申请/专利权人：湖州同润汇海科技有限公司

申请日：2020-04-13

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN111523779B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/02;G06F30/20;G06F17/18;G06N3/0499

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2020.09.04#实质审查的生效;2020.08.11#公开

摘要：本发明涉及一种在线确定常减压直馏柴油馏程曲线的方法，选取目标常减压装置的多个典型加工工况，搭建严格机理模型；针对每一个典型加工方案，以超过100套装置实际生产数据作为严格机理模型的输入变量，计算得到常减压装置侧线产品的馏程分析结果；通过数据校正消除严格机理模型和实际生产数据针对侧线产品馏程分析结果的系统误差；考察目标常减压装置运行的上下限，随机生成若干组操作参数，以严格机理模型为计算载体，得到超过若干组成套严格机理模型数据，保证数据均匀覆盖了目标装置的整个操作范围；以通过严格机理模型生成的大数据为基础，建立人工神经元网络的数理模型，从而通过可测的操作条件，快速准确的计算出侧线产品的馏程指标。

主权项：1.一种在线确定常减压直馏柴油馏程曲线的方法，其特征在于包括以下步骤：1严格机理模型的搭建基于工艺流程及设备的工程设计参数，利用模拟软件建立常减压装置的全流程严格机理模型；2典型工况选取和数据整理常减压装置的实际生产过程根据原油性质变化和产品切割方案的要求分为多个典型的加工方案，在任意加工方案中选取原油性质和或原油处理量和或操作参数和或产品性质作为步骤1中严格机理模型的输入变量；3产品性质预测以步骤2超过100套典型的加工方案中实际原油性质和或原油处理量和或操作参数和或产品性质作为步骤1中严格机理模型的输入变量，计算得到常减压装置所有产品的完整物性结果，其中包含柴油的详细馏程数据；4严格机理模型的数据校正将步骤3所获得的详细馏程数据与常减压装置的现场实际数据进行对比，对严格机理模型进行数据校正；利用下式对严格机理模型进行数据校正， 其中，是在工况f中某一侧线产品p的某一馏程温度点e通过严格机理模型的模拟值；是同一工况f下该侧线产品p的对应馏程温度点e的实际测量值；ce和be是对某一侧线产品某一馏程温度点e进行数据校正引入的修正参数；参数ce和be通过数据回归求得，通过最小二乘法、以严格机理模型的模拟值与实际测量值最为接近为目标而获得；在最小二乘法中，优化的目标是：最小化ce和be则是可调整的优化变量，通过非线性优化算法得到使模拟值与实际测量值最为接近的参数组合；5基于严格机理模型的生产数据样本扩展分析目标常减压装置的设备操作边界，针对每一个典型的加工方案，在其操作参数区间内通过拉丁超立方抽样产生样本点，利用上述产生的样本点，基于步骤4数据校正后的严格机理模型进行模拟计算，将每个工况设定扩展生成2000～5000套数据样本，共计生成超过一万套装置生产数据；6人工神经元网络模型的建立基于步骤5中严格机理模型扩展得到的生产数据样本，建立人工神经元网络的数理模型，在线确定常减压直馏柴油的馏程；步骤5中，拉丁超立方抽样的步骤为A、将相关参数缩放到[0，1]区间；B、将该[0，1]分为r等份，每个小区间内[qr，q+1r]内根据均匀分布随机产生一个数；C、将r个随机数的顺序打乱；D、这r个数即为每个随机样本的概率，按照概率分布函数的反函数生成随机分布的值。

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