发明名称 一种炼化装置加热炉炉管清焦时间的预测方法
摘要 本发明公开了一种炼化装置加热炉炉管清焦时间的预测方法,包括以下步骤:(1)监测每根炉管的原料进口流量、每根炉管的蒸汽流量、炉管管壁温度、加热炉炉膛温度、加热炉出口温度和加热炉已连续工作时间;(2)对于每个监测对象,每隔6个小时记录一次其实时数据,连续收集2个月的数据,形成样本库;(3)采用数据拟合方法和人工神经网络方法进行计算,分别得到炉管管壁温度达到上限的预计时间;(4)使用投票法得到当前炉管允许的最大工作时间。本发明能预测加热炉炉管清焦的最优时间点,有助于将装置的生产损失降到最低,且可避免炉管因结焦过厚而被烧穿的危险。
申请公布号 CN105423770A 申请公布日期 2016.03.23
申请号 CN201510770667.4 申请日期 2015.11.12
申请人 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院 发明人 李传坤;王春利;高新江;朱剑锋
分类号 F27D25/00(2010.01)I;F27D19/00(2006.01)I 主分类号 F27D25/00(2010.01)I
代理机构 济南舜源专利事务所有限公司 37205 代理人 邵朋程
主权项 一种炼化装置加热炉炉管清焦时间的预测方法,其特征在于包括以下步骤:(1)确定监测对象监测每根炉管的原料进口流量、每根炉管的蒸汽流量、炉管管壁温度、加热炉炉膛温度、加热炉出口温度和加热炉已连续工作时间;(2)收集样本数据对于每个监测对象,每隔5‑6个小时记录一次其实时数据,连续收集2‑3个月的数据,形成样本库;(3)采用多种数学方法进行计算,分别得到炉管管壁温度达到上限的预计时间;方法一:数据拟合方法使用非线性数据拟合方法,以炉管管壁温度作为输入,拟合其温升曲线,从而可以推算在何时能达到加热炉炉管管壁最大允许温度值;方法二:人工神经网络方法对于每根加热炉炉管,以不同的人工神经网络算法,分别训练至少3个模型;以其进口流量、蒸汽流量、炉膛温度、出口温度、加热炉已连续工作时间作为输入参数,以炉管管壁温度作为输出参数,训练得到收敛的人工神经网络模型;在线监测时,从装置上直接读取实时运行数据:当前炉管的进口流量、蒸汽流量、炉膛温度、出口温度,作为模型的输入;不断调整加热炉连续的工作时间,直到模型计算得到的输出参数与管壁最大允许温度值相近或相等,此时得到的加热炉连续的工作时间即为该炉管允许的最大工作时间;(4)用投票法决定最终的预计时间投票法是快速整理所有预测结果的优先顺序或缩小范围的一种方法,投票法的具体操作步骤为:首先对某种计算方法得到的工作时间设定置信区间,其次累计其他方法预测值在此区间范围内的个数,再次重复前两步直至得到所有结果的投票结果,最后选取投票个数最多的计算方法的置信区间,并对其置信区间内所有预测值求取平均值即为最终的预计时间。
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