《一种面向沥青质控制的原油在线调合方法.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《一种面向沥青质控制的原油在线调合方法.pdf（11页完整版）》请在专利查询网上搜索。
1、(10)申请公布号 CN 103324084 A (43)申请公布日 2013.09.25 CN 103324084 A *CN103324084A* (21)申请号 201310291683.6 (22)申请日 2013.07.11 G05B 13/00(2006.01) (71)申请人 南京富岛信息工程有限公司 地址 210061 江苏省南京市浦口高新开发区 桐雨路 6 号南京软件园 (72)发明人 陈夕松 张锐 吴沪宁 梅彬 (74)专利代理机构 南京天华专利代理有限责任 公司 32218 代理人 夏平 (54) 发明名称 一种面向沥青质控制的原油在线调合方法 (57) 摘要 本发明公开。
2、了一种面向沥青质控制的原油在 线调合优化方法， 该方法应用于原油加工企业， 在 满足包括沥青针入度指数非线性的约束条件下， 选取优化目标进行优化调合， 计算获取最优调合 配方， 在保证沥青感温性指标符合质量要求的同 时， 避免原油性质含量变化给常减压及后续加工 装置带来的损害， 并提高生产效率和经济效益。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 (10)申请公布号 CN 103324084 A CN 103324084 A *CN103324084A* 1/2 页。
3、 2 1. 一种面向沥青质控制的原油在线调合优化方法， 其特征在于该方法包括以下步骤 ： 步骤 a ： 调和参数初始化， 设定原油各掺炼线即各组分油占比的下限和上限 ； 步骤 b ： 选择优化目标 ； 步骤 c ： 建立目标函数和约束条件， 约束条件包括了沥青生产中特有的沥青针入度指 数的非线性约束条件 ； 步骤 d ： 求最优解 ； 步骤 e ： 控制系统执行最优解。 2. 根据权利要求 1 所述的一种面向沥青质控制的原油在线调合优化方法， 其特征在于 步骤 b 中所述优化目标为成本最小。 3. 根据权利要求 1 或 2 所述的一种面向沥青质控制的原油在线调合优化方法， 其特征 在于步骤 c。
4、 中所述目标函数和约束条件为下式 ： wX V Xmin X Xmax 式中， (X) 为目标函数 ； n 表示原油掺炼线即组分油的个数 ； xi为第 i 种组分油的占 比， xi 0， ci为第 i 种组分油的采购价格， ci 0 ； a1i为第 i 种组分油的硫含量， a1i 0， P1min为调合后原油的硫含量下限， P1min 0， P1max为调合后原油的硫含量上限， P1max 0 ； a2i 为第 i 种组分油的酸含量， a2i 0， P2min为调合后原油的酸含量下限， P2min 0， P2max为调合 后原油的酸含量上限， P2max 0 ； a3i为第 i 种组分油的石脑。
5、油收率， a3i 0， P3min为调合后 原油的石脑油收率下限， P3min 0， P3max为调合后原油的石脑油收率上限， P3max 0 ； WTi为 第 i 种组分油的减压渣油收率， WTi 0 ； PIi为第 i 种组分油的沥青针入度指数， PImin为调 合后原油的沥青针入度指数下限， PImax为调合后原油的沥青针入度指数上限 ； w 为本批次 调合总量， w 0 ； V 为与各组分油连接的调合罐可供调合总量， V v1,v2vnT， V 0 ； X 为组分油的占比， X x1,x2xnT， X 0 ； Xmin和 Xmax分别为步骤 a 中设定的掺炼原油占比 下限和上限， 权 。
6、利 要 求 书 CN 103324084 A 2 2/2 页 3 Xmin x1min,x2minxnminT,Xmin 0， Xmax x1max,x2maxxnmaxT， Xmax 0。 4. 根据权利要求 3 所述的一种面向沥青质控制的原油在线调合优化方法， 其特征在 于步骤 d 中所述的求最优解的方法是采用遗传算法对目标函数进行求解， 具体包括以下步 骤 ： 步骤 1 ： 对组分油的占比 x1,x2xn采用二进制编码， 编码长度分别为 10， x1 y1 y2 y10,x2 y11 y12 y20xn y10n-9 y10n-8 y10n, 随机产生群体大小为 50、 编码 长度为 1。
