In English

Анализ стратегии экономической оптимизации технологических процессов при интеграции АСУТП и АСУП для непрерывных производств

22.10.2003, Сунчелей Игорь
Издание: Нефть и капитал
Для нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятий, оснащенных современными АСУП и АСУТП, реализация стратегии оптимизации технологических процессов по экономическим критериям на базе MES-решений позволяет улучшить финансовые показатели в условиях изменения конъюнкту­ры рынка.

В условиях постоянного роста цен на сырье,топливо, электроэнергию и транспорт, а также обострения конкурентной борьбы, на первый план выходит поддержание на высо­ком уровне рентабельности произ­водства. Известен ряд подходов, по­зволяющих улучшить финансовые показатели предприятия:
  • внедрение современных высоко­автоматизированных технологий и болееэффективных типов обору­дования;
  • совершенствование методов упра­вления;
  • использование передовых инфор­мационных технологий обработки, хранения ипередачи информации;
  • вывод на рынки новых продуктов и услуг и т.д.
Предлагается еще один способ улучшения рентабельности произ­водства, который стал доступен в по­следнее время для предприятий с высоким уровнем автоматизации и контроля производственных процес­сов.Он заключается в дальнейшем совершенствовании управления имеющимися производственными ресурсами за счет оптимизации тех­нологических процессов.

Наибольший экономический эф­фект предлагаемыйспособ может дать на предприятиях с непрерывным технологическим циклом произ­водства(нефтеперерабатывающей, нефтехимической, химической и ме­таллургической идругих отраслей промышленности), на которых уже внедрены автоматизированные сис­темыуправления технологическими процессами (АСУТП) и предприятием (АСУП).

MES-подход к оптимизации

Современные АСУТП на базе про­мышленных контроллеров и SCADA-систем позволяют значительно по­высить экономическую эффектив­ность производства за счет повыше­ния точности регулирования техно­логических режимов, снижения вли­яния человеческого фактора, при­менения развитых средств диагно­стики и противоаварийной автома­тики и т.д.

Однако АСУТП не исчерпывают всех имеющихсярезервов для даль­нейшего роста эффективности. Свя­зано это с тем, что ониработают су­губо на технологическом уровне, а для дальнейшего роста экономиче­скойэффективности требуется учет гораздо большего числа дополни­тельных факторов, ипрежде всего экономических — цен на сырье, ре­сурсы и целевые продукты, конъюн­ктурырынка и т.д.

Именно такой подход к выбору критериевоптимальности соответст­вует современным требованиямвертикально-интегрированных предприятий, использующих MES-системы(Manufacturing Execution Systems) для эффективного управле­нияпроизводствами.

Если рассматривать традицион­ную двухуровневуюинформацион­ную систему производственного предприятия «АСУТП — АСУП», то MES-решения занимают в ней про­межуточное положение, выполняя рольпоставщика информации из АСУТП в АСУП. Данные из MES-системымогут быть интегрированы с дру­гими системами для улучшения мо­ниторинга,отслеживания динамики и выверки процесса производства. Они облегчают работу какна уровне управления, так и на производствен­ных участках. MES-системы органи­зуют потоки информации из произ­водственныхучастков в офис и об­ратно. Они могут отслеживать про­цесс производства вреальном вре­мени, передавать информацию для контроля процесса, информацию обраке, создавать идентификаторы продуктов, данные о статусе процес­сов в томвиде, в котором требуется.

Задачей АСУТП является улучше­ние работы одногопроцесса или технологической линии. MES-системыориентированы на анализ того, как данный отдельный процесс влияет на всепроизводство в целом. Одной из наиболее сильных сторон MES-системявляется то, что они позволя­ют комбинировать основные биз­нес-цели предприятияи локальные производственные процессы наибо­лее эффективным образом.

В качестве примера можно приве­сти работу НПЗ.АСУТП управляет различными технологическими уста­новками, регулируя отдельныепро­цессы, а MES-система в зависимо­сти оттекущей рыночной ситуации может оптимизировать все произ­водство в целом (рис.1):


Оценка экономических показателей технологических процессов

Трудности применения критериев на основе экономических показате­лей заключаются в неоднозначно­сти определения отдельных статей расходов, сложности установления связей между характеристиками со­вершенства технологических про­цессов и их экономической эффективностью. Например,процесс, эф­фективный с термодинамической точки зрения, может быть экономи­чески невыгодным, так как для снижения необратимости процесса не­обходимо увеличивать капитальные затраты с целью уменьшения его движущих сил.

