林子雄，鄢烈祥，李驍淳，史 彬，盧 海

（1武漢理工大學(xué)化學(xué)工程學(xué)院，湖北 武漢 430070；2鎮(zhèn)江雅迅軟件有限責(zé)任公司，江蘇 鎮(zhèn)江 212009）

近二十年來，通用流程模擬器，如Aspen Plus、ProⅡ、Hysys和Chemcad等，由于有著嚴(yán)格的熱力學(xué)模型以及靈活的單元過程和設(shè)備模型，被廣泛應(yīng)用于化工過程的模擬分析與設(shè)計(jì)。然而，當(dāng)使用流程模擬器進(jìn)行過程優(yōu)化時(shí)，由于流程一般由多個(gè)獨(dú)立的過程單元組成，流程收斂要通過每個(gè)過程單元的收斂來實(shí)現(xiàn)，這樣的流程模擬器特性與基于梯度的優(yōu)化方法的結(jié)合是較困難的。而且，由于過程模型可能出現(xiàn)的非凸非線性特性，優(yōu)化問題可能存在多個(gè)局部最優(yōu)，這樣，基于梯度的確定型的優(yōu)化方法就不能勝任。

近年來，模擬自然法則的一類直接搜索算法，如遺傳算法、進(jìn)化算法、模擬退火算法等，常用于求解具有多個(gè)局部最優(yōu)或梯度信息難以得到的優(yōu)化問題。其中，遺傳算法應(yīng)用最為廣泛。同時(shí)，已有多名學(xué)者將遺傳算法與流程模擬器結(jié)合用于化工過程的優(yōu)化。例如：過程綜合的結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化[1]，有熱集成和熱偶聯(lián)的精餾序列優(yōu)化[2]，加氫裂解裝置的產(chǎn)率優(yōu)化[3]，天然氣液化過程的優(yōu)化[4]等。

遺傳算法與流程模擬器結(jié)合用于過程優(yōu)化可以取得良好的效果。例如：Leboreiro等[2]將此方法用于有熱集成和熱偶聯(lián)的精餾系列設(shè)計(jì)與優(yōu)化，可以明顯地降低能耗，并且使得總成本最?。籄spelund等[4]對(duì)天然氣液化過程進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，結(jié)果表明，總的成本可以降低23%～36%。然而，遺傳算法與流程模擬器結(jié)合也有缺點(diǎn)。因?yàn)檫z傳算法是隨機(jī)搜索算法，無法預(yù)測獲得一定精度優(yōu)化解所需要的進(jìn)化代數(shù)，從而導(dǎo)致過度的計(jì)算負(fù)擔(dān)；此外，從遺傳算法本身來講，也存在容易過早收斂和局部搜索能力差的缺陷。因此，采用性能優(yōu)越的全局優(yōu)化搜索算法，盡可能地減少目標(biāo)函數(shù)的評(píng)價(jià)次數(shù)，是有必要的。

列隊(duì)競爭算法[5]是一種并行的、直接搜索的全局優(yōu)化算法，該算法也是一種模擬生物進(jìn)化的進(jìn)化算法，但它與其它進(jìn)化算法的不同，主要區(qū)別在于：列隊(duì)競爭算法在進(jìn)化過程中始終保持獨(dú)立并行進(jìn)化的家族，每個(gè)家族只通過無性繁殖產(chǎn)生后代。此外，在競爭機(jī)制上與進(jìn)化算法完全不同，在列隊(duì)競爭算法中有兩個(gè)競爭水平：一個(gè)是家族內(nèi)部的生存競爭；另一個(gè)是家族之間的列隊(duì)地位的競爭。依據(jù)家族在列隊(duì)中所處地位的不同分配不同的搜索空間，能使局部搜索與全局搜索達(dá)到對(duì)立統(tǒng)一以及家族之間的競爭和協(xié)作達(dá)到對(duì)立統(tǒng)一。前者兼顧了全局優(yōu)化解的質(zhì)量和搜索速度，后者避免了群體陷入局部最優(yōu)解。列隊(duì)競爭算法的這些特性使得它容易與流程模擬器相結(jié)合。

為了驗(yàn)證提出的基于流程模擬器與列隊(duì)競爭算法的優(yōu)化方法的可行性，本文對(duì)某石化催化裂化裝置的主分餾塔進(jìn)行操作優(yōu)化。主分餾塔是調(diào)節(jié)各輕質(zhì)油品側(cè)線產(chǎn)量的核心裝置。不少學(xué)者對(duì)主分餾塔進(jìn)行了優(yōu)化研究。姜南等[6]采用Aspen Plus對(duì)主分餾塔進(jìn)行模擬，模擬數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)可以較為吻合。許鋒等[7]以能耗最小為優(yōu)化目標(biāo)，以滿足產(chǎn)品質(zhì)量要求為約束條件對(duì)分離系統(tǒng)內(nèi)多個(gè)變量進(jìn)行操作優(yōu)化，使得能耗降低了6.95 %。熊俊文等[8]采用多元逐步回歸等方法建立分餾塔過程數(shù)學(xué)模型，并建立了催化裂化分餾塔多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并通過遺傳算法對(duì)其求解，使得分餾塔重石腦油流量和輕柴油流量同時(shí)達(dá)到最優(yōu)。