7、0n 的初始种群 A ： 设置最大进化数 T。 步骤 2 ： 设计适应度函数 F(X)， 将约束条件用罚函数法化归到适应度函数 F(X) 中 ； 首先， 将原油性质约束条件转化为下式的形式 ： gj(xi) 0 式中， xi表示第 i 种组分油的占比， xi 0 ； gj为第 j 个性质约束条件， j 1,2,m ； 然后， 采用下式设计适应度函数 F(X) ： 式中， xi表示第 i 种组分油的占比， xi 0 ； ci为第 i 种组分油采购价格， ci 0 ； M 为 罚函数参数 ； gj(xi) 为 i 种组分油调后的第 j 个性质约束条件， j 1,2,m， i 1,2,3, n ； 。
8、步骤 3 ： 计算种群中个体适应度 ； 步骤 4 ： 判断种群数量是否达到最大种群数 T， 若达到， 则选择适应度最高的个体作为 最优解输出并结束计算 ； 否则进行步骤 5 ； 步骤 5 ： 对种群进行选择、 交叉和变异后获得新种群， 返回步骤 3。 权 利 要 求 书 CN 103324084 A 3 1/6 页 4 一种面向沥青质控制的原油在线调合方法 技术领域 0001 本发明涉及原油加工领域， 尤其是沥青生产的原油调合的优化方法， 具体是一种 面向沥青质控制的原油在线调合方法。 背景技术 0002 在石油、 石化行业中， 原油在线调合优化技术已开始应用， 该技术目前主要以控制 原油的硫。
9、含量、 酸含量以及石脑油收率为主， 防止 CDU 即常减压装置的设备腐蚀， 同时保证 原油二次加工的要求。 0003 然而， 在生产沥青时， 除需要考虑原油硫含量、 酸含量以及石脑油收率外， 对沥青 感温性指标 （沥青针入度指数） 也有严格的要求。由于沥青针入度指数呈非线性， 采用线性 的原调合优化技术难以计算各掺炼原油占比， 极易造成生产波动大且效益不佳等问题。 发明内容 0004 本发明目的是针对炼化企业沥青生产中存在的生产波动大、 效益不佳等问题， 提 出了一种面向沥青质控制的原油在线调合优化方法。在满足设备工艺约束条件下， 以成本 最小为目标进行优化调合， 采用遗传算法获取最优调合配方。
10、， 在保证沥青感温性指标符合 质量要求的同时， 避免原油性质含量变化给 CDU 及后续加工装置带来的损害， 并提高生产 效率和经济效益。 0005 本发明的技术方案是 ： 0006 一种面向沥青质控制的原油在线调合优化方法， 该方法包括以下步骤 ： 0007 步骤 a ： 调和参数初始化， 设定原油各掺炼线即各组分油占比的下限和上限 ； 0008 步骤 b ： 选择优化目标 ； 0009 步骤 c ： 建立目标函数和约束条件， 约束条件包括了沥青生产中特有的沥青针入 度指数的非线性约束条件 ； 0010 步骤 d ： 求最优解 ； 0011 步骤 e ： 控制系统执行最优解。 0012 本发明。
11、的步骤 b 中所述的优化目标为成本最小， 即调和后的原油中各组分油占比 分别与其采购价格的乘积和最低。 0013 本发明的步骤 c 中所述目标函数和约束条件为下式 ： 0014 0015 0016 说 明 书 CN 103324084 A 4 2/6 页 5 0017 0018 0019 0020 wX V 0021 Xmin X Xmax 0022 式中， (X)为目标函数 ； n表示原油掺炼线即组分油的个数 ； xi为第i种组分油的 占比， xi 0， ci为第 i 种组分油的采购价格， ci 0 ； a1i为第 i 种组分油的硫含量， a1i 0， P1min为调合后原油的硫含量下限， 。
