Автоматизированная актуализация оптимизационных моделей планирования нефтеперерабатывающих/нефтехимических производств

• Автор: Баулин, Евгений Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 149 с. : ил.

Содержание
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО/ НЕФТЕХИМИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА. СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПРОБЛЕМЫ И ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НПЗ/НХК
1.1. Классификация систем планирования и управления работы предприятия
1.2. Особенности производственного планирования НПЗ/НХК
1.3. Оптимі 13АЦИ0ІII1ЫЕ МОДЕЛИ ПРОИЗВОДСТВЕ! И ЮГО ПЛАЇ іированпя
1.3.1. Построение моделей текущего и календарного тонирования
1.3.2. Проблемы разработки и внедрения моделей /панирования на предприятии
1.4. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ И ИХ ОЦЕНКА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА
1.5. Актуализация оптимизационных моделей планирования
1.5.1. Актуализация моделей текущего тонирования
1.5.2. Актуализация моделей оперативного тонирования
1.6. Заключение к первой главе
ГЛАВА 2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ УЧЕТА ПЕРЕМЕННЫХ НОРМ РАСХОДА ЭНЕРГОРЕСУРСОВ ОТ ЗАГРУЗКИ УСТАНОВОК В ОПТИМИЗАЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ ПЛАНИРОВАНИЯ
2.1 Учет переменных норм расхода зі іергорпсурсов в моделях планирования
2.2. ФОРМИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ планирования с учетом переменных норм
ГЛАВА 3. ОПЫТ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ МОДЕЛЕЙ ПЛАНИРОВАНИЯ С УЧЕТОМ ПЕРЕМЕННЫХ НОРМ ЭНЕРГЕТИКИ
3.1. Практика внедрения моделей с переменной энергетикой на предприятиях
3.2. Разработка модели с переменной энергетикой
3.2.1. Описание модели НПЗ
3.2.2. Построение модемі с учетом переменных норм
3.2.3. Результаты вычислений
ГЛАВА 4. ФОРМИРОВАНИЕ ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНА ПРОИЗВОДСТВА НПЗ/НХК
4.1. Задача детализации текущего плана
4.2. Ме тодика скользящего планирования
4.3. Построение многопериодных моделей оперативного планирования
ГЛАВА 5. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩЕГО ПЛАНИРОВАНИЯ
5.1. Актуализация моделей внутри горизон та планирования
5.2. Линеаризация нелинейных подмоделей технологических процессов
5.2.1. Преобразование подмоделей первичных установок
5.2.2 Преобразование подмоделей вторичных установок
5.2.3 Прослеживание качества потоков
5.3. Построение последовательности моделей текущего и оперативного планирования
5.3.1 Построение модели текущего планирования
5.3.2 Построение модели оперативного планирования
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРОЦЕДУРА ФОРМИРОВАНИЯ МОДЕЛИ ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ІЗРМв
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ ОПЦИИ И_Ы1ЧЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. МАТЕРИАЛЫ О ВНЕДРЕНИИ
Введение
Актуальность. На многих нефтеперерабатывающих предприятиях для решения задачи оптимального производственного планирования используются системы моделирования, с помощью которых можно построить математическую модель производства и рассчитать производственную программу. Математические модели производства позволяют при решении задачи оптимизационного планирования учитывать логические и химикотехнологические особенности работы производства, прослеживать показатели качества готовой продукции от показателей качества нефтяного сырья, отразить сложившуюся экономическую ситуацию на рынке. Примером системы такого класса на российских и зарубежных заводах является RPMS (Honeywell) - система моделирования нефтехимии и нефтепереработки.
Математическая формулировка задачи планирования для нефтеперерабатывающего предприятия представляет собой задачу математического программирования большой размерности (тысячи ограничений и переменных). Главным критерием решения такой задачи является максимальная маржинальная прибыль предприятия при условии выполнения техникоэкономических ограничений накладываемых на производственную программу. Ограничения на производство формируют матрицу задачи, в которой коэффициенты нелинейно зависят от значения переменных. Основные трудности при формировании матрицы задачи планирования связаны с учетом в модели уникальных свойств нефти, как сырья переработки, и сложностью нефтехимической технологии, поэтому всегда при формировании моделей планирования большое значение придается их актуализации.
Осуществить актуализацию модели означает сформировать коэффициенты матрицы задачи, таким образом, чтобы решение задачи было способно адекватно отразить развитие производственной ситуации на текущий горизонт планирования.
Эффективная эксплуатация оптимизационных моделей достаточной сложности и большой размерности предполагает, что системы планирования