上述提到的主分餾塔的優(yōu)化針對(duì)性各不相同，文獻(xiàn)[7]對(duì)能耗進(jìn)行優(yōu)化，文獻(xiàn)[8]則對(duì)產(chǎn)品分布進(jìn)行優(yōu)化。但產(chǎn)品分布與能耗之間是相互影響的，因此，本文對(duì)主分餾塔的操作優(yōu)化將同時(shí)考慮產(chǎn)品分布與能耗的優(yōu)化，以使總體效益達(dá)到最大化。

1 基于Aspen Plus和列隊(duì)競爭算法的優(yōu)化方法

由于列隊(duì)競爭算法是直接搜索算法，在搜索的過程中，只需要目標(biāo)函數(shù)的信息，因此，可把Aspen Plus 看成是“黑箱”模型。基于Aspen Plus和列隊(duì)競爭算法的優(yōu)化方法用于化工過程優(yōu)化的求解步驟如下所述。

第一步：根據(jù)具體的模擬問題，產(chǎn)生m個(gè)解向量X，組成初始解向量，調(diào)用Aspen Plus對(duì)m個(gè)解向量進(jìn)行模擬計(jì)算，并計(jì)算出相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值。

第二步：依目標(biāo)函數(shù)值對(duì)m個(gè)解向量進(jìn)行評(píng)價(jià)，并按優(yōu)劣進(jìn)行降序排列，依排序結(jié)果對(duì)m個(gè)解向量進(jìn)行變異，分別各自產(chǎn)生n個(gè)子代解向量。

第三步：調(diào)用Aspen Plus計(jì)算各n個(gè)子代解向量，依次比較各n個(gè)子代與其父代的目標(biāo)函數(shù)值，保留最優(yōu)秀者，作為下一輪的父代。

第四步：是否達(dá)到終止條件，是則退出，輸出結(jié)果；否則返回第二步。

計(jì)算框圖如圖1所示。

本文中列隊(duì)競爭算法是基于 MATLAB軟件開發(fā)的。MATLAB與Aspen Plus之間的數(shù)據(jù)傳遞是通過COM技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的。COM技術(shù)是所有ActiveX組件的基礎(chǔ)。Aspen Plus 用戶界面就是一個(gè)ActiveX 服務(wù)器應(yīng)用程序，利用接口程序能夠?qū)⒂脩魧?duì)裝置模型及其參數(shù)的改變傳遞給Aspen Plus，再把模擬結(jié)果與外部應(yīng)用程序相連接,實(shí)現(xiàn)軟件集成[9]。MATLAB 則以 COM 技術(shù)為基礎(chǔ)，支持ActiveX。利用 ActiveX和 COM 技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)MATLAB與Aspen Plus之間的數(shù)據(jù)傳遞。

2 優(yōu)化方法在精餾操作優(yōu)化中的應(yīng)用

以某石化催化裂化主分餾塔的操作優(yōu)化為例。催化裂化是重要的重質(zhì)石油餾分輕質(zhì)化的裝置之一。其中，主分餾塔是連接上游反應(yīng)再生系統(tǒng)和下游吸收穩(wěn)定系統(tǒng)的樞紐，各種輕質(zhì)油品的分離精確度完全依賴于主分餾塔的操作狀況，它是調(diào)節(jié)各輕質(zhì)油品側(cè)線產(chǎn)量的核心裝置。

圖1 LCA 與 ASPEN PLUS 混合計(jì)算框架

圖2 主分餾塔流程圖

2.1 主分餾塔工藝流程及工藝條件

主分餾塔流程簡圖見圖2所示。主分餾塔總塔板數(shù)為32，設(shè)有頂循環(huán)回流、一中段回流、二中段回流、塔底油漿循環(huán)回流4個(gè)中段回流，用以取走多余的熱量。其中頂回流從4層抽出返1 層；一中段從14 層抽出返12層；二中段從26層抽出返24層；塔底油漿循環(huán)回流從32層抽出返32層。

塔的進(jìn)料直接來自催化裂化反應(yīng)器，其中包括干氣（H2、C1、C2 烴及少量的 N2、CO、CO2、H2S等）、液化氣（C3、C4 烴）、汽油、柴油、循環(huán)油和油漿，此外，還含有附有焦炭的催化劑粉末。進(jìn)料狀態(tài)約為 460～510 ℃的高溫過熱油氣。由于主分餾塔進(jìn)料反應(yīng)油氣的組成在實(shí)際中很難測定，因此，在工藝流程模擬計(jì)算時(shí)可以根據(jù)物料平衡特點(diǎn)，考慮將實(shí)際測定的產(chǎn)品進(jìn)行混合來代替進(jìn)料。

