基于PROII和NSGA-Ⅱ的乙烯裂解装置急冷系统的多目标优化

基于PROII和NSGA-Ⅱ的乙烯裂解装置急冷系统的多目标优
化
刘立岩
【摘要】This paper used a simulator PROII to build a steady state simulation model of quench system in ethylene plant. A huge amount of simulated data was analyzed to find out the operating parameters affecting the product and energy in the quench system and extracted data to make model identification by using linear regression method. It built the multi-objective mathematical model of enabling product resolution in quench system and heat recovery value of heat exchanger to be maximum. The NSGA-II algorithm was used to solve the multi-objective optimization model and get Pareto optimal solution sets. Based on the production practice,it proposed optimized operation condition. The results showed that this method is effective and feasible. It provided a useful method to optimizing design and directing operation for quench system .%利用化工流程模拟软件PROII建立了乙烯装置急冷系统的稳态仿真模型。

在对大量的模拟数据进行分析后，找出急冷系统中对产品和能量有影响操作参数，并提取数据利用线性回归分析法进行模型识别，建立了以产品分离度和换热器热量回收值最大的多目标的数学模型。

采用NSGA-II算法对多目标优化模型进行求解，得到Pareto最优解集，结合生产装置实际运行情况，提出了优化操作条件。

【期刊名称】《炼油与化工》
【年(卷),期】2015(000)004
【总页数】6页(P46-50,51)
【关键词】急冷系统;流程模拟;NSGA-II算法;Pareto解;操作优化
【作者】刘立岩
【作者单位】大庆石化公司化工一厂，黑龙江大庆 163714
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.99
近年来已有许多学者对乙烯装置急冷系统的工艺模拟进行了深入的研究。

在Aspenplus平台上建立了急冷系统仿真模型，实现了评估某一操作变量的变化对能量和系统平稳运行的敏感性研究。

运用PROII软件对急冷油塔进行了模拟，提出了急冷油塔优化设计方案。

在仿真模型的基础上，研究了乙烯装置急冷油塔中循环急冷油流量对产品的影响。

但这些研究大多是基于对急冷系统局部的模拟分析和工艺流程改造，或是在模拟基础上对生产操作参数进行简单调优，并未能给出相应操作参数的调优结果及优化方案。

故解决该系统的模拟计算，并以产品分离度和热量回收值最大的多目标优化具有重要意义［1］。

传统的多目标优化算法通过将多目标问题转化为一系列单目标优化问题，然后分别求解以完成多目标优化问题，由于权重系数带有主观性选取，对结果的正确性有很大影响。

Goldberg提出了基于Pareto最优解的概念计算个体适应度的方法，借助非劣解的等级和相应的选择算子使种群在优化过程中朝Pareto最优解的方向进化。

文中以某石化公司的80 kt/a的乙烯装置为对象，选用化工流程模拟软件PROII 对其进行模拟。

得到急冷系统在稳态仿真模型后，提取了大量的模拟数据，经过分析后找出影响乙烯急冷系统产品分离度和热量回收的关键操作参数，然后利用多元
线性回归理论建立多目标优化的数学模型。

应用NSGA-II算法［2］对急冷系统进行多目标优化，找到Pareto最优解。

经过计算后证明了该方法的有效性和可行性。

1.1 急冷油塔
急冷油塔（C-1210）从下至上分为3段：急冷油循环段、盘油循环段、精馏段。

从急冷器出来的210℃裂解气进入C-1210塔底部，经循环急冷油、中部的盘油、顶部的裂解粗汽油逐级冷却后温度降低，重组分由塔釜至塔顶逐渐冷凝，轻组分从塔顶排出。

C-1210底部分离出的热急冷油分为2股，1股循环后急冷油塔，作为稀释蒸汽发生器再沸器的热源，另1股作为重燃料油汽提塔（C-1230）进料；塔中部抽出的盘油经各用户回收热量后循环回到急冷油塔；塔中部侧线抽出裂解柴油馏分作为轻质燃料油汽提塔（C-1240）进料；塔顶的裂解气进入急冷水塔。

来自
急冷油塔中部的馏分进入到C-1240塔，塔底通入稀释蒸汽汽提，去除进料中的轻组分，用来控制裂解汽油的干点，C-1240塔顶产品返回到C-1210塔，C-1240
塔底产品为裂解柴油。

进入到C-1230塔的急冷油，用来自乙烷炉的裂解气汽提，将中馏程的产物返回C-1210塔，降低了急冷油塔底的粘度，C-1230塔底的裂解燃料油产品用泵打出送入罐区［3］。

1.2 急冷水系统
来自急冷油塔的裂解气从急冷水塔底部进入并直接与循环急冷水接触，温度降低至41℃后从塔顶排出，然后进入裂解气压缩系统。

塔底流出物经过油水分离器，分
离出的急冷水经过换热器冷却后，分别回流到C-1220塔的中部和顶部，分离出的裂解粗汽油一部分送C-1210塔做回流，其余部分与裂解气压缩机二段吸入罐里出来的汽油混合后作为进料送入汽油汽提塔汽提。

C-1250塔顶的C4及轻组分返回
C-1220塔，C-1250塔釜流出的裂解汽油产品送入罐区。

2.1 PROII的建模
以某石化企业80 kt/a乙烯装置急冷系统平稳运行时的实际生产数据为基础的流程
模拟。

模拟急冷系统的难度首先在于输入组分的选择。

裂解气化学组分及含量来源于该企业化验室采用采用气相色谱和液相色谱方法［9］对裂解气测定出的数据，对于裂解产品把C4以下看作是裂解轻烃，把C5～C9看作是裂解汽油，C10～C12看作是裂解柴油，剩下的C12以上看作是裂解燃料油［10］。

为简化急冷系统复杂换热网络，在建模过程中对同类的多个换热器简化成1个单侧换热器，并只计算换热量。

热力学方法是计算物料平衡和热量平衡的基础。

针对裂解气的急冷过程是1个复杂的传质和传热过程，选用SimSci公司推荐的SRK状态方程。

急冷系统PROII模拟仿真流程见图1。

2.2 模拟结果及分析
在对急冷系统进行模拟计算后，获得各塔重要工艺参数的分布，结果见表1。

从表1可以看出，由于模拟软件中输入的裂解气组分和真实生产中的化学组分存在少许差别，所以除个别数据存在差别外，各个塔重要工艺参数的模拟结果与实际生产数据都基本吻合。

所以该模拟还是真实的反映出该急冷系统的实际运行情况，可为后期的多目标优化提供数据支持。

3.1 数学建模
为满足急冷系统物料平衡需要，裂解后产生的副产品裂解汽油、裂解柴油和裂解燃料油必须合理的通过该系统排出装置。

其中重燃料汽提塔的塔底分离出C12以上的重组分，轻燃料汽提塔塔底分离出C10～C12的中组分，汽油汽提塔塔底分离出C5～C9的中组分，急冷水塔的顶端分离出C4以上的轻组分。

如果裂解气在急冷系统不能做到高效的化学组分分离，首先裂解气中的重组分就会带压缩系统中，从而使得压缩系统的负荷增大，其次纯度不理想的副产品也会导致的产品浪费和经济效益的下降。

为满足急冷系统热量平衡需要，温度为210℃的裂解气所带的热量要逐级回收。

把裂解气在进入急冷系统后要回收的热量分为3个等级，首先传递给急冷油换热
器的为温度172.4～206.6℃的高品位热量，此热量用来发生稀释蒸汽和低压蒸汽，传递给盘油换热器为温度126～183℃的中品位热量，用做裂解汽油汽提塔再沸器的热源而回收，最后传到急冷水换热器的为温度47.4～85℃的低品位热量，通过
供给低位工艺用户（预热和再沸器、空气预热器）而回收［4］。

虽然从能量效率最佳的角度考虑，应尽量回收高品位热量，以节约中压蒸汽量，但在实际生产中，中品位热量的回收却影响着急冷油塔塔釜温度，以及是否能提供更多高品位的热能，降低急冷油换热器的热负荷。

所以3种等级的热量回收都要达
到最优才能做到真正的节能减耗。

综合上述因素考虑，结合某乙烯厂实际生产工艺，选择比较全面的参数来探讨其对急冷系统产品分离度和热量回收的影响。

考察的参数有裂解气的进塔温度、粗汽油回流量、急冷油循环量、盘油循环量、柴油侧线采出量、重燃料油采出量、一级急冷水循环量。

考察过程就是应用PROII软件，在急冷系统稳态模拟的基础上，保
持其它参数不变，改变某一关键操作参数，在工艺正常运行所允许的范围内变化，然后运行PROII，当模拟收敛时，记录对应产品组分的质量分数和换热器取热值变化情况，并提取数据。

对数据进行分析后发现此模型中裂解燃料油的分离度都在99%以上，不在优化范围内［5］。

最后结合多元回归理论对急冷系统进行模型辨识，经回归方程显著性检验后，建立多目标优化模型的数学描述：
f（1）=4.784e-5x1-2.914e-5x2-4.847e-5x3-1.047e-5x4-4.15 e-4x5+0.867；f（2）=-0.004 4x1+0.004x2+0.000 482x3+0.001 1x4+ 0.032 9x5-0.142 282；f（3）=0.000 755x2+0.000 183x3+0.000 304x4+ 0.039 144x6-0.365 763；
f（4）=113.841x1-11.39x2+14.158x3-11.633x4+ 187.966x5-721.527x6-5437.751；
f（5）=25.333x1-5.253x2-4.938x3+26.204x4+ 127.664x5+132.089x6-5648.789；
f（6）=20.015x2-8.477x3-11.59x4-389.018x5+
422.676x6+0.39x7+93 952
198≤x1≤220
150≤x2≤250
350≤x3≤500
150≤x4≤250
2.5≤x5≤17
20≤x6≤22
2 400≤x7≤
3 000
式中 f（1）—C4以下的烃产品含有的相应组分质量；f（2）—裂解汽油产品含相应组分质量分数；f（3）—裂解柴油产品含相应组分质量分数；f（4）—急冷油换热器的取热值；f（5）—盘油换热器的取热值；f（6）—级急冷水换热器的取热值；x1—裂解气的进塔温度；x2—粗汽油返回急冷油塔的流量；x3—急冷油循环量；x4—盘油循环量；x5—柴油侧线采出量；x6—重燃料油采出量；x7一级急冷水循环量。

3.2 多目标优化
3.2.1 NSGA-II算法 NSGA-II算法是Deb等人对NSGA进行了改进得到的，弥补了运算速度慢以及鲁棒性不强的缺点［6，7］。

NSGA-II算法是在选择个体之前先进行快速非支配分级排序，即设ni为种群中支配个体i的个体数，Si为个体i所支配的个体的集合，将种群中的所有ni=0的个体存放在集合F1中，而后设Sj为F1中的每个个体j所支配的个体集合，由于支配Sj中的每个个体k的个体中j已经被放入F1中，所以将支配个体k的个体数减
少1，当nk-1=0时则将个体k存入另一个集合H中，然后将集合F1作为一级非支配个体集，令irank为F1中每个个体公用的非支配序号。

最后再对H进行如上操作，直到种群中的所有个体分级排序完成。

其次，排序完成后，再确定在种群中的每个个体i与同级相邻个体之间的拥挤距离，用idistant表示，在选择个体时，非支配序irank作为首先考虑的参数，即选择非支配序小的个体（排序时先被选择出来的个体），当2个个体处在同一级别的时候，则选择拥挤距离大的个体，换言之，取周围较不拥挤的个体。

再者，引入了精英保留策略，即在选择、交叉、变异前将这一代的个体与父代个体结合，这样使得父代中个体的优良特性得以保存下来。

NSGA-II算法的运算复杂程度下降，并采用比较算子拥挤距离的方法取代了适应度值共享的方法，避免了主观因素影响优化结果。

基于NSGA-Ⅱ算法的急冷系统多目标优化流程见图2。

3.2.2优化结果对急冷系统的多目标优化函数采用非支配排序遗传算法求解，算法参数遗传代数为设定为500，初始种群规模为200，交叉概率为0.7，变异概率为0.02。

该算法共得到200个Pareto最优解［8，9］。

急冷系统分离产品目标优化初始Pareto解的分布见图3；运行500代后的Pareto解分布见图4；急冷系统换热器热量回收目标优化初始Pareto解分布见图5；运行500代后的Pareto解分布见图6。

优化结果表明，同时优化急冷系统3个产品的分离度和3个换热器的取热值，使之同时达到最大的目标是相互冲突的，1个目标函数值的改进往往以牺牲其他目标函数的值为代价。

因此该优化问题中包含了多个解，这些解在不同的优化目标上各有优势。

决策者可根据不同的生产要求，从优化得到的Pareto最优解，集中选择合适的操作参数进行生产指导，体现了多算法的优越性［10］。

在某石化企业的实际生产中，为了得到质量更好的乙烯产品和经济效益更大的裂解汽油副产品，以及从能量利用效率最佳的角度考虑，回收更多的高品位热量，实现
整个乙烯装置的节能减排，部分优化策略及结果见表2。

（1）通过分析急冷系统复杂的工艺流程，并应用PROII软件进行建模计算，比起传统建模方法提高了建模的准确性和实际性，同时也降低了建模的难度和计算时间。

（2）经过大量模拟数据分析再结合多元性回归理论对急冷系统进行模型辨识，提出了以急冷系统分离出的产品和换热器热量回收值为目标函数的多目标优化模型。

（3）利用NSGA-II算法进行优化得到了Pareto解集，结果表明，同时优化产品分离度和热量回收值是相悖的，在Pareto解集中寻找最优的生产操作参数可以使急冷系统的轻、重油组分分离效果更好，产生更大的经济价值，并且回收更多的高品位热量，节省了中压蒸汽耗量，达到降低装置的能耗的目的。

（4）该方法可以应用到同类乙烯裂解装置急冷系统的多目标优化上，优化过程高效可行。

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