CN103455003A - 用于石化行业生产的监控方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于石化行业生产的监控方法及***。所述方法包括监控***采集指定时间内的石化加工的生产参数；在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，采用线性或非线性寻优求解生产参数，从而生成控制参数；在模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系的约束条件下，根据生产参数对控制参数进行可行性的验证，若验证结果为可行则去下一步骤；若验证结果为不可行则根据验证结果调整制约控制参数可行性的参数，并在得到调整后的控制参数后返回上一步骤；根据控制参数形成控制指令；根据控制指令控制石化加工。

Description

用于石化行业生产的监控方法及***

技术领域

本发明涉及石化技术领域，特别涉及一种用于石化行业生产的监控方法及***。

背景技术

炼油化工厂用于控制指令最终的形成，需要综合考虑到实际生产参数、化验数据、库存量、出货量等因素。传统的监控***据以产生控制指令的控制参数是由人工根据经验制定的，从而导致制定出的控制参数的准确度、精确度以及可行性等都强烈的依赖指定人员的经验以及业务水平。此外，在现有的监控***中通常只是接收控制参数，生成控制指令，控制加工设备的运行，而不去验证控制参数在用于控制生产时的可行性，从而控制参数准确度和/或精确度的波动将导致整体的生产效率低、设备以及人力资源都得不到优化，从而导致加工成本高等问题。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：如何提供一种用于石化行业生产的监控方法及***，以降低获取控制参数的繁琐性，同时优化控制参数、并预先通过调度模拟对生产进行可行性验证进而得到最终可执行且优化后的控制参数，具体用以生产达到降低生产成本、提高生产效率，使生产流程更加顺畅的目的。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明用于石化行业生产的监控方法包括：

步骤S1：监控***采集指定时间内的石化加工的生产参数；

步骤S2：在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，采用线性或非线性寻优求解所述生产参数，从而生成控制参数；

步骤S3：在模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系的约束条件下，根据所述生产参数对所述控制参数进行可行性的验证，

若验证结果为可行则进入步骤S4；

若验证结果为不可行则根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数，并在得到调整后的控制参数后返回步骤S3；

步骤S4：根据所述控制参数形成控制指令；

步骤S5：根据所述控制指令控制石化加工。

优选地，在所述步骤S3中根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数具体包括；

判断初步调整次数是否达到阈值；

若否，则进行初步调整，初步调整次数加1，且将初步调整后得到的控制参数输出到所述步骤S3中再次进行验证；

若是，则将所述验证结果中约束所述控制参数可行性的制约因素输出到所述步骤S2中，由所述步骤S2根据所述制约因素调整所述控制参数。

优选地，所述步骤S2中模拟所述二次加工装置对应的二次加工采用以下公式进行：

$\frac{\underset{l}{\mathrm{\Σ}}{F}_{l,d}\×Q_l+{\mathrm{INV}}_d^{p-1}\×Q_d^{p-1}}{\underset{l}{\mathrm{\Σ}}{F}_{l,d}+{\mathrm{INV}}_d^{p-1}}=Q_d,$

Q_dmin≤Q_d≤Q_dmax，

$\underset{e}{\mathrm{\Σ}}{F}_{m,e}=\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×(W_{d,m}+\underset{Q_d}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔQ}}_d\×{\mathrm{\ΔW}}_{Q_d,d,m}+\underset{T_d}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_d\×{\mathrm{\ΔW}}_{T_d,d,m})+({\mathrm{INV}}_m^{p-1}-{\mathrm{INV}}_m^p),$

$\frac{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×W_{d,m}\×(Q_{d,m}+\underset{Q_d}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔQ}}_d\×{\mathrm{\ΔQ}}_{Q_d,d,m}+\underset{T_d}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_d\×{\mathrm{\ΔQ}}_{T_d,d,m})+{\mathrm{INV}}_m^{p-1}\×Q_m^{p-1}}{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×W_{d,m}+{\mathrm{INV}}_m^{p-1}}=Q_m,$

其中，Q_l是进料l的性质数值，F_l，d是二次加工方案d下进料l的流量，

是二次加工方案d的混合进料的初始库存量，

是初始库存的性质值，Q_d是二次加工方案d混合进料的性质值，Q_dmin是二次加工方案d的进料性质允许达到的最小值，Q_dmax是二次加工方案d的进料性质允许达到的最大值；

F_d是二次加工方案d的进料量，W_d，m是二次加工方案d的二次出料m的收率，F_m，e是二次加工方案d下游的加工方案e消耗二次出料m的量，

是二次出料m在生产初始时的库存量，

是二次出料m在生产结束时的库存量，ΔQ_d是Q_d偏离基础值的差值，

为Q_d每偏离基础值一个单位时W_d，m的修正值，ΔT_d为二次加工方案d下加工参数T_d偏离基础值的差值，

为加工参数T_d每偏离基础值一个单位时W_d，m的修正值；

Q_d，m是二次出料m的性质数值，

是二次出料m初始库存的性质值，为Q_d每偏离基础值一个单位时Q_d，m的修正值，

为加工参数T_d每偏离基础值一个单位时Q_d，m的修正值，Q_m表示二次出料m的性质；

加工方案e包括：二次加工方案d、调和方案o以及出货方案；

所述Q_l、

Q_dmin、Q_dmax、W_d，m、

Q_d，m

以及均是采集或接收炼油厂在指定时间内加工的生产参数；

通过上述计算得到的控制参数包括F_l，d、Q_d、F_d、F_m，e、

ΔQ_d、ΔT_d、以及Q_m。

优选地，所述步骤S2中模拟所述原油蒸馏装置对应的一次加工采用以下公式进行：

$\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,d}\×Q_i}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,d}}=Q_b,$

Q_bmin≤Q_b≤Q_bmax，

$\underset{c}{\mathrm{\Σ}}{F}_{u,c}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,d}\×W_{i,b,u}+({\mathrm{INV}}_u^{p-1}-{\mathrm{INV}}_u^p),$

$\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,d}\×W_{i,b,u}\×Q_{i,b,u}+{\mathrm{INV}}_u^{p-1}\×Q_u^{p-1}}{\left(\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×W_{i,b,u}+{\mathrm{INV}}_u^{p-1}\right)}=Q_u,$

$C_{\mathrm{ATM},\mathrm{TR}\min }\≤\underset{b\∈\mathrm{TRB}}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,d}\≤C_{\mathrm{ATM},\mathrm{TR}\max },$

$C_{\mathrm{VTM},\mathrm{TR}\min }\≤\underset{b\∈\mathrm{TRB}}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,d}*V_{i,d}\≤C_{\mathrm{VTM},\mathrm{TR}\max },$

其中，Q_i是原油i的性质值，F_i，b是原油i在蒸馏加工方案b内的消耗量，Q_b是蒸馏加工方案b下所有原油混合后进料的性质值，Q_bmin是蒸馏加工方案b下进料性质允许达到的最小值，Q_bmax是蒸馏加工方案b下进料性质允许达到的最大值；

