CC BY
11УДК 681.
Abderrahim Bahri, Igor V. Zhukov, Victor G. Harazov
MODELING OF FRACTIONATION COLUMN OF VISBREAKING PROCESS
St. Petersburg State Institute of Technology (Technical University), Moskovsky Pr., 26, St Petersburg, 190013, Russia e-mail: vikharazov@yandex.ru
Results of simulation of the fractionating column of the soaker visbreaking process are presented. In the construction of the model relying on the least squares method (LSM), the experimental data obtained from the oil refinery are used. The parameters of the model which ensure the specified parameter of quality include temperatures of the column top and bottom, the distillation residue level, and expenditures of heavy gas oil and quench. The graphs of changes in the model parameters and DCS (Distributed Control System) data show insignificant differences, which confirms the adequacy of the model to real process.
Keywords: visbreaking, fractionating column (fractionator), heat exchanger.
i: 519.6
А. Бахри1, И.В. Жуков2, В.Г. Харазов3
МОДЕЛИРОВАНИЕ ФРАКЦИОНИРУЮЩЕЙ КОЛОННЫ ПРОЦЕССА ВИСБРЕКИНГА
Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет), Московский пр. 26, Санкт-Петербург, 190013, Россия e-mail: vikharazov@yandex.ru
Представлены результаты моделирования фракционирующей колонны процесса висбрекинга с выносной сокинг-каме-рой. При построении модели с использованием метода наименьших квадратов (МНК) использованы экспериментальные данные, полученные с нефтеперерабатывающего завода. Среди параметров модели, обеспечивающих заданный показатель качества, использованы температура верха и низа колонны, уровень кубового остатка, расходы тяжелого газойля и квенча. Гоафики изменения параметров модели и данных РСУ показывают незначительные расхождения, что подтверждает адекватность модели реальному процессу.
Ключевые слова: висбрекинг, фракционующую колонна, теплообменник, МНК.
Висбрекинг с выносной сокинг-камерой является эффективным процессом, который гарантирует качество продукта и минимизацию затрат энергии. Известно более 200 видов висбрекинга и различных типов установок для переработки нефтшламов.
Целью данной работы является разработка прогнозирующей математической модели
фракционирующей колонны установки висбрекинга для усовершенствованной системы управления процессом (АРС-системы) при поддержании заданного показателя качества продукта.
Описание технологического процесса:
Процесс, применяемый на секции висбрекинга, представляет собой процесс мягкого термического крекинга с реакционной (сокинг) камерой и используется для снижения вязкости остаточного топлива.
Крекинг начинается в печи при относительно низкой температуре 400-460 °С и продолжается в сокинг-камере с длительным временем пребывания 15-30 мин.
Сырье секции - остатки вакуумной перегонки сырой нефти. Они являются смесью высокомолекулярных асфальтенов, растворенных в тяжелой нефти, насыщенной ароматическими соединениями.
Снижение вязкости перерабатываемого в процессе сырья достигается за счет того, что вязкое сырье подвергается условиям мягкого термокрекинга
Сырье (вакуумный остаток) поступает в сырьевую емкость и далее в печь и сокинг-камеру (рисунок 1). Из сокинг-камеры сырье поступает во фракционирующую колонну К-1. В колонне фракционирования происходит разделение продуктов реакции на газ, нестабильную нафту, газойль и остаток висбрекинга. С верха колонны
фракционирования К-1 (промывной зоны или зоны подачи циркуляционного орошения) выводятся кислый газ, водяной пар и пары нафты [1].
Система вывода верхнего продукта состоит из одноступенчатой конденсации с циркуляцией кислой воды из емкости орошения. Парожидкостная смесь охлаждается в водяном холодильнике и далее поступает в емкость орошения. Нестабильная нафта из емкости орошения насосом подается на орошение фракционирующей колонны К-1 для поддержания температуры на 3-й тарелке.
Из средней части фракционирующей колонны К-1 (охлаждающей или зоны подачи квенча) боковым погоном выводится газойлевая фракция, которая подается в от-парную колонну К-2.
Пары, выводимые с верха отпарной колонны, возвращаются в колонну фракционирования К-1 выше тарелки вывода бокового погона. Газойль с куба отпарной колонны К-2 насосом Н-3 подается на смешение с остатком висбрекинга.
Избыточное тепло из колонны фракционирования К-1 отводится циркуляционным орошением, которое забирается насосом Н-2 и подается в межтрубное пространство теплообменника Т-3, где охлаждается и возвращается во фракционирующую колонну К-1.
Для уменьшения колебаний расхода циркуляционного орошения и обеспечения стабильной работы колонны предусмотрено регулирование расхода циркуляционного орошения с помощью клапана, установленного на байпасе теплообменника Т-3.
Остаток висбрекинга выводится с нижней части фракционирующей колонны К-1 (отпарной зоны). Для очистки от частиц кокса остаток висбрекинга поступает в фильтр Ф-1 и затем насосом Н-1 подается в фильтр Ф-2.
1 Бахри Абдеррахим, аспирант, каф. автоматизации процессов химической промышленности, e-mail: abderrahim.bahri@gmail.com Abderrahim Bahri, Post-graduate Student, Department of Chemical Engineering Control
2 Жуков Игорь Викторович, канд. техн. наук, инженер-технолог отдела АСУ ТП ООО «Кинеф»; пл. Бровко, 1, г Кириши, Ленинградская обл., 1187110, Россия; e-mail: zhukov_i_v@mail.ru
Igor V. Zhukov, PhD (Eng.), Engineer department APCS, «KINEF Ltd., Brovko Pl., Kirishi, region of Leningrad, 187110, Russia
3 Харазов Виктор Григорьевич, д-р техн. наук, профессор, каф. автоматизации процессов химической промышленности, e-mail: vikharazov@yandex.ru Victor G. Harazov, Dr Sci. (Eng.), Professor, Department of Chemical Engineering Control
Дата поступления - 9 февраля 2016 года
Далее остаток висбрекинга поступает в теплообменник Т-1, где охлаждается вакуумным остатком (сырьем установки) и далее направляется в генератор пара Т-2. Часть остатка висбрекинга после генератора пара Т-2 возвращается во фракционирующую колонну К-1 в качестве квенча для дальнейшего крекирования продукта и закоксовывания куба фракционирующей колонны. Нестабильная нафта нагревается в межтрубном пространстве теплообменника теплом стабильной нафты и поступает в стабилизационную колонну, оснащенную клапанными та-
релками, где осуществляется стабилизация нафты путем отпарки легких фракций.
