一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统，包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、节能智能优化计算模块，用于对热耦合空分设备进行操作节能智能优化计算，并将最优操作参数通过现场总线传递给控制站与存储系统。本发明专利技术为了克服已有的热耦合空分模型在线运算效率低、模型精度差的不足，通过结合高拓展性的机理模型，以及可以利用大量生产历史数据的统计模型，建立热耦合空分设备的兼具高精度与高效率的节能混合模型，在此基础上实现基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统，能够有效反映热耦合空分过程的复杂非线性物性特征，在线运行效率高，节能优化效果比基于传统的机理模型或统计模型的优化方法更好。

An Intelligent Energy-saving Optimization System for Thermally Coupled Air Separation Equipment Based on Hybrid Modeling

【技术实现步骤摘要】
一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统
本专利技术涉及空分设备的节能智能优化领域，尤其涉及一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统。
技术介绍
空分设备，是一种工业生产过程广泛采用的生产装置。空分设备对空气进行分离，并得到氧、氮、氩等高纯工业气体，被广泛应用于石油、化工、能源、电子、冶金、航空航天、医疗保健、食品饮料等各种工业领域，在国民经济中具有广泛的应用和重要的意义。空分设备是工业生产过程耗能最大的设备之一，但又是一种典型的低温精馏过程，其热力学效率并不高，理论热力学效率一般仅为15％-20％左右，能源成本通常占了空气产品价格的75％，因此空分设备也是能源浪费最为严重的耗能设备之一，是典型的牺牲能量换取纯度的设备，具有极大的能效提升空间。近年来，一方面，由于现代工业的发展，一些大型工业项目如钢铁工业、化学工业、石油开采等都需要由大型空分设备提供空气制品，空分设备需求量越来越大；另一方面，自从上世纪70年代的两次“石油危机”以来，能源危机加深，加之日益高涨的环保需求以及空分行业的效益要求，都对空气分离过程的节能降耗提出了更为严格的要求。因此，提高空气分离技术的能量效率、降低空气分离过程的能耗，刻不容缓。目前，国际上对空分设备节能研究的一个核心在于其模型建立，但是目前空分设备的机理模型十分复杂，使得传统的机理模型虽然具有较高的预测精度，但是在线运算效率太低，不利于后续的节能优化研究；另一方面，近期发展起来的基于数据的线性统计模型，不能有效描述空分过程的复杂非线性特性，往往具有较低的预测精度，导致基于数据模型的优化方法对空分过程节能效果的改善非常有限。事实表明建立空分设备的高效率、高精度模型，是提高该过程的生产控制品质的前提，已经成为一项关键的空分节能技术。空分设备混合模型能够结合机理模型拓展性好、精度高的特点，以及统计模型可以利用大量空分生产历史数据、运行效率高的优势，是一种兼具高精度与高效率的新型空分模型。在此基础上，可以很方便地得到低能耗的生产方案，显著改善生产运行效率，降低生产能耗。
技术实现思路
为了克服已有空分设备节能优化系统中，空分设备建模过程不能有效反映空分过程的复杂非线性物性特征、在线运行效率低下、精确度低的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于混合建模的空分设备节能智能优化系统，能够有效反映空分过程的复杂非线性物性特征，在线运行效率高、节能优化效果更好。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于混合建模的空分设备节能智能优化系统，包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、节能智能优化计算模块。所述机理统计混合建模模块以智能仪表中的温度检测元件采集的温度数据、压力检测元件采集的压力数据、流量检测元件采集的流量数据、分析元件采集的组成数据等检测数据，作为机理统计混合模型的数据输入，通过机理建模与统计建模相结合的方法，计算出当前空分设备运行条件与操作条件下的空分设备中温度、压力、流量、组成分布等参数信息。