В конечном счете эффективность функционированияпредприятия оп­ределяется экономическими пока­зателями. При этом зачастую вари­антыорганизации производства, эк­вивалентные по технологическим показателям, могутбыть по-разному оценены с экономических позиций с учетом их значимости дляэкономи­ки в целом.

Для оценки экономической эффе­ктивности производственного обо­рудованияцелесообразно рассмот­реть произвольное средство произ­водства, на входкоторого поступает несколько видов сырья и ресурсов (энергоресурсы, сжигаемыйприродный газ и т.д.), а на выходе имеется несколько видов готовой продукции (рис.2.).

Этот процесс имеет два аспекта: технологическийи экономический. Технология определяет условия, при которых протекает процесспроиз­водства и которые обеспечивают плановую производительность уста­новки,качество готовой продукции. Условиями могут быть такие параме­тры, кактемпература, давление, скорость подачи сырья и т.д..

Экономическая сторона процесса определенастоимостью готовой продукции, стоимостью израсходо­ванного сырья и ресурсов и,самое главное, разницей между ними в ви­де прибавленной стоимости, созда­ваемойпроизводством.

Здесь важно то, что между эконо­микой итехнологией производст­венного процесса имеется определенная зависимость, которая может быть формализована в виде оценки экономической эффективности (создаваемой прибавленной стоимостью).

В результате определена измери­ая оценкаэ кономической эффективности производственного процесса в виде критерияоптимально­сти (целевой функции) (1), завися­щей от технологических парамет­ров.Следующим важным шагом ре­шения задачи оптимизации должен стать поиск ипоследующее поддер­жание такого технологического ре­жима, при котором онадостигает своего максимума.

Если выходной продукт производ­ственнойустановки поступает на ре­ализацию, то в условиях рыночной экономикимаксимизация оценки абсолютной экономической эффек­тивности (1), создаваемойпроиз­водственным оборудованием, не всегда может оказаться самой вер­ной стратегией.Дело в том, что ры­ночная цена реализации определя­ется не столькосебестоимостью продукции, умноженной на повыша­ющий коэффициент, сколько тем,ка кую цену готов за нее заплатить кли­ент. Максимизацияэкономической эффективности, приносимой обору­дованием, при той же самой ценереализации ее продукции, как видно из выражения (1), возрастает не только засчет снижения затрат, но и за счет роста производительности выходного продукта.Если произво­дительность значительно возрастет, то у предприятия могутвозникнуть проблемы с реализацией дополни­тельного количества продукта по тойже самой цене из-за ограниченной емкости рынка.

В этих условиях возможна другая стратегия, аименно — минимиза­ция затрат на выпуск вырабатывае­мой продукции, или, другимислова­ми, максимизация прибыли на еди­ницу вырабатываемой продукции. В этомслучае критерий оптимально­сти (1) целесообразно представить в следующем виде:

Целевая функция (2) может быть оптимальна и длятех производств, объем выходной продукции которых определяется исходя изплановых заданий. Эта ситуация характерна для промежуточных продуктов, кото­рыене поступают в продажу, а пред­назначены для дальнейшей перера­ботки.

Обе представленные стратегии возможны, и какуюиз них выбрать, зависит от конкретных условий, в которых находится предприятие.Больше того, одни средства произ­водства одного и того же предпри­ятия могутуправляться по критерию максимизации абсолютной эконо­мической эффективностисогласно (1), а другие — по критерию макси­мизации относительной экономиче­скойэффективности согласно выра­жению (2).

Функции (1) и (2) в явном виде не учитываюткачество готовой продук­ции и определяют экономическую эффективность только какабсолют­ную или относительную разницу ме­ждустоимостью произведенной про­дукциии стоимостью затраченного сырья и ресурсов. Если имеется воз­можностьавтоматизировать выход­ной контроль качества, то, введя со­ответствующиезависимости цен вы­ходной продукции от параметров ка­чества, можно расширитьперечень критериев оптимизации.

