化工学报 ›› 2019, Vol. 70 ›› Issue (2): 556-563.DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20181370
收稿日期:
2018-11-18
修回日期:
2018-12-11
出版日期:
2019-02-05
发布日期:
2019-02-05
通讯作者:
朱群雄
作者简介:
<named-content content-type="corresp-name">牟鹏</named-content>(1991—),男,博士研究生,<email>aileengujy@126.com</email>|朱群雄(1960—),男,博士,教授,<email>zhuqx@mail.buct.edu.cn</email>
基金资助:
Peng MU(),Xiangbai GU,Qunxiong ZHU()
Received:
2018-11-18
Revised:
2018-12-11
Online:
2019-02-05
Published:
2019-02-05
Contact:
Qunxiong ZHU
摘要:
乙烯工业不同的裂解装置间存在着设备、技术上的差别,每一种原料在乙烯工厂不同炉型或工艺的裂解装置的乙烯产品收率、能耗也存在着差别。随着新的乙烯工厂的投产,需要同时运行台数众多的差异化裂解装置,从而为通过优化调度乙烯裂解原料实现提高物效、降低能耗提供了空间。对于此类工厂间原料调度及能耗优化问题提出了一种基于P-graph的建模和优化方法(scheduling generation based on P-graph, SGBP算法),该算法通过P-graph本身提取过程结构信息的能力,在加速求解的同时,保留了次优解集。之后以两个实际的乙烯厂为研究实例,采用提出的SGBP方法实现了原料调度的建模和优化,该方法与MINLP优化算法的对比分析验证了提出方法的优势:(1)可以同时提供较为丰富的最优解与次优解方案;(2)提出方法的最优结果与MINLP的优化效果相当;(3)优化后的整体能耗下降明显,为生产计划人员选择可采用灵活的原料调配方案提供了多种可选择的运行方案。
中图分类号:
牟鹏, 顾祥柏, 朱群雄. 基于P-graph的乙烯裂解原料调度建模与优化[J]. 化工学报, 2019, 70(2): 556-563.
Peng MU, Xiangbai GU, Qunxiong ZHU. Modeling and optimization of ethylene cracking feedstock scheduling based on P-graph[J]. CIESC Journal, 2019, 70(2): 556-563.
编号 | 工厂 | 产量/(kt/a) | 裂解炉类型 |
---|---|---|---|
1 | 独山子 | 1308 | 林德技术裂解炉 |
2 | 大庆 | 1108 | 192U裂解炉 |
3 | 吉林 | 807 | 林德技术裂解炉 |
4 | 兰州 | 517 | SC-1裂解炉 |
5 | 抚顺 | 852 | USC型管式裂解炉 |
6 | 辽宁 | 156 | GK裂解炉 |
7 | 四川 | 840 | F1110-F1170裂解炉 |
8 | 燕山 | 696 | SRT—IV型裂解炉 |
9 | 东方 | 150 | — |
10 | 天津 | 178 | CBL裂解炉 |
11 | 天津赛科 | 966 | — |
12 | 中原 | 166 | CBL裂解炉 |
13 | 武汉 | 729 | CBL裂解炉 |
14 | 茂名 | 1130 | SL-Ⅱ型裂解炉 |
15 | 广州 | 221 | — |
16 | 齐鲁 | 871 | CBL裂解炉 |
17 | 杨子 | 749 | GK-6裂解炉 |
18 | BASF-YPC | 423 | — |
19 | 上海 | 826 | SL-2裂解炉 |
20 | 上海赛科 | 1268 | — |
21 | 镇海 | 1126 | CBL裂解炉 |
22 | 福建-REP | 1101 | — |
23 | 盘锦 | 630 | USC 176U型管式裂解炉 |
24 | 惠州石化 | 950 | — |
表1 我国主要的乙烯产能介绍
Table 1 Introduction of main ethylene plants in China
编号 | 工厂 | 产量/(kt/a) | 裂解炉类型 |
---|---|---|---|
1 | 独山子 | 1308 | 林德技术裂解炉 |
2 | 大庆 | 1108 | 192U裂解炉 |
3 | 吉林 | 807 | 林德技术裂解炉 |
4 | 兰州 | 517 | SC-1裂解炉 |
5 | 抚顺 | 852 | USC型管式裂解炉 |
6 | 辽宁 | 156 | GK裂解炉 |
7 | 四川 | 840 | F1110-F1170裂解炉 |
8 | 燕山 | 696 | SRT—IV型裂解炉 |
9 | 东方 | 150 | — |
10 | 天津 | 178 | CBL裂解炉 |
11 | 天津赛科 | 966 | — |
12 | 中原 | 166 | CBL裂解炉 |
13 | 武汉 | 729 | CBL裂解炉 |
14 | 茂名 | 1130 | SL-Ⅱ型裂解炉 |
15 | 广州 | 221 | — |
16 | 齐鲁 | 871 | CBL裂解炉 |
17 | 杨子 | 749 | GK-6裂解炉 |
18 | BASF-YPC | 423 | — |
19 | 上海 | 826 | SL-2裂解炉 |
20 | 上海赛科 | 1268 | — |
21 | 镇海 | 1126 | CBL裂解炉 |
22 | 福建-REP | 1101 | — |
23 | 盘锦 | 630 | USC 176U型管式裂解炉 |
24 | 惠州石化 | 950 | — |
工厂和原料 | 10月 | 11月 | 12月 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
未优化前 | MINLP | SGBP最优 | 未优化前 | MINLP | SGBP最优 | 未优化前 | MINLP | SGBP最优 | ||
工厂1(696 kt/a,SRT—IV裂解炉) | 原料1/t | 16916 | 0 | 0 | 14414 | 17297 | 17297 | 17345 | 0 | 0 |
原料2/t | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
原料3/t | 120641 | 144769 | 144769 | 161343 | 47768 | 47768 | 142594 | 171113 | 171113 | |