W_i，b，u是原油i在蒸馏加工方案b的蒸馏出料u的收率，F_u，c是蒸馏出料u在蒸馏加工方案b的下游加工方案c内的消耗量，

是蒸馏出料u在生产初始的库存量，

是蒸馏出料u在生产结束时的库存量；

Q_i，b，u是原油i在蒸馏加工方案b的蒸馏出料u的性质值，是蒸馏出料u的初始库存的性质值，Q_u是蒸馏出料u的性质值；

TR是原油蒸馏装置，ATM是原油蒸馏装置中的常压塔，TRB是原油蒸馏装置对应加工方案的集合，C_ATM，TRmin是TR中常压塔加工负荷的最小约束值，C_ATM，TRmax是TR中常压塔加工负荷的最大约束值；

VTM是原油蒸馏装置TR中的减压塔，V_i，b是原油i在蒸馏加工方案b下产常压渣油的收率，C_VTM，TRmin是TR中减压塔加工负荷的最小约束值，C_VTM，TRmax是TR中减压塔加工负荷的最大约束值；

加工方案c包括：二次加工方案d、调和方案o以及出货方案。

所述Q_i、Q_bmin、Q_bmax、W_i，b，u、

Q_i，b，u、

C，_ATM，TRmin、C_ATM，TRmax、C_VTM，TRmin、C_VTM，TRmax以及V_i，b均是采集或接收炼油厂在指定时间内加工的生产参数；

通过上述计算得到的控制参数包括F_i，bQ_b、F_u，c、

以及Q_u。

优选地，采用分布递归算法求解所述控制参数。

优选地，当采用分布递归算法求解所述控制参数时，所述蒸馏出料u的性质值Q_u的初始值Q_u0通过如下公式求解：

$Q_{u0}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{W}_{i,b,u}\×Q_{i,b,u}+Q_u^{p-1}}{(\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{W}_{i,b,u}+1)};$

Q_u的取值范围是 $[\min (Q_{i,b,u},Q_u^{p-1}),\max (Q_{i,b,u},Q_u^{p-1})].$

优选地，当采用分布递归算法求解所述控制参数时，二次出料m的性质Q_m的初始值Q_m0通过如下公式求解：

$Q_{m0}=\frac{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{W}_{d,m}\×Q_{d,m}+Q_m^{p-1}}{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{W}_{d,m}+1}$

Q_m的范围是 $[\min (Q_{d,m},Q_m^{p-1}),\max (Q_{d,m},Q_m^{p-1})].$

优选地，当采用分布递归算法求解所述控制参数时，为每一个进行性质递归计算的物料统计去向数目dd，所述去向数目dd排除存在约束量为0的加工方案，并且对于不存在约束量为0的加工方案，误差分布系数的初值为l/dd，对于存在约束量为0的加工方案，误差分布系数的初值为0。

优选地，生成所述控制参数具体包括：

判断指定时间内采集或接收的生产参数的波动是否大于阈值，

若大于，则按照时间顺序将所述指定时间划分为至少两个时间单元，再根据每个时间单元内的生产参数演算出所述控制参数；

其中，在进行时间单元的划分时，每个时间单元内所有的生产参数的波动都不大于阈值；且相邻的两个时间单元内至少有一个生产参数的波动大于阈值。

优选地，所述步骤S3中对所述加工装置根据石化加工流程所需的所述加工装置顺序模拟，并对每一所述加工装置均采用如下公式：

$\left[{\mathrm{\Σ}}_{\mathrm{ii}}\mathrm{VOL}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\right]\×\left[\begin{array}{c}\mathrm{VOL}\left(a_1\right)\\ \mathrm{VOL}\left(a_2\right)\\ \·\·\·\\ \mathrm{VOL}\left(a_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{VOL}(\mathrm{out},1)\\ \mathrm{VOL}(\mathrm{out},2)\\ \·\·\·\\ \mathrm{VOL}(\mathrm{out},k)\end{array}\right](\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

$\mathrm{PROP}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\×\left[\begin{array}{c}\mathrm{PROP}\left(a_1\right)\\ \mathrm{PROP}\left(a_2\right)\\ \·\·\·\\ \mathrm{PROP}\left(a_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PROP}(\mathrm{out},1)\\ \mathrm{PROP}(\mathrm{out},2)\\ \·\·\·\\ \mathrm{PROP}(\mathrm{out},k)\end{array}\right](\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

其中，VOL表示物料量，VOL(in，ii)表示第ii股进料量，∑_iiVOL(in，ii)表示加工装置的总进料量，VOL(out，k)表示第k股侧线量，VOL(a_k)表示加工装置第k股侧线的侧线收率；

PROP表示物料物性，PROP(in，ii)表示第ii股进料的物性，PROP(out，k)表示第k股侧线的物性，PROP(a_k)表示加工装置第k股侧线的物性的传递系数；

其中，所述VOL(in，ii)以及所述PROP(in，ii)为步骤S2中接收的控制参数；

所述VOL(a_k)以及所述PROP(a_k)为步骤s1中采集的生产参数。

优选地，所述步骤s3中对每一所述存储容器的模拟采用如下公式：

VOL(tank)=VOL(tank，0)+∑_iiVOL(in，ii)-∑_kVOL(out，k)(ii≥1，k≥1)

$\mathrm{PROP}\left(\tan k\right)=\frac{\mathrm{VOL}(\tan k,0)\×\mathrm{PROP}(\tan k,0)+{\mathrm{\Σ}}_{\mathrm{ii}}(\mathrm{VOL}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\×\mathrm{PROP}(\mathrm{in},\mathrm{ii}))}{\mathrm{VOL}\left(\tan k\right)}(\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

PROP(out，k)=PROP(tank)(k≥1)

其中，VOL(tank)为计算存储容器罐存，VOL(tank，0)为初始存储容器罐存，∑_iiVOL(in，ii)为存储容器的总输入量，∑_kVOL(out，k)为存储容器的总输出量；∑_k ⁱⁱ(VOL(in，ii)×PROP(in，ii))为该存储容器各股输入物性的加权求和；

PROP(tank)为混合后的存储容器内油品物性，PROP(tank，0)为初始存储容器内油品物性；

其中，所述VOL(in，ii)、VOL(out，k)以及所述PROP(in，ii)为步骤S2中接收的控制参数；

所述VOL(tank，0)以及所述PROP(tank，0)为步骤S1中采集的生产参数。

优选地，

所述生产参数包括反应物料流动性的流动性参数以及反应物料性质的物性参数；

所述步骤S1中生产参数的采集具体包括：

生产执行子***采集所述流动性参数；

实验室信息管理子***采集所述物性参数；

所述流动性参数包括对应物料在不同加工设备中入料来源、出料去向以及流量。

优选地，所述步骤S3中，对加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系均是根据所述流动性参数建立的

为解决上述问题，本发明用于石化行业的监控***，包括生产参数采集装置、控制参数生成装置、可行性验证装置、控制参数调整装置，控制指令生成装置以及控制器；

所述采集装置，采集指定时间内的石化加工的生产参数；

所述控制参数生成装置，用以在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，采用线性或非线性寻优求解所述生产参数，从而生成控制参数；

所述可行性验证装置，用以在模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系的约束条件下，根据所述生产参数对所述控制参数进行可行性的验证；

