PCARBFN模型在分馏塔中的应用上润滑设备

发布时间：2022-08-18 17:48:10

PCA-RBFN模型在分馏塔中的应用（上）

PCA-RBFN模型在分馏塔中的应用（上） 2011年12月09日来源： 1　问题的描述

加氢裂化装置第一分馏塔工艺流程如图1所示。第一分馏塔有36层浮阀塔板，脱丁烷塔的塔底产品，经液位与流量串级调节进入第一分馏塔，流量调节由塔底液面来控制。从塔顶来的汽相在塔顶冷凝器和调温冷凝器里全部冷凝，然后流入第一分馏塔顶回流罐。一部分经流量调节返回塔作回流，一部分轻石脑油产品经液位调节送储罐。重石脑油从第9层塔板抽出。航煤从填料段上部第19层塔板抽出。塔底产品用泵送出，经液位、流量串级调节流入第二分馏塔。　　　在加氢裂化分馏塔控制中，产品质量最难控的是航煤干点工艺控制对航煤干点要求在270～275℃内。平时操作都把干点控制在较保守的数值上，若我们能按要求把干点控制在270～275℃内，则航煤收率可以提高1％～1．5％。为此我们采用软测量方法来测量航煤干点。经与工艺人员多次协商及现场了解工艺情况后，初步确定了作为软测量模型输入变量的有关变量。影响航煤干点的最主要因素是航煤抽出量和航煤侧线抽出温度。次要的因素有：第一分馏塔塔顶压力、温度、回流量、轻石脑油抽出量、重石脑油抽出量及其测线温度、第一分馏塔塔底温度、流量，第一分馏塔进料量及进料温度。航煤干点y1与航煤抽出点温度、流量等13个变量有关，可以表示成如下的非线性关系：

y1＝f（th，qh，tj，qj，tr，qr，ttop，qtop，tin，qin，tb，qb，qL）

式中：tj为航煤抽出点温度；th为重石脑油抽出点温度；qj为航煤抽出量；qh为重石脑油抽出量；qr为回流量；qin为进料量；qL为轻石脑油抽出量；tin为进料温度；tr为塔顶回流温度；tb为塔底温度；qtop为塔顶压力；qb为塔底流量；ttop为塔顶温度。

2　主元分析

通过采用统计分析的方法，对数据进行了去除噪声的滤波、平滑及相关冗余信息的剔除及数据归一化处理等，其中相关冗余信息的剔除主要采用主元分析（PCA）的方法。主元分析法（PCA）作为一种数据压缩并从中提取有用的信息的方法，已在数据处理中应用得越来越频繁，PCA的思想主要是将由过程数据和质量分析数据等变量组成的高维数据空间投影到低维特征空间，特征空间中的主元变量保留原始变量的特征信息而消去冗余信息，它是解决数据相关问题，提高模型运算速度的重要工具。　　一般文献介绍，进行主元分析后按累积方差的85％选取主元变量即可很好反映过程信息而滤去冗余信息。但通过对航煤干点的软测量研究发现只按累积方差的85％选取主元是不够的，不能很好地跟踪反映工艺情况，抗干扰能力较差。经过反复试验最后按累积方差的95％选取主元，表1是有关影响航煤干点的十三个过程变量进行主元分析的结果。从表1可以看出，前六个主元变量截获了累积方差的96．43％，这就意味着用这六个主元变量就可以很好地反映过程的有用信息而滤去冗余信息。