石油产品设计的优化模型

石油化工流程模拟技术应用及案例石油化工流程模拟技术是指利用计算机和数学模型来模拟和优化石油化工生产过程的技术。

通过模拟技术可以预测和分析石油化工流程中的各种条件和参数，帮助工程师更好地设计和运行生产设备。

下面将列举10个石油化工流程模拟技术应用及案例：1. 炼油厂装置动态模拟：利用动态模拟软件，对炼油厂不同装置进行模拟和优化，从而提高生产效率和降低能耗。

例如，通过模拟裂化装置的运行条件和操作参数，可以准确预测产品产率和质量，帮助优化装置设计和操作策略。

2. 脱硫装置模拟：石油中的硫化物是一种环境污染物，脱除硫化物是炼油厂的重要任务之一。

通过模拟脱硫装置的工艺参数和操作条件，可以优化脱硫效率和降低能耗。

例如，利用模拟技术可以预测不同脱硫剂的使用量和反应温度对脱硫效果的影响，帮助优化脱硫装置设计和操作策略。

3. 裂化装置模拟：裂化装置是炼油厂的主要装置之一，用于将重质石油馏分转化为高附加值的轻质石油产品。

通过模拟裂化装置的运行条件和操作参数，可以预测产品产率和质量，帮助优化装置设计和操作策略。

例如，利用模拟技术可以预测不同裂化温度和催化剂用量对产品产率和选择性的影响，帮助优化装置运行。

4. 催化裂化汽油模拟：催化裂化汽油是炼油厂的重要产品之一，其质量和组成对市场需求有重要影响。

通过模拟催化裂化装置和汽油处理装置的运行条件和操作参数，可以预测汽油的组成和性质，帮助优化装置设计和操作策略。

例如，利用模拟技术可以预测不同催化剂和操作温度对汽油组成和性质的影响，帮助优化装置运行。

5. 炼油厂热力系统模拟：炼油厂的热力系统是炼油过程中的重要环节，直接影响能耗和产品质量。

通过模拟炼油厂的热力系统，可以优化能量利用和热交换过程，帮助降低能耗和提高产品质量。

例如，利用模拟技术可以预测不同换热器和蒸馏塔的设计和操作参数对热力系统效果的影响，帮助优化热力系统设计和操作策略。

6. 炼油厂蒸馏塔模拟：蒸馏塔是炼油厂的核心设备之一，用于将原油分离为不同馏分。

利用有限元分析法对阀座进行优化设计运用有限元分析法对重要受力零件进行应力和变形分析，不仅使设计工作更快捷、更直观，而且也大大保证了设计的完整性、可靠性。

针对油田阀门CAD、CAE技术的现状和发展趋势，应用SolidWorks和COSMOS软件的无缝连接，对平板阀阀座进行受力分析。

根据分析结果，优化设计参数，并提出基于理论分析的改进方案，为阀门的结构优化设计与性能改进提供数据支持。

标签：阀座；阀板；建模；有限元分析0 引言菏泽龙泵车辆有限公司是专门生产石油机械的厂家，生产制造平板阀多年，如图1。

生产的平板阀，结构形式非常简单，是油田上最常见的。

密封原理也是大家所熟悉的，就是靠镶装在阀体里的一对波形弹簧分别在阀板的两侧推动阀座，使其密封端面始终贴合在阀板的密封侧面上，从而实现密封，如图2。

而且阀板还可以在两个阀座之间自由挪动，从而实现开启和关闭的功能如图3。

在对平板阀进行设计时，按照以往的类比方法，只要根据老产品对主要零件进行比例放大就可以了。

这是一种非常快捷的设计方法。

在对PFF78-70进行初步试制时就是简单地运用了这种方法。

本想缩短制造周期，但试制结果却证明这是一个不可靠的策略。

由于阀座尾部受力截面太小，局部应力大，产生了危险截面如图4a，试制平板阀阀座承受不了来自阀板的压力，致使阀座尾部由于局部应力过大而变形扩张成喇叭状，造成阀座与阀体配合孔过盈卡死，使波形回位弹簧失效，进而造成阀板与阀座之间的密封面无法贴合而产生缝隙，最终使得密封失效，型式试验失败。