所述控制参数调整装置，用以对所述可行性验证装置中验证结果为不可行的控制参数，根据所述验证结果进行调整，且将得到调整后的控制参数输出到所述可行性验证装置；

所述控制指令生成装置，接收在所述可行性验证装置验证的结果为可行的所述控制参数，并根据所述控制参数形成控制指令；

所述控制器，用以接收并根据所述控制指令控制石化加工。

进一步地，所述控制参数调整装置用以根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数具体包括；

判断初步调整次数是否达到阈值；

若否，则进行初步调整，初步调整次数加1，且将初步调整后的控制参数输出到所述可行性验证装置；

若是，则将所述验证结果中约束所述控制参数可行性的制约因素输出到所述控制参数生成装置，由所述控制参数生产装置根据所述至于因素重新生成控制参数，并输出到所述可行性验证装置。

(三)本发明用于石化行业生产的监控方法及***的有益效果

第一：本发明用于石化行业的监控方法及***，在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，通过计算机采用线性或非线性寻优求解所述生产参数从而生成控制参数，取代人工手动推导，具有计算更加快捷、精确的优点，从而减少了人工手动推导形成的误差、原料浪费或次品率高的现象，从而具有降低了生产成本的优点；

第二：通过计算机采用线性或非线性寻优求解所述生产参数从而生成控制参数，由此得到的是优化后的控制参数，控制参数又用于控制生产，从而得到了有利于提高生产效率、提高物料的利用率，降低生产成本的优点。

第三：本发明用于石化行业的监控方法及***，所述在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，综合考虑了物料的性质、流量、加工中的温度、压力、持续时间等参数，同时动态模拟、跟踪各参数在指定时间内的变化，从而对实际生产的模拟更加贴近实际，通过多周期优化得到的控制参数对生产的控制更加合理，从而再次优化了控制，有利于再次优化生产，具有提高效率、降低成本等优点。

第四：本发明用于石化行业生产监控方法及***，对接收的控制参数进行可行性的验证，在验证可执行的条件下再按控制指令进行生产，若可执行性不行则进行调整和／或优化，从而在具体控制石化加工时，采用的是可执行的优化的控制参数，从而能对石化加工的物料、生产设备等进行资源的优化配置，从而提高生产效率且降低了生产成本。

附图说明

图1是本发明实施例一中所述的监控方法流程示意图之一；

图2是本发明实施例一中所述的监控方法流程示意图之二；

图3是本发明实施例二中所述的监控***结构示意图之一；

图4是本发明实施例二中所述的监控***结构示意图之二。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

实施例一：

如图1所示，本实施例用于石化行业生产的监控方法包括：

步骤S1：监控***采集指定时间内的石化加工的生产参数；

步骤S2：在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，采用线性或非线性寻优求解所述生产参数，从而生成控制参数；

步骤S3：在模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系的约束条件下，根据所述生产参数对所述控制参数进行可行性的验证，

若验证结果为可行则进入步骤S4；

若验证结果为不可行则根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数，并在得到调整后的控制参数后返回步骤S3；

步骤S4：根据所述控制参数形成控制指令；

步骤S5：根据所述控制指令控制石化加工。

石化加工中的炼油是指石油炼制，是将石油通过物理分离或化学转化的方法，生产出煤油、汽油、柴油、重油、石蜡等燃料油和工业润滑油的生产过程。石化加工过程中涉及到的原料包括由不同性质和成分组成的原油、各种反应的催化剂、促进剂等物料，涉及的设备也是多种型式多数量的。在本实施例中通过提炼出的约束条件模拟了炼油厂主要加工设备的物料的入料、出货以及中间的加工过程，并由计算机设备计算出控制参数。在传统的控制方法中，关于物料的投入、产出、加工以及加工装置之间的物料衔接等控制参数，由人工根据个人的经验进行推导。由于涉及的物料种类多、涉及的加工步骤、反应以及流程复杂，人工推导总是很难得到一个合理、资源最佳配置的控制参数，导致具体控制加工时出现各种因人为因素导致的误差、从而出现原料浪费、设备闲置或生产线上部分加工设备负荷过大，部分设备又在待工状态、生产出的产品品质不合格或不必要的过高，导致生产效率低、加工成本高。而本实施例所述的控制方法中，将进料、原油蒸馏、二次加工、成品油调和以及出货的对应的模型抽象成可供计算的模型，计算更加精确、考虑的因素全面且综合，且由计算机等设备进行求解，而非人工求解，简易的解决了上述人工推导导致的人工误差等局限。因此，采用本实施例所述控制方法对炼油厂生产进行监控时，控制更加精确；炼油厂根据上述控制方法进行生产，生产效率高、浪费小、成品性质好，生产的成本大大的降低了。

其中，所述原油蒸馏是指将原油按照不同的沸点进行分离的过程；所述二次加工是指对经过原油蒸馏分离后的半成品进行再次精制；所述成品油调和是指以二次加工后的成品为对象，将各种成品以预设的比例、性质进行混合形成所需油品的制作过程。

其中，所述加工装置包括若干个蒸馏装置、若干个对蒸馏装置输出的物料进行二次处理的二次加工装置以及成品油调和设备等加工用的机械或工程结构；所述存储容器通常为罐，用以进行物料的存储、转移等。所述控制参数可以是如当前需要对某一种入料的入料量，某一种入料的提取量等控制量。所述步骤S3中根据石化加工的流程对控制参数根据实际的加工参数进行可行性的验证；所述加工参数包括加工设备的个数、运行参数、当前运行状态、包括当前所有设备的可吞吐量(具体的如按照当前的控制参数，根据当前的生产参数运行，是否会出现存储容器不够的问题等)。

若验证可行则具体的将所述控制参数，对应每一个加工装置、每一个存储容器转换成可识别的控制指令，再由控制器具体控制加工装置、存储容器的运行。

若不可行则根据验证结果分析出制约因素并调整控制参数，再次进行验证，若验证了可行则进行执行，若不可行则持续采用上述步骤进行循环，直到得出可行的控制参数，对石化加工进行控制。

所述根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数，即对控制参数进行部分或全部的调整，以得到最终可执行的参数。

综合上述本实施例提供的石化行业生产的监控方法，相对于传统的方法在根据控制参数，进行控制参数的细化，产生对应的可执行的详细控制指令之前，还对控制参数进行了可执行的验证，从而避免了一味的执行不可执行的控制参数，避免了原料的浪费、设备的闲置、生产流程出现过度拥堵或局部产生瓶颈所造成生产效率低的问题。

综合上述，本实施例所述的监控方法，通过计算机等电子设备在模拟石化加工的流程的约束条件下，根据实际的生产参数采用将非线性问题线性化后求解得到的控制参数，再通过可行性验证，避免了不可行的控制参数造成的生产浪费、生产流程的不顺利。因此，采用本实施例所述的监控方法进行生产控制，有利于降低生产浪费，提高设备、原料有效利用率，从而降低了生产成本。

作为上一技术方案进一步的具化，在本技术方案中，将所述步骤S3进行了细化；具体的本实施例所述的技术方案的流程如图2所示，在所述步骤S3中根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数具体包括；

判断初步调整次数是否达到阈值；

若否，则进行初步调整，初步调整次数加1，且将初步调整后得到的控制参数输出到所述步骤S3中再次进行验证；

若是，则将所述验证结果中约束所述控制参数可行性的制约因素输出到所述步骤S2中，由所述步骤S2根据所述制约因素调整所述控制参数。

所述阈值为预先设置的值，取值范围可以是1、2、3等。在具体的实施过程中，所述初步调整主要是调整控制参数中的时间参数，具体的如A时刻向加工装置输入物质B，若验证出不可行在A时刻加工装置是满的，则可将时间向后推移调整到A+1时刻。若初步调整的次数已经达到了阈值，则输出控制因素由步骤S2进行调整，得到全面优化调整的控制参数。其中所述控制步骤S2的调整涉及了控制参数的加工量、物料的种类、各物料的入料量、出料时间、出料的去向分配等参数。

