基于神经网络的软测量技术在精馏塔上的应用.PDFVIP

第3 卷 第4 期 过 程 工 程 学 报 Vol.3 No.4 2 0 0 3 年 8 月 The Chinese Journal of Process Engineering Aug. 2003 基于神经网络的软测量技术在精馏塔上的应用 薄翠梅, 张 湜, 李 俊, 林锦国 (南京工业大学自动化学院，江苏 南京 210009) 摘 要：针对扬子石化公司丁二烯精馏塔原控制系统存在的问题, 利用从集散控制系统(DCS)采集 的大量现场数据和用机理模型得到的模拟数据, 运用前向反馈(BP)神经网络软测量技术，构造了产 品丁二烯和总炔含量的自适应软测量仪表, 设计了一套控制系统. 实际监测数据表明, 这套控制系 统可实现产品质量的闭环控制. 关键词：精馏塔; 软测量; 神经网络; 质量闭环控制 中图分类号：TP 183; TQ073+.1 文献标识码：A 文章编号：1009–606X(2003)04–0371–05 1 前 言 [1,2] 精馏塔的建模和自动控制问题一直是过程控制界研究的热点 . 以前采用的方法有: (1) 质量 开环手动控制, (2) 采用间接质量指标控制[3], (3) 在线工业色谱仪. 本文采用近年来涌现出的一种 新技术—软测量技术(Soft sensing technique) ，很好地解决了产品质量实时检测的问题. 软测量技术的核心内容就是建立被测对象的精确可靠的模型，建立软测量模型最常采用的经 验建模方法有人工神经网络和多变量回归分析方法[4,5]. 软测量技术研究已经历了从线性到非线 [6] 性、从稳态到动态、从无校正功能到有校正功能的过程 . 2 DA107 塔产品质量软测量仪表 本文的研究背景是扬子石化公司丁二烯生产装 置精馏工段的DA 107 精馏塔. DA 107 塔共有85 块塔 T500-30 P122 板，原料由第30 块塔板进入；产品丁二烯–1,3 由塔 S136 顶采出；高沸点杂质(顺丁烯–2 、丁二烯–1,2 、乙基 F122 1 30 乙炔、C5 等) 由塔釜排出，见图1. 塔顶产品中丁二 45 烯–1,3 和总炔含量通过 S136 采样点定时取样离线 65 F 139 分析得到(每4 h 分析1 次). 装置的原控制系统基本 85 Product 上采用开环控制或定值控制回路，其中影响塔顶产 品质量成份的最重要的两个操作变量回流量(F139) 和釜液排放量(F138)采用了定值控制回路，其设定