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基于最小二乘法多元线性回归的气化炉炉膛温度软测量建模研究与设计

[日期:2020-10-15] 来源:《中氮肥》2020年第5期  作者: [字体: ]

孙友文, 赵志超, 李乐伦, 李家栋, 房领龙

(兖矿新疆煤化工有限公司,新疆 乌鲁木齐830000

 

     [摘  要]水煤浆气化炉内属高温(一般超过1 050 ℃)、高压(约6.0 MPa)、强腐蚀性环境,并伴随高强度的气流冲刷,使得气化炉测温元件——高温热电偶损坏率高、使用寿命很短,无法实现气化炉炉膛温度的实时监测,导致气化炉操作调整滞后,对气化炉以及系统生产产生巨大的影响。基于软测量技术机理,通过变量选择、数据采集与处理,采用最小二乘法多元线性回归的方法建立气化炉炉膛温度软测量模型,并在不同气化炉运行负荷下进行验证,找到了一种间接测量气化炉炉膛温度的有效方法,不仅可用于指导气化炉的操作,而且为今后水煤浆气化炉炉膛温度软测量技术的发展作出了有益的探索。

[关键词]气化炉;炉膛温度;高温热电偶;软测量建模;主导变量;辅助变量;最小二乘法多元线性回归;拟合

[中图分类号]O551.2   [文献标志码]B   [文章编号]1004-9932202005-0012-03

 

煤化工在我国化工领域占有重要的地位,包含了甲醇、合成氨、尿素、煤制油、煤制气、煤制乙二醇以及一系列的下游工业链,而煤化工的核心是煤气化,煤气化技术是所有依赖煤气发展下游产业的必要技术和核心技术。国内在建或拟建的大型煤制烯烃、煤制油等装置,无不体现出对煤气化技术的需求。

兖矿新疆煤化工有限公司600 kt/a醇氨联产项目主要以准东地区烟煤为原料,采用华东理工大学与兖矿集团共同研发的具有自主知识产权的多喷嘴对置式水煤浆加压气化工艺,设置3台气化炉(两开一备),单台气化炉投煤量1 500 t/d,气化炉操作温度1 1501 400 ℃、操作压力3.56.5 MPa,设计产能300 kt/a甲醇、300 kt/a合成氨和520 kt/a尿素。

据不完全统计,20147月至今,兖矿新疆煤化工有限公司600 kt/a醇氨联产项目气化系统非计划停车多达50次,不仅消耗大量的人力、物力和财力,而且加速了设备的损坏,严重影响企业的经济效益,并形成恶性循环。而造成气化系统非计划停车的主要原因是气化炉渣堵、炉壁超温、烧嘴损坏等,这些原因均与气化炉操作温度密切相关。简言之,气化系统运行正常与否与气化炉操作温度有直接关系,找到一种间接测量炉膛温度的有效方法,对气化系统的安全、稳定运行意义重大。

1  气化炉炉膛温度测量的重要性

1.1  气化炉炉膛温度测量的意义

众所周知,气化炉炉膛温度是气化炉操作的关键指标,关系着气化炉乃至整个生产系统的安全、稳定、长周期运行,炉膛温度偏高或偏低均会对气化炉造成影响。

理论与实践均表明,气化炉炉温把控不好,会带来一系列的问题,除了会影响气化炉的工况、造成气化炉堵渣,严重时迫使生产系统停车外,还会对气化炉的烧嘴、下降管、耐火砖、高温热电偶及相关设备造成不同程度的损坏或损毁。因此,日常生产中,如何实现气化炉炉膛温度的精准把控是煤化工企业气化系统运行中需要解决的共性问题。

1.2  气化炉炉膛温度测量存在的问题

目前水煤浆气化炉炉膛温度测量主要是采用高温热电偶进行实时监测,并将信号远传至中央控制室,为操作人员提供操作依据。此法能够解决气化炉炉膛温度的监测问题,但是也存在一些致命的问题,即高温热电偶寿命极短,主要原因是使用环境恶劣——高温、高压、强冲刷,无法满足化工生产的长周期使用要求。

一般情况下,在系统开车前安装的高温热电偶,其寿命长则半个月,短则三五天,更有甚者,开车完毕就损坏失效。此外,高温热电偶在正常运行时会因为系统工况波动出现故障,温度波动大,进而失去在线温度监测的意义,且气化系统开车正常运行之后,现场不再具备更换热电偶的条件,于是高温热电偶基本上仅供开车和系统运行初期观察温度变化而使用,运行过程中实际上已失去监测监控炉温、指导生产运行的作用。

2  软测量技术简述

软测量技术就是寻求一种方法(软件)来替代现场仪表测量的间接测量方法,其基本思想是将自动控制理论与生产实际经验知识相结合,以计算机技术为依托,对仪表仪器难以直接测量或不具备测量条件的变量(称之为主导变量),选择一些方便测量或者现有的数据(辅助变量)来评估、衡量或推断主导变量的变化,并建立主导变量与辅助变量之间的函数关系,从而实现直接测量向间接测量的转变。

软测量技术主要包括主导变量和辅助变量的选择、样本数据采集、数据预处理、建立模型以及工程测试和校正等,其中,数据预处理和建立模型是重中之重,也是软测量技术的核心。软测量建模的步骤如图1

3  基于最小二乘法多元线性回归的气化炉炉膛温度软测量建模

3.1  最小二乘法多元线性回归简述

回归分析(Regression analysis)研究的是多个变量之间的关系。对于自变量x或自变量组{x1x2…,xn}与因变量y之间的关系进行研究,通常用于预测分析。一般自变量与因变量之间的关系分为线性关系和非线性关系,与之对应的则分别称为线性回归和非线性回归。

更多内容详见《中氮肥》2020年第5

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