通过初步调整以及步骤S2所进行的再次调整相结合，对于仅需进行微调的控制参数，实现初步调整，快捷简便，对于需要做大的调整时，则输出制约因素，从而在外部进行完整全面的调整，实现简便合理，且同时兼顾了调整的效率。

进一步地，模拟所述二次加工装置对应的二次加工采用以下公式进行：

$\frac{\underset{l}{\mathrm{\Σ}}{F}_{l,d}\×Q_l+{\mathrm{INV}}_d^{p-1}\×Q_d^{p-1}}{\underset{l}{\mathrm{\Σ}}{F}_{l,d}+{\mathrm{INV}}_d^{p-1}}=Q_d,$

Q_dmin≤Q_d≤Q_dmax，

$\underset{e}{\mathrm{\Σ}}{F}_{m,e}=\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×(W_{d,m}+\underset{Q_d}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔQ}}_d\×{\mathrm{\ΔW}}_{Q_d,d,m}+\underset{T_d}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_d\×{\mathrm{\ΔW}}_{T_d,d,m})+({\mathrm{INV}}_m^{p-1}-{\mathrm{INV}}_m^p),$

$\frac{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×W_{d,m}\×(Q_{d,m}+\underset{Q_d}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔQ}}_d\×{\mathrm{\ΔQ}}_{Q_d,d,m}+\underset{T_d}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_d\×{\mathrm{\ΔQ}}_{T_d,d,m})+{\mathrm{INV}}_m^{p-1}\×Q_m^{p-1}}{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×W_{d,m}+{\mathrm{INV}}_m^{p-1}}=Q_m,$

其中，Q_l是进料l的性质数值，F_l，d是二次加工方案d下进料l的流量，

是二次加工方案d的混合进料的初始库存量，是初始库存的性质值，Q_d是二次加工方案d混合进料的性质值，Q_dmin是二次加工方案d的进料性质允许达到的最小值，Q_dmax是二次加工方案d的进料性质允许达到的最大值；

F_d是二次加工方案d的进料量，W_d，m是二次加工方案d的二次出料m的收率，F_m，e是二次加工方案d下游的加工方案e消耗二次出料m的量，

是二次出料m在生产初始时的库存量，

是二次出料m在生产结束时的库存量，ΔQ_d是Q_d偏离基础值的差值，

为Q_d每偏离基础值一个单位时W_d，m的修正值，ΔT_d为二次加工方案d下加工参数T_d偏离基础值的差值，

为加工参数T_d每偏离基础值一个单位时W_d，m的修正值；

Q_d，m是二次出料m的性质数值，

是二次出料m初始库存的性质值，

为Q_d每偏离基础值一个单位时Q_d，m的修正值，

为加工参数T_d每偏离基础值一个单位时Q_d，m的修正值，Q_m表示二次出料m的性质；

加工方案e包括：二次加工方案d、调和方案o以及出货方案；

所述Q_l

Q_dmin、Q_dmax、W_d，m、

Q_d，m、以及

均是采集或接收炼油厂在指定时间内加工的生产参数；

通过上述计算得到的控制参数包括F_l，d、Q_d、F_d、F_m，e、

ΔQ_d、ΔT_d、以及Q_m。

模拟所述二次加工的约束条件可以有多种，本实施例提供了一种具体地、优选地模拟二次加工的约束条件。采用上述公式形成的约束条件，充分考虑了物料的性质(如参数Q_l)，还引入了Q_d、ΔQ_d以及

等参数，在物料性质偏离基础值时对控制参数进行修正。具体的如下：其中ΔQ_d为方案d下进料性质Q_d偏离基础值q_d的差值，即ΔQ_d＝Q_d-q_d；

为性质Q_d每偏离基础值q_d一个单位时收率W_d，m的修正值。

即为进料的所有性质偏离其基础值时对物料m收率的修正值之和。由于充分考虑了物料性质偏离基准值，模拟生产加工流程更加贴近实际情况，也更加合理，得到的控制参数也更加合理，从而控制生产时，生产流程更加顺畅、生产出的产品性质符合要求，从而再次优化了生产。

此外本实施例中，模拟所述原油蒸馏装置对应的一次加工采用以下公式进行：

$\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×Q_i}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}}=Q_b,$

Q_bmin≤Q_b≤Q_bmax，

$\underset{c}{\mathrm{\Σ}}{F}_{u,c}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×W_{i,b,u}+({\mathrm{INV}}_u^{p-1}-{\mathrm{INV}}_u^p),$

$\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×W_{i,b,u}\×Q_{i,b,u}+{\mathrm{INV}}_u^{p-1}\×Q_u^{p-1}}{(\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×W_{i,b,u}+{\mathrm{INV}}_u^{p-1})}=Q_u,$

$C_{\mathrm{ATM},\mathrm{TR}\min }\≤\underset{b\∈\mathrm{TRB}}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\≤C_{\mathrm{ATM},\mathrm{TR}\max },$

$C_{\mathrm{VTM},\mathrm{TR}\min }\≤\underset{b\∈\mathrm{TRB}}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}*V_{i,b}\≤C_{\mathrm{VTM},\mathrm{TR}\max },$

其中，Q_i是原油i的性质值，F_i，b是原油i在蒸馏加工方案b内的消耗量，Q_b是蒸馏加工方案b下所有原油混合后进料的性质值，Q_bmin是蒸馏加工方案b下进料性质允许达到的最小值，Q_bmax是蒸馏加工方案b下进料性质允许达到的最大值；

W_i，b，u是原油i在蒸馏加工方案b的蒸馏出料u的收率，F_u，c是蒸馏出料u在蒸馏加工方案b的下游加工方案c内的消耗量，

是蒸馏出料u在生产初始的库存量，

是蒸馏出料u在生产结束时的库存量；

Q_i，b，u是原油i在蒸馏加工方案b的蒸馏出料u的性质值，

是蒸馏出料u的初始库存的性质值，Q_u是蒸馏出料u的性质值；

TR是原油蒸馏装置，ATM是原油蒸馏装置中的常压塔，TRB是原油蒸馏装置对应加工方案的集合，C_ATM，TRmin是TR中常压塔加工负荷的最小约束值，C_ATM，TRmax是TR中常压塔加工负荷的最大约束值；

VTM是原油蒸馏装置TR中的减压塔，V_i，b是原油i在蒸馏加工方案b下产常压渣油的收率，C_VTM，TRmin是TR中减压塔加工负荷的最小约束值，C_VTM，TRmax是TR中减压塔加工负荷的最大约束值；

加工方案c包括：二次加工方案d、调和方案o以及出货方案。

所述Q_i、Q_bmin、Q_bmax、W_i，b，u、

Q_i，b，u、

C_ATM，TRmin、C_ATM，TRmax、C_VTM，TRmin、C_VTM，TRmax以及V_i，b均是采集或接收炼油厂在指定时间内加工的生产参数；

通过上述计算得到的控制参数包括F_i，b、Q_b、F_u，c、

以及Q_u。

本实施例中的约束条件模拟了炼油厂中原油蒸馏装置的多个加工流程，将上述加工流程线性的叠加在一起，定义了一个只是关注进料、进料控制、出料、进料与出料的性质、流量关系的约束条件，精确、充分反映了生产的实际情况，从而使生成的控制参数更加有利于优化控制。

在具体的实现过程中，计算所述控制参数可以采用多种计算方法，在本实施例中优先采用分布递归算法求解所述控制参数。本实施例通过分布递归算法将非线性问题线性化处理，然后通过寻优求解得到多个解的优化值，因此得到的控制参数也是优化后的参数，进而优化了生产。

上述计算中，优选为采用分布递归算法求解所述控制参数。当采用分布递归算法求解所述控制参数时，所述蒸馏出料u的性质值Q_u的初始值Q_u0通过如下公式求解：

$Q_{u0}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{W}_{i,b,u}\×Q_{i,b,u}+Q_u^{p-1}}{(\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{W}_{i,b,u}+1)};$

Q_u的取值范围是 $[\min (Q_{i,b,u},Q_u^{p-1}),\max (Q_{i,b,u},Q_u^{p-1})].$

二次出料m的性质Q_m的初始值Q_m0通过如下公式求解：

$Q_{m0}=\frac{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{W}_{d,m}\×Q_{d,m}+Q_m^{p-1}}{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{W}_{d,m}+1}$

Q_m的范围是 $[\min (Q_{d,m},Q_m^{p-1}),\max (Q_{d,m},Q_m^{p-1})].$

上述Q_u、Q_m的取值范围可以根据物料的实际情况进行取值，通过取值范围的设定，便于结果收敛性的提高，从而减少了计算量。具体例如，二次加工装置之一催化裂化存在多套加工方案(比如柴油方案和汽油方案等)都产汽油，该装置所产汽油的性质(比如硫含量)的初始猜测值可以表述为上式。其中，d表示加工方案，W_d，m表示加工方案d产汽油的收率，Q_d，m表示加工方案d下所产汽油的性质，

表示该汽油初始库存的性质。各方案下所产汽油的性质Q_d，m与库存性质中最大和最小的数值分别对应最大和最小限制。

此外，当采用分布递归算法求解所述控制参数时，为每一个进行性质递归计算的物料统计去向数目dd。所述去向数目dd排除存在约束量为0的加工方案，并且对于不存在约束量为0的加工方案，误差分布系数的初值为I/dd，对于存在约束量为0的加工方案，误差分布系数的初值为0。具体的如，原油蒸馏装置的某出料u可能流向二次加工装置的四种加工流程，并且这四种加工流程均不存在加工量为0的约束，则对于这四套加工方案来说，物料u引入的误差分布系数的初值为0.25。

优选地，生成所述控制参数具体包括：

判断指定时间内采集或接收的生产参数的波动是否大于阈值，

若大于，则按照时间顺序将所述指定时间划分为至少两个时间单元，再根据每个时间单元内的生产参数演算出所述控制参数；

其中，在进行时间单元的划分时，每个时间单元内所有的生产参数的波动都不大于阈值；且相邻的两个时间单元内至少有一个生产参数的波动大于阈值。

在本实施例中，对采集的生产参数在指定时间内的波动进行判断，当生产参数在指定时间范围内发生波动时，将其按照时间顺序依次分割为若干个时间单元，使各单元内数据不发生波动，而每个相邻单元间部分数据发生波动，由此构建起的优化问题为多周期优化，方便产生针对每一时间段内的控制参数，提高控制的精度。

优选地，所述步骤S3中对所述加工装置根据石化加工流程所需的所述加工装置顺序模拟，并对每一所述加工装置均采用如下公式：

$\left[{\mathrm{\Σ}}_{\mathrm{ii}}\mathrm{VOL}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\right]\×\left[\begin{array}{c}\mathrm{VOL}\left(a_1\right)\\ \mathrm{VOL}\left(a_2\right)\\ \·\·\·\\ \mathrm{VOL}\left(a_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{VOL}(\mathrm{out},1)\\ \mathrm{VOL}(\mathrm{out},2)\\ \·\·\·\\ \mathrm{VOL}(\mathrm{out},k)\end{array}\right](\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

$\mathrm{PROP}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\×\left[\begin{array}{c}\mathrm{PROP}\left(a_1\right)\\ \mathrm{PROP}\left(a_2\right)\\ \·\·\·\\ \mathrm{PROP}\left(a_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PROP}(\mathrm{out},1)\\ \mathrm{PROP}(\mathrm{out},2)\\ \·\·\·\\ \mathrm{PROP}(\mathrm{out},k)\end{array}\right](\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

其中，VOL表示物料量，VOL(in，ii)表示第ii股进料量，∑_iiVOL(in，ii)表示加工装置的总进料量，VOL(out，k)表示第k股侧线量，VOL(a_k)表示加工装置第k股侧线的侧线收率；

PROP表示物料物性，PROP(in，ii)表示第ii股进料的物性，PROP(out，k)表示第k股侧线的物性，PROP(a_k)表示加工装置第k股侧线的物性的传递系数；

其中，所述VOL(in，ii)以及所述PROP(in，ii)为步骤S2中接收的控制参数；

所述VOL(ak)以及所述PROP(ak)为步骤S1中采集的生产参数。具体的从所述步骤S2中所接收的参数包括上述实施例中所记载的所有的得到的控制参数。具体的如F_i，b和F_l，d依次对应常压加工装置和二次加工装置接收的∑_iiVOL(in，ii)；F_u，c中的u，c对应常压加工装置的第u条侧线产出分配去c装置或罐的量VOL(in，ii)；F_m，e中的m，e对应二次加工装置的第m条侧线产出分配去e装置或罐的量VOL(in，ii)；Q_u和Q_d分别对应常压加工装置和二次加工装置接收的PROP(in，ii)。

上述公式适用于每一个加工装置，表征的每一个加工装置的入料、出料以及处理量之间的映射关系。然而在具体的实施过程中设备之间根据石化加工的生产流程——加工顺序进行连接。上一个设备的出料对应下一个设备中的至少部分入料，从而在进行模拟生产时，必须根据加工流程对每一类的加工装置等设备进行顺序的模拟。采用上述公式进行模拟，实现简便，适用于任何一个加工装置从而具有适用性广的优点。

进一步地，所述步骤S3中对每一所述存储容器的模拟采用如下公式：

VOL(tank)＝VOL(tank，0)+∑_iiVOL(in，ii)-∑_kVOL(out，k)(ii≥1，k≥1)

$\mathrm{PROP}\left(\tan k\right)=\frac{\mathrm{VOL}(\tan k,0)\×\mathrm{PROP}(\tan k,0)+{\mathrm{\Σ}}_{\mathrm{ii}}(\mathrm{VOL}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\×\mathrm{PROP}(\mathrm{in},\mathrm{ii}))}{\mathrm{VOL}\left(\tan k\right)}(\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

PROP(out，k)＝PROP(tank)(k≥1)

其中，VOL(tank)为计算存储容器罐存，VOL(tank，0)为初始存储容器罐存，∑_iiVOL(in，ii)为存储容器的总输入量，∑_kVOL(out，k)为存储容器的总输出量；∑_k ⁱⁱ(VOL(in，ii)×PROP(in，ii))为该存储容器各股输入物性的加权求和；

