一種乙烯精餾塔塔釜乙烯濃度的測量方法技術

本發明專利技術公開了一種乙烯精餾塔塔釜乙烯濃度的測量方法，包括：選取塔釜壓力、塔釜溫度和靈敏板溫度作為輸入變量，選取塔釜乙烯濃度作為輸出變量，采用免疫神經網絡DHIA-RBFNN建立塔釜乙烯濃度間接測量器，輸入輸出關系為式，A1(k)＝f(P(k)，T1(k)，T2(k))式中，A1(k)為釜液中乙烯濃度，單位PPM，P(k)為塔釜壓力，單位Mpa，T1(k)為塔釜溫度，單位℃，T2(k)為靈敏板溫度，單位℃；將免疫神經網絡DHIA-RBFNN建立的塔釜乙烯濃度間接測量器結合人工分析值校正后得到的乙烯濃度測量值和設定值輸入塔釜乙烯濃度控制器；塔釜乙烯濃度控制器輸出靈敏板溫度控制器的控制量，動態調節加熱介質流量，使加熱介質流量跟蹤流量設定值的變化，使塔釜的乙烯濃度穩定在設定值附近。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于化工
，特別涉及。
技術介紹
乙烯精餾塔是乙烯裝置的核心設備之一，精餾塔的進料的主要組分是乙烯和乙烷，并含有少量甲烷、氫氣和丙烯，該塔的目的是將乙烯和乙烷，以及少量雜質通過精餾的方法進行分離，以獲得高純度的聚合級乙烯產品。其工藝流程如附圖說明圖1所示。塔的精餾段主要用于乙烯和輕組分的分離，塔頂餾出物經塔頂冷凝器的丙烯冷劑冷凝后，進入乙烯精餾塔回流罐；從而將冷凝的乙烯和未被冷凝的輕組分分離，冷凝的乙烯經回流泵加壓后，作為回流返回乙烯精餾塔。在塔內部，回流液與塔釜上升的氣體在塔板上對流接觸，經過熱和質的交換，小部分液體作為成品乙烯側線出料，大部分液體繼續流向塔釜，經塔底再沸器中的丙烯熱媒加熱又氣化上升。聚合級乙烯產品從乙烯塔側線采出后，送至乙烯球罐貯存。從乙烯精餾塔塔釜采出的物料，主要成分為乙烷，含有少量乙烯和重組分，經過循環乙烷汽化器，送到裂解爐作為裂解原料。為保證乙烯產品的質量，精餾塔塔釜常用控制方案是將提餾段靈敏板乙烯濃度控制器作為主控制器、再沸器丙烯熱劑流量控制器作為副控制器，構成成分-流量串級控制。盡管塔釜乙烯濃度的準確測量是精餾塔精確控制的前提，塔底排出液中一般要求乙烯含量小于0. 5%，但是精餾塔的濃度控制器的測量值取自靈敏板乙烯濃度在線紅外分析儀。一方面其測量存在著一定的滯后且出現故障的頻率較高，致使串級控制系統經常不能投用或調整不夠及時，多數情況下，僅靠人工調節加熱量，易造成塔釜乙烯濃度的大幅波動；另一方面因分析儀的檢測點為靈敏板，不能夠完全準確地反映塔釜中乙烯濃度及其變化趨勢，即使串級系統能夠投用，也不能保證塔釜乙烯濃度的穩定。為了克服乙烯濃度測量的缺陷，提高精餾塔塔釜乙烯的控制精確度，目前已經有將兩層結構的前向(BP)神經網絡或徑向基(RBF)神經網絡應用于塔釜乙烯濃度的測量，通過輔助變量推斷出乙烯濃度值。但是由于BP網絡存在局部最小問題，并且收斂速度慢，而合適的RBF網絡隱層中心點位置和徑向基函數擴展寬度通常難以確定，這些都影響了乙烯濃度測量估計的效果和控制的準確性。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供，以解決現有神經網絡應用于塔釜乙烯濃度測量時乙烯濃度測量效果和控制準確性不高的缺陷。本專利技術的技術方案是，，所述的測量方法包括步驟Al，選取塔釜壓力、塔釜溫度和靈敏板溫度作為輸入變量，選取塔釜乙烯濃度作為輸出變量，采用免疫神經網絡DHIA-RBFNN建立塔釜乙烯濃度間接測量器，輸入輸出關系為式⑴，4A1GO = f(P(k)，T1GO, T2(k))(1)式中，A1GO為釜液中乙烯濃度，單位PPM，P(k)為塔釜壓力，單位Mpa，T1GO為塔釜溫度，單位。C，T2 (k)為靈敏板溫度，單位。C ；A2，將免疫神經網絡DHIA-RBFNN建立塔釜乙烯濃度間接測量器結合人工分析值校正后得到的乙烯濃度測量值和設定值輸入塔釜乙烯濃度控制器；A3，塔釜乙烯濃度控制器輸出靈敏板溫度控制器的控制量，動態調節加熱介質流量，使加熱介質流量跟蹤流量設定值的變化，最終使塔釜的乙烯濃度穩定在設定值附近。