12、P1min 0， P1max为调合后原油的硫含量上限， P1max 0 ； a2i 为第 i 种组分油的酸含量， a2i 0， P2min为调合后原油的酸含量下限， P2min 0， P2max为调合 后原油的酸含量上限， P2max 0 ； a3i为第 i 种组分油的石脑油收率， a3i 0， P3min为调合后 原油的石脑油收率下限， P3min 0， P3max为调合后原油的石脑油收率上限， P3max 0 ； WTi为 第 i 种组分油的减压渣油收率， WTi 0 ； PIi为第 i 种组分油的沥青针入度指数， PImin为调 合后原油的沥青针入度指数下限， PImax为调合后原油的沥。
13、青针入度指数上限 ； w 为本批次 调合总量， w 0 ； V 为与各组分油连接的调合罐可供调合总量， V v1,v2vnT， V 0 ； X 为组分油的占比， X x1,x2xnT， X 0 ； Xmin和 Xmax分别为步骤 a 中设定的掺炼原油占比 下限和上限， Xmin x1min,x2minxnminT， Xmin 0， Xmax x1max,x2maxxnmaxT， Xmax 0。 0023 本发明的步骤 d 中所述的求最优解的方法是采用遗传算法对目标函数进行求解， 具体包括以下步骤 ： 0024 步骤 1 ： 对组分油的占比 x1,x2xn采用二进制编码， 编码长度分别为 10，。
14、 x1 y1 y2 y10,x2 y11 y12 y20xn y10n-9 y10n-8 y10n, 随机产生群体大小为 50、 编 码长度为 10n 的初始种群 A ： 0025 0026 设置最大进化数 T。 0027 步骤 2 ： 设计适应度函数 F(X)， 将约束条件用罚函数法化归到适应度函数 F(X) 中 ； 0028 首先， 将原油性质约束条件转化为下式的形式 ： 0029 gj(xi) 0 0030 式中， xi表示第 i 种组分油的占比， xi 0 ； gj为第 j 个性质约束条件， j 1,2, m ； 0031 然后， 采用下式设计适应度函数 F(X) ： 说 明 书 CN。
15、 103324084 A 5 3/6 页 6 0032 0033 式中， xi表示第 i 种组分油的占比， xi 0 ； ci为第 i 种组分油采购价格， ci 0 ； M 为罚函数参数 ； gj(xi) 为 i 种组分油调后的第 j 个性质约束条件， j 1,2,m， i 1,2,3,n ； 0034 步骤 3 ： 计算种群中个体适应度 ； 0035 步骤 4 ： 判断种群数量是否达到最大种群数 T， 若达到， 则选择适应度最高的个体 作为最优解输出并结束计算 ； 否则进行步骤 5 ； 0036 步骤 5 ： 对种群进行选择、 交叉和变异后获得新种群， 返回步骤 3。 0037 本发明的有益。
16、效果 ： 0038 本发明实现了一种面向沥青质控制的原油在线调合优化方法， 为 CDU 提供满足性 质加工要求的原油占比， 保证沥青产品质量合格， 同时可避免原油性质变化给 CDU 及后续 加工装置带来的损害， 保证了生产的安全性， 并提高了生产效率和经济效益。 附图说明 ： 0039 图 1 原油调合方法流程图 0040 图 2 遗传算法流程图 具体实施方式 ： 0041 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。 0042 下面以本发明在某炼化企业实际实施情况并结合一具体算例， 给出详细的计算过 程和具体的操作流程。该企业有 3 个原油组分罐， 3 条掺炼线， 每条掺炼线使用一个调合组 。
17、分罐。调合按批次进行， 每批次调合一定的总量， 本批次调合完成后再进行下一批次调合。 本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施， 但本发明的保护范围不限于下述的实施 例。 0043 假设本批次调合总量 w=10000t， 1# 组分油储罐可调量 v1=4000t ； 2# 组分油储罐可 调量 v2=8000t ； 3# 组分油储罐可调量 v3=5000t， 0044 则 V 4000 8000 5000T。 0045 步骤 a ： 设定各组分油比例下限和上限。1# 组分油占比 x1min=0%， x1max=30% ； 2# 组 分油占比 x2min=12.5%， x2max=70% ； 3。