PROP(tank)为混合后的存储容器内油品物性，PROP(tank，0)为初始存储容器内油品物性；

其中，所述VOL(in，ii)、VOL(out，k)以及所述PROP(in，ii)为步骤S2中接收的控制参数；

所述VOL(tank，0)以及所述PROP(tank，0)为步骤S1中采集的生产参数。

本实施例从步骤S2中接收的控制参数，具体的接收如上述实施例中所述

对应罐期初的库存VOL(in，ii)、

对应罐期末的库存VOL(out，k)；Q_i，b，u对应罐的PROP(in，ii)；ΔQ_d、ΔT_d为对二次加工装置操作的改变。

同样的上述公式用于表征每一个存储容器的入料、出料以及存储量之间关系，根据上述关系的模拟可以清晰明了地知道存储容器是否够用，是否会出现容器的闲置或不够，从而能尽早的避免存储容器不够导致的生产问题，同时也可以在其他加工设备允许的条件下，保证存储容器的高有效利用率。

作为上述任一个技术方案的进一步改进，

所述生产参数包括反应物料流动性的流动性参数以及反应物料性质的物性参数；

所述步骤S1中生产参数的采集具体包括：

生产执行子***采集所述流动性参数；

实验室信息管理子***采集所述物性参数；

所述流动性参数包括对应物料在不同加工设备中入料来源、出料去向以及流量。

具体的所述的生产执行子***可以是常见的MES***，所述MES***主要是从各种加工设备中采集所需物料的入料来源、出料去向以及流量等参数；

所述实验室信息管理子***主要是用于实验室对实验数据的采集，通常实验主要用于对各种物料的物料性质——物性的化验分析，从而所述实验室信息管理子***主要用于记载物性数据。

为了简化可行性验证中各种连接关系的建立，在实施例中所述步骤S3中，对加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系均是根据所述流动性参数建立的。在具体的实施过程中可以是根据石化加工的工艺流程或根据加工装置之间具体的物理连接，而在本实施例中根据所述生产执行子***提取的流动性参数建立的。本方法大大的简化了建立各种连接关系的繁琐度，从而实现更加简便。

此外，本实施例还提供一种模拟成品油调和的约束条件：

具体如下： $Q_{o\min }\≤\frac{\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{F}_{n,o}*Q_n}{\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{F}_{n,o}}\≤Q_{o\max }$ ……式(A)

此式表征了调和方案o的性质约束。调和方案的产品性质由各调和组分的性质经加权平均得到。其中，Q_n是调和组分n的性质值，F_n，o是组分n用于调和的流量，

是产品的性质值。Q_omin和Q_omax是产品性质所允许的最小值和最大值。

特别地，如果调和组分中两两组分之间存在交互作用，即混合物的物性不是各组分物性的线性加权平均，而是在此基础上存在额外的修正值，则表征调和产品物性约束的式(A)可表达为：

$Q_{o\min }\≤\frac{\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{F}_{n,o}*Q_n+\underset{\underset{r,s\∈n}{r\≠s}}{\mathrm{\Σ}}{Y}_{\mathrm{rs}}*F_{r,o}*F_{s,o}}{\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{F}_{n,o}}\≤Q_{o\max }$ ……式(B)

其中，Y_rs是调和组分r和s混合时产生的交互影响。

$F_{n,o}=X_{n,o}*\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{F}_{n,o}......$                 式(C)

式(C)用于表征调和组分的流量比例。其中，

表示产品的总量，X_n，o表示调和组分n占产品总量的比例。进料n是原料i、蒸馏方案出料u、二次加工方案出料m中的一种或多种。

此外，根据物料的库存量的关系还可能满足以下约束：

${\mathrm{INV}}_{z\min }^p\≤{\mathrm{INV}}_z^p\≤{\mathrm{INV}}_{z\max }^p$

其中，

是物料z在生产结束时的库存量，

和

是物料z在生产结束时允许的库存量的最小值和最大值。

本发明实施例中所涉及的所有物料的流量既可以是体积流量，也可以是质量流量；涉及到物料的性质既可以是体积型，也可以是质量型。但是流量与性质的乘积须基于同一标准，即体积流量与体积型性质相乘，或质量流量与质量型性质相乘。当标准不一致时，体积流量和质量流量间的换算关系如下：

F_w，z＝F_v，z*S_z

其中，F_w，z是物料z的质量流量，F_v，z是物料z的体积流量，S_z为物料z的密度(单位体积的质量)。

上述模型中涉及的物料z的流量F_z可能存在以下约束：

F_zmin≤F_z≤F_zmax

其中，F_zmin和F_zmax是物料z流量的最小和最大约束值。

综合上述，提供了一种通过模拟石化加工，由计算机等监控设备自动生成控制参数来实现对具体加工的控制的方法。采用上述方法具有控制精确、生产效率高、生产成本低等优点。

实施例二：

本实施例用于石化行业的监控***，为用来实现实施例一中任一个技术方案所记载的监控方法。

如图3所示，所述监控***包括生产参数采集装置110、控制参数生成装置120、可行性验证装置130、控制参数调整装置140，控制指令生成装置150以及控制器160；

所述采集装置110，采集指定时间内的石化加工的生产参数；

所述控制参数生成装置120，用以在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，采用线性或非线性寻优求解所述生产参数，从而生成控制参数；

所述可行性验证装置130，用以在模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系的约束条件下，根据所述生产参数对所述控制参数进行可行性的验证；

所述控制参数调整装置140，用以对所述可行性验证装置中验证结果为不可行的控制参数，根据所述验证结果进行调整，且将得到调整后的控制参数输入到所述可行性验证装置；

所述控制指令生成装置150，接收在所述可行性验证装置验证的结果为可行的所述控制参数，并根据所述控制参数形成控制指令；

所述控制器160，用以接收并根据所述控制指令控制石化加工。

所述控制参数调整装置140用以根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数具体包括；

判断初步调整次数是否达到阈值；

若否，则进行初步调整，初步调整次数加1，且将初步调整后的控制参数输出到所述可行性验证装置；

若是，则将所述验证结果中约束所述控制参数可行性的制约因素输出到所述控制参数生成装置，由所述控制参数生产装置根据所述制约因素重新生成控制参数，并输出到所述可行性验证装置。故本实施例所述的控制参数调整装置同时与所述可行性验证装置以及所述控制参数生成装置相连。

上述监控***，用以在模拟石化加工的流程下生成控制参数，在通过可行性验证来验证这些参数，从而有利于原料和加工设备的优化配置，梳理加工流程，从而进一步的降低生产成本。

本实施例中的所述监控***，在具体的进行模拟一次加工、二次加工、成品油调和、出货、模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系等对应的约束条件，都可以采用实施例一中任一种。

如图4所示，本发明还提供了另一个实施例，所述用于石化生产的监控***包括至少一个处理器210(例如：CPU)，至少一个接口230或者其他通讯接口，存储器240和至少一个通讯总线220，用于实现这些装置之间的连接通信。处理器210用于执行存储器240中存储的可执行模块，例如：计算机程序。存储器240可能包含高速随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(ROM)也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如：至少一个磁盘存储器。通过至少一个网络接口230(可以是有线或者无线)实现该***网关与至少一个其他网元之间的通讯连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。

