天然气RTO实时在线优化系统-力控科技

方案综述

架构图

实时在线优化系统(RTO)通过多源数据集成、数据平台、算法支撑平台和展示平台,建立融合装置机理模型和优化算法,采用数据模型+机理模型双驱动的方式实现流程行业核心生产单元在线优化、装置开工指导和开工方案对比分析,以提质增效为目标,快速消除工艺扰动,降低能耗、降低碳排放、提高产品产量和收率,提升企业盈利能力和核心竞争力。基于数字孪生平台实时在线优化系统(RTO)是实时控制优化的重要组成部分。

系统功能

1数据采集
2数据中心建设
3优化模型开发
4算法平台建设
5综合展示

1、数据采集。: 构建企业云边端协同数据服务平台，通过物联网关和协议转换采集DCS系统、SCADA系统和PLC系统等生产数据和工艺数据，同时集成基础原料和产品的质化验数据，设备静态数据以及其与生产装置有关的其它数据，为应用层提供数据服务和支撑作用。

2、数据中心建设。: 实时在线优化系统(RTO)需要集成多种数据源，包括设备静态数据和动态数据、工艺流程数据以及质化验数据等，因此数据平台建设是项目成功与否的关键，根据项目特点构建企业的实时数据库系统和异构数据库系统，并实现与企业其它系统的数据集成。

3、优化模型开发。: 采用基于深度高斯数学模型和多目标带约束的贝叶斯优化方法，用于复杂工业过程的在线操作优化问题。 • 针对复杂工业过程非平稳性问题，采用深度高斯过程进行建模。 • 针对贝叶斯优化如何结合多目标和约束的问题，以多目标问题的期望超体积改进（EHVI）指标作为研究出发点。 • 将多目标问题与深度高斯过程模型相结合，将单输出深度高斯过程转化为构建多输出深度高斯过程。 • 使用可行性指示函数对超体积改进（HVI）进行加权，将多目标和约束融合到深度高斯代理模型的更新中。

4、算法平台建设。: 在线优化系统算法平台编辑器主要用来编写模块运行预处理时所用的C、C++、Python语言算法源代码、设置对应的图标、需要通讯变量的端口位置，平台集算法库和算法编辑、编译、动态库生成、调试等操作于一体的集成算法开发环境。同时系统提供内置函数库功能、提高常用功能代码的利用效率。

5、综合展示。

建立流程行业生产装置全流程在线优化综合展示系统，实时监控全流程上下游装置投入/产出/收率、能耗、物耗等生产实时数据；关键KPI指标计算、仪表盘和领导驾驶舱等多种展示方式；在线曲线及图表实时数据、历史数据追溯分析；丰富的信息分析和展示方式。 * 展示吸收率和能耗相关优化数据及设备模型信息。系统提供手动优化模型模块，操作人员可打开可调变量界面输入相应数据进行模拟计算并返回结果展示，系统功能设计方便灵活。 * 对工艺设备进行建模，用户可在系统界面上查看重点设备模型数据和模拟运行实时数据，如：吸收塔泛点，吸收塔气相温度和液相温度变化曲线。

用户效益

* 提升经济效益：先进过程控制与工艺实时优化相结合，基于机理模型对关键过程变量进行严格控制，在不修改工艺流程、不增加或减少生产设备的前提下，始终处于较好运行状态，仅通过调整操作参数，使生产过程带来更具经济效益的运行点。

* 提高生产效率：通过RTO系统分析、评估和优化工艺参数，对比进料温度，溶剂循环量，吸收塔操作压力，再生塔底温度，硫磺反应器温度等参数变化对脱硫率，硫磺回收率，装置能耗等工艺指标的影响，确定较优的工艺操作条件，大大降低能耗，减少碳排放。

* 节能降耗：通过人工智能和大数据分析等先进算法，大量收集分析历史数据，精准搭建数据驱动模型，构建工艺参数的变化趋势，实时制定更新控制策略，赋能生产计划优化、系统化控制。

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