進一步的，所述的免疫神經網絡DHIA-RBFNN塔釜乙烯濃度間接測量器由三層RBF神經網絡構成，并分為兩個階段估計乙烯濃度第一階段，先用動態超變異免疫算法DHIA自動求取乙烯濃度間接測量器的隱層中心點的位置和徑向基函數的擴展寬度；第二階段，用最小二乘法直接計算乙烯濃度間接測量器的輸出權值，將測量器的實際輸出和期望輸出的均方差目標函數對應于抗原，并設測量器的輸出的均方差目標函數為權利要求1.，其特征在于，所述的測量方法包括步驟Al，選取塔釜壓力、塔釜溫度和靈敏板溫度作為輸入變量，選取塔釜乙烯濃度作為輸出變量，采用免疫神經網絡DHIA-RBFNN建立塔釜乙烯濃度間接測量器，輸入輸出關系為式⑴，A1 (k) = f(P(k),T1(k),T2(k))(1)式中，A1GO為釜液中乙烯濃度，單位PPM，P(k)為塔釜壓力，單位Mpa，T1GO為塔釜溫度，單位。C，T2(k)為靈敏板溫度，單位。C ；A2，將免疫神經網絡DHIA-RBFNN建立塔釜乙烯濃度間接測量器結合人工分析值校正后得到的乙烯濃度測量值和設定值輸入塔釜乙烯濃度控制器；A3，塔釜乙烯濃度控制器輸出靈敏板溫度控制器的控制量，動態調節加熱介質流量，使加熱介質流量跟蹤流量設定值的變化，最終使塔釜的乙烯濃度穩定在設定值附近。2.如權利要求1所述的乙烯精餾塔塔釜乙烯濃度的測量方法，其特征在于，所述的免疫神經網絡DHIA-RBFNN塔釜乙烯濃度間接測量器由三層RBF神經網絡構成，并分為兩個階段估計乙烯濃度第一階段，先用動態超變異免疫算法DHIA自動求取乙烯濃度間接測量器的隱層中心點的位置和徑向基函數的擴展寬度；第二階段，用最小二乘法直接計算乙烯濃度間接測量器的輸出權值，將測量器的實際輸出和期望輸出的均方差目標函數對應于抗原，并設測量器的輸出的均方差目標函數為3.如權利要求2所述的乙烯精餾塔塔釜乙烯濃度的測量方法，其特征在于，構造免疫神經網絡DHIA-RBFNN塔釜乙烯濃度間接測量器的算法確定步驟是Cl，將構造乙烯濃度測量器的RBF神經網絡結構初始化，將網絡中心點和擴展寬度表示為抗體；C2，訓練RBF神經網絡，同時用DHIA算法自動優化確定網絡的中心c和擴展寬度δ，具體又有D1，根據RBF網絡結構，求抗體親和度；i.對網絡的中心c和擴展寬度δ組成的抗體進行解碼，并采用下式表示的高斯函數作為激活函數計算隱層網絡的輸出4.如權利要求3所述的乙烯精餾塔塔釜乙烯濃度的測量方法，其特征在于，El.選取乙烯濃度人工分析數據作為已構造免疫神經網絡DHIA-RBFNN塔釜乙烯濃度間接測量器的訓練期望值，將對應的塔釜壓力、塔釜溫度、靈敏板溫度的測量數據作為測試樣本數據集，其中訓練樣本為N1組，測試樣本為隊組，并對工程單位變量數據進行歸一化的處理，使不同數量級的輸入數據有一個對輸出影響的共同標準；Ε2.將N1個訓練樣本用于DHIA-RBFNN網絡訓練，建立塔釜乙烯濃度估計模型，并由DHIA算法獲得RBF網絡的最佳隱層中心和擴展寬度；E3.將訓練好得DHIA-RBFNN模型用于N2個測試樣本進行離線校正，通過觀察塔釜乙烯預測結果和絕對誤差微調神經網絡參數；E4.將獲得的基于DHIA-RBFNN的乙烯濃度估計模型應用于對精餾塔的乙烯濃度進行實時估計，結合人工分析值對估計結果進行在線校正，對校正前的神經網絡模型乙烯濃度估計值進行反歸化處理，以將其轉化為一定取值范圍內的工程單位數據，所述的估計結果用于進行對乙烯濃度的反饋控制。全文摘要本專利技術公開了，包括選取塔釜壓力、塔釜溫度和靈敏板溫度作為輸入變量，選取塔釜乙烯濃度作為輸出變量，采用免疫神經網絡DHIA-RBFNN建立塔釜乙烯濃度間接測量器，輸入輸出關系為式，A1(k)＝f(P(k)，T1(k)，T2(k))式中，A1(k)為釜液中乙烯濃度，單位PPM，P(k)為塔釜壓力，單位Mpa，T1(k)為塔釜溫度，單位℃，T2(k)為靈敏板溫度，單位℃；將免疫神經網絡DHIA-RBFNN建立的塔釜乙烯濃度間接測量器結合人工分析值校正后得到的乙烯濃度測量值和設定值輸入塔釜乙烯濃度控制器；塔釜乙烯濃度控制器輸出靈敏板溫度控制器的控制量本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：何宏，譚永紅，
申請(專利權)人：上海師范大學，
類型：發明
國別省市：