【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及污染物治理，具体涉及一种催化再生烟气脱硫塔碱液用量预测方法和系统。
技术介绍
1、催化裂化装置是炼油专业的关键装置，是炼油板块废气排放的重点污染源，废气排放量占炼油主体装置的40％以上，是政府和企业环保监控的重点。催化裂化再生烟气现执行《石油炼制工业污染物排放标准》(gb 31570-2015)，催化裂化再生烟气的排放标准是大气污染物排放限值二氧化硫100mg/m3，大气污染物特别排放限值二氧化硫50mg/m3。而二氧化硫排放量与燃料燃烧量及燃料硫含量密切相关。燃料用量及组分发生变化，二氧化硫排放量将随之变化，目前大部分再生烟气已增设烟气脱硫设施，污染物的排放浓度和排放量的控制主要取决于治理设施的运行情况。
2、当前石化企业运用较为广泛的脱硫方式为钠碱法脱硫。钠碱法脱硫就是采用可溶性的废碱性清液作为脱硫剂在吸收塔中吸收二氧化硫，然后将大部分吸收液排出吸收塔外再用氧化法及生物处理技术进行废水处理，使脱硫液达标排放。现阶段主要技术是针对产生废碱液的处理，缺少针对脱硫废液源头减量化的技术及设施，而针对脱硫塔的操作主要依靠人工经验，容易造成大量的新鲜碱液投入和脱硫废液的产生，带来较多的环保治理问题。
3、目前的研究多以实现二氧化硫的最低排放为最终目的，力求通过最大用碱量实现二氧化硫的最低排放，采用经验计算值对碱液的添加量进行确定，不能根据装置的实际运行状态及二氧化硫排放情况及时、合理的对碱液用量进行调节，容易造成碱液的浪费，增加企业运营成本。且目前催化裂化装置操作人员对碱液用量的调节主要依靠装置人员
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种催化再生烟气脱硫塔碱液用量预测方法和系统，通过选择与脱硫塔碱液用量高度相关的工艺参数以及特征参量，将其作为算法模型的输入变量进行模型训练，通过训练后的模型对脱硫塔碱液用量进行预测，预测精度更高。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了催化再生烟气脱硫塔碱液用量预测方法，包括如下步骤：
3、s1、采集催化裂化装置脱硫塔的工艺参数以及进口烟气量、进口二氧化硫浓度、出口烟气量、出口二氧化硫浓度、吸收液流量、ph值数据；
4、s2、计算进口烟气量与进口二氧化硫浓度的乘积得到脱硫塔的二氧化硫输入量，计算出口烟气量与出口二氧化硫浓度的乘积得到脱硫塔的二氧化硫输出量，计算二氧化硫输入量与二氧化硫输出量的差值作为第一特征参数；计算进口烟气量与吸收液流量的比值作为第二特征参数；计算oh-的浓度作为第三特征参数；
5、s3、将工艺参数以及第一特征参数、第二特征参数和第三特征参数作为脱硫塔碱液用量预测模型的输入变量，碱液用量与碱液浓度的乘积作为输出变量对模型进行训练；
6、s4、通过训练后的模型对脱硫塔碱液用量进行预测，模型输出变量与碱液浓度的比值即为脱硫塔碱液用量。
7、在本专利技术中，步骤s1中采集的ph值数据是指脱硫塔中循环浆液的ph值数据。
8、进一步地，所述工艺参数包括洗涤塔入口烟气温度、洗涤塔出口二氧化碳浓度、洗涤塔循环泵入口ph值、氢氧化钠进洗涤塔底流量、氢氧化钠进洗涤塔顶流量和碱液浓度。
9、进一步地，步骤s1和步骤s2之间还包括数据预处理步骤，所述数据预处理步骤包括正常工况时段数据提取和异常数据剔除。
10、进一步地，所述正常工况时段数据提取具体为：保留正常工况时段的数据并删除停工停炉状态下的数据。
11、进一步地，所述异常数据剔除具体为：根据预先设定的工艺参数阈值范围，保留所述阈值范围以内的采集到的所述工艺参数，剔除所述阈值范围以外的数据。
12、进一步地，步骤s4之后还包括：通过构建催化裂化装置脱硫塔的对照模型并依据步骤s4获取的脱硫塔碱液用量预测值，对催化裂化装置脱硫塔进行工艺优化。
13、进一步地，所述工艺优化具体为：结合脱硫塔碱液用量预测值与当前二氧化硫排放情况给出当前碱液添加量的推荐方案，实现依据二氧化硫的排放限值完成对碱液添加量的控制，直至催化裂化装置脱硫塔碱液用量维持在合理的范围内，且保证二氧化硫排放稳定达标。
14、进一步地，在步骤s3中，所述脱硫塔碱液用量预测模型采用bp神经网络模型。
15、进一步地，在步骤s3中，构建所述脱硫塔碱液用量预测模型的过程包括：
16、(1)设置初始权重值k、b；
17、(2)对模型的输入层节点进行加权求和，采用如下公式(1)计算隐藏层数值，
18、ff,j＝∑nn·knj 公式(1)
19、其中，j为隐藏层的数值序号，n为步骤s1中的工艺参数以及步骤s2计算得到的第一特征参数、第二特征参数和第三特征参数；
20、(3)执行sigmoid激活公式(2)如下：
21、
22、(4)采用如下公式(3)计算催化裂化装置脱硫塔碱液用量的预测值，
23、
24、其中，bj为第j层权重值；
25、(5)计算误差，当误差接近零时收敛；
26、(6)若误差值不符合标准，则按照如下公式(4)反向计算更新两层权重值k、b，
27、
28、
29、其中，x为设定的学习率；
30、(7)利用更新后的权重值重复步骤(1)至(6)中的计算，直至收敛，得到最佳的催化裂化装置脱硫塔碱液用量的预测值。
31、本专利技术还提供了一种催化再生烟气脱硫塔碱液用量预测系统，包括：
32、数据采集模块，用于采集催化裂化装置脱硫塔的工艺参数以及进口烟气量、进口二氧化硫浓度、出口烟气量、出口二氧化硫浓度、吸收液流量、ph值数据；