所述处理器210根据所述存储器240中的程序进行运行，至少可以实现以下步骤：

步骤S1：监控***采集指定时间内的石化加工的生产参数；

步骤S2：在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，采用线性或非线性寻优求解所述生产参数，从而生成控制参数；

步骤S3：在模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系的约束条件下，根据所述生产参数对所述控制参数进行可行性的验证，

若验证结果为可行则进入步骤S4；

若验证结果为不可行则根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数，并在得到调整后的控制参数后返回步骤S3；

步骤S4：根据所述控制参数形成控制指令；

步骤S5：根据所述控制指令控制石化加工。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (15)

1.一种用于石化行业生产的监控方法，其特征在于，包括：

步骤S1：监控***采集指定时间内的石化加工的生产参数；

步骤S2：在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，采用线性或非线性寻优求解所述生产参数，从而生成控制参数；

步骤S3：在模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系的约束条件下，根据所述生产参数对所述控制参数进行可行性的验证，

若验证结果为可行则进入步骤S4；

若验证结果为不可行则根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数，并在得到调整后的控制参数后返回步骤S3；

步骤S4：根据所述控制参数形成控制指令；

步骤S5：根据所述控制指令控制石化加工。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S3中根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数具体包括；

判断初步调整次数是否达到阈值；

若否，则进行初步调整，初步调整次数加1，且将初步调整后得到的控制参数输出到所述步骤S3中再次进行验证；

若是，则将所述验证结果中约束所述控制参数可行性的制约因素输出到所述步骤S2中，由所述步骤S2根据所述制约因素调整所述控制参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中模拟所述二次加工装置对应的二次加工采用以下公式进行：

$\frac{\underset{l}{\mathrm{\Σ}}{F}_{l,d}\×Q_l+{\mathrm{INV}}_d^{p-1}\×Q_d^{p-1}}{\underset{l}{\mathrm{\Σ}}{F}_{l,d}+{\mathrm{INV}}_d^{p-1}}=Q_d,$

Q_dmin≤Q_d≤Q_dmax，

$\underset{e}{\mathrm{\Σ}}{F}_{m,e}=\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×(W_{d,m}+\underset{Q_d}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\Δ}{Q}_d\×\mathrm{\Δ}{W}_{Q_d,d,m}+\underset{T_d}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\Δ}{T}_d\×\mathrm{\Δ}{W}_{T_d,d,m})+({\mathrm{INV}}_m^{p-1}-{\mathrm{INV}}_m^p),$

$\frac{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×W_{d,m}\×(Q_{d,m}+\underset{Q_d}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\Δ}{Q}_d\×\mathrm{\Δ}{Q}_{Q_d,d,m}+\underset{T_d}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\Δ}{T}_d\×\mathrm{\Δ}{Q}_{T_d,d,m})+{\mathrm{INV}}_m^{p-1}\×Q_m^{p-1}}{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{F}_d\×W_{d,m}+{\mathrm{INV}}_m^{p-1}}=Q_m,$

其中，Q_l是进料l的性质数值，F_l，d是二次加工方案d下进料l的流量，

是二次加工方案d的混合进料的初始库存量，

是初始库存的性质值，Q_d是二次加工方案d混合进料的性质值，Q_dmin是二次加工方案d的进料性质允许达到的最小值，Q_dmax是二次加工方案d的进料性质允许达到的最大值；

F_d是二次加工方案d的进料量，W_d，m是二次加工方案d的二次出料m的收率，F_m，e是二次加工方案d下游的加工方案e消耗二次出料m的量，

是二次出料m在生产初始时的库存量，

是二次出料m在生产结束时的库存量，ΔQ_d是Q_d偏离基础值的差值，

为Q_d每偏离基础值一个单位时W_d，m的修正值，ΔT_d为二次加工方案d下加工参数T_d偏离基础值的差值，

为加工参数T_d每偏离基础值一个单位时W_d，m的修正值；

Q_d，m是二次出料m的性质数值，

是二次出料m初始库存的性质值，

为Q_d每偏离基础值一个单位时Q_d，m的修正值，

为加工参数T_d每偏离基础值一个单位时Q_d，m的修正值，Q_m表示二次出料m的性质；

加工方案e包括：二次加工方案d、调和方案o以及出货方案；

所述Q_l、

Q_dmin、Ｑ_dmax、W_d，m、

Q_d，m、

以及均是采集或接收炼油厂在指定时间内加工的生产参数；

通过上述计算得到的控制参数包括Ｆ_l，d、Q_d、F_d、F_m，e、

ΔQ_d、ΔT_d、以及Q_m。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中模拟所述原油蒸馏装置对应的一次加工采用以下公式进行：

$\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×Q_i}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}}=Q_b,$

Q_bmin≤Q_b≤Q_bmax，

$\underset{c}{\mathrm{\Σ}}{F}_{u,c}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×W_{i,b,u}+({\mathrm{INV}}_u^{p-1}-{\mathrm{INV}}_u^p),$

$\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×W_{i,b,u}\×Q_{i,b,u}+{\mathrm{INV}}_u^{p-1}\×Q_u^{p-1}}{(\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\×W_{i,b,u}+{\mathrm{INV}}_u^{p-1})}=Q_u,$

$C_{\mathrm{ATM},\mathrm{TR}\min }\≤\underset{b\∈\mathrm{TRB}}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}\≤C_{\mathrm{ATM},\mathrm{TR}\max ,}$

$C_{\mathrm{VTM},\mathrm{TR}\min }\≤\underset{b\∈\mathrm{TRB}}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{i,b}*V_{i,b}\≤C_{\mathrm{VTM},\mathrm{TR}\max ,}$

其中，Q_i是原油i的性质值，F_i，b是原油i在蒸馏加工方案b内的消耗量，Q_b是蒸馏加工方案b下所有原油混合后进料的性质值，Q_bmin是蒸馏加工方案b下进料性质允许达到的最小值，Q_bmax是蒸馏加工方案b下进料性质允许达到的最大值；

W_i，b，u是原油i在蒸馏加工方案b的蒸馏出料u的收率，F_u，c是蒸馏出料u在蒸馏加工方案b的下游加工方案c内的消耗量，

是蒸馏出料u在生产初始的库存量，是蒸馏出料u在生产结束时的库存量；

Q_i，b，u是原油i在蒸馏加工方案b的蒸馏出料u的性质值，

是蒸馏出料u的初始库存的性质值，Q_u是蒸馏出料u的性质值；

TR是原油蒸馏装置，ATM是原油蒸馏装置中的常压塔，TRB是原油蒸馏装置对应加工方案的集合，C_ATM，TRmin是TR中常压塔加工负荷的最小约束值，C_ATM，TRmax是TR中常压塔加工负荷的最大约束值；

VTM是原油蒸馏装置TR中的减压塔，V_i，b是原油i在蒸馏加工方案b下产常压渣油的收率，C_VTM，TRmin是TR中减压塔加工负荷的最小约束值，C_VTM，TRmax是TR中减压塔加工负荷的最大约束值；