找到了密封失效的原因，更加认识到对受力零件进行全面受力分析的重要性。

但只凭传统的计算方法对形状不规则零件进行分析计算很难做到面面俱到。

如对阀体进行应力校核计算也只是把阀体结构由一个复杂的四通结构简化为一个直通的厚壁筒体，对结构本身的复杂特点未能充分考虑，造成模型与实际受力偏差较大，给设计计算带来较大的误差。

幸好掌握了以SolidWorks和COSMOS 为平台的有限元分析法，这就使设计和验证工作变得快捷、全面，而且可靠。

基于PIMS-SPYRO联动实现乙烯生产计划优化罗德鸿1，雷向欣2，张小萍1，籍军1，史明东3（1. 扬子石油化工股份有限公司，南京210048）（2. 华东理工大学信息学院，上海200137）（3. 上海绿憬实业有限公司，上海200434）摘要ASPEN PIMS和SPYRO软件的集成应用在MPIMS模型乙烯裂解部分采用联动SPYRO迭代计算的方式，实现MPIMS模型优化计算过程中“多方案”和“Delta-B ase”模型中生产数据的动态变化，使之更为准确反映实际生产运行情况，进而优化原油品种结构、优化乙烯裂解原料结构、优化乙烯裂解产物结构，达到炼油与化工整体优化的目的，提高生产计划工作效益。

关键词：乙烯PIMS SPYRO 计划优化ACHIEVE ETHYLENE PRODUCTIONPLAN OPTIMIZATION BASED ONPIMS-SPYRO LINKAGELuo Dehong1, Lei Xiangxin2, Ji Jun1, Zhang Xiaoping1, Shi Mingdong3（1. Yangzi Petrochemical Company Ltd., Nanjing 210048）(2. East China University of Science & Technology, Shanghai 200137)(3. Shanghai Green Sight Industrious Company Ltd., Shanghai 200434)Abstract Aspen PIMS and SPYRO integrated software applications, using iterative calculation in cooperation with SPYRO in the ethylene cracking simulation of MPIMS model, achieve production data dynamic change in "many options" and "Delta-Base" structures of MPIMS model to make it more accurately reflect the actual operation of petrochemical production, then optimize the structure of varieties of crude oil, the structure of ethylene cracking feedstock, and the structure of ethylene cracking product, to achieve refining and chemical optimization of the overall purpose of improvingthe production efficiency of the work of production plan.Keyword: Ethylene PIMS SPYRO Plan Optimization1 前言ASPEN PIMS ( Process Industry Modeling System，过程工业模型系统) 软件[1]是基于线性优化等算法实现的炼油和化工企业的工厂计划优化软件，目前被全球炼化企业广泛采用，在长期实践中得到行业认可。