2.2 主分餾塔模擬

分餾塔模型采用專為煉油系統(tǒng)設(shè)計(jì)的PetroFrac嚴(yán)格計(jì)算模塊。物性計(jì)算采用BK10性質(zhì)方法。引入塔板Murphree效率來擬合理論塔板與真實(shí)塔板間的差異，主分餾塔的實(shí)際板數(shù)為32，取塔板效率為50%，理論板數(shù)為16，汽提塔的實(shí)際板數(shù)為 4，塔板效率取 50%，理論板數(shù)為 2。主分餾塔的操作壓力為 0.25 MPa，全塔壓降為0.3 MPa。

2.3 主分餾塔優(yōu)化

國內(nèi)的催化裂化裝置的設(shè)計(jì)多以多產(chǎn)汽油、少產(chǎn)柴油為原則，但由于農(nóng)用機(jī)械的增多，柴油需求量逐年增大。而且隨著季節(jié)變化，汽油、柴油的價(jià)格也在不斷變化，圖3為2011年某地區(qū)汽油、柴油價(jià)格變化趨勢圖。因此，可根據(jù)不同時(shí)間段汽油、柴油價(jià)格的變化，制定出相應(yīng)的操作方案，以獲得最優(yōu)的經(jīng)濟(jì)效益。

根據(jù)趨勢圖將汽油和柴油的變化分為 4個(gè)周期：1～3月份、4～6月份、7～10月份、11～12月份。表1為根據(jù)圖3劃分的4個(gè)周期下的汽油、柴油平均價(jià)格。

圖3 2011年汽油、柴油價(jià)格變化趨勢圖

表1 不同周期下的汽油、柴油價(jià)格

對(duì)主分餾塔的優(yōu)化包括兩個(gè)方面：一是產(chǎn)品分布優(yōu)化，即根據(jù)汽油和柴油的價(jià)格，確定應(yīng)多產(chǎn)汽油還是多產(chǎn)柴油；二是用能的優(yōu)化，包括塔底汽提蒸汽、柴油汽提蒸汽用量和分餾塔的取熱分布優(yōu)化等。這兩個(gè)方面是相互影響的，產(chǎn)品分布需要通過用能來調(diào)節(jié)，如塔底汽提蒸汽和柴油汽提蒸汽量大，有利于將柴油從回?zé)捰椭蟹蛛x出來，但能耗大；如蒸汽用量小，能耗小，則會(huì)使一部分柴油留在回?zé)捰椭?。從能量利用的角度分析，主分餾塔的取熱應(yīng)將熱量盡可能從高溫位的油漿和中段取出，但油漿和中段取熱受產(chǎn)品分布、回?zé)挶燃罢羝昧康纫蛩氐南拗啤Ｒ虼?，?duì)主分餾塔的優(yōu)化是通過對(duì)產(chǎn)品分布和用能的優(yōu)化，以使整體效益達(dá)到最大。據(jù)此，可建立如下優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。

（1）目標(biāo)函數(shù)

式中，c1,i、c2,i分別為第i個(gè)周期的汽油和柴油價(jià)格;cs為蒸汽價(jià)格，這里取0.15元/kg，a1、a2、a3、a4分別為4個(gè)不同等級(jí)的去熱量的價(jià)格系數(shù)，分別取 9000、15000、34000、43000，單位為元/1012kcal，1kcal=4.18kJ。

（2）約束條件

4個(gè)中段回流的回流量約束見式（2）～式（5）。

4個(gè)中段回流的去熱量約束見式（6）～式（9）。

蒸汽流量約束見式（10）、式（11）。

汽油和柴油的干點(diǎn)約束見式（12）、式（13）。柴油和回?zé)捰偷牧髁考s束式（14）、式（15）。

以上的汽油和柴油的干點(diǎn)約束，需要由 Aspen Plus模擬后才能得知，這里，采用懲罰函數(shù)進(jìn)行處理。即當(dāng)汽油柴油干點(diǎn)超過規(guī)定范圍時(shí)，在目標(biāo)函數(shù)加一個(gè)較大的懲罰值。