原料4/t | 50620 | 60744 | 60744 | 29572 | 35486 | 35486 | 39865 | 47838 | 47838 | |
能耗/GJ | 14915967 | 1772060 | 1772060 | 1634138 | 611868 | 611868 | 1634138 | 611868 | 611868 | |
工厂2(1126 kt/a,CBL裂解炉裂解炉) | 原料1/t | 89209 | 106125 | 106125 | 85620 | 82737 | 82737 | 90224 | 107569 | 107569 |
原料2/t | 55420 | 55420 | 55420 | 46383 | 35980 | 35980 | 52014 | 62417 | 62417 | |
原料3/t | 79907 | 55778.8 | 55779 | 75379 | 90456 | 90456 | 77224 | 92669 | 92669 | |
原料4/t | 55820 | 5160 | 5160 | 65564 | 78677 | 78677 | 67679 | 81215 | 81215 | |
能耗/GJ | 1996976 | 1719402 | 1719402 | 1946995 | 1992970 | 1992970 | 1946995 | 1992970 | 1992970 | |
两工厂总计(1818 kt/a) | 原料1/t | 106125 | 106125 | 106125 | 100034 | 100034 | 100034 | 107569 | 107569 | 107569 |
原料2/t | 55420 | 55420 | 55420 | 46383 | 35980 | 35980 | 52014 | 62417 | 62417 | |
原料3/t | 200548 | 200548 | 200548 | 236722 | 138224 | 138224 | 219818 | 263782 | 263782 | |
原料4/t | 106440 | 65904 | 65904 | 95136 | 114163 | 114163 | 107544 | 129053 | 129053 | |
能耗/GJ | 16912943 | 3491462 | 3491462 | 3581133 | 2604838 | 2604838 | 3581133 | 2604838 | 2604838 |
表2 SGBP和MINLP的优化调度结果
Table 2 Different optimization results of SGBP and MINLP
工厂和原料 | 10月 | 11月 | 12月 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
未优化前 | MINLP | SGBP最优 | 未优化前 | MINLP | SGBP最优 | 未优化前 | MINLP | SGBP最优 | ||
工厂1(696 kt/a,SRT—IV裂解炉) | 原料1/t | 16916 | 0 | 0 | 14414 | 17297 | 17297 | 17345 | 0 | 0 |
原料2/t | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
原料3/t | 120641 | 144769 | 144769 | 161343 | 47768 | 47768 | 142594 | 171113 | 171113 | |
原料4/t | 50620 | 60744 | 60744 | 29572 | 35486 | 35486 | 39865 | 47838 | 47838 | |
能耗/GJ | 14915967 | 1772060 | 1772060 | 1634138 | 611868 | 611868 | 1634138 | 611868 | 611868 | |
工厂2(1126 kt/a,CBL裂解炉裂解炉) | 原料1/t | 89209 | 106125 | 106125 | 85620 | 82737 | 82737 | 90224 | 107569 | 107569 |
原料2/t | 55420 | 55420 | 55420 | 46383 | 35980 | 35980 | 52014 | 62417 | 62417 | |
原料3/t | 79907 | 55778.8 | 55779 | 75379 | 90456 | 90456 | 77224 | 92669 | 92669 | |
原料4/t | 55820 | 5160 | 5160 | 65564 | 78677 | 78677 | 67679 | 81215 | 81215 | |
能耗/GJ | 1996976 | 1719402 | 1719402 | 1946995 | 1992970 | 1992970 | 1946995 | 1992970 | 1992970 | |
两工厂总计(1818 kt/a) | 原料1/t | 106125 | 106125 | 106125 | 100034 | 100034 | 100034 | 107569 | 107569 | 107569 |
原料2/t | 55420 | 55420 | 55420 | 46383 | 35980 | 35980 | 52014 | 62417 | 62417 | |
原料3/t | 200548 | 200548 | 200548 | 236722 | 138224 | 138224 | 219818 | 263782 | 263782 | |
原料4/t | 106440 | 65904 | 65904 | 95136 | 114163 | 114163 | 107544 | 129053 | 129053 | |
能耗/GJ | 16912943 | 3491462 | 3491462 | 3581133 | 2604838 | 2604838 | 3581133 | 2604838 | 2604838 |
算法 | 工厂1 | 工厂2 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
原料1//t | 原料2/t | 原料3/t | 原料4/t | 能耗/GJ | 原料1/t | 原料2/t | 原料3/t | 原料4/t | 能耗/GJ | |
未优化前 | 48675 | 0 | 424578 | 120057 | 18184243 | 265053 | 153817 | 232510 | 189063 | 5890966 |