18、# 组分油占比 x3min=0%， x3max=35%。从而， Xmin 0% 12.5% 0%T， Xmax 30% 70% 35%T。 0046 步骤 b ： 选取价格最低为优化目标。 0047 步骤 c ： 建立目标函数和约束条件。 0048 0049 说 明 书 CN 103324084 A 6 4/6 页 7 0050 0051 0052 0053 0054 wX V 0055 Xmin X Xmax 0056 其中 ： 0057 组分油性质及价格数据如表 1。 0058 表 1 0059 0060 0061 调合后原油要求硫含量下限 P1min=0%， 上限 P1max=2.5% 。
19、； 酸含量下限 P2min=0mgKOH/ g, 上限 P2max=0.2mgKOH/g ； 石脑油收率下限 P3min=16%, 上限 P3max=18% ； 沥青针入度指数下限 PImin=4.43， 上限 PImax=4.53。沥青针入度指数 PI 是用以描述沥青的温度敏感性的指标， 沥 青针入度指数 PI 越大， 沥青的温度敏感性越小。 0062 将上述数据代入目标函数和约束条件。 0063 步骤 d ： 求最优解。 0064 如图 2 所示， 遗传算法求解目标函数主要包括以下步骤 ： 0065 步骤 1 ： 产生初始种群。 0066 各组分油的占比分别为 x1、 x2、 x3。对 x。
20、1、 x2、 x3这三个变量采用二进制编码， 编码 长度分别为 10， x1 y1 y2 y10,x2 y11 y12 y20,x3 y21 y22 y30, 随机产生 群体大小为 50， 编码长度为 30 的初始种群 A ： 说 明 书 CN 103324084 A 7 5/6 页 8 0067 0068 最大进化数 T 为 500。 0069 步骤 2 ： 计算种群 A 中各个个体的适应度。 0070 将原油性质约束条件化为如下形式 ： 0071 0072 0073 0074 0075 0076 0077 设计适应度函数 F(X) 为下式 ： 0078 0079 其中罚函数参数 M 100。
21、00。 0080 步骤 3 ： 选择运算。 0081 使用轮盘赌选择法进行遗传优化选择。若某个个体 si， 其适应度为 F(si)， 种群 大小为 M， 则其被选取的概率为 ：个体 si的积累概率 qi的计 算公式为 ：根据轮盘赌选择法， 为每个个体选取一个 0,1 的随机数 ri， 若 ri q1， 则个体 s1被选中， 若 qk-1 ri qk(2 k M)， 则个体 sk被选中。当选择结束后， 用新的一代个体代替旧个体。 说 明 书 CN 103324084 A 8 6/6 页 9 0082 步骤 4 ： 交叉运算。 0083 对新种群进行交叉遗传。任意挑选经过选择操作后种群中两个个体作。
22、为交叉对 象， 设交叉率为 0.8， 产生一个 0,1 的随机数 ri， 若 ri 0.8， 随机产生一个交叉点位置， 对这两个个体在交叉点后的部分进行互换， 产生两个新的个体。 当交叉结束后， 用新的一代 个体代替旧个体。 0084 步骤 5: 变异运算。 0085 对新种群进行变异遗传。设变异率为 0.05， 对种群中的每一个个体， 产生一个 0,1 的随机数 ri， 若 ri 0.05， 随机产生一个变异点位置， 对该位取反， 即 “0” 变 “1” ， 或 者 “1” 变 “0” ， 产生新的一代个体代替旧个体， 产生下一代种群。 0086 重复步骤 2 到步骤 5 的操作， 直到产生。
23、的种群达到终止进化代数 500， 选取进化过 程中具有最大适应度的个体作为最优解输出。 0087 最后求得最优调合占比为 ： x1=29.17% ； x2=37.06% ； x3=33.77%， 0088 即 X 29.17% 37.06% 33.77%T。 0089 步骤 e ： 将计算得出的最优解下发至控制系统， 控制系统调节各原油掺炼线即以 最低的价格制的满足性能指标要求的调合原油。 说 明 书 CN 103324084 A 9 1/2 页 10 图 1 说 明 书 附 图 CN 103324084 A 10 2/2 页 11 图 2 说 明 书 附 图 CN 103324084 A 11 。