Методы оптимизации и возможные проблемы прирешении задачи

В общем случае при решении за­дачи оптимизации можно выделить следующие основные этапы:
  • общий анализ задачи оптимиза­ции;
  • определение критерия оптималь­ности — целевой функции;
  • выбороптимизирующих (управля­ющих) переменных и их влияния на критерийоптимальности;
  • составление математической мо­дели технологического процесса и егореализация на компьютере;
  • организация оптимальной страте­гии решения задачи оптимизации;
  • выбор метода оптимизации и опти­мальный расчет;
  • оценка результатов решения зада­чи оптимизации с точки зрения их практической реализуемости, в том числе с учетом нормативных требований, экологических огра­ничений и социальных факторов.
Методы математической опти­мизации. Для оптимизации техно­логических процессов с целью мак­симизации предложенной оценки экономической эффективности (1) или (2) можно применить методы математической оптимизации функ­ций многих переменных при наличии ограничений I и II рода. В част­ности, наиболее подходящим мето­дом математического программи­рования для решения задач химиче­ских предприятий является нели­нейное программирование (НЛП).

При этом ограничениями являются границыдопустимых диапазонов изменения параметров, накладыва­емых технологическимирегламен­тами и физическим смыслом решае­мых задач.

Поскольку в общем случае функ­ции (1) и (2)могут быть непрерывны­ми и произвольно сложными, то в пределах области ограничений воз­ожны три основных случая:
  • вырожденный случай без единого максимума (абсолютно плоская го­ризонтальная функция);
  • функция имеет один-единственный максимум;
  • функция имеет два или больше ма­ксимумов.
Первый случай маловероятен на практике иинтереса не представляет.

Во втором случае хорошо подходят градиентныеметоды оптимизации с оценкой частных производных чис­ленными методами. Изтеории хоро­шо известно, что количество итера­ций, необходимое для поискаэкстре­мума функции градиентными спосо­бами, существенно зависит от нали­чия«оврагов» и «хребтов» на поверх­ности целевой функции (1) или (2) — в настоящеевремя известны и эффе­ктивные способы оптимизации мар­шрутов движения по дну«оврагов» и по вершинам «хребтов».

При этом различают три группы методов:
  • методы нулевого порядка, т.н. без­градиентные методы, требующие вычисления толькозначений кри­терия оптимальности;
  • методы первого порядка, в их чис­ло входят и градиентные методы, которые требуютвычисления пер­вых производных критерия опти­мальности;
  • методы второго порядка, требую­щие вычисления как первых, так и вторых производныхкритерия оп­тимальности.
В третьем случае для оптимизации решающее значение имеет правиль­ный выбор начального приближе­ния. Для этогоц елесообразно слу­чайным образом или по какому-ли­бо другому правилу выбирать начальные значения оптимизирующих переменных в пределах области ог­раничений и оценивать в них вели­чину целевой функции, а затем вы­бирать значенияоптимизирующих переменных с максимальной вели­чиной целевой функции и далее при­менятьградиентные методы в соот­ветствии с выбранным алгоритмом оптимизации. Правда,нет никаких гарантий, что найденный максимум будет глобальным, однако и такаянеполная оптимизация может быть оправдана. В этом случае для полу­чениякорректного решения считает­ся обоснованным использовать не­сколько методовоптимизации раз­личных порядков (нулевого, первого и второго) с различнымнабором на­чальных приближений для расчетов. В результате вероятность полученияправильного решения может резко возрасти.

Проблема «больших размерно­стей». С одной стороны, максималь­ный эффект от оптимизации про­цессапроизводства можно полу­чить тогда, когда общее число опти­мизирующихпеременных — управ­ляющих параметров процесса, ве­лико и их определениеосуществля­ется одновременно. Это связано с тем обстоятельством, что при этомнаиболее достоверно учитывается взаимное влияние оптимизирую­щих переменных накритерии опти­мальности (1) и (2).

С другой стороны, большое число параметров сучетом ожидания вре­мени окончания переходных про­цессов может потребовать дляопти­мизации недопустимо большого для практики времени. Это так называе­мая«проблема больших размерно­стей» параметрического пространст­ва. Современныеметоды обработки информации позволяют справлять­ся с ней лишь в ограниченномчисле приложений, а общих методик пока не найдено. Большие надежды при решенииэтих задач возлагаются на технологии нейронных сетей и на устройства храненияинформации с ассоциативной адресацией, однако в этом направлении пока достигнутылишь достаточно скромные ре­зультаты.

Если число оптимизирующих (уп­равляющих)переменных не превы­шает 5-7, то проблема «больших раз­мерностей» еще нестановится акту­альной.

В противном случае рекомендует­ся использоватьдекомпозицион­ные методы оптимизации. В их ос­нове лежит согласование целейфункционирования как отдельных элементов технологического про­цесса, так исистемы в целом, и осо­бое значение имеет создание функ­циональных взаимосвязеймежду локальными критериями эффектив­ности элементов процесса при по­строенииглобального критерия оп­тимальности. При этом обычно при­меняются аддитивные иреже муль­типликативные глобальные крите­рии оптимальности.

При формировании глобального критерияоптимальности из локаль­ных критериев возникает проблема двойственности (илидвух уровней), которая лежит в самой природе тех­нологического процесса. Такимоб­разом, двухуровневый характер тех­нологического процесса порождаетдвухуровневый характер критериев оценки эффективности ее функцио­нирования и,как следствие этого, двухуровневую структуру самих де­композиционных алгоритмовопти­мизации. Однако следует отметить, что при заданной структуре техноло­гическихсвязей не всегда удается взаимно согласовать локальные це­ли отдельныхподсистем. В этом слу­чае используются методы многокри­териальной или векторнойоптими­зации.

Переходные процессы в объек­те управления. Рассмотренные вы­ше методы математической оптими­зации следуетприменять в условиях стационарных режимов непрерыв­ных производств, когдазакончи­лись все переходные процессы, связанные с изменением парамет­ровтехнологических режимов. При этом процесс производства, нахо­дящийся подуправлением промышленных контроллеров, представляет собой сложную систему,динамика которой определяется двумя основ­ными видами переходных процес­сов:

процессом регулирования пара­метров;
реакцией процесса производства. Понятно, что на практике эти два вида переходных процессов пойдут с наложением друг на друга, поэтому после смены параметров перед оценкой функции экономической эффективности надо выждать их окончания.
Погрешности регулирования технологических параметров. Промышленные контроллеры, счи­тывая информацию с датчиков о фа­ктическом состоянии условий про­цесса производства и управляя ис­полнительными механизмами, могут стабилизировать технологические параметры на нужных уровнях лишь с ограниченной точностью. Основ­ными причинами этого являются:
  • погрешности датчиков;
  • нестабильность исполнительных механизмов;
  • флуктуации неконтролируемых ус­ловий протекания процесса т.д.
Погрешности установки техноло­гическихпараметров переходят в погрешности оценки функций эконо­мической эффективности(1) или (2) и являются одним из самых критич­ных факторов, к которым чувствите­ленпредлагаемый метод.

Флуктуации неконтролируемых условий протеканияпроцесса. Не­контролируемымиусловиями проте­кания процесса являются:
  • изменчивость качества сырья и ресурсов;
  • снижение эффективности процес­са, связанное с выработкой ресур­сарабочими материалами, напри­мер катализаторами, которые пе­риодически требуетсярегенериро­вать или заменять;
  • постепенный износ основного производственного оборудования;
  • изменчивость внешних условий эксплуатации оборудования —температуры, влажности и т.д.
Перечисленные факторы приво­дят к зависимости отвремени целе­вой функции оценки экономической эффективности (1) и (2). Значениецелевой функции начинает изме­няться в пространстве параметров, ее максимумы неостаются на мес­те, а дрейфуют, изменяются по вы­соте и так далее. Все этосильно ус­ложняет процесс оптимизации и требует непрерывного проведенияпроцесса идентификации в реаль­ном времени.

Однако одновременно они пред­ставляют собой иресурс для повы­шения экономической эффективно­сти, который может быть использо­ванпредлагаемым методом.


Технологический регламент

Технологический регламент опре­деляет значения оптимизирующих (управляющих) параметров произ­водства UlF U2 ...UNu и требования к точности их регулирования. Конеч­но, может оказаться, что регламент определяет именно такую совокуп­ность параметров, которая макси­мизирует значение экономической эффективности как раз в соответст­вии с выражениями (1) или (2). Одна­ко, чем больше число оптимизирую­щих(управляющих) параметров Nu, тем меньше вероятность такого со­бытия.

Это связано со следующими при­чинами:
  • регламенты разрабатывались не для максимизации экономической эффективности в соответствии с выражениями (1) или (2), а для обеспечения выхода набора про­дуктов в определенном количестве и с определенным качеством;
  • в зависимости от текущих рыноч­ных цен на сырье, ресурсы и вы­ходную продукцию оптимальные значения параметров условий производства не могут оставаться постоянными, как это предписыва­ется технологическим регламен­том;
  • условия производства не остают­ся постоянными, а зависят от та­ких часто оперативно не контролируемых и поэтому не учитывае­мых регламентами явлений,как переменное качество сырья, ста­рение оборудования, постепен­ное снижение активности катали­затора и др.
Так что же делать — продолжать работать по технологическому рег­ламенту или искать оптимальные ус­ловия производства,соответствую­щие максимуму оценки экономиче­ской эффективности? Ответ — и то, идругое. Точнее — максимизировать экономическую эффективность в пределах,определяемых технологи­ческим регламентом. Дело в том, что регламенты для большинства произ­водств допускают регулирование технологических параметров в некотором допустимом диапазоне значе­ний. Кроме того, в разумных преде­лах регламенты могут быть пересмо­трены технологами в сторону расши­рения возможностей регулирова­ния, например, за счет расширения границ допустимых диапазонов и за­мены фиксированных значений на допустимые диапазоны.

Конечно, есть случаи, когда фик­сированныезначения технологиче­ских параметров являются оправ­данными и необходимыми, нов большинстве случаев можно устано­вить им диапазоны допустимых зна­чений.Решение об этом могут при­нять технологи производства.

Анализ ресурсов оптимизации действующихпроизводств

Максимизацию оценки экономи­ческой эффективности(1) и (2) мож­но рассматривать как задачу математической оптимизации функциинесколькихпеременных F(U1,U2.....UNu),оптимизирующими (управляющими) параметрами кото­рой являются условияпроведения технологического процесса. Оптими­зацию надо вести в условиях огра­ничений,накладываемых технологи­ческим регламентом. Заранее мы не делаем никакихпредположений о характере функции F, кроме, развечто, ее непрерывности, то есть это произвольная нелинейная зависи­мость,возможно, с несколькими ло­кальными максимумами в пределах области ограничений.

Пусть оборудование работает по традиционному технологическомурегламенту без оптимизации параметров процесса. Тогда производст­венный процессв течение опреде­ленного временного интервала бу­дет находиться в некоторойобласти пространства параметров, значение функции экономической эффектив­ностив которой более или менее удалено от максимально возможно­го значения. Дляодномерного слу­чая это иллюстрирует рис. 3. Поэтому без специальногомеханизма поис­ка и отслеживания максимума функ­ции прибыли в пределахтехнологи­ческого регламента параметры мо­гут только случайно оказаться вблизкой окрестности оптимального режима, да и то на непродолжитель­ное время.

Теперь рассмотрим факторы, засчет которых на практике можно до­биться ощутимого экономического эффекта отподдержания технологи­ческих условий в значении максимума функции оценкиэкономической эффективности.

Учет расходаэнергоресурсов. В условиях непрерывного роста цен на энергоносителипроизводствен­ный процесс имеет смысл вести в самом энергосберегающем режиме.Функции (1) и (2) прямо учитывают расход ресурсов при оценке эконо­мическойэффективности производ­ства.

Стоимость сырья, ресурсов и выходной продукции. Учет функци­ями (1) и (2) реальной стоимости сы­рья, ресурсов иготовой продукции позволяет в денежном эквиваленте оценить оптимальностьвыбранного технологического режима. Опти­мальный режим тот, при которомпроизводственное оборудование создает максимум добавленной сто­имости.

Если процесс имеет на входе не­сколько видовсырья и ресурсов, а на выходе несколько видов продук­ции с разными стоимостямикаждо­го из них, то оптимизация будет «тя­нуть» процесс в такой режим, при ко­торомминимизируется потребление дорогих сырья и ресурсов и, наобо­рот, максимизируетсявыход дорогих продуктов.

Взаимосвязь параметров техно­логических режимов.Нахождение условий производства в любом местедопустимого технологическим регла­ментом диапазона значений считает­ся нормой.Без нарушения общности допустим, что условия производства определяются тремятехнологически­ми параметрами, то есть U=(u1,u2,u3), каждый из которыхпо технологиче­скому регламенту должен находиться в диапазоне от 0 до 1.

Тогда все множество допустимых технологическимрегламентом зна­чений управляющих воздействий, в данном случае оптимизирующихпе­ременных, находится внутри куба с координатами (0,0,0), (1,1,1). В то жевремя для максимизации экономи­ческой эффективности область оп­тимальныхуправляющих воздейст­вий может оказаться существенно уже, например, внутрипоказанного на рис. 4 изогнутого цилиндра. Опти­мизация параметровпозволяет найти эти области.

Возможное расширение диапа­зонов измененияпараметров, оп­ределяемых технологическим регламентом. В некоторых случаях может оказаться, что максимум оценкиэкономической эффективно­сти находится за границами допусти­мых диапазонов,определяемых тех­нологическим регламентом (рис. 5 иллюстрирует этоявление для одно­мерного случая).

Это возможно по нескольким при­чинам, например:
  • регламент основан на данных, по­лученных теоретическим или прак­тическимпутем в лабораторных условиях, близким, но все же отлича­ющимся от реальныхусловий про­изводства;
  • регламент может быть основан наотдельных частях процесса произ­водства, а в реальных условиях протекание этихпроцессов во вза­имосвязи друг с другом может при­водить к тому, что в целом повсе­му ансамблю технологических па­раметров для достижения опти­мальногорезультата должны быть введены поправки;
  • медленное изменение условий производства, вызванное, напри­мер,старением катализаторов, из­носом оборудования, может не учитываться технологическим рег­ламентом;
  • технологический регламент рас­считан наусредненное качество сырья без учета его разброса;
  • погрешности измерительных приборов (датчиков) смещают реаль­ные условия протекания процессапроизводства от тех, которые оп­ределены технологическим регла­ментом и т. д.
Оптимизация параметров техно­логического режимапозволяет об­наружить ситуации, когда максимум оценки экономической эффективно­стинаходится за границами допусти­мой области изменения параметра, определяемойтехнологическим рег­ламентом. В этом случае технологи получают ценнуюинформацию к размышлению — расширять об­ласть допустимых значений или нет. Еслитехнологи разрешат заменить часть фиксированных значений па­раметров,определяемых технологи­ческим регламентом на диапазоны их допустимых значений,то эконо­мический эффект от процесса опти­мизации может оказаться сущест­венноболее ощутимым.

Влияние неуправляемых и не измеряемых факторов. Влияние на функции оценки экономической эффективности (1) и (2)неуправляе­мых и часто не измеряемых пере­менных факторов, таких как вариа­циикачества сырья, старение ката­лизаторов, температура окружаю­щей среды и т.д.,приводит с течени­ем времени к изменениям формы ее многомерной поверхности. Какследствие, возникает движение (дрейф) положения всех ее максиму­мов впространстве параметров, из­менение их значений и скачкооб­разные сменымаксимального из них. Оптимизация позволяет отсле­живать эти дрейфы. За счетэтого по­стоянно обеспечивается более вы­сокая экономическая эффектив­ность всравнении с обычным режи­мом работы без оптимизации.

Анализ стратегии решения задачи оптимизации дляустановки каталитического риформинга

Краткое описание технологиче­ского процесса. Установки катали­тического риформинга (УКР) предна­значены дляполучения высокоароматизированных бензиновых дис­тиллятов, которые используютсядля повышения октанового числа бензи­нов или выделения из них индивиду­альныхароматических углеводоро­дов: бензола, толуола т.д.

Сырье (нафта), последовательно проходит черезтри реактора (см. рис. 6), в каждом из которых поддер­живаются наиболееблагоприятные условия (давление от 14 до 35 атм. и температура от 480 до 520°С)для протекания соответствующей хими­ческой реакции. Реакция проходит вприсутствии катализатора, состоя­щего из оксида алюминия, силикагеля и платины.