加工方案c包括：二次加工方案d、调和方案o以及出货方案。

所述Q_i、Q_bmin、Q_bmax、W_i，b，u、

Q_i，b，u、

C_ATM，TRmin、C_ATM，TRmax、C_VTM，TRmin、C_VTM，TRmax以及V_i，b均是采集或接收炼油厂在指定时间内加工的生产参数；

通过上述计算得到的控制参数包括F_i，b、Q_b、F_u，c、

以及Q_u。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用分布递归算法求解所述控制参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当采用分布递归算法求解所述控制参数时，所述蒸馏出料u的性质值Q_u的初始值Q_u0通过如下公式求解：

$Q_{u0}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{W}_{i,b,u}\×Q_{i,b,u}+Q_u^{p-1}}{(\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{b}{\mathrm{\Σ}}{W}_{i,b,u}+1)};$

Q_u的取值范围是 $[\min (Q_{i,b,u},Q_u^{p-1}),\max (Q_{i,b,u},Q_u^{p-1})].$

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当采用分布递归算法求解所述控制参数时，二次出料m的性质Q_m的初始值Q_m0通过如下公式求解：

$Q_{m0}=\frac{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{W}_{d,m}\×Q_{d,m}+Q_m^{p-1}}{\underset{d}{\mathrm{\Σ}}{W}_{d,m}+1}$

Q_m的范围是 $[\min \left(Q_{d,m,}{Q}_m^{p-1}\right),\max \left(Q_{d,m,}{Q}_m^{p-1}\right)].$

8.根据权利5、6或7所述的方法，其特征在于，当采用分布递归算法求解所述控制参数时，为每一个进行性质递归计算的物料统计去向数目dd，所述去向数目dd排除存在约束量为0的加工方案，并且对于不存在约束量为0的加工方案，误差分布系数的初值为1／dd，对于存在约束量为0的加工方案，误差分布系数的初值为0。

9.根据权利要求5、6或7所述的方法，其特征在于，生成所述控制参数具体包括：

判断指定时间内采集或接收的生产参数的波动是否大于阈值，

若大于，则按照时间顺序将所述指定时间划分为至少两个时间单元，再根据每个时间单元内的生产参数演算出所述控制参数；

其中，在进行时间单元的划分时，每个时间单元内所有的生产参数的波动都不大于阈值；且相邻的两个时间单元内至少有一个生产参数的波动大于阈值。

10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中对所述加工装置根据石化加工流程所需的所述加工装置顺序模拟，并对每一所述加工装置均采用如下公式：

$\left[{\mathrm{\Σ}}_{\mathrm{ii}}\mathrm{VOL}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\right]\×\left[\begin{array}{c}\mathrm{VOL}\left(a_1\right)\\ \mathrm{VOL}\left(a_2\right)\\ \·\·\·\\ \mathrm{VOL}\left(a_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{VOL}(\mathrm{out},1)\\ \mathrm{VOL}(\mathrm{out},2)\\ \·\·\·\\ \mathrm{VOL}(\mathrm{out},k)\end{array}\right](\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

$\mathrm{PROP}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\×\left[\begin{array}{c}\mathrm{PROP}\left(a_1\right)\\ \mathrm{PROP}\left(a_2\right)\\ \·\·\·\\ \mathrm{PROP}\left(a_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{PROP}(\mathrm{out},1)\\ \mathrm{PROP}(\mathrm{out},2)\\ \·\·\·\\ \mathrm{PROP}(\mathrm{out},k)\end{array}\right](\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

其中，VOL表示物料量，VOL(in，ii)表示第ii股进料量，∑_iiVOL(in，ii)表示加工装置的总进料量，VOL(out，k)表示第k股侧线量，VOL(a_k)表示加工装置第k股侧线的侧线收率；

PROP表示物料物性，PROP(in，ii)表示第ii股进料的物性，PROP(out，k)表示第k股侧线的物性，PROP(a_k)表示加工装置第k股侧线的物性的传递系数；

其中，所述VOL(in，ii)以及所述PROP(in，ii)为步骤S2中接收的控制参数；

所述VOL(a_k)以及所述PROP(a_k)为步骤S1中采集的生产参数。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中对每一所述存储容器的模拟采用如下公式：

VOL(tank)＝VOL(tank，0)+Σ_iiVOL(in，ii)-Σ_kVOL(out，k)(ii≥1，k≥1)

$\mathrm{PROP}\left(\tan k\right)=\frac{\mathrm{VOL}(\tan k,0)\×\mathrm{PROP}(\tan k,0)+{\mathrm{\Σ}}_{\mathrm{ii}}(\mathrm{VOL}(\mathrm{in},\mathrm{ii})\×\mathrm{PROP}(\mathrm{in},\mathrm{ii}))}{\mathrm{VOL}\left(\tan k\right)}(\mathrm{ii}\≥1,k\≥1)$

PROP(out，k)=PROP(tank)(k≥1)

其中，VOL(tank)为计算存储容器罐存，VOL(tank，0)为初始存储容器罐存，∑_ii VOL(in，ii)为存储容器的总输入量，∑_k VOL(out，k)为存储容器的总输出量；∑_k ⁱⁱ(VOL(in，ii)×PROP(in，ii))为该存储容器各股输入物性的加权求和；

PROP(tank)为混合后的存储容器内油品物性，PROP(tank，0)为初始存储容器内油品物性；

其中，所述VOL(in，ii)、VOL(out，k)以及所述PROP(in，ii)为步骤S2中接收的控制参数；

所述VOL(tank，0)以及所述PROP(tank，0)为步骤S1中采集的生产参数。

12.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，

所述生产参数包括反应物料流动性的流动性参数以及反应物料性质的物性参数；

所述步骤S1中生产参数的采集具体包括：

生产执行子***采集所述流动性参数；

实验室信息管理子***采集所述物性参数；

所述流动性参数包括对应物料在不同加工设备中入料来源、出料去向以及流量。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，对加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系均是根据所述流动性参数建立的。

14.一种用于石化行业的监控***，其特征在于，包括生产参数采集装置、控制参数生成装置、可行性验证装置、控制参数调整装置，控制指令生成装置以及控制器；

所述采集装置，采集指定时间内的石化加工的生产参数；

所述控制参数生成装置，用以在模拟进料、原油蒸馏装置对应的一次加工、二次加工装置对应的二次加工、成品油调和以及出货的约束条件下，采用线性或非线性寻优求解所述生产参数，从而生成控制参数；

所述可行性验证装置，用以在模拟石化加工的加工装置、存储容器、加工装置和加工装置的连接关系以及加工装置和存储容器的连接关系的约束条件下，根据所述生产参数对所述控制参数进行可行性的验证；

所述控制参数调整装置，用以对所述可行性验证装置中验证结果为不可行的控制参数，根据所述验证结果进行调整，且将得到调整后的控制参数输出到所述可行性验证装置；

所述控制指令生成装置，接收在所述可行性验证装置验证的结果为可行的所述控制参数，并根据所述控制参数形成控制指令；

所述控制器，用以接收并根据所述控制指令控制石化加工。

15.根据权利要求14所述的***，其特征在于，所述控制参数调整装置用以根据所述验证结果调整制约所述控制参数可行性的参数具体包括；

判断初步调整次数是否达到阈值；

若否，则进行初步调整，初步调整次数加1，且将初步调整后的控制参数输出到所述可行性验证装置；

若是，则将所述验证结果中约束所述控制参数可行性的制约因素输出到所述控制参数生成装置，由所述控制参数生产装置根据所述至于因素重新生成控制参数，并输出到所述可行性验证装置。

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