MINLP | 17297 | 0 | 363650 | 144068 | 2995796 | 296431 | 153817 | 238904 | 165052 | 5705342 |
SGBP | 17297 | 0 | 363650 | 144068 | 2995796 | 296431 | 153817 | 238904 | 165052 | 5705342 |
表3 SGBP和MINLP的月度合计优化调度结果
Table 3 Different optimization monthly total results of SGBP and MINLP
算法 | 工厂1 | 工厂2 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
原料1//t | 原料2/t | 原料3/t | 原料4/t | 能耗/GJ | 原料1/t | 原料2/t | 原料3/t | 原料4/t | 能耗/GJ | |
未优化前 | 48675 | 0 | 424578 | 120057 | 18184243 | 265053 | 153817 | 232510 | 189063 | 5890966 |
MINLP | 17297 | 0 | 363650 | 144068 | 2995796 | 296431 | 153817 | 238904 | 165052 | 5705342 |
SGBP | 17297 | 0 | 363650 | 144068 | 2995796 | 296431 | 153817 | 238904 | 165052 | 5705342 |
编号 | 单位产量能耗/(GJ/t) | 节能效果/% | 编号 | 单位产量能耗/(GJ/t) | 节能效果/% | 编号 | 单位产量能耗/(GJ/t) | 节能效果/% |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 21.13627 | 5.334107 | 13 | 21.18763 | 5.104044 | 25 | 21.20864 | 5.009969 |
2 | 21.13855 | 5.323861 | 14 | 21.19096 | 5.089141 | 26 | 21.20926 | 5.007175 |
3 | 21.13959 | 5.319204 | 15 | 21.19491 | 5.071444 | 27 | 21.21176 | 4.995998 |
4 | 21.14188 | 5.308958 | 16 | 21.20115 | 5.043501 | 28 | 21.213 | 4.990409 |
5 | 21.1554 | 5.248415 | 17 | 21.20302 | 5.035118 | 29 | 21.21425 | 4.984821 |
6 | 21.16788 | 5.19253 | 18 | 21.20344 | 5.033255 | 30 | 21.23068 | 4.911238 |
7 | 21.1712 | 5.177627 | 19 | 21.20448 | 5.028598 | 31 | 21.23401 | 4.896335 |
8 | 21.17474 | 5.161792 | 20 | 21.20552 | 5.023941 | 32 | 21.23692 | 4.883295 |
9 | 21.17807 | 5.146889 | 21 | 21.20614 | 5.021146 | 33 | 21.2442 | 4.850695 |
10 | 21.18368 | 5.121741 | 22 | 21.20635 | 5.020215 | 34 | 21.24877 | 4.830203 |
11 | 21.18389 | 5.120809 | 23 | 21.20676 | 5.018352 | 35 | 21.25064 | 4.82182 |
12 | 21.16788 | 5.19253 | 24 | 21.20843 | 5.010901 | 36 | 21.25356 | 4.80878 |
表4 临近最优解
Table 4 Near-best results
编号 | 单位产量能耗/(GJ/t) | 节能效果/% | 编号 | 单位产量能耗/(GJ/t) | 节能效果/% | 编号 | 单位产量能耗/(GJ/t) | 节能效果/% |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 21.13627 | 5.334107 | 13 | 21.18763 | 5.104044 | 25 | 21.20864 | 5.009969 |
2 | 21.13855 | 5.323861 | 14 | 21.19096 | 5.089141 | 26 | 21.20926 | 5.007175 |
3 | 21.13959 | 5.319204 | 15 | 21.19491 | 5.071444 | 27 | 21.21176 | 4.995998 |
4 | 21.14188 | 5.308958 | 16 | 21.20115 | 5.043501 | 28 | 21.213 | 4.990409 |
5 | 21.1554 | 5.248415 | 17 | 21.20302 | 5.035118 | 29 | 21.21425 | 4.984821 |
6 | 21.16788 | 5.19253 | 18 | 21.20344 | 5.033255 | 30 | 21.23068 | 4.911238 |
7 | 21.1712 | 5.177627 | 19 | 21.20448 | 5.028598 | 31 | 21.23401 | 4.896335 |
8 | 21.17474 | 5.161792 | 20 | 21.20552 | 5.023941 | 32 | 21.23692 | 4.883295 |
9 | 21.17807 | 5.146889 | 21 | 21.20614 | 5.021146 | 33 | 21.2442 | 4.850695 |
10 | 21.18368 | 5.121741 | 22 | 21.20635 | 5.020215 | 34 | 21.24877 | 4.830203 |
11 | 21.18389 | 5.120809 | 23 | 21.20676 | 5.018352 | 35 | 21.25064 | 4.82182 |
12 | 21.16788 | 5.19253 | 24 | 21.20843 | 5.010901 | 36 | 21.25356 | 4.80878 |
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