化工行业中的过程优化技术应用案例过程优化技术在化工行业中的应用案例概述化工行业是一个以化学反应为核心的工业领域，包括石油化工、煤化工、化学制品等。

优化化工过程，提高生产效率，降低生产成本，是化工企业追求的目标。

随着科学技术的进步，过程优化技术在化工行业得到了广泛的应用。

本文将介绍化工行业中的几个典型过程优化技术的应用案例。

案例一：流程仿真优化在石油化工行业中，流程仿真优化被广泛应用于炼油生产过程。

以青岛炼油厂为例，通过流程仿真优化，成功降低了催化裂化装置的产品痕量硫含量。

通过建立炼油装置的数学模型，并根据实际运行数据对模型进行参数校正，可以快速准确地评估各种操作方案对产品质量的影响。

通过对模型进行优化计算，确定最佳操作参数，可以有效地降低含硫产品的生成，提高产品质量和工艺经济效益。

案例二：反应过程优化化工行业中的化学反应过程是实现生产的核心环节。

过程优化技术的应用可以提高反应效率、减少催化剂的使用量，并降低废物的生成。

以合成氨工艺为例，过程优化技术可以通过调整反应温度、压力和催化剂的使用量等操作参数，使得反应产率达到最大值。

通过数学模型的建立和优化算法的设计，可以快速准确地找到最佳的操作参数组合，从而提高合成氨工艺的经济效益。

案例三：能源消耗优化化工行业的生产过程中消耗大量的能源，优化能源消耗是提高工艺经济性的重要手段。

以石化行业的蒸馏过程为例，过程优化技术可以通过调整进料流量、温度和塔板压力等操作参数，使蒸馏塔的热能利用达到最优化。

通过模型预测和优化算法的设计，可以降低能源消耗，提高塔效率，从而降低生产成本。

案例四：供应链优化化工行业的供应链是一个复杂的系统，包括原材料采购、生产、仓储和产品销售等环节。

过程优化技术可以应用于供应链规划、生产计划和库存控制等方面，提高供应链的效率和灵活性。

以某化工公司为例，通过建立供应链模型，并应用优化算法，可以优化原材料的采购计划，避免了库存积压和缺货的风险，同时提高了生产计划的准确性和灵活性，降低了成本，提高了客户满意度。

多目标优化模型在工程设计中的应用随着科技和人工智能的发展，越来越多的企业和工程师开始使用多
目标优化模型（MOO）来优化产品设计。

MOO可以同时优化多个目
标函数，而不是只优化一个目标函数，从而能够实现更好的性能和效率。

在工程设计中，MOO可以用来优化不同的目标函数，例如生产成本、质量、可靠性和可持续性等。

它可以帮助工程师找到最好的平衡点，以便在不牺牲任何重要目标的情况下实现最佳结果。

MOO的应用可以带来很多好处。

首先，它可以提高产品性能和质量。

例如，在汽车设计中，MOO可以同时考虑到多个目标，如燃油经
济性、安全性、舒适性和空气动力学，从而实现更好的汽车性能和更
高的质量。

其次，MOO可以有效减少成本。

例如，在制造业中，MOO可以通
过最小化材料和零件的使用来节省成本。

在项目开发中，MOO可以通
过最小化项目开发时间和资源使用率来降低成本。

此外，MOO可以提高产品的可持续性。

例如，在建筑设计中，MOO可以优化建筑的能源效率、环保性和资源利用率，以实现更可持
续的设计。

总之，MOO在工程设计中的应用可以带来很多好处，从而提高产
品性能和质量、降低成本和提高可持续性。

我们相信，在未来几年中，MOO将会在各个领域得到更广泛的应用。

深部调剖优化设计系统研究摘要：深部调剖技术是油田控水增油的重要措施之一。

现有的深部调剖系统存在诸多问题，如系统流程不完整、模型设计不完善、普通技术人员难以操作等。

为了解决这些问题，建立了深部调剖全流程一体化模型体系，并设计了一款集数据集成、优化设计和可视化为一体的深部调剖优化设计系统。

应用结果表明，系统能够满足深部调剖优化设计生产需要，提高了深部调剖设计质量和措施效果，且操作简便，为油田及时控水提供了技术保障。

关键词：深部调剖；数据集成；优化设计；可视化0引言随着大庆油田进入高含水开发阶段，油藏特征及环境变化复杂，油藏深部非均质矛盾加剧，深部调剖已成为改善高含水油藏水驱开发效果的重要技术措施[1-4]。

目前对于深部调剖优化设计的研究主要集中在利用数值模拟软件建立调剖机理模型上[5-9]，其中：对常用调剖剂建立不同数学模型和采用传统方式从现有的调剖剂中筛选为主要手段[10-12]，所开发的调剖系统未包括现场应用等模块，数值模拟软件操作复杂，对人员要求高，因而亟需建立一种全流程一体化深部调剖系统。

