一种石油化工流程控制方法和系统
本发明属于石油化工流程控制，具体涉及一种石油化工流程控制方法和系统。
背景技术：
1、在石油化工行业中，生产过程的复杂性和高精度要求使得流程控制变得尤为重要。传统的流程控制方法往往依赖于操作人员的经验和直觉，难以实现精确且稳定的控制效果。随着技术的不断发展，特别是高级过程控制apc、模型预测控制mpc、智能传感器系统以及分布式控制系统dcs等技术的引入，石油化工流程控制迎来了革命性的进步。
2、在石油化工生产过程中，工艺参数的精确控制直接影响到产品的质量和生产效率。传统的控制方法在面对复杂多变的工艺环境时，往往难以达到预期的效果。而高级过程控制apc和模型预测控制mpc技术通过利用先进的数学模型和算法，能够实现对工艺参数的优化和精确控制，从而减少生产过程中的波动，提高生产效率。
3、同时，智能传感器系统和分布式控制系统dcs的应用，使得生产过程的实时监控和调整成为可能。这些系统能够实时收集和处理大量的数据，通过对数据的分析和处理，及时发现和解决生产过程中的问题，确保设备和工艺参数始终处于最佳状态。
4、综上，为了适应石油化工流程控制技术的不断发展的形式，为了提高石油化工行业的生产效率，发明人提出一种石油化工流程控制方法和系统，用以解决上述问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种石油化工流程控制方法和系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种石油化工流程控制方法，包括以下步骤：
4、s1、安装传感器网络，选择具有高精度和自诊断功能的智能传感器，将传感器安装在关键的监测点位，并确保其稳定运行，配置物联网网关和网络设备，确保传感器数据的实时传输，安装网络安全设备，保护数据和控制系统的安全；
5、s2、数据采集与存储，配置数据采集系统，实时收集各传感器的数据，确保数据采集的准确性和完整性，采用大数据平台或云存储系统，存储海量生产数据，设置数据备份和恢复机制，确保数据安全；
6、s3、数据分析，使用大数据分析工具，对采集到的数据进行处理和分析，应用机器学习算法，挖掘数据中的模式和规律，基于数据分析结果，优化生产参数和操作策略，实施模型预测控制mpc，预测未来的过程行为并优化控制策略；
7、s4、实施高级控制组件，部署分布式控制系统，建立状态空间模型，确保系统的模块化和高可靠性，配置控制器和执行器，实时执行控制指令，实施多变量控制，优化多个变量之间的关系，配置模型预测控制，提前预测并应对生产中的异常情况；
8、s5、能效管理，实时监控能耗数据，优化能源使用，降低能耗，采用节能技术和设备，提高能效，减少碳排放；
9、s6、可视化，使用图表和仪表盘，直观展示生产数据和运行状态。提供历史数据查询和分析功能，支持生产决策的操作界面，方便操作人员实时监控和控制生产过程；
10、s7、预测性维护，实时监测关键设备的运行状态和性能参数，收集设备运行数据，进行故障预测和诊断，基于预测性维护结果，制定科学的维护计划，提前安排设备检修，避免非计划停机。
11、优选的，所述智能传感器包括压力传感器、温度传感器、流量传感器、液位传感器、成分分析传感器、振动传感器和位置传感器。
12、优选的，s3中机器学习算法采用回归分析，建立变量之间的关系模型，表示为：
13、y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+e
14、其中y：响应变量；
15、x1,x2,…,xn：预测变量；
16、β0：截距；
17、β1,β2,…,βn：自变量的回归系数；
18、e：误差项。
19、优选的，s4中模型预测控制表示为：
20、
21、其中j：控制性能指标，目标函数；
22、n：预测时域长度；
23、y(t+i|t)：在时间t时预测的未来i时刻的输出；
24、yref(t+i)：未来i时刻的参考值，设定值；
25、q：输出误差权重矩阵；
26、r：控制增量权重矩阵；
27、δu(t+i-1)＝u(t+i-1)-u(t+i-2)：控制增量。
28、优选的，s4中状态空间模型用于描述多变量系统的动态行为，表示为：
29、
30、y(t)＝cx(t)+du(t)
31、其中x(t)：状态变量向量；
32、u(t)：输入变量向量；
33、y(t)：输出变量向量；
34、a：系统矩阵；
35、b：输入矩阵；
36、c：输出矩阵；
37、d：直接传输矩阵；
38、在控制石油化工过程的温度和压力时，建立状态空间模型，设计状态反馈控制器，优化系统的动态性能。
39、优选的，s5中能效管理通过计算能效比，获取能源利用方面的效率：
40、
41、eer：能效比；
42、制冷量：单位时间内系统提供的制冷量，单位为btu/h；
43、耗电量：单位时间内系统消耗的电能，单位为w。
44、优选的，s5中优化能源使用具体通过伯努利方程计算管道不同位置的压力和流速，从而优化管道设计，提高输送效率，表示为：