С выхода третьего реактора смесь пропускаетсячерез холодильник, в котором продукт конденсируется, а образующиеся врезультате реакции водород и частично метан в газооб­разном виде откачиваются ипосту­пают на рециркуляцию и на газо-фракционирующие установки. Из нижней частисепаратора продукт подается в бутановую колонну, где из него откачиваются вселегкие уг­леводороды до бутана включитель­но. Риформат сливается с низа бутановойколонны.

Таким образом, процесс имеет 1 вход по сырью — нафта, и 3 выхо­дапо продуктам:
  • риформат с высоким содержанием ароматики;
  • смесьводорода с метаном;
  • смесь легких углеводородов. Первый продуктявляется основ­ным, ради которого и проводится процесс каталитического риформинга,а два других побочными, в частно­сти смесь легких углеводородов об­разуется врезультате перечисленных выше нежелательных реакций. По­нятно, что и ценапервого продукта существенно выше, чем остальных.
С течением времени активность катализаторапостепенно снижается за счет засорения его твердым угле­родом (коксом).Следствием этого является плавное уменьшение окта­нового числа риформата ипроцента его выхода на единицу сырья. Реге­нерация катализатора проходит вовремя остановки реактора, путем подачи в него горячего воздуха, в результатечего отложения углерода сгорают. Поэтому УКР, в действи­тельности, содержит не3, а 4 реак­тора, три из которых находятся в ра­боте, а четвертый в режимерегене­рации катализатора. При этом пол­ный цикл работы-регенерации для каждогореактора обычно равен 5 дням. В результате многочисленных регенерацийактивность катализа­тора в долгосрочном периоде все-таки снижается, поэтомукаждые 2-3 года УКР останавливается для заме­ны катализатора.

Типовая зависимость выхода ри­формата от егооктанового числа приведена на рис. 7 (сплошная ли­ния). На практике взависимости от технологических режимов УКР, каче­ства входной нафты и состоянияка­тализатора выход риформата может находиться в пределах некоторой окрестностиотносительно типовой зависимости (пунктирные линии).

Требуется найти и постоянно под­держивать такойтехнологический режим, при котором производствен­ные издержки на каждую тоннувы­работанного риформата, выражен­ные в денежном эквиваленте, — ми­нимальны.Этот режим должен легко адаптироваться к изменчивым внешнимтехнико-экономическим условиям работы установки, а имен­но—к изменениям цен напотреб­ляемые и выпускаемые заводом энергоносители, к переменному ка­чествусырья, к состоянию катализа­тора и т. д.

Выбор критерия оптимально­сти. Допустим, что для УКР имеется возможность оценить стоимостьрасходуемых в единицу времени сы­рья и ресурсов X, атакже суммарную стоимость выпускаемых в единицу времени всех видов продукции Y. То­гда условие максимизации прибыли на каждую тоннуперерабатываемо­го сырья F в соответствии с предло­женным критерием (2) можно запи­сать ввиде:

F = (Y-X)/Y (3)

В числителе стоит прибыль в еди­ницу времени какразница между стоимостью продукции и затратами, а в знаменателе стоимостьпродук­ции, то есть это прибыль, отнесен­ная к единице выработанной про­дукции.Чем больше значение F, тем более эффективно сэкономической точки зрения работает УКР.

Анализ ресурсов оптимизации. Установка каталитического риформинга, как и любое другое производственноеоборудование, расхо­дует сырье, энергоносители и выда­ет продукцию илиполуфабрикаты для дальнейшей переработки. Для установки каталитического риформингаимеется два основных ресур­са для роста критерия F за счет оп­тимизациитехнологического про­цесса:

перераспределение соотношения вышеуказанных выходных продук­тов так,чтобы поднять выход бо­лее дорогостоящего риформата и одновременно снизитьвыход бо­лее дешевых газовых фракций;
снижение затрат на энергоресур­сы, так как в целом процесс явля­етсяочень энергоемким.
Выбор оптимизирующих пере­менных — управляющихпараме­тров технологического процесса. Основнымитехнологическими пара­метрами, подходящими для исполь­зования в качествеоптимизирую­щих (управляющих) переменных, для установок каталитического риформингаявляются:

Т±,Т2 и Т3 — температуры в 1-м,2-м,3-м реакторах,соответственно;
Р±,Р2 и Р3 — давления в 1-м,2-м,3-м реакторах,соответственно;
TRa, TR2 и TR3 — время пребыва­ниясырья в 1-м,2-м,3-м реакто­рах, соответственно.
Температура и давление регулиру­ютсяиндивидуально в каждом реак­торе. Поскольку нафта в условиях действующегопроизводства пере­мещается последовательно от реак­тора к реактору, то времяпребывания сырья во всех реакторах регули­руется в целом по ансамблю путемрегулирования скорости расхода сы­рья Vc на входе установки. Такимоб­разом, имеется всего 7 основных регулируемых технологических па­раметров: 3давления, 3 температу­ры и расход сырья.

В табл. 1 представлены все пара­метры дляуправления и контроля технологического режима установки каталитическогориформинга, кото­рые потребуются для решения по­ставленной задачи оптимизации.

Параметры расхода сырья, ресур­сов и выходапродуктов нужны для расчета целевой функции, а контро­лируемые параметры нужныдля оценки точности установки и стаби­лизации нужного технологического режима.Если параметры фактиче­ского технологического режима су­щественно отличаются отзатребо­ванных параметров, то дальнейшая оптимизация теряет смысл. В этомслучае надо сначала привести в по­рядок механизмы регулирования технологическихпараметров.

Стратегия решения задачи для действующегопроизводства. Все семь параметровтехнологического режима находятся в тесной взаимо­связи друг с другом.Например, мож­но попытаться одновременно снизить температуру в реакторах искорость подачи сырья, надеясь сохранить глу­бину переработки прежней за счетболее длительного контакта сырья с катализатором. Одновременно это приведет кперераспределению ба­ланса между фракциями выходного продукта. При этом несуществует ни­каких готовых методик в виде анали­тических или табличныхзависимо­стей, чтобы предсказать, как это ска­жется на поведении целевойфункции экономической эффективности.

Задача осложняется тем, что каче­ство катализатора оценивается нев результате прямых измерений, а по косвенным признакам процента вы­ходариформата. Во многом то же самое можно сказать и о качестве поступающего сырья.То есть в слу­чае небольших колебаний октаново­го числа и процента выхода рифор­матаих можно просто списать на из­менения качества катализатора и сырья без попыткиоптимизировать режим под изменившиеся условия.

Поэтому остается только одна воз­можность для решения поставлен­нойзадачи — это на месте иденти­фицировать технологический про­цесс численнымиметодами, то есть определить эмпирические зависи­мости между параметрамитехноло­гического процесса и целевой функ­цией. После этого надо оптимизиро­ватьпроцесс, то есть найти такие технологические параметры, кото­рые в пределахтехнологического регламента максимизируют целе­вую функцию экономической эффе-ктивности (1) или (2). Следующим этапом будетудержание параметров технологического процесса в облас­ти найденного максимумацелевой функции. Это связано с тем, что из-за флюктуации качества сырья, из­менениясостояния катализатора и изменений цен на сырье, ресурсы и выходные продуктынайденный мак­симум, как правило, не остается на месте, а «дрейфует».

Оценка эффективности

Оптимизация технологических ре­жимов с целью максимизации эко­номической эффективности соглас­но выражениям (1) или (2)является эффективным способом вложения инвестиций в развитие производст­ва теми предприятиями, которые уже имеют развитые «традиционные» АСУТП на основе промышленных контроллеров, SCADA- и Р1-систем. Для этих предприятий реализация решения задачи экономической оптимизации потребует только закупки специального программного обеспе­чения, ее установки и адаптации к ус­ловиям действующих производств.

При этом у менеджмента предпри­ятия появляетсявозможность пря­мого влияния на режимы работы производственного оборудованияпутем передачи информации (новых цен на сырье, ресурсы, готовую про­дукцию ит.д.) из АСУП на уровень оп­тимизации технологических процес­сов — АСУТП. Асистематическое из­менение параметров критериев (1) и (2) позволит получатьоптималь­ные параметры технологических процессов с учетом изменения конъюнктурырынка.

Как показывают результаты иссле­дований,реализация стратегии опти­мизации технологических режимов на предприятияхнефтеперерабаты­вающей отрасли приведет к 5-7%-ному росту прибыли насуществующем производственном оборудовании.

Центральный федеральный округ