常减压蒸馏装置先进控制策略研究与应用

结合实际,探讨了在常减压蒸馏装置应用先进控制技术的策略,建立了常减压蒸馏装置初馏与常压部分和减压部分多变量预估控制器,取得了良好的投用效果。     

中型合成氨装置在线数据校正

开发了合成氨装置数据校正软件，并成功地实现了某中型合成氨装置的在线数据校正，为生产管理及决策提供了合理完整的数据及变化趋势，提高了装置的自动化控制、管理和操作水平。     

用FIX组态软件开发常减压蒸馏装置的SCADA应用

针对用VB编程实现常减压蒸馏装置先进控制及优化控制的应用程序中比较烦琐的SCADA功能,提出了用美国Intellution公司的组态软件FIX来实现相应的SCADA功能,实现了从ORACLE数据库中采集数据的配置方法及步骤,并基于FIX进行二次开发实现软测量和在线优化控制。     

中型合成氨装置在线数据校正与模拟优化软件的设计与实现

在微机上成功地开发了合成氨装置数据校正与模拟优化系统ＡＲＤＳ，该系统与某中型合成氨装置的ＤＣＳ控制系统连接，可对装置进行在线数据校正与模拟优化分析，为工况分析提供合理的数据，优化操作条件，提高了经济效益和生产管理的计算机自动化水平。     

常减压蒸馏装置的高温腐蚀及防护

常减压装置的高温腐蚀主要表现为高温硫腐蚀和高温环烷酸腐蚀两方面,本文结合兰州石化公司230万t/年常减压装置近年来的腐蚀情况就以上两方面从腐蚀机理、部位和防护措施进行探讨。     

常减压蒸馏设备的腐蚀与防护

本文分析了常减压蒸馏设备中主要腐蚀介质的腐蚀机理：硫腐蚀、环烷酸腐蚀。并分析了影响这两种腐蚀的一些工艺参数,在此基础上提出了一些腐蚀防护的措施。     

乌石化常减压蒸馏装置腐蚀调查及分析

对乌鲁木齐石油化工公司常减压蒸馏装置进行了腐蚀调查,调查结果显示,原油中的含硫量、含酸量等的上升,产生了一系列的低温、高温硫的腐蚀和环烷酸腐蚀问题,造成设备及工艺防腐的难度加大,影响炼油装置长周期安全运行;介绍了常减压蒸馏装置的重点腐蚀部位、腐蚀现象,分析了高温硫、环烷酸的腐蚀机理、影响因素,并提出了加强工艺防腐蚀、加强腐蚀监检测和材质升级等建议.     

常减压蒸馏装置生产计划与过程操作的优化集成

为确保石化企业得到可行的最优生产计划,并确定实现计划的操作条件,将石化企业的生产计划与过程操作进行了优化集成.提出了石化企业优化集成的一般策略: 利用GIOPIMS优化得到生产计划,采用过程模拟软件求得实现计划的装置操作条件,根据模拟结果来修正生产计划模型并再进行优化,经过决策→检验→修正的求解过程,实现生产计划和装置过程操作的优化集成.根据常减压蒸馏装置的特点,提出了该装置实现优化集成的具体解决方案.并以某炼油厂常减压蒸馏装置炼制长庆油为例验证了该优化集成方案.     

常减压蒸馏装置双模型结构RBF神经网络建模及其应用

文中提出双模型结构RBF(RadialBasisFunction)神经网络,结合工艺机理和相关分析法,筛选出影响较大的变量。对现场数据,用小波分析法,剔除噪声和故障数据,考虑各输入信号对软仪表影响时间的区别,分别采用不同的滞后时间,建立了常减压蒸馏装置质量软仪表模型,取得较好的结果。     

过程数据的无模型在线校正

讨论了无需模型情况下过程测量数据的在线校正。采用基于数理统计加滤波的方法检验、剔除数据中的粗大误差和随机误差。并给出了应用于航空煤油干点软测量及辅助变量的数据校正实例 ,结果证明 ,效果较好。     