(1)机理模型由以下公式实现：其中，下标i为氮、氩、氧等组分中的一种，j为自上而下编号的塔板序号，yi,j为第j块塔板上i组分的气相组成，xi,j为第j块塔板上i组分的液相组成。yi,j＝ki,jxi,j(3)其中，ki,j为第j块塔板上i组分的气液平衡系数。Lj-1xi,j-1-(Vj+Gj)yi，j-(Lj+Sj)xi,j+Vj+1yi,j+1＝-Fjzi,j(4)其中，Lj-1为第j-1块塔板上的液相流量，Lj为第j块塔板上的液相流量，Vj为第j块塔板上的气相流量，Vj+1为第j+1块塔板上的气相流量，Gj为第j块塔板上的气相采出流量，Sj为第j块塔板上的液相采出流量，Fj为第j块塔板上的进料流量，xi,j-1为第j-1块塔板上i组分的液相组成，yi,j+1为第j+1块塔板上i组分的气相组成，zi,j为第j块塔板上i组分的进料组成。其中，为第j-1块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的气相焓值，为第j+1块塔板上的气相焓值，为第j块塔板上的进料焓值。第j块塔板上的内耦合换热速率Uj的值为：Uj＝αjΔTj(6)其中，αj为第j块塔板上的热耦合换热效率，ΔTj为第j块塔板上的热耦合换热温差。ki,j可以由Peng-Robinson状态方程计算而来，最终的计算公式如下：其中，为第j块塔板上组分i的汽相逸度系数，为第j块塔板上组分i的液相逸度系数。可以由下式计算：其中，bi,j为第j块塔板上i组分的范德华体积，ai,j为第j块塔板上i组分的引力参数，aj为第j块塔板上所有组分分子间引力参数的加权和，bj为第j块塔板上所有组分范德华体积的加权和，Zj为第j块塔板上的压缩因子，Aj、Bj为计算第j块塔板上液相逸度系数时定义的中间变量，由混合物的混合规则计算如下：其中，下标i1和i2为氧、氮、氩中的两种组分，为第j块塔板上组分i1的液相组成，为第j块塔板上组分i2的液相组成，为第j块塔板上组分i1与组分i2间的引力参数，Pj为第j块塔板上的压力，Tj为第j块塔板上的温度，vj为第j块塔板上的摩尔体积，R为气体常数。第j块塔板上组分i的汽相逸度系数计算方法与液相逸度系数相同，只需将式(9)－(13)中的液相组成x替换为相应的气相组成y。(2)统计模型通过对空分设备的历史样本数据进行统计建模，对机理模型中的物性计算方程进行修正，由以下公式实现：yi,j＝ki,jxi,j(14)首先将其表述为标准形式：其中，f(X)是所求的回归方程形式，X是输入数据向量，ω是线性映射向量，上标T表示矩阵的转置，是将X投影到高维特征空间的非线性映射，β为偏置量。给定M个热耦合空分设备运行的历史样本数据其中Xl为第l个模型样本的输入向量，Yl为第l个样本的输出向量。定义第l个样本ε的不敏感损失函数Γε(Yl,f(Xl))为：其中，ε>0为与函数估计精度直接相关的设计参数，求解目的是构造f(X)，使与目标值之间的距离小于ε，上式中的参数以如下方式求解：其中，R(·)为目标函数，ξl,ξl*为第l个模型样本的一组松弛因子，γ为惩罚系数。所述能耗计算模块根据机理统计混合建模模块计算得到的温度、压力、流量、组成分布等参数信息，计算空分过程的能耗等经济技术指标：E＝∑Qcomp+∑Qhex(18)E是热耦合空分设备综合能源消耗量，Q是各设备的能耗，包括泵的能耗Qcomp和换热器的能耗Qhex两类。泵的能耗Qcomp计算公式为：其中，τ为多方过程系数，V为流量，R为气体常数，Tin为进口温度，Pin为进口压力，Pout为出口压力，ηcomp为泵的效率。换热器的能耗Qhex计算公式为：Qhex＝V|Hin-Hout|ηhex-1(20)其中，V为流量，Hin为进口焓值，Hout为出口焓值，ηhex为换热器的效率。所述节能智能优化计算模块，根据机理统计混合建模模块提供的温度、压力、流量、组成分布等参数信息，以及根据能耗计算模块计算出的能耗等经济技术指标，使用节能智能算法进行优化计算，从而得到关于能耗最优的操作参数以及对应的经济指标：其中，Xop为操作条件向量，E(Xop)为能耗计算模块得到的能耗，C(Xop)表示机理统计混合建模模块得到的等式约束，XL为操作条件下界，XU为操作条件上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统，其特征在于：包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、节能智能优化计算模块，所述能耗计算模块、节能智能优化计算模块均与机理统计混合建模模块相连。所述机理统计混合建模模块以智能仪表中的温度检测元件采集的温度数据、压力检测元件采集的压力数据、流量检测元件采集的流量数据、分析元件采集的组成数据等检测数据，作为机理统计混合模型的数据输入，通过机理建模与统计建模相结合的方法，计算出当前热耦合空分设备运行条件与操作条件下的热耦合空分设备中温度、压力、流量、组成分布等参数信息。(2.1)机理模型由以下公式实现：