1系统设计1.1 数据集成模块系统数据分为两类，一是油田原始数据，二是应用基础数据。

油田原始数据由网络数据库和本地数据存储。

网络数据以Oracle数据库存储为主，本地数据主要为.dbf，.xls，.txt，.doc等四种类型文件存储。

应用基础数据以Microsoft Access （Microsoft Database）数据库存储，考虑到与油田原始数据存储的兼容性和模块独立性，最终结果数据分为6个文件存储，如表1所示。

表 1 运行结果数据存储文件Tab.1 Run The Result Data Store File序文件名称存储模块号1RSL0.DAT区块数据2RSL1.DAT选井选层3RSL2.DAT调剖剂选择4RSL3.DAT参数优化5RSL4.DAT效果预测6深部调剖施工设计方案.doc施工设计7RSL6.DAT效果评价1.2 选井选层模块选井选层由井组划分、井组完善度、调剖井选择、调剖层选择和优势方向评价组成。

优化设计：跨领域提升产品性能、效率与创新智慧的利器优化设计是一种提高产品或系统性能、减少资源消耗、提高效率的方法。

它广泛应用于各种领域，如工程设计、生产计划、物流管理、金融投资等。

优化设计方法是一种系统性的方法，它通过数学建模、计算机模拟等技术手段，对设计参数进行优化，以实现最优的设计方案。

一、优化设计的基本概念优化设计是一种以数学建模为基础，利用计算机科学和工程学理论和方法，通过迭代和数值计算，寻找最优设计方案的技术手段。

它以目标函数的形式表达设计问题的优化目标，并利用约束条件限制设计变量的取值范围，从而找到满足所有约束条件的最优解。

二、优化设计的数学模型优化设计的数学模型通常由目标函数、设计变量和约束条件三部分组成。

目标函数是衡量设计方案优劣的标准，它可以是产品的重量、成本、性能等；设计变量是影响目标函数的参数，如材料的厚度、形状、尺寸等；约束条件是限制设计变量取值的条件，如强度、刚度、稳定性等。

三、优化设计的方法优化设计的方法主要包括传统优化方法、现代优化方法和混合优化方法。

传统优化方法主要包括梯度法、牛顿法、惩罚函数法等；现代优化方法主要包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等；混合优化方法则是将传统优化方法和现代优化方法进行结合，以实现更好的优化效果。

四、优化设计的实现步骤优化设计的实现步骤通常包括问题定义、建立模型、选择优化方法、编写程序、运行程序和结果分析。

问题定义是指明确设计问题的目标、约束条件和设计变量；建立模型是指根据问题定义建立数学模型；选择优化方法是指根据问题特点选择合适的优化方法；编写程序是指将优化方法编写成计算机程序；运行程序是指将程序运行得到最优解；结果分析是指对最优解进行分析，以验证其可行性和优越性。

五、优化设计的应用优化设计广泛应用于各种领域，如机械设计、建筑设计、电子设计、金融投资等。

在机械设计中，优化设计可以用于提高机械部件的性能和效率，如发动机、减速器等；在建筑设计中，优化设计可以用于提高建筑物的空间利用率和结构安全性；在电子设计中，优化设计可以用于提高电子产品的性能和降低成本；在金融投资中，优化设计可以用于制定最优的投资策略和风险控制方案。

34炼厂优化加工的思路和对策郑文刚（中国石油化工集团公司炼油事业部，北京100728）收稿日期：2018–06–09。

作者简介：郑文刚，硕士，高级工程师，1998年毕业于浙江大学化学工程专业，长期从事炼油总流程优化、加工过程模拟与优化工作，曾获中国石化突出贡献专家，中国石化科技进步二等奖。

摘 要：优化是炼油提高盈利能力，增强竞争力的有力手段。

本文讨论了当前炼厂在原油采购、石脑油和重油加工、柴汽比、氢气平衡、燃料平衡、蒸汽动力系统等方面面临的主要问题。

在此基础上，提出了原油和氢气降本、石脑油和重油增效、柴汽比结构优化、燃料和蒸汽动力系统全局优化等方面的思路和对策。

关键词：炼厂优化 原油加工 重油加工 柴汽比 氢气优化 燃料和蒸汽动力系统目前，我国炼油行业经过快速发展，面临产能过剩，柴油消费见顶，市场竞争剧烈的局面。

同时，产品质量升级步伐加快、节能环保要求日趋严格，炼厂只有综合运用各种优化手段，挖潜增效，才能提高竞争能力。

1 炼厂生产过程中存在的主要问题目前，不同炼厂在生产过程中存在的问题不同，综合大部分炼厂情况，共性问题如下。

1.1 原油性质波动大，不利于装置稳定、优化运行大部分炼厂缺乏原油调合设施，由于原油品种多，且到厂不均匀，造成原油性质波动大，对长周期稳定和优化运行不利。

1.2 加工高含硫原油存在瓶颈部分炼厂由于设备材质未升级，常减压、催化裂化硫含量设防值低，造成原油选择困难，炼厂不得不采购低硫中间基调和高含硫中间基、环烷基原油，导致原油成本偏高。

部分低硫渣油进延迟焦化或渣油加氢加工，降低了炼厂的效益。

1.3 重油加工不优化由于满足渣油加氢进料要求的原油可选范围有限，在生产实际中，为了保证装置长周期运行，掺渣率往往低于设计值，造成部分渣油进焦化，损失效益。

和渣油加氢配套的重油催化生产运行方案不优化，造成催化剂金属污染失活、水热失活严重，产品分布不理想。

大部分常减压装置都没有达到减压深拔的标准，导致延迟焦化进料残炭约20%，减压渣油TBP 切割点只有540~545℃，重蜡油进延迟焦化生焦，损失效益。

石油化工行业生产过程优化与节能减排方案第1章绪论 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与目标 (4)第2章石油化工行业概述 (4)2.1 行业发展历程 (4)2.2 行业特点与挑战 (4)2.3 行业发展趋势 (5)第3章生产过程优化方法 (5)3.1 过程优化原理 (5)3.1.1 系统工程理论 (5)3.1.2 最优化理论 (6)3.1.3 控制理论 (6)3.2 优化算法简介 (6)3.2.1 数学规划法 (6)3.2.2 梯度下降法 (6)3.2.3 遗传算法 (6)3.3 生产过程模拟与优化 (6)3.3.1 建立数学模型 (6)3.3.2 选择优化算法 (7)3.3.3 模拟与优化 (7)第4章节能技术与应用 (7)4.1 热能回收技术 (7)4.1.1 热交换技术 (7)4.1.2 废热锅炉 (7)4.1.3 余热利用技术 (7)4.2 流体输送节能技术 (7)4.2.1 流体输送泵的选型与优化 (7)4.2.2 流体输送系统的变频调速 (7)4.2.3 流体输送系统的管网优化 (7)4.3 绝热与保温技术 (8)4.3.1 绝热材料的选择与应用 (8)4.3.2 保温结构的设计与施工 (8)4.3.3 高温保温技术 (8)4.3.4 节能型保温材料研究进展 (8)第五章减排技术与应用 (8)5.1 废气处理与减排 (8)5.1.1 生物过滤技术 (8)5.1.2 吸附法 (8)5.2 废水处理与减排 (9)5.2.1 物理法 (9)5.2.2 化学法 (9)5.2.3 生物法 (9)5.3 固废处理与减排 (9)5.3.1 焚烧法 (9)5.3.2 填埋法 (9)5.3.3 资源化利用 (9)5.3.4 预防与减量化 (9)第6章信息化与智能化技术在生产优化中的应用 (9)6.1 工业大数据分析 (9)6.1.1 工业大数据采集与存储 (10)6.1.2 数据挖掘与分析 (10)6.2 人工智能与机器学习 (10)6.2.1 人工智能技术在生产优化中的应用 (10)6.2.2 机器学习算法在生产优化中的应用 (10)6.3 智能优化控制系统 (10)6.3.1 智能优化控制策略 (10)6.3.2 智能优化控制系统的架构与实现 (10)6.3.3 智能优化控制系统在节能减排中的应用 (10)第7章生产过程安全与环保 (11)7.1 生产过程安全管理 (11)7.1.1 安全生产责任制 (11)7.1.2 安全生产规章制度 (11)7.1.3 安全生产培训与教育 (11)7.1.4 安全生产投入 (11)7.1.5 应急预案 (11)7.2 环保法规与标准 (11)7.2.1 环保法律法规 (11)7.2.2 环保标准 (11)7.2.3 环保政策 (11)7.3 环保设施与运行 (11)7.3.1 废水处理设施 (11)7.3.2 废气处理设施 (11)7.3.3 固废处理设施 (11)7.3.4 噪音治理 (11)7.3.5 环保设施运行与维护 (12)第8章节能减排案例分析 (12)8.1 炼油企业节能减排案例 (12)8.1.1 案例背景 (12)8.1.2 节能措施 (12)8.1.3 减排措施 (12)8.2 化工企业节能减排案例 (12)8.2.2 节能措施 (12)8.2.3 减排措施 (12)8.3 石化企业综合节能案例 (13)8.3.1 案例背景 (13)8.3.2 节能措施 (13)8.3.3 减排措施 (13)第9章节能减排政策与经济分析 (13)9.1 政策背景与支持措施 (13)9.1.1 政策背景 (13)9.1.2 支持措施 (13)9.2 节能减排经济效益分析 (14)9.2.1 节能效益 (14)9.2.2 减排效益 (14)9.3 企业节能减排策略 (14)9.3.1 技术创新与应用 (14)9.3.2 生产过程优化 (14)9.3.3 管理提升 (14)9.3.4 市场开拓与合作 (14)9.3.5 政策利用与建议 (14)第10章未来展望与挑战 (15)10.1 石油化工行业发展趋势 (15)10.2 节能减排技术创新方向 (15)10.3 面临的挑战与应对策略 (15)第1章绪论1.1 背景与意义石油化工行业作为我国国民经济的重要支柱产业，其生产过程对能源的消耗和环境污染问题日益凸显。

石油化工过程控制中的模型预测控制技巧石油化工过程是一个复杂而庞大的系统，控制该系统的稳定性和效率对于提高生产能力和减少资源浪费至关重要。

在石油化工过程控制中，模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）技术被广泛应用。

本文将介绍石油化工过程控制中的模型预测控制技巧，帮助读者更好地理解和应用该技术。

一、模型预测控制概述模型预测控制是一种基于数学建模和最优控制理论的先进控制技术。

它通过建立过程模型，预测未来的系统行为，并根据预测结果进行控制策略优化。

其基本原理是在每个采样周期内，利用当前的测量数据和预测模型计算出未来一段时间的操作策略，然后根据优化准则对这些策略进行评估和调整，最终实现系统的稳定性和性能最优化。

二、模型预测控制的核心技术1. 系统建模与参数估计模型预测控制的第一步是建立准确的数学模型。

在石油化工过程中，系统的动态特性可能受到多种因素的影响，因此需要考虑多个输入和输出变量之间的复杂关系。

为了准确预测系统行为，需要选择适当的数学模型，并利用实际运行数据对模型的参数进行估计，以提高模型的准确度和可靠性。

2. 预测模型的构建与验证在模型预测控制中，预测模型是关键。

通常，预测模型可以通过系统辨识方法构建，如ARX模型、ARMAX模型等。

预测模型的准确度直接影响到控制性能，因此需要进行模型的验证和优化。

一种常用的技术是使用历史运行数据对模型进行仿真，对比模型预测结果与实际数据的差异并进行修正，以提高预测模型的准确性。

3. 优化算法与控制器设计模型预测控制的核心在于优化算法的选择和控制器设计。

常用的优化算法包括线性二次规划、非线性规划等，这些算法能根据系统的动态特性和控制目标寻找到最优的控制策略。

控制器的设计考虑到系统的稳定性和性能指标，在优化算法的基础上结合约束条件和控制目标进行设计，以实现系统的稳定控制和性能最优化。

三、模型预测控制的应用案例模型预测控制在石油化工过程中有广泛的应用。