劉 霞，王利恒

（武漢工程大學(xué) 電氣信息學(xué)院，武漢 430074）

延遲焦化是以渣油或高黏度重質(zhì)稠油為原料，在高溫下進(jìn)行深度熱裂化的一種生產(chǎn)工藝，是作為重油深度加工的主要手段之一。焦化生產(chǎn)過(guò)程中的環(huán)境比較惡劣，尤其在使用高壓水進(jìn)行除焦操作過(guò)程中，操作工要頻繁地進(jìn)行觀測(cè)來(lái)判斷除焦的干凈程度，以作為控制鉆桿運(yùn)動(dòng)的依據(jù)[1]。本文研究一種通過(guò)檢測(cè)高壓切焦水打擊焦炭塔的振動(dòng)來(lái)判斷切焦?fàn)顟B(tài)，從而可以極大地減輕操作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，同時(shí)除焦?fàn)顟B(tài)自動(dòng)檢測(cè)也為遠(yuǎn)程智能除焦提供了信息支持。

1 檢測(cè)原理

在傳統(tǒng)的除焦過(guò)程中，有經(jīng)驗(yàn)的操作工可以通過(guò)聽(tīng)高壓水打擊焦炭塔壁發(fā)出的聲音判斷出除焦的狀態(tài)，這是一種基于振動(dòng)聲學(xué)的頻譜分析過(guò)程。下面建立系統(tǒng)模型進(jìn)行分析其檢測(cè)原理。

1.1 焦炭塔模型

圖1 焦炭塔的簡(jiǎn)化模型Fig.1 Simplified model of coke drum

1.2 高壓水沖擊力模型

由于水流擊打在塔壁上是連續(xù)的，但擊散后的水滴速度是雜亂的，所以沖擊力是一個(gè)連續(xù)但帶有隨機(jī)分布噪音的外部激勵(lì)。

1.3 激勵(lì)響應(yīng)

在外部任意激勵(lì)F（t）作用下，焦炭塔系統(tǒng)的響應(yīng)方程為

F（t）為高壓水擊打在塔壁的外部激勵(lì)。系統(tǒng)對(duì)F（t）的總響應(yīng)可描述為

式（3）為杜哈梅積分，是系統(tǒng)對(duì)任意激勵(lì)的零初值響應(yīng)函數(shù)。將F（t）代入式中，即可求得系統(tǒng)的響應(yīng)輸出。

2 焦炭塔系統(tǒng)響應(yīng)的仿真與實(shí)驗(yàn)

2.1 仿真分析

為了找到不同狀態(tài)下焦炭塔的響應(yīng)特性。使用上述焦炭塔的簡(jiǎn)化模型在Matlab下進(jìn)行仿真分析，得到滿焦炭和焦炭除凈后的響應(yīng)曲線，如圖2所示。

圖2 焦炭塔系統(tǒng)響應(yīng)仿真曲線Fig.2 Simulation response wave of coke drum

從上面分析可以看出，當(dāng)外部激勵(lì)一定的情況下，系統(tǒng)的響應(yīng)是由自身的固有頻率決定的。當(dāng)焦炭塔內(nèi)壁附著的焦炭量不同會(huì)改變其固有頻率特性，因此通過(guò)測(cè)量除焦操作時(shí)塔身的振動(dòng)情況就可以判斷出焦炭塔壁附著焦炭量的多少，從而確定除焦的完成度。

2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

燕山石化焦化單元采集的實(shí)際振動(dòng)波形數(shù)據(jù)如圖 3 所示，圖 3（a）是除焦前的波形，圖 3（b）是除焦干凈后的波形?？梢钥闯龊头抡娼Y(jié)果具有相一致的特征。在除焦前由于塔內(nèi)滿焦?fàn)顟B(tài)，相當(dāng)于在金屬塔身上增加了阻尼環(huán)節(jié)，同時(shí)焦炭附著塔壁上，等效于增加了焦炭塔的自身質(zhì)量，所以降低了焦炭塔的固有頻率。同時(shí)高壓水擊打在焦炭上，焦炭破碎時(shí)吸收了大量能量，所以振動(dòng)波形的頻率較低，幅值也較小。焦炭除凈后，焦炭塔沒(méi)有了焦炭的附加質(zhì)量，其固有頻率恢復(fù)為金屬塔身的自振頻率，而且高壓水直接擊打在金屬塔壁上，所以振動(dòng)波形的頻率高、幅值較大。

圖3 焦炭塔實(shí)際激勵(lì)響應(yīng)曲線Fig.3 Response wave excitated by high pressure water

3 智能檢測(cè)技術(shù)

根據(jù)仿真分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，焦炭塔在高壓水流沖擊下的響應(yīng)輸出幅值和頻率是和焦炭塔內(nèi)焦炭的多少相關(guān)的。因此可以提取焦炭塔的響應(yīng)特征參數(shù)來(lái)判斷焦炭塔的除焦?fàn)顟B(tài)。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)得的數(shù)據(jù)，除焦過(guò)程中的功率譜線主要集中在500 Hz～8000 Hz，所以該頻率范圍作為分析頻率邊界。采用“頻譜功率譜算法”，以頻譜和功率譜的峰值頻率作為特征值，結(jié)合除焦高度信息，以及除焦?jié)崈舫潭圈眨?%～100%），建立起各信息之間的映射關(guān)系。就可以根據(jù)振動(dòng)波形中提取的特征值來(lái)推算出除焦的狀態(tài)。

式中：n 為振動(dòng)測(cè)點(diǎn)數(shù)量；li，Hli，pi，Hpi分別為峰值振幅及其對(duì)應(yīng)的頻率、峰值功率及其對(duì)應(yīng)的頻率和除焦高度信息。

由于每個(gè)焦炭塔的結(jié)構(gòu)尺寸以及焦炭的品種各有差異，因此上式的映射關(guān)系f是隨對(duì)象不同而變化的。但在同一個(gè)焦炭塔以及相對(duì)穩(wěn)定的工藝條件下，其映射關(guān)系基本是穩(wěn)定的。但這種映射關(guān)系具有復(fù)雜非線性特征，無(wú)法通過(guò)普通的數(shù)據(jù)擬合得到，在檢測(cè)系統(tǒng)中使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成訓(xùn)練學(xué)習(xí)，通過(guò)尋優(yōu)權(quán)重wij來(lái)確定這種潛在的映射關(guān)系。

如圖4所示，檢測(cè)系統(tǒng)采用3層BP網(wǎng)絡(luò)，輸入層包含16個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)4個(gè)測(cè)點(diǎn)的峰值振幅及其對(duì)應(yīng)的頻率、峰值功率及其對(duì)應(yīng)的頻率[3-4]。隱含層取25個(gè)節(jié)點(diǎn)，傳遞函數(shù)使用tansig（）函數(shù)，輸出范圍［-1，1］。輸出層僅有1個(gè)節(jié)點(diǎn)，表示塔壁焦炭的潔凈程度，傳遞函數(shù)使用logsig（）函數(shù)，輸出范圍［0，1］，對(duì)應(yīng)潔凈程度 0%～100%。

圖4 用于檢測(cè)的3層BP網(wǎng)絡(luò)模型Fig.4 Three layer BP network model for detection

當(dāng)系統(tǒng)第一次使用，或經(jīng)過(guò)大檢修重新開(kāi)工，或是在使用過(guò)程中結(jié)果明顯偏離實(shí)際工況情況下，都需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行重新訓(xùn)練學(xué)習(xí)[5]。

訓(xùn)練一般在一個(gè)除焦過(guò)程中，取20～25個(gè)采樣點(diǎn)（空塔上下掃塔時(shí)，可以在掃到測(cè)點(diǎn)附近時(shí)多取幾個(gè)采樣點(diǎn)），分別采集記錄4個(gè)測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)聲學(xué)信息，并進(jìn)行頻域變換得到一組輸入樣本值。將所有的樣本數(shù)據(jù)輸入到檢測(cè)系統(tǒng)中進(jìn)行批處理學(xué)習(xí)，得到權(quán)重矩陣。該權(quán)重矩陣就是當(dāng)前工況下的映射關(guān)系 f。

4 檢測(cè)系統(tǒng)組成

焦炭塔大小根據(jù)處理能力的不同會(huì)有所不同，但基本都有30 m以上的高度。因此實(shí)際的系統(tǒng)響應(yīng)會(huì)比簡(jiǎn)化模型復(fù)雜。為了能全面反應(yīng)整個(gè)系統(tǒng)響應(yīng)特征，將在塔身垂直方向布置多個(gè)振動(dòng)傳感器，以獲取足夠的信息量，將傳感器輸出信號(hào)送到工控機(jī)采集卡進(jìn)行統(tǒng)一采集和處理[6-7]。同時(shí)將切焦器位移傳感器的信號(hào)接入到除焦?fàn)顟B(tài)檢測(cè)系統(tǒng)，作為焦炭高度的參考信號(hào)，用于對(duì)除焦情況的綜合判斷，系統(tǒng)組成如圖5所示。

圖5 狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)組成Fig.5 Architecture of detection system

切焦器（鉆具）位置是通過(guò)檢測(cè)牽引導(dǎo)向輪上的接近開(kāi)關(guān)產(chǎn)生的計(jì)數(shù)脈沖來(lái)進(jìn)行換算得到的。單個(gè)脈沖無(wú)法判斷切焦器到底是上升還是下降，所以還要結(jié)合切焦器的上升和下降信號(hào)來(lái)判斷。通常切焦器位置處理在水力除焦系統(tǒng)中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。因此可以將切焦器位置的信息通過(guò)通信傳給狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)。

振動(dòng)信號(hào)的處理流程如圖6所示。振動(dòng)傳感器采集到振動(dòng)信號(hào)后，經(jīng)過(guò)前置放大，使用低噪屏蔽電纜接到數(shù)據(jù)采集卡上。工控機(jī)上的數(shù)據(jù)采集程序?qū)Ω魍ǖ勒駝?dòng)信號(hào)進(jìn)行高速采集并分析，完成除焦?fàn)顟B(tài)的判讀。判讀結(jié)果通過(guò)圖形控件直接顯示在監(jiān)視器上。同時(shí)通過(guò)通信和模擬量2種方式提供給其他系統(tǒng)使用。

圖6 振動(dòng)信號(hào)處理Fig.6 Block diagram of vibration signal processing

5 結(jié)語(yǔ)

經(jīng)過(guò)實(shí)際系統(tǒng)的使用結(jié)果表明，文中的譜線特征提取和分析的方法，結(jié)合切焦器位置信息，可以有效地判斷焦炭塔的除焦?fàn)顟B(tài)，可用于遠(yuǎn)程除焦操作。但系統(tǒng)還存在如下問(wèn)題：當(dāng)系統(tǒng)的工藝條件發(fā)生變化、檢測(cè)結(jié)果誤差較大時(shí)，需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行重新自學(xué)習(xí)；對(duì)塔壁的一些殘留焦炭無(wú)法有效判斷，容易造成誤判。后期可以引入更多的除焦過(guò)程變量，通過(guò)信息融合的方式來(lái)增強(qiáng)智能檢測(cè)的魯棒性。

[1]王濤，高志，葉健敏，等.水力除焦監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和研究[J].工程設(shè)計(jì)學(xué)報(bào)，2010，17（2）：146-150.

[2]倪振華.振動(dòng)力學(xué)[M].西安：西安交通大學(xué)出版社，1989.

[3]Ra’ul Rojas.Neural Networks[M].Springer-Verlag，Berlin，1996.

[4]沈花玉，王兆霞，高成耀，等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)的確定[J].天津理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，24（5）：13-15.

[5]朱凱，王正林.精通MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2010.

[6]林廣田，晉西潤(rùn)，解學(xué)仕.延遲焦化裝置水力除焦系統(tǒng)自動(dòng)控制技術(shù)[J].煉油技術(shù)與工程，2005，36（12）：46-50.

[7]馬雪勇，陳建新.延遲焦化智能除焦系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[J].知識(shí)經(jīng)濟(jì)，2013（11）：110-112.