такого класса используются специалистами высокой квалификации, сочетающими как знания возможностей системы и технологических особенностей производства, так и основ математического программирования. Перед тем как рассчитать производственный план с помощью ИРМБ-модели пользователь должен подготовить актуальные исходные данные о производстве и ввести их в модель, решив для этого целый ряд задач, например, таких как:
• оценка фракционного состава дистиллятов и оценка требуемых показателей качества нефтепродуктов;
• прогноз отборов и показателей качества продуктов на установках;
• прогноз норм энергопотребления;
От того на сколько точно пользователь подготовит необходимые исходные данные и будет зависеть результат решения оптимизационной модели. Таким образом, для пользователей математических систем моделирования крайне важно иметь средства автоматизированной актуализации моделей планирования, которые бы позволяли:
1. Снизить трудоемкость и время настройки модели;
2. Внедрять в эксплуатацию на предприятиях более точные модели планирования;
3. Снизить количество ошибок ввода исходных данных, связанных с человеческим фактором.
Кроме того, актуализация моделей планирования для получения плана на текущий месяц является очень трудоемким процессом, который требует больших усилий и временных затрат (несколько рабочих дней). После разработки производственной программы на предприятии возникает задача её реализации. Для этого внутри текущего месяца необходимо несколько раз решать задачу оперативного планирования, формируя промежуточные плановые задачи на неделю или декаду с учетом фактической информации о производстве. Необходимо учитывать, что для актуализации моделей оперативного планирования на неделю или декаду у модельера есть очень мало времени (несколько часов). Поэтому, используя только стандартные способы ручной
атмосферных и атмосферно-вакуумных установок формируются пользователем в виде набора так называемых логических вариантов работы (то есть допустимых вариантов отборов и качества дистиллятов) и требуют настройки. Наличие экспресс-оценки фракционного состава дистиллятов для логических вариантов первичных установок позволяет провести настройку отборов и качества
вариантов дистиллятов по данным лабораторного контроля работы установок.
Для построения кривых разгонок нефти по Энглеру и НТК с пересчетом одного вида разгонки в другой в работе [64] предлагается использовать
калькулятора качества Q_PRESS (Honeywell). При этом с использованием
калькулятора качества Q_PRESS каждая кривая разгонки может быть
представлена как в табличной, так и в графической форме и заносится в БД;
В работе [65] рассматривается автономная настройка подмоделей логических вариантов первичных установок за счет выделения их в отдельные подмодели. Переход к вспомогательным моделям по указанным группам позволяет существенно ускорить процесс настройки модели и проверить достоверность представленных данных.
3. Операции смешения при получении полуфабрикатов и товарных
нефтепродуктов:
- Спецификации на качество сырьевых смесей, то есть смесей, являющих сырьём установок вторичной переработки нефти;
- Спецификации на показатели качества компонентов смешения для приготовления товарных смесей;
- Спецификации на качество готовой продукции по ГОСТам и утвержденным техническим требованиям;
- Рецептуры смешения нефтепродуктов.
В работе [65] предлагается экспресс-оценка требуемых показателей качества продуктов смешения с использованием регрессионных зависимостей, предварительно настроенных по экспериментальным данным. Экспресс-оценку можно осуществить, например, с помощью рассмотренного выше калькулятора качества Q_PRESS (Honeywell), предназначенного для: