仪表或计算程序通过OPC获取DCS中汽油 稳定塔的塔底温度、塔釜压力(/塔顶压力、液化气流量和塔顶回流流量)过程数据，计算完成后将稳定汽油雷氏蒸汽压数据送入DCS显示或为闭环控制所用；稳定汽油雷氏蒸汽压化验/分析仪数据，送入上位机中，通过校正模块定期或实时校准稳定汽油雷氏蒸汽压数值的零位。
本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法所述的步骤(4.a)和步骤(4.b)：纯物质的饱和蒸汽压计算方法，可参考相关化学工程手册，通常可采用以下两种方法：
1)采用Riedel法计算纯物质液体饱和蒸汽压：
其中：
为纯物质蒸汽压的对比压力值，无单位；
Tr为纯物质对比温度，无单位；
A、B、C、D为Riedel法蒸汽压算法系数；
2)采用Lee-Kesler法计算纯物质液体饱和蒸汽压：
其中：
为纯物质蒸汽压的对比压力值，无单位；
Tr为纯物质对比温度，无单位；
ω为纯物质的偏心因子，无单位。
本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法所述的步骤(6.1a)和(6.1b)：为使数据采集期间质量指标有显著变化，可对稳定塔进行适当的操作调整。
本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法所述的步骤(7.a)和步骤(7.b)所涉及的：软测量零位校准、校正模块，是软测量工程技术的基本方法或软件模块，本专利方法不做进一步的说明。
本发明相对现有技术的有益效果：
本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法，从蒸馏过程气液平衡机理和相关物理化学工程学原理出发，经过实际生产条件下的近似和简化处理，建立确定性的简单线性关系的软测量模型，实现汽油稳定塔的液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压两个质量指标的在线软测量，大大提高了其可靠性和适应性。
本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法，采用稳定塔的常规温度、压力测量仪表信息，通过软测量模型计算，在线实时检测液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压，其中软仪表模型算法，基于蒸 馏过程气液平衡机理和相关物理化学工程学原理。该软测量方法简便可靠，不存在滞后时间，与配置在线分析仪检测方法相比，具有投资省、维护工作量小、无滞后时间的优势；与采用数据驱动回归建模方法相比，具有模型关系简单清晰、可靠性高、适应性强、建模数据样本需求量小的优势。采用本发明方法建立软测量，再建立闭环质量控制系统，能进一步改进汽油稳定塔的产品质量控制平稳性和精密性。
附图说明
图1为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法实施例的液化气C5+含量软测量方法的流程图；
图2为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法实施例的稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法的流程图；
图3为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法的液化气C5+含量软测量的在线实现示意图；
图4为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法的稳定汽油雷氏蒸汽压软测量的在线实现示意图；
图5为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法的汽油稳定塔工艺流程与仪表分布示意图(有塔釜压力DCS数据)；
图6为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法的汽油稳定塔工艺流程与仪表分布示意图(没有塔釜压力DCS数据)；
图7为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法的某炼化企业的催化裂化装置稳定塔的液化气C5+含量的在线软测量和在线分析仪运行数据的比较图；
图8为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法的某炼化企业延迟焦化装置稳定塔的液化气C5+含量的在线软测量和在线分析仪运行数据的比较图；
图9为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法的炼化企业(一)催化裂化装置稳定塔的稳定汽油雷氏蒸汽压在线软测量和在线分析仪运行数据的比较图；
图10为本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法的炼化企业(二)催化裂化装置稳定塔的稳定汽油雷氏蒸汽压在线软测量和在线分析仪运行数据的比较图。
具体实施方式
以下参照附图及实施例对本发明进行详细的说明：
本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法，分别按照附图1、附图2的总体实施流程，实现液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压的在线实时检测。
为进一步详细说明本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法，首先结合附图5、附图6说明汽油稳定塔的工艺流程和仪表测量情况。
参见附图5或附图6。来自解吸塔底抽出的脱乙烷汽油，从汽油稳定塔中上部进入，稳定塔底重沸器提供热源，从塔釜、各层塔板上液体蒸发出的气相物流，穿过各塔板的空隙，向上流动；塔顶回流提供冷凝动力，各层气相物流中沸点高的组分便冷凝成塔板上的液体，向下溢流；在装置正常运行时，塔顶穹室、各层塔板、塔釜，均处于 各自的气液平衡状态。
塔顶穹室，即塔的穹顶和顶部第一层塔板1围成的空间，第一层塔板上的液体、和穹室内气体的分界面2，是塔内上升气相物流组成变化的最后一个分界点，塔顶气相物流冷却、冷凝进入液化气罐后，组成不再变化，因此，液化气C5+含量，取决于塔顶穹室内的气液平衡。温度仪表3测量塔顶穹室液相温度，压力仪表4测量塔顶压力。液化气罐抽出物流，一部分作为液化气产品出装置，由流量仪表5测量其流量；另一部分作为塔顶冷回流，经过流量仪表6测量后打入稳定塔顶部。
塔釜，即塔下部最后一层塔板7和塔底围成的空间，塔底液体和釜内气体分的分界面8，是塔内向下流动的液相物流组成变化的最后一个分界点，稳定汽油的蒸汽压(与C4组分含量高度近似线性关系)，取决于塔釜内的的气液平衡。温度仪表9测量塔底液相温度，压力仪表10测量塔釜压力。
上述温度、压力、流量测量仪表，除压力仪表10之外，是汽油稳定塔仪表的标准配置。
近几年新建的、或进几年进行重大改造的裂化装置，汽油稳定塔塔釜通常均配置了压力仪表10(DCS数据显示)，参见附图5。
过去建设的老旧装置，一般没有配置塔釜压力仪表(DCS数据显示)，参见附图6。此时，塔釜压力，可通过塔顶压力和塔内上升气相物流流量经过简单运算来估算。
本发明汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法，包括：
液化气C5+含量软测量方法和稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法；
液化气C5+含量软测量方法的步骤：
步骤(1.a)，确定液化气C5组分中常沸点最低的纯物质为表征液化气C5+含量的关键组分纯物质；
从所在裂化装置化验数据库中查得，液化气C5组分中常沸点最低的纯物质是异戊烷；
步骤(2.a)，确定汽油稳定塔顶穹室内气液分离界面处的液相温度TTOP和PTOP；
该处液相有时没有温度测量仪表，用塔顶气相温度代替。该仪表测量出摄氏温度，单位℃；
气液分离界面处气相压力PTOP，即塔顶压力测量仪表，直接采用。该仪表测量出相对压力，单位MPa；
步骤(3.a)，从常用化学工程/数据手册中查得：异戊烷的临界温度为462.926K，异戊烷在塔顶穹室内气液分离界面处液相温度TTOP的对比温度Tr,C5,TOP为：
Tr,C5,TOP＝(TTOP+273.15)/462.926
其中：
273.15为摄氏温度0℃的绝对温度值
步骤(4.a)，确定关键组分纯物质在塔顶穹室气液分离处液相温度下饱和蒸汽压。
采用不同方法，计算出来的饱和蒸汽压有压力值或对比压力值。蒸汽压压力值和对比压力值可通过简单计算转换；为后续模型算法表 述方便，该饱和蒸汽压，不再区分压力值和对比压力值；
液化气C5+含量关键组分在塔顶穹室气液分离界面处液相温度的饱和蒸汽压表示为PVP,C5,TOP；
实施例采用Riedel法计算异戊烷在塔顶穹室内气液分离处温度的饱和蒸汽压(对比压力值)：
步骤(5.a)，确定液化气C5+含量软测量模型：
其中：
C5LPG为液化气C5+含量，单位％；
A0,C5、A1.C5；为模型系数；
0.101325为绝对压力和相对压力的差值；
步骤(6.a)，模型系数按以下步骤确定：
步骤(6.1a)，从DCS中采集一定时间段的汽油稳定塔过程历史数据确定；
需要采集的稳定塔过程参数有：
1)TTOP：塔顶穹室液相温度，℃
2)PTOP：塔顶穹室气相压力，MPa
3)实施例配置了在线分析仪，增加液化气C5+含量AIC5数据；
数据采样间隔5分钟；
数据段时间长度的确定规则为：
1)采用化验数据确定模型系数，则该时间段里包含连续10个以上液化气C5+含量化验数据样本；液化气C5+含量值的变化幅度≥工艺卡片规定高限的1/2；
2)配置了在线分析仪，则该时间段里包含质量指标的显著波动变化即可：液化气C5+含量的波动幅度≥工艺卡片规定高限的1/3。
步骤(6.2a)，将上述过程历时数据，导入Excel表格中；
对于每一过程参数，该选定时间段的数据，表示为一数组，例如 j＝1,2,…,n，这里n等于选定时间段数据样本数；
步骤(6.4a)，在上述过程历时数据和化验值或在线分析仪数据的Excel表格中，首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TTOP、PTOP及分析仪数据AIC5
FL为平滑滤波系数，其值为0.70～0.85
然后在在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出数组列：
步骤(6.5a)，采用下述两种方法之一，确定软测量模型系数；
步骤(6.5.1a)，参照仪表工程的刻度计算方法，计算软测量模型系数；
为提高模型系数的计算精度，A1.C5采用三次计算求均值的方法；而A0,C5是软测量的零位，离线计算时求出一个初步值即可，在线软测量会有零位校准；
采用曲线展示观察比较方法，分别：
i.挑选液化气C5+含量化验值(或在线分析仪数据)最大的三个样本值，从大到小表示为AIC5,MAX1、AIC5,MAX2、AIC5,MAX3，该三个化验样本采样时刻的XC5,j分别表示为XC5,MAX1、XC5,MAX2、XC5,MAX3；
ii.挑选液化气C5+含量化验值(或在线分析仪数据)最小的三个样本值，从大到小表示为AIC5,MIN1、AIC5,MIN2、AIC5,MIN3，该三个化验样本采样时刻的XC5,j分别表示为XC5,MIN1、XC5,MIN2、XC5,MIN3；
计算确定A1.C5和A0,C5的值：
A0.C5＝AIC5,MIN1-A1.C5*XC5,MIN1
步骤(6.5.2a)，以XC5为输入变量，以AIC5为被检测变量，采用PLS回归获得软测量模型系数；回归结果需要核查：A1.C5为正值。否则应当重新选取数据再次回归；
步骤(7.a)，确定了模型系数后，液化气C5+含量的在线实现，可采用上位机软仪表软件、上位机计算程序或采用DCS功能块组态；
采用上位机实现液化气C5+含量的在线软测量，参见附图3：上位机软仪表软件或计算程序，通过OPC获取DCS中汽油稳定塔顶温度、塔顶压力过程数据，按框图中所示流程计算完成后，将液化气C5+含量数据送入DCS显示或为闭环控制所用；
汽油稳定塔顶液化气C5+含量化验/分析仪数据，送入上位机中，通过校正模块定期或实时校准液化气C5+含量数值的零位。
采用DCS功能块组态实现，亦可参考附图3组态实施。
稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法的步骤：
步骤(1.b)，确定稳定汽油中C4组分中常沸点最高的纯物质为表征稳定汽油雷氏蒸汽压的关键组分纯物质；
从所在裂化装置化验数据库中查得，稳定汽油中C4组分中常沸点最高的纯物质是1,3-丁二烯；
步骤(2.b)，确定汽油稳定塔塔釜内气液分离界面处的液相温度TBTM和气相压力PBTM；
如果DCS中没有塔釜气相压力测量仪表数据，则确定汽油稳定塔塔顶气相压力测量仪表PTOP，液化气产出流量测量仪表FLPG和塔顶回流流量测量仪表FRE；汽油稳定塔塔釜压力，采用后续步骤(6.3b)给出的方法计算得出；
步骤(3.b)，从常用化学工程/数据手册中查得：1,3-丁二烯的临界温度为446.223K，则1,3-丁二烯在塔釜内气液分离界面处液相 温度TBTM的对比温度Tr,RVP,BTM为：
Tr,RVP,BTM＝(TBTM+273.15)/446.223
其中：
273.15为摄氏温度℃的绝对温度值
步骤(4.b)，确定1,3-丁二烯在塔釜的气液分离处液相温度下饱和蒸汽压；
采用不同方法，计算出来的饱和蒸汽压有压力值或对比压力值。蒸汽压压力值和对比压力值可通过简单计算转换；为后续模型算法表述方便，该饱和蒸汽压，不再区分压力值和对比压力值：
稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分在塔釜气液分离界面处液相温度的饱和蒸汽压表示为PVP,RVP,BTM。
实施例采用Riedel法计算1,3-丁二烯在塔釜气液分离界面处液相温度的饱和蒸汽压(对比压力值)：
步骤(5.b)，确定稳定汽油雷氏蒸汽压软测量模型：
其中：
RVPSTAB为稳定汽油雷氏蒸汽压，单位kPa
A0,RVP、A1,RVP为模型系数；
步骤(6.b)，软测量模型系数按以下步骤离线计算获得：
步骤(6.1b)，从分布式控制系统中采集一定时间段的汽油稳定塔过程历史数据；
需要采集的稳定塔过程参数有：
1)TBTM：塔釜液相温度，℃
2)PBTM：塔釜气相压力(如果有测量仪表DCS数据显示)，MPa
3)如老旧装置没有塔釜气相压力测量仪表DCS数据显示，则采集塔顶气相压力(MPa)，液化气产出流量FLPG和塔顶回流流量FRE，该两个流量数据，单位一致即可
4)实施例配置了在线分析仪，再增加稳定汽油蒸汽压AIRVP数据；
采样间隔2分钟；
数据段时间长度的确定规则：
1)采用化验数据确定模型系数，则该时间段里包含连续10个以上稳定汽油蒸汽压化验数据样本；稳定汽油蒸汽压的变化幅度≥6kPa；
2)配置了在线分析仪，该时间段里包含质量指标的显著波动变化即可：稳定汽油蒸汽压的波动幅度≥4kPa；
步骤(6.2b)，将上述过程历时数据，导入Excel表格中；
对于每一过程参数，该选定时间段的数据，表示为一数组，例如TBTM,j，j＝1,2,…,n，这里n等于选定时间段数据样本数；
步骤(6.3b)，如果采集到了塔釜气相压力数据，则跳转到步骤(6.4b)。该分步骤，采用以下算法计算汽油稳定塔塔釜压力：
首先计算稳定塔压降估算系数ADP：
其中：
ADP为常数，采用均值计算结果，不考虑单位；
PBTM,0为常数，其值等于从操作经验或就地指示压力表获得的塔釜压力均值；
然后计算得出塔釜压力值数组
PBTM,j＝PTOP,j+ADP*(FLPG,j+FRE,j)
步骤(6.4b)，在上述过程历时数据和化验值或在线分析仪数据的Excel表格中，首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TBTM、PBTM及分析仪数据
FL为平滑滤波系数：对于实测温度、压力和在线分析仪数据，
FL＝0.70～0.85；
对于计算得出的塔釜压力数据，FL＝0.85～0.97；
然后在在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出数组列：
步骤(6.5b)，采用下述两方法之一，确定软测量模型系数；
步骤(6.5.1b)，参照仪表工程的刻度计算方法，计算软测量模型系数；
为提高模型系数的计算精度，A1,RVP采用三次计算求均值的方法；而A0,RVP是软测量的零位，离线计算时求出一个初步值即可正在线软测量会有零位校准：
采用曲线展示观察比较方法，分别：
i.挑选稳定汽油蒸汽压化验值(或在线分析仪数据)最大的三个样本值，从大到小表示为AIRVP,MAX1、AIRVP,MAX2、AIRVP,MAX3，该三个化验样本采样时刻的XRVP,j分别表示为XRVP,MAX1、XRVP,MAX2、XRVP,MAX3；
ii.挑选稳定汽油蒸汽压化验值(或在线分析仪数据)最小的三个样本值，从大到小表示为AIRVP,MIN1、AIRVP,MIN2、AIRVP,MIN3，该三个化验样本采样时刻的XRVP,j分别表示为XRVP,MIN1、XRVP,MIN2、XRVP,MIN3。
计算确定A1,RVP和A0.RVP的值：
A0.RVP＝AIRVP,MIN1-A1.RVP*XRVP,MIN1
步骤(6.5.2b)，以XRVP为输入变量，以AIRVP为被检测变量，采 用PLS回归获得软测量模型系数；回归结果需要核查：A1.RVP为正值。否则应当重新选取数据再次回归；
当DCS没有塔釜压力实测数据时，步骤(5.b)给出的稳定汽油雷氏蒸汽压软测量模型，型式改变为：
其中：
RVPSTAB为稳定汽油雷氏蒸汽压，单位kPa
A0,RVP、A1,RVP、A2,RVP为模型系数；
此时，不执行步骤(6.3b)和步骤(6.4b)，直接采用步骤(6.2b)导入Excel表格的过程历时数据和化验值或在线分析仪数据，采用PLS回归法法求取模型系数：
首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TBTM、PTOP、及分析仪数据
FL为平滑滤波系数：
对于温度、压力和在线分析仪数据，FL＝0.70～0.85；
对于流量数据：FL＝0.85～0.97；
然后在在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出 两个数组列：
最后以X1RVP、X2RVP为输入变量，以AIRVP为被检测变量，采用PLS即偏最小二乘回归法获得软测量模型系数；
回归结果应当符合：
(1)A1,RVP、A2,RVP均为正值；
(2)的值约定等于稳定塔压降值。此处的FLPG和FRE，在上述滤波以后的过程参数数据中选取其均值。
否则，应当重新选取数据再次回归；
步骤(7.b)，确定了模型系数后，稳定汽油雷氏蒸汽压软测量的在线实现，可采用上位机软仪表软件、上位机计算程序或采用DCS功能块组态；
采用上位机实现稳定汽油雷氏蒸汽压的在线软测量，参见附图4：上位机软仪表软件或计算程序通过OPC获取DCS中汽油稳定塔的塔底温度、塔釜压力(/塔顶压力、液化气流量和塔顶回流流量)过程数据，按框图中所示流程计算完成后，将稳定汽油雷氏蒸汽压数据送入DCS显示或为闭环控制所用；
稳定汽油雷氏蒸汽压化验/分析仪数据，送入上位机中，通过校正模块定期或实时校准稳定汽油雷氏蒸汽压数值的零位。
采用DCS功能块组态实现，亦可参考附图4组态实施。
实例验证图示说明
附图7-10是汽油稳定塔分离精度在线软测量方法的液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压软测量实例验证图示。
在线分析仪的数据比较准确、实时性强。为验证在线软测量的运行结果，下述四个应用实例，均选择配有相应在线分析仪的实例。
图示中，将软测量运行数据曲线和在线分析仪运行数据曲线置于同一坐标系之中进行比较。
实例图示说明：
附图7，为某炼化企业的催化裂化装置稳定塔的液化气C5+含量的在线软测量和在线分析仪运行数据的比较，横坐标：时间，采样间隔1分钟；纵坐标：液化气C5+含量，单位％(体积)。
附图8，为某炼化企业的延迟焦化装置液化气C5+含量的在线软测量和在线分析仪运行数据的比较，横坐标：时间，采样间隔1分钟；纵坐标：液化气C5+含量，单位％(体积)。
从附图7和附图8两图示可以看出：稳定塔液化气C5+含量的在线软测量运行数据，与其在线分析仪运行数据，变化趋势一致。
附图9，为炼化企业(一)的催化裂化装置稳定塔稳定汽油雷氏蒸汽压的在线软测量和在线分析仪运行数据的比较，横坐标：时间，采样间隔1分钟；纵坐标：稳定汽油蒸汽压，单位kPa。
该催化裂化装置稳定塔塔釜配置了压力测量仪表。
附图10，为炼化企业(二)的稳定汽油雷氏蒸汽压的在线软测 量和在线分析仪运行数据的比较，横坐标：时间，采样间隔1分钟；纵坐标：稳定汽油蒸汽压，单位kPa。
该催化裂化装置稳定塔塔釜没有配置压力测量仪表。塔釜压力采用塔顶压力、液化气流量、塔顶回流流量计算。
从附图9和附图10两图示可以看出：稳定塔稳定汽油雷氏蒸汽压的在线软测量运行数据，与其在线分析仪运行数据，变化趋势一致。
本发明方法采用汽油稳定塔的现有常规温度、压力测量仪表信号为主，通过软测量计算得出在线实时的液化气C5+含量、稳定汽油雷氏蒸汽压指标值。同配置在线质量分析仪相比，具有投资省、无滞后时间、维护工作量小的优势。同现阶段先进控制技术推广应用中广泛采用的“数据驱动回归分析”建模软测量方法相比，具有输入变量少、模型关系简单清晰、模型系数易于获得的特点；对于温度、压力测量仪表配齐的汽油稳定塔，其分离精度软测量仪表，只要确定增益系数和零位即可。基于过程机理分析的软测量模型，工况适应性和可靠性大大提高。
本发明方法以催化裂化、延迟焦化、加氢裂化等裂化装置的吸收稳定过程之汽油稳定塔为研究对象，对于其它炼油装置中类似的液化气-汽油分离塔，例如重整装置的脱丁烷塔、常减压装置轻烃回收过程的稳定塔，亦可参照应用。
本发明方法从先进控制技术应用工作中研究得出，由于其建模方法基于化工机理，因而在裂化装置汽油稳定塔过程的流程模拟、工艺计算等工程技术中，亦可以应用这些计算方法和计算模型。
以上所述的实施例，仅仅是对本发明在裂化装置汽油稳定塔的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，或应用于类似的其它液化气-汽油分离塔，均应置于本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (7)
1.一种汽油稳定塔分离精度的在线软测量系统，其特征在于，包括稳定塔，稳定塔包括塔顶穹室，塔的穹顶和顶部第一层塔板围成的空间，第一层塔板上的液体、和穹室内气体的分界面，是塔内上升气相物流组成变化的最后一个分界点，塔顶气相物流冷却、冷凝进入液化气罐后，组成不再变化，因此，液化气C5+含量，取决于塔顶穹室内的气液平衡；
温度仪表的传感器和压力仪表的传感器设置在塔顶穹室内；
温度仪表测量塔顶穹室液相温度，压力仪表测量塔顶压力；
液化气罐抽出物流，一部分作为液化气产品出装置，由流量仪表测量其流量；另一部分作为塔顶冷回流，经过流量仪表测量后打入稳定塔顶部；
稳定塔包括塔釜，塔下部最后一层塔板和塔底围成的空间，塔底液体和釜内气体分的分界面，是塔内向下流动的液相物流组成变化的最后一个分界点，稳定汽油的蒸汽压，取决于塔釜内的的气液平衡；
温度仪表的传感器和压力仪表的传感器设置在塔釜内；
温度仪表测量塔底液相温度，压力仪表测量塔釜压力。
2.根据权利要求1所述一种汽油稳定塔分离精度的在线软测量系统的测量方法，其特征在于：包括液化气C5+含量软测量方法和稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法；
所述液化气C5+含量软测量方法的步骤为：
步骤(1.a)，确定液化气C5组分中常沸点最低的纯物质为表征液化气C5+含量的关键组分纯物质；
步骤(2.a)，确定汽油稳定塔顶穹室内气液分离界面处的液相温度TTOP和气相压力PTOP，工业过程仪表测量出的通常是摄氏温度值(℃)和相对压力值(MPa)；
步骤(3.a)，液化气C5+含量关键组分纯物质在塔顶穹室内气液分离界面处液相温度TTOP的对比温度Tr,C5,TOP按下式计算：
Tr,C5,TOP＝(TTOP+273.15)/Tc,C5
其中：
Tc,C5为液化气C5+含量关键组分纯物质的临界温度，单位K273.15为摄氏温度0℃的绝对温度值
步骤(4.a)，确定关键组分纯物质在塔顶穹室气液分离处液相温度下饱和蒸汽压；
采用不同方法，计算出来的饱和蒸汽压有压力值或对比压力值。蒸汽压压力值和对比压力值可通过简单线性计算转换；为后续模型算法表述方便，该饱和蒸汽压，不再区分压力值和其对比压力值；
液化气C5+含量关键组分在塔顶穹室气液分离界面处液相温度的饱和蒸汽压表示为PVP,C5,TOP；
步骤(5.a)，确定液化气C5+含量软测量模型：
其中：
C5LPG为液化气C5+含量，单位％；
A0,C5、A1.C5为模型系数；
0.101325为绝对压力和相对压力的差值；
步骤(6.a)，模型系数按以下步骤离线计算获得：
步骤(6.1a)，从分布式控制系统中采集一定时间段的汽油稳定塔过程历史数据确定；
需要采集的稳定塔过程参数有：
1)TTOP：塔顶穹室液相温度，℃；
2)PTOP：塔顶穹室气相压力，MPa；
3)如果配置了在线分析仪，再增加液化气C5+含量AIC5数据；
如没有配置在线分析仪，则从装置化验数据库中，再归集相应时间段的液化气C5+含量化验数据(也采用AIC5表示)及其采样时刻数据；
步骤(6.2a)，将上述过程历时数据，导入Excel表格中；
对于每一过程参数，该选定时间段的数据，表示为一数组，例如TTOP,j，j＝1,2,…,n，这里n等于选定时间段数据样本数；
步骤(6.4a)，在上述过程历时数据和化验值或在线分析仪数据的Excel表格中，首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TTOP、PTOP及分析仪数据AIC5
FL为平滑滤波系数，其值为0.70～0.85
然后在在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出数组列：
步骤(6.5a)，采用下述两种方法之一，确定软测量模型系数；
步骤(6.5.1a)，参照仪表工程的刻度计算方法，计算软测量模型系数；
考虑化验数据的采样时刻、数值误差，为提高模型系数的计算精度，A1.C5采用三次计算求均值的方法；而A0,C5是软测量的零位，离线计算时求出一个初步值即可；
采用曲线展示观察比较方法，分别：
i.挑选液化气C5+含量化验值(或在线分析仪数据)最大的三个样本值，从大到小表示为AIC5,MAX1、AIC5,MAX2、AIC5,MAX3，该三个化验样本采样时刻的XC5,j分别表示为XC5,MAX1、XC5,MAX2、XC5,MAX3；
ii.挑选液化气C5+含量化验值(或在线分析仪数据)最小的三个样本值，从大到小表示为AIC5,MIN1、AIC5,MIN2、AIC5,MIN3，该三个化验样本采样时刻的XC5,j分别表示为XC5,MIN1、XC5,MIN2、XC5,MIN3；
计算确定A1.C5和A0,C5的值：
A0.C5＝AIC5,MIN1-A1.C5*XC5,MIN1
步骤(6.5.2a)，以XC5为输入变量，以AIC5为被检测变量，采用PLS回归获得软测量模型系数A1.C5和A0,C5；回归结果需要核查：A1.C5为正值。否则应当重新选取数据再次回归；
步骤(7.a)，确定了模型系数后，液化气C5+含量的在线实现，可采用上位机软仪表软件、上位机计算程序或采用DCS功能块组态；
液化气C5+含量软仪表或计算程序通过OPC获取DCS中汽油稳定塔塔顶温度、塔顶压力过程数据，计算完成后将液化气C5+含量数据送入DCS显示或为闭环控制所用。塔顶液化气C5+含量化验/分析仪数据，送入上位机中，通过校正模块定期或实时校准液化气C5+含量数值的零位。
所述稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法的步骤为：
步骤(1.b)，确定稳定汽油中C4组分中常沸点最高的纯物质为表征稳定汽油雷氏蒸汽压的关键组分纯物质；
步骤(2.b)，确定汽油稳定塔塔釜内气液分离界面处的液相温度TBTM气相压力PBTM，工业过程仪表测量出的是摄氏温度值(℃)和相 对压力值(MPa)；
如果DCS中没有塔釜气相压力测量仪表数据，则确定汽油稳定塔塔顶气相压力测量仪表PTOP，液化气产出流量测量仪表FLPG和塔顶回流流量测量仪表FRE，后续步骤(6.3b)，给出汽油稳定塔塔釜压力的计算方法；
步骤(3.b)，稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分纯物质在塔釜内气液分离界面处液相温度TBTM的对比温度Tr,RVP,BTM按下式计算：
Tr,RVP,BTM＝(TBTM+273.15)/Tc,RVP
其中：
Tc,RVP为稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分纯物质的临界温度，
单位K
273.15为摄氏温度0℃的绝对温度值
步骤(4.b)，确定稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分纯物质在塔釜气液分离处液相温度下饱和蒸汽压；
采用不同方法，计算出来的饱和蒸汽压有压力值或对比压力值。蒸汽压压力值和对比压力值可通过简单线性计算转换，为后续模型算法表述方便，该饱和蒸汽压，不再区分压力值和对比压力值；
稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分在塔釜气液分离界面处液相温度的饱和蒸汽压表示为PVP,RVP,BTM。
步骤(5.b)，确定稳定汽油雷氏蒸汽压软测量模型：
其中：
RVPSTAB为稳定汽油雷氏蒸汽压，单位kPa
A0,RVP、A1,RVP为模型系数
0.101325为绝对压力和相对压力的差值，单位MPa
步骤(6.b)，软测量模型系数按以下步骤离线计算获得：
步骤(6.1b)，从分布式控制系统中采集一定时间段的汽油稳定塔过程历史数据；
需要采集的稳定塔过程参数有：
1)TBTM：塔釜液相温度，℃；
2)PBTM：塔釜气相压力(如果有测量仪表DCS数据显示)，MPa；
3)如塔釜气相压力没有测量仪表DCS数据显示，则采集塔顶气相压力(MPa)，液化气产出流量FLPG和塔顶回流流量FRE，其中两个流量数据，单位一致、且软测量在线实施时不变即可；
4)如配置了在线分析仪，则再增加稳定汽油蒸汽压AIRVP数据；
如没有配置在线分析仪，则从装置化验数据库中，再归集相应时间段的稳定汽油蒸汽压化验数据(也采用AIRVP表示)及其采样时刻数据；
步骤(6.2b)，将上述过程历时数据，导入Excel表格中；
对于每一过程参数，该选定时间段的数据，表示为一数组，例如TBTM,j，j＝1,2,…,n，这里n等于选定时间段数据样本数；
步骤(6.3b)，如果采集到了塔釜气相压力数据，则跳转到步骤(6.4b)。该分步骤，采用以下算法计算汽油稳定塔塔釜压力：
首先计算稳定塔压降估算系数ADP：
其中：
ADP为常数，采用均值计算结果，不考虑单位；
PBTM,0为常数，其值等于从操作经验或就地指示压力表获得的塔釜压力均值；
然后计算得出塔釜压力值数组
PBTM,j＝PTOP,j+ADP*(FLPG,j+FRE,j)
步骤(6.4b)，在上述过程历时数据和化验值或在线分析仪数据的Excel表格中，首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TBTM、PBTM及分析仪数据
FL为平滑滤波系数：对于实测温度、压力和在线分析仪数据，FL＝0.70～0.85；
对于计算得出的塔釜压力数据，FL＝0.85～0.97；
然后在在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出数组列：
步骤(6.5b)，采用下述两种方法之一，确定软测量模型系数；
步骤(6.5.1b)，参照仪表工程的刻度计算方法，计算软测量模型系数；
考虑化验数据的采样时刻、数值误差，为提高模型系数的计算精度，A1,RVP采用三次计算求均值的方法；而A0,RVP是软测量的零位，离线计算时求出一个初步值即可；
采用曲线展示观察比较方法，分别：
i.挑选稳定汽油蒸汽压化验值(或在线分析仪数据)最大的三个样本值，从大到小表示为AIRVP,MAX1、AIRVP,MAX2、AIRVP,MAX3，该三个化验样本采样时刻的XRVP,j分别表示为XRVP,MAX1、XRVP,MAX2、XRVP,MAX3；
ii.挑选稳定汽油蒸汽压化验值(或在线分析仪数据)最小的三个样本值，从大到小表示为AIRVP,MIN1、AIRVP,MIN2、AIRVP,MIN3，该三个化验样本采样时刻的XRVP,j分别表示为XRVP,MIN1、XRVP,MIN2、XRVP,MIN3。
计算确定A1,RVP和A0,RVP的值：
A0.RVP＝AIRVP,MIN1-A1.RVP*XRVP,MIN1
步骤(6.5.2b)，以XRVP为输入变量，以AIRVP为被检测变量，采用PLS回归获得软测量模型系数；回归结果需要核查：A1.RVP为正值。否则应当重新选取数据再次回归；
当DCS没有塔釜压力实测数据时，也可改变步骤(5.b)给出的稳定汽油雷氏蒸汽压软测量模型的型式，并采用PLS回归法求取模型系数；
步骤(7.b)，确定了模型系数后，稳定汽油雷氏蒸汽压软测量的在线实现，可采用上位机软仪表软件、上位机计算程序或采用DCS功能块组态；
稳定汽油雷氏蒸汽压软仪表或计算程序通过OPC获取DCS中汽油稳定塔的塔底温度、塔釜压力(/塔顶压力、液化气流量和塔顶回流流量)过程数据，计算完成后将稳定汽油雷氏蒸汽压数据送入DCS显示或为闭环控制所用；稳定汽油雷氏蒸汽压化验/分析仪数据，送入上位机中，通过校正模块定期或实时校准稳定汽油雷氏蒸汽压数值的零位。
3.根据权利要求2所述汽油稳定塔分离精度在线软测量方法中的液化气C5+含量软测量方法，其特征在于：步骤(2.a)，如果汽油稳定塔顶穹室内气液分离界面处没有温度测量仪表，可用塔顶第一层塔板下温度、或塔顶气相温度代替；气液分离界面处气相压力PTOP，通常配置有塔顶压力测量仪表数值，直接采用。
4.根据权利要求2所述汽油稳定塔分离精度的在线软测量方法， 其特征在于：步骤(4.a)和步骤(4.b)，确定关键组分纯物质在塔顶穹室、或塔釜内气液分离处液相温度下饱和蒸汽压计算方法为：
1)采用Riedel法计算纯物质液体饱和蒸汽压：
其中：
为纯物质蒸汽压对比压力，无单位；
Tr为纯物质对比温度，无单位；
A、B、C、D为Riedel法蒸汽压算法系数；
2)采用Lee-Kesler法计算纯物质液体饱和蒸汽压：
其中：
为纯物质蒸汽压对比压力，无单位；
Tr为纯物质对比温度，无单位；
ω为纯物质偏心因子，无单位。
5.根据权利要求2所述汽油稳定塔分离精度在线软测量方法中的液化气C5+含量软测量方法，其特征在于：步骤(6.1a)，从分布式控制系统中采集一定时间段的汽油稳定塔过程历史数据，采样间隔1、2或5分钟；
时间段长度的确定规则：
1)采用化验数据确定模型系数，则该时间段里包含连续10个以上液化气C5+含量化验数据样本；液化气C5+含量值的变化幅度≥工艺卡片规定高限的1/2；
2)配置了在线分析仪，则该时间段里包含质量指标的显著波动变化即可：液化气C5+含量的波动幅度≥工艺卡片规定高限的1/3；
为使采集数据期间质量指标有显著变化，可对稳定塔进行适当的操作调整。
6.根据权利要求2所述汽油稳定塔分离精度在线软测量方法中的稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法，其特征在于：步骤(6.1b)，从分布式控制系统中采集一定时间段的汽油稳定塔过程历史数据，采样间隔1、2或5分钟；
时间段长度的确定规则：
1)采用化验数据确定模型系数，则该时间段里包含连续10个以上稳定汽油蒸汽压化验数据样本；稳定汽油蒸汽压的变化幅度≥6kPa；
2)配置了在线分析仪，则该时间段里包含质量指标的显著波动 变化即可：稳定汽油蒸汽压的波动幅度≥4kPa；
为使采集数据期间质量指标有显著变化，可对稳定塔进行适当的操作调整。
7.根据权利要求2所述汽油稳定塔分离精度在线软测量方法中的稳定汽油雷氏蒸汽压软测量方法，其特征在于：步骤(6.5.2b)，当DCS没有塔釜压力实测数据时，步骤(5.b)给出的稳定汽油雷氏蒸汽压软测量模型，型式可改变为：
其中：
RVPSTAB为稳定汽油雷氏蒸汽压，单位kPa
A0,RVP、A1,RVP、A2,RVP为模型系数
0.101325为绝对压力和相对压力的差值，单位MPa
PTOP为汽油稳定塔塔顶压力，相对压力值，MPa
FLPG、FRE为汽油稳定塔液化气流量和塔顶回流流量，单位一致、且软测量在线实施时不变即可
PVP,RVP,BTM为稳定汽油雷氏蒸汽压关键组分在塔釜气液分离界面处液相温度的饱和蒸汽压
此时，不执行步骤(6.3b)和步骤(6.4b)，直接采用步骤(6.2b)导入Excel表格的过程历时数据和化验值或在线分析仪数据，采用PLS回归法求取模型系数：
首先对各过程参数数据进行平滑滤波运算：
(Z)j+1＝(1-FL)*(Z)j+FL*(Z)j+1，j＝1,2,…,n
其中：
(Z)代表TBTM、PTOP、及分析仪数据
FL为平滑滤波系数：
对于温度、压力和在线分析仪数据，FL＝0.70～0.85；
对于流量数据：FL＝0.85～0.97；
然后在Excel表格中，采用滤波以后的过程参数数据，计算出两个数组列：
最后以X1RVP、X2RVP为输入变量，以AIRVP为被检测变量，采用PLS即偏最小二乘回归法获得软测量模型系数；
回归结果应当符合：
(1)A1,RVP、A2,RVP均为正值；
(2)的值约定等于稳定塔压降值。此处的FLPG和FRE，在上述滤波以后的过程参数数据中选取其均值。
否则，应当重新选取数据再次回归。
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|---|---|
| CN (1) | CN107057749B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110551517A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-10 | 扬子石化－巴斯夫有限责任公司 | 急冷油塔汽油回流调整方法 |
| CN115779477A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-03-14 | 浙江诚信医化设备有限公司 | 一种精馏塔顶蒸汽压差在线检测产品浓度控制系统及方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4345463A (en) * | 1980-04-22 | 1982-08-24 | Electronic Associates, Inc. | On-line gas measurement and analysis system |
| JPS6457158A (en) * | 1987-08-27 | 1989-03-03 | Nippon Oil Co Ltd | Flash point measuring apparatus for middle cut and flash point control method |
| CN1996192A (zh) * | 2006-12-28 | 2007-07-11 | 浙江大学 | 基于仿生智能的工业软测量仪表及软测量方法 |
| CN101017373A (zh) * | 2006-12-28 | 2007-08-15 | 浙江大学 | 工业过程多分辨率软测量仪表及方法 |
| CN204536317U (zh) * | 2015-04-27 | 2015-08-05 | 国电长源湖北生物质气化科技有限公司 | 一种生物质气化炉燃气湿度在线测量系统 |
| CN105403683A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-03-16 | 石化盈科信息技术有限责任公司 | 炼化企业加热炉燃料气热值的在线软测量方法 |
-
2016
- 2016-08-04 CN CN201610633279.6A patent/CN107057749B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4345463A (en) * | 1980-04-22 | 1982-08-24 | Electronic Associates, Inc. | On-line gas measurement and analysis system |
| JPS6457158A (en) * | 1987-08-27 | 1989-03-03 | Nippon Oil Co Ltd | Flash point measuring apparatus for middle cut and flash point control method |
| CN1996192A (zh) * | 2006-12-28 | 2007-07-11 | 浙江大学 | 基于仿生智能的工业软测量仪表及软测量方法 |
| CN101017373A (zh) * | 2006-12-28 | 2007-08-15 | 浙江大学 | 工业过程多分辨率软测量仪表及方法 |
| CN204536317U (zh) * | 2015-04-27 | 2015-08-05 | 国电长源湖北生物质气化科技有限公司 | 一种生物质气化炉燃气湿度在线测量系统 |
| CN105403683A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-03-16 | 石化盈科信息技术有限责任公司 | 炼化企业加热炉燃料气热值的在线软测量方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 周丽君等: ""催化裂化装置稳定汽油饱和蒸气压的在线软测量与实时控制"", 《内蒙古石油化工》 * |
| 蒋定建等: ""稳定塔控制汽油饱和蒸汽压和液化气碳五含量的优化操作"", 《石油化工应用》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110551517A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-10 | 扬子石化－巴斯夫有限责任公司 | 急冷油塔汽油回流调整方法 |
| CN110551517B (zh) * | 2019-09-12 | 2021-08-31 | 扬子石化－巴斯夫有限责任公司 | 急冷油塔汽油回流调整方法 |
| CN115779477A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-03-14 | 浙江诚信医化设备有限公司 | 一种精馏塔顶蒸汽压差在线检测产品浓度控制系统及方法 |
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