33、参数计算模块，用于计算进口烟气量与进口二氧化硫浓度的乘积得到脱硫塔的二氧化硫输入量，计算出口烟气量与出口二氧化硫浓度的乘积得到脱硫塔的二氧化硫输出量，计算二氧化硫输入量与二氧化硫输出量的差值作为第一特征参数；计算进口烟气量与吸收液流量的比值作为第二特征参数；计算oh-的浓度作为第三特征参数；
34、模型训练模块，用于将工艺参数以及第一特征参数、第二特征参数和第三特征参数作为脱硫塔碱液用量预测模型的输入变量，碱液用量与碱液浓度的乘积作为输出变量对模型进行训练；
35、碱液用量预测模块，用于通过训练后的模型对脱硫塔碱液用量进行预测，模型输出变量与碱液浓度的比值即为脱硫塔碱液用量。
36、进一步地，所述系统还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块进一步包括：正常工况数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种催化再生烟气脱硫塔碱液用量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工艺参数包括洗涤塔入口烟气温度、洗涤塔出口二氧化碳浓度、洗涤塔循环泵入口pH值、氢氧化钠进洗涤塔底流量、氢氧化钠进洗涤塔顶流量和碱液浓度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1和步骤S2之间还包括数据预处理步骤，所述数据预处理步骤包括正常工况时段数据提取和异常数据剔除。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述正常工况时段数据提取具体为：保留正常工况时段的数据并删除停工停炉状态下的数据。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述异常数据剔除具体为：根据预先设定的工艺参数阈值范围，保留所述阈值范围以内的采集到的所述工艺参数，剔除所述阈值范围以外的数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4之后还包括：通过构建催化裂化装置脱硫塔的对照模型并依据步骤S4获取的脱硫塔碱液用量预测值，对催化裂化装置脱硫塔进行工艺优化。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述脱硫塔碱液用量预测模型采用BP神经网络模型。
9.根据权利要求1或8所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，构建所述脱硫塔碱液用量预测模型的过程包括：
10.一种催化再生烟气脱硫塔碱液用量预测系统，其特征在于，包括：
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块进一步包括：
12.根据权利要求10或11所述的系统，其特征在于，还包括工艺优化模块，用于结合脱硫塔碱液用量预测值与当前二氧化硫排放情况给出当前碱液添加量的推荐方案，实现依据二氧化硫的排放限值完成对碱液添加量的控制，直至催化裂化装置脱硫塔碱液用量维持在合理的范围内，且保证二氧化硫排放稳定达标。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
14.一种计算机可读存储介质，存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1-9中任意一项所述的催化再生烟气脱硫塔碱液用量预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种催化再生烟气脱硫塔碱液用量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工艺参数包括洗涤塔入口烟气温度、洗涤塔出口二氧化碳浓度、洗涤塔循环泵入口ph值、氢氧化钠进洗涤塔底流量、氢氧化钠进洗涤塔顶流量和碱液浓度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1和步骤s2之间还包括数据预处理步骤，所述数据预处理步骤包括正常工况时段数据提取和异常数据剔除。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述正常工况时段数据提取具体为：保留正常工况时段的数据并删除停工停炉状态下的数据。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述异常数据剔除具体为：根据预先设定的工艺参数阈值范围，保留所述阈值范围以内的采集到的所述工艺参数，剔除所述阈值范围以外的数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s4之后还包括：通过构建催化裂化装置脱硫塔的对照模型并依据步骤s4获取的脱硫塔碱液用量预测值，对催化裂化装置脱硫塔进行工艺优化。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述工艺优化具体为：结合脱硫塔碱液用量预测值与当前二氧化硫排放情况给出当前碱液添加量的推荐...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨文玉，卢薇，蒋瀚，张树才，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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