表2 主分餾塔參數(shù)優(yōu)化結(jié)果

表2為對(duì)主分餾塔參數(shù)優(yōu)化的結(jié)果。表中第1列為原以多產(chǎn)汽油為原則的方案，第 2～5列分別為根據(jù)表1的4個(gè)周期下不同汽油、柴油價(jià)格優(yōu)化得到的不同方案。從表2中可以看出，周期1、周期2和周期3在高溫位Q3、Q4的取熱增加，提高了熱的利用率；粗汽油的產(chǎn)量雖然有所下降，但總的輕油收率提高了，副產(chǎn)品減少了；且汽油的干點(diǎn)降低，提高了汽油的質(zhì)量。而周期4與原方案相同，這是由于周期4的汽油價(jià)格比柴油價(jià)格高出許多，而原方案就是以多產(chǎn)汽油為原則，因此，優(yōu)化結(jié)果即為原方案。

圖4和圖5分別為主分餾塔優(yōu)化前后產(chǎn)值和目標(biāo)函數(shù)的對(duì)比圖，其中，未優(yōu)化產(chǎn)值以及未優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值是根據(jù)原方案中的主分餾塔參數(shù)在不同周期價(jià)格下計(jì)算得到的。從圖中可以看出，周期1的產(chǎn)值增加了0.09萬元/h，雖然產(chǎn)值增加的不多，但是熱利用率提高了，因此目標(biāo)函數(shù)值增加了 10.14萬元/h；周期2熱利用率提高的并不明顯，而產(chǎn)值增加0.57萬元/h，目標(biāo)函數(shù)值增加了2.64萬元/h；周期3產(chǎn)值增加了0.25萬元/h，目標(biāo)函數(shù)值增加了1.5萬元/h；周期4的優(yōu)化結(jié)果為原方案。總體來看，根據(jù)市場條件來改變主分餾塔的操作方案是可行的。

圖4 各周期產(chǎn)值對(duì)比圖

圖5 各周期目標(biāo)函數(shù)值對(duì)比圖

3 結(jié) 論

本文提出了一個(gè)基于流程模擬器和列隊(duì)競爭算法的優(yōu)化方法，并將其應(yīng)用于催化裂化主分餾塔的操作優(yōu)化，根據(jù)不同的汽油和柴油的市場價(jià)格，確定不同的產(chǎn)品分布和用能情況，可得到同時(shí)提高總產(chǎn)值和熱能的利用率的優(yōu)化操作方案。實(shí)例計(jì)算表明，本文提出的優(yōu)化方法用于求解精餾過程操作優(yōu)化是有效的。

符 號(hào) 說 明

C——目標(biāo)函數(shù)值，元/h

c1,i——第i個(gè)周期的汽油價(jià)格，元/t

c2,i——第i個(gè)周期的柴油價(jià)格，元/t

cs——蒸汽價(jià)格，元/t

F1——頂循環(huán)回流量，t/h

F2——一中段回流量，t/h

F3——二中段回流量，t/h

F4——塔底油漿循環(huán)回流量，t/h

Fdiese——柴油流量，t/h

Fgas——汽油流量，t/h

Fhoil——回?zé)捰土髁浚瑃/h

Fss——塔底汽提蒸汽流量，t/h

Fss1——柴油汽提蒸汽流量，t/h

Q1——頂循環(huán)回流去熱量，1012Kcal/h

Q2——中段回流去熱量，1012Kcal/h

Q3——二中段回流去熱量，1012Kcal/h

Q4——塔底油漿循環(huán)回流去熱量，1012Kcal/h

tgas——汽油干點(diǎn)，℃

tdiese——柴油干點(diǎn)，℃

[1]Gross B, Roosen P.Total process optimization in chemical engineering with evolutionary algorithms[J].Computers and Chemical Engineering, 1998, 22（1）：S229-S236.

[2]Leboreiro J, Acevedo J.Processes synthesis and design of distillation sequences using modular simulators：Agenetic algorithm framework[J].Computers and Chemical Engineering, 2004, 28：1223-1236.

[3]Zhou Hua, Lu Jianxiang, Cao Zhikai, et al.Modeling and optimization of an industrial hydrocracking unit to improve the yield of diesel or kerosene[J].Fuel, 2011, 90：3521-3530.

[4]Aspelund A, Gundersen T, Myklebust J, et al.An optimization-simulation model for a simple LNG process[J].Computers and Chemical Engineering, 2010, 34：1606-1617.

[5]鄢烈祥.過程系統(tǒng)全局優(yōu)化搜索新算法——列隊(duì)競爭算法[D].北京：北京化工大學(xué), 1998.

[6]姜南, 王云, 樊英杰, 等.催化裂化輕汽油餾分分離工藝研究[J].石化技術(shù)與應(yīng)用, 2011, 29（2）：119-123.

[7]許鋒, 翟炳鑫, 羅雄麟, 等.催化裂化裝置分離系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化及其動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué), 2011, 28（11）：1397-1403.

[8]熊俊文, 呂翠英.催化裂化分餾塔多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué), 2006, 23（5）：462-464.

[9]孔祥冰, 岳金彩, 譚心舜, 等.Aspen Plus服務(wù)器在軟件集成中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué), 2007, 24（2）：255-258.