集成数据校正的乙烯装置进料数据采集

乙烯装置的模拟需要有准确的裂解炉进料信息,而通过对进料系统的模拟计算可以从较易测得的原料信息得到所需的裂解炉进料信息。通过对某石化企业乙烯装置进料系统进行模拟,根据体系特点集成数据校正以解决流量测量数据的不平衡和不完整的问题,利用数据的空间冗余提高了模拟计算所用数据的准确性和可靠性,并针对体系的特殊性提出了数据校正过程中出现几类负值的处理方法,最后模拟得到所需的裂解炉进料性质数据。     

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制,从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性,所提供控制器都可在线实现。     

基于遗传算法优化的RBF网络在自校正控制中的应用研究

针对RBF神经网络参数难以确定的情况,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。给出一种基于优化的RBF神经网络的自校正控制算法,利用神经网络的非线性函数映射能力,使其充当未知系统函数逼近器。仿真结果表明了所给算法的有效性。     

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制器的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和间接自校正控制和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制。从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性。所提供的控制器都可在线实现     

钻机焊接变形的控制与校正

为了有效的控制井架钢结构件的变形问题,对影响变形的各种因素进行了分析,结合多年实际工作经验,再联系国际国内相关技术资料,本文深刻阐述控制井架钢结构焊接变形的主要方法与校正方法。     

基于遗传算法的常减压装置多目标优化

利用流程模拟软件Aspen Plus建立常减压装置稳态模型,以经济效益和CO_2排放量为目标,提出基于遗传算法NSGA-Ⅱ的优化方法,利用该方法求解常减压装置多目标优化问题,从而得到一组最优混炼比和操作条件的Pareto解集。结果表明,在保证产品规格的前提下,经济效益和CO_2排放量呈正比;增大轻油比例可以提高经济效益,但也必然会导致CO_2排放量的增大。     

一种线性规划模型与安全校正相结合的无功优化方法

提出了一种无功线性规划模型与安全校正相结合的无功优化方法。在校正过程中，用准状态变量违界约束搜索控制变量的方法以优化可行控制域。     

GNSS无线电掩星数据的电离层校正和统计优化

为了消除电离层折射效应对全球卫星导航系统无线电掩星信号的影响,首先对掩星数据进行电离层订正,然后进行统计优化,最后与欧洲中期数值预报中心的数据比较,验证电离层校正和弯曲角统计优化对弯曲角廓线反演精度提高的效果。结果表明:无论是模拟仿真还是真实的掩星事件,电离层校正后,50km以上弯曲角廓线仍呈现高频振荡的形式;统计优化后,50km以上弯曲角廓线近似呈现与中性大气相同的分布规律,基本消除了电离层小扰动和接收机热噪声对高层弯曲角廓线的影响;弯曲角统计优化能有效提高弯曲角反演折射率廓线时的精度。     

基于神经网络模型的扩展优化自校正预测控制

利用前馈神经网络权初值优化的快速BP算法建立对象的非线性预测模型,采用分段线性化的技术建立动态线性模型,基于该线性模型进行滚动优化,同时用非线性预测模型对其进行补偿,实现对具有时延的非线性系统的预测控制,较好地解决了非线性系统存在时变、模型失配等情况下的控制问题。仿真实验表明由它构成的控制系统具有很好的动态响应和较强的鲁棒性。     

地图数据校正算法及其在GIS中的应用与实现

地图数据校正是ＧＩＳ的重要组成部分,它直接关系到ＧＩＳ的精度及其决策的正确性和有效性．本文根据ＧＩＳ中常见的误差类型,提出一套以线性、非线性及三角网分块校正算法为主线的数据校正解决方案,并对它们在ＧＩＳ中的适用层次及应用特点进行了论述,同时探讨了地图校正算法在计算机实现中的一些问题．