45、
46、其中p1,p2：管道1和管道2处的压力；
47、ρ：流体密度；
48、g：重力加速度；
49、v1,v2：管道1和管道2处的流速；
50、z1,z2：管道1和管道2处的高度；
51、hf：沿程损失，包括摩擦损失。
52、一种石油化工流程控制系统，包括：
53、传感器网络模块，选择具有高精度和自诊断功能的智能传感器，将传感器安装在关键的监测点位，并确保其稳定运行，配置物联网网关和网络设备，确保传感器数据的实时传输，安装网络安全设备，保护数据和控制系统的安全；
54、数据采集与存储模块，配置数据采集系统，实时收集各传感器的数据，确保数据采集的准确性和完整性，采用大数据平台或云存储系统，存储海量生产数据，设置数据备份和恢复机制，确保数据安全；
55、数据分析模块，使用大数据分析工具，对采集到的数据进行处理和分析，应用机器学习算法，挖掘数据中的模式和规律，基于数据分析结果，优化生产参数和操作策略，实施模型预测控制mpc，预测未来的过程行为并优化控制策略；
56、实施高级控制组件模块，部署分布式控制系统，建立状态空间模型，确保系统的模块化和高可靠性，配置控制器和执行器，实时执行控制指令，实施多变量控制，优化多个变量之间的关系，配置模型预测控制，提前预测并应对生产中的异常情况；
57、能效管理模块，实时监控能耗数据，优化能源使用，降低能耗，采用节能技术和设备，提高能效，减少碳排放；
58、可视化模块，使用图表和仪表盘，直观展示生产数据和运行状态，提供历史数据查询和分析功能，支持生产决策的操作界面，方便操作人员实时监控和控制生产过程；
59、预测性维护模块，实时监测关键设备的运行状态和性能参数，收集设备运行数据，进行故障预测和诊断，基于预测性维护结果，制定科学的维护计划，提前安排设备检修，避免非计划停机。
60、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
61、(1)本发明通过高级过程控制apc和模型预测控制mpc，优化工艺参数，减少生产过程中的波动，提高生产效率，智能传感器系统和分布式控制系统实时监控和调整生产过程，确保设备和工艺参数始终处于最佳状态。
62、(2)本发明中精确监控和控制关键工艺参数，如温度、压力、流量、成分等，确保产品质量的一致性和稳定性，通过能效管理系统实时监控能耗数据，优化能源使用，降低能耗，减少能源成本。
63、(3)本发明通过预测性维护系统提前预测和预防设备故障，减少设备停机时间，降低维护成本，通过智能传感器和数据采集系统，实时监测设备和环境的状态，及时发现和处理潜在的安全隐患。
64、(4)本发明通过大数据分析和机器学习技术，挖掘数据中的模式和规律，为生产优化和决策提供科学依据，通过可视化系统，提供直观的操作界面和实时数据，支持操作人员的决策。
技术特征：
1.一种石油化工流程控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种石油化工流程控制方法，其特征在于：所述智能传感器包括压力传感器、温度传感器、流量传感器、液位传感器、成分分析传感器、振动传感器和位置传感器。
3.根据权利要求1所述的一种石油化工流程控制方法，其特征在于：s3中机器学习算法采用回归分析，建立变量之间的关系模型，表示为：
4.根据权利要求1所述的一种石油化工流程控制方法，其特征在于：s4中模型预测控制表示为：
5.根据权利要求1所述的一种石油化工流程控制方法，其特征在于：s4中状态空间模型用于描述多变量系统的动态行为，表示为：
6.根据权利要求1所述的一种石油化工流程控制方法，其特征在于：s5中能效管理通过计算能效比，获取能源利用方面的效率：
7.根据权利要求1所述的一种石油化工流程控制方法，其特征在于：s5中优化能源使用具体通过伯努利方程计算管道不同位置的压力和流速，从而优化管道设计，提高输送效率，表示为：
8.一种石油化工流程控制系统，其特征在于，包括：
技术总结
本发明涉及石油化工流程控制技术领域，具体公开了一种石油化工流程控制方法和系统，包括：S1、安装传感器网络，S2、数据采集与存储，S3、数据分析，S4、实施高级控制组件，S5、能效管理，S6、可视化和S7、预测性维护；本发明通过高级过程控制APC和模型预测控制MPC，优化工艺参数，减少生产过程中的波动，提高生产效率，智能传感器系统和分布式控制系统实时监控和调整生产过程，确保设备和工艺参数始终处于最佳状态，通过精确监控和控制关键工艺参数，如温度、压力、流量、成分等，确保产品质量的一致性和稳定性，通过能效管理系统实时监控能耗数据，优化能源使用，降低能耗，减少能源成本。
技术研发人员：张耀峰,钟耀男,崔顺鑫,李景琦,张润韬,刘昊鑫,朱卫东,马金宝,张明佳,武学义
受保护的技术使用者：西南石油大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5