【技术特征摘要】
1.一种基于混合建模的热耦合空分设备节能智能优化系统，其特征在于：包括机理统计混合建模模块、能耗计算模块、节能智能优化计算模块，所述能耗计算模块、节能智能优化计算模块均与机理统计混合建模模块相连。所述机理统计混合建模模块以智能仪表中的温度检测元件采集的温度数据、压力检测元件采集的压力数据、流量检测元件采集的流量数据、分析元件采集的组成数据等检测数据，作为机理统计混合模型的数据输入，通过机理建模与统计建模相结合的方法，计算出当前热耦合空分设备运行条件与操作条件下的热耦合空分设备中温度、压力、流量、组成分布等参数信息。(2.1)机理模型由以下公式实现：其中，下标i为氮、氩、氧等组分中的一种，j为自上而下编号的塔板序号，yi,j为第j块塔板上i组分的气相组成，xi,j为第j块塔板上i组分的液相组成。yi,j＝ki,jxi,j(3)其中，ki,j为第j块塔板上i组分的气液平衡系数。Lj-1xi,j-1-(Vj+Gj)yi，j-(Lj+Sj)xi,j+Vj+1yi,j+1＝-Fjzi,j(4)其中，Lj-1为第j-1块塔板上的液相流量，Lj为第j块塔板上的液相流量，Vj为第j块塔板上的气相流量，Vj+1为第j+1块塔板上的气相流量，Gj为第j块塔板上的气相采出流量，Sj为第j块塔板上的液相采出流量，Fj为第j块塔板上的进料流量，xi,j-1为第j-1块塔板上i组分的液相组成，yi,j+1为第j+1块塔板上i组分的气相组成，zi,j为第j块塔板上i组分的进料组成。其中，为第j-1块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的液相焓值，为第j块塔板上的气相焓值，为第j+1块塔板上的气相焓值，为第j块塔板上的进料焓值。第j块塔板上的内耦合换热速率Uj的值为：Uj＝αjΔTj(6)其中，αj为第j块塔板上的热耦合换热效率，ΔTj为第j块塔板上的热耦合换热温差。ki,j可以由Peng-Robinson状态方程计算而来，最终的计算公式如下：其中，为第j块塔板上组分i的汽相逸度系数，为第j块塔板上组分i的液相逸度系数。可以由下式计算：其中，bi,j为第j块塔板上i组分的范德华体积，ai,j为第j块塔板上i组分的引力参数，aj为第j块塔板上所有组分分子间引力参数的加权和，bj为第j块塔板上所有组分范德华体积的加权和，Zj为第j块塔板上的压缩因子，Aj、Bj为计算第j块塔板上液相逸度系数时定义的中间变量，由混合物的混合规则计算如下：其中，下标i1和i2为氧、氮、氩中的两种组分，为第j块塔板上组分i1的液相组成，为第j块塔板上组分i2的液相组成，为第j块塔板上组分i1与组分i2间的引力参数，Pj为第j块塔板上的压力，Tj为第j块塔板上的温度，vj为第j块塔板上的摩尔体积，R为气体常数。第j块塔板上组分i的汽相逸度系数计算方法与液相逸度系数相同，只需将式(9)－(13)中的液相组成x替换为相应的气相组成y。(2.2)统计模型通过对热耦合空分设备的历史样本数据进行统计建模，对机理模型中的物性计算方程进行修正，由以下公式实现：yi,j＝ki,jxi,j(14)首先将其表述为标准形式：其中，f(X)是所求的回归方程形式，X是输入数据向量，ω是线性映射向量，上标T表示矩阵的转置，是将X投影到高维特征空间的非线性映射，β为偏置量。给定M个热耦合空分设备运行的历史样本数据其中Xl为第l个模型样本的输入向量，Yl为第l个样本的输出向量。定义第l个样本ε的不敏感损失函数Γε(Yl,f(Xl))为：其中，ε>0...

【专利技术属性】
技术研发人员：王之宇，覃伟中，陈泽国，谢道雄，张泽银，陈齐全，徐盛虎，钟建斌，郑京禾，刘兴高，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33