Стабильная нафта из куба стабилизационной колонны, охлаждается и выводится с установки. Для очистки от сероводорода углеводородный газ через каплеотбой-ник направляется в аминовый абсорбер. В каплеотбой-нике "отбивается" и накапливается нафта, унесенная углеводородным газом. В абсорбере углеводородный газ проходит очистку водным раствором диэтаноламина и выводится с установки.
Рисунок1. Схема фракционирующей и отпарной колонн.
Моделирование фракционирующей колонны:
Фракционирующая колонна состоит от трех частей: нижняя или отпарная, средняя или охлаждающая (зона подачи квенча) и верхняя или промывная (зона подачи циркуляционного орошения).
Материальный баланс колонн К-1 и К-2 имеет
вид:
(4)
(5)
(1)
материальный и энергический балансы для обычных тарелок, имеют вид:
материальный и энергический балансы для тарелок, подключенных к потокам квенча, имеют вид:
где: K-1 - фракционирующая колонна; K-2 - отпарная колонна; V¡ - паровая фаза от тарелки номер j к тарелке j-1; Lj - жидкая фаза от тарелки номер j к тарелке; j+1; hj -энтальпия жидкой фазы; Hj - энтальпия паровой фазы; F1 -расход сырья от сокинг-камеры в К-1; F2 - расход остатка висбрекинга от К-1; F5, F6 - расход квенча к тарелкам номер 29 и 39; F4 F12 - расход пара в К-1, К-2; F's - расход в теплообменник Т-3; Fw - расход от тарелки 20 и возврат в тарелку 17; F9 - расход нестабильной нафты в тарелку 1; F10 - расход в сервоклапан контура 10; F11 - расход легкого газойля от К1; F16 - расход от тарелки 16 в К-1; Т-2 и Т-3 -теплообменники.
Решение системы уравнений (2-5) является сложным и трудоемким, что не позволяет проводить вычисления в режиме on-line (сложность и время вычисления увеличиваются в разы с каждым новым компонентом в исследуемой системе) и использовать ее как рабочую модель виртуального анализатора (ВА). В связи с этим при построении моделей ВА важно
решить такие проблемы, как выбор регрессионного метода, обеспечивающего наилучшую точность, и выбор существенных (с точки зрения влияния на выходные показатели) входных переменных.
Для этого приходится учитывать, что рассматриваемая фракционирующая колонна работает в режиме, близком к предельному (захлебывание), а это существенно усложняет процесс построения моделей ВА из-за нелинейности физико-химической модели данного режима [2, 3].
Построение модели
Для построения модели будем использовать экспериментальные данные, полученные от различных датчиков системы. Среди многих методов для построения моделей, таких как метод наименьших квадратов (МНК), метод ближайших соседей и др. [4], будем использовать МНК, целью которого является создание регрессионной модели связи входных и выходных переменных
При расчете параметров а, напишем модель в форме у1 = а;), для к данные модели ш будут оптимальными, если сумма ошибок минимальная.
8(а„)=Е? (У/-/(х;,а;))2 =0
Искомая модель имеет вид: У] = а.о + £11*11 + + акхк1
(6)
(7)
У]
= а0 + а1х1j + —Ь
akxkj
где матричная уравнения регрессии и сумма ошибок, форма имеет вид:
(8)
Т2 = 0.6811 V0.0472 F5-0.0189 F6--0.2290 F9-0.0235 ^ + 67.1683
Ошибка расчета составляет: ДТ2 = 0,1 % Уровень кубового остатка в нижней части
колонны
L2 = 0.3578Г2 + 0.3166 F5 - 0.0153F6 -
(12)
- 0.1534 ¥2 + 0.2573 ^ - 119.80
Ошибка расчета составляет: ДL = 2,78 %.
Моделирование температуры продукта на выходе тепоооменника Т-3
Рисунок 2. Схема циркуляционноего орошения
У нас два трубопровода, расход в которых зависит от положения регулирующих клапанов в контурах 8 и 10 (рисунок 2). При этом расход газойля от 20-й тарелки охлаждается в теплообменнике Т3 и регулируется с помощью клапана от сигнала, поступающего от TRC8. По второму трубопроводу расход от 20-й тарелки регулируется с помощью клапана контура 10.
Fu
F'8 + F'i
(13)
где F'8 - расход продукта в теплообменнике Т-3; F'lo расход продукта в трубопроводе.
F'8 = yF10 + F'10 и F'10 = xFu
(14)
где у, х - фракция расходов через клапаны контуров 8 и 10, зависящие от управления клапанами:
Q10 = Q'8 + Q'10
T10 F10 = уТю F10 + XT10F10
(15)
(16)
(9)
При моделировании были использованы переменные, обеспечивающие заданный показатель качества. К их числу относятся температура верха колонны К-1, расход и уровень.
Считаем, что колонны работают в режиме без обратных связей, а расходы между К-1 и К-2 нам неизвестны.
Температура продукта верхней части колонны К-1
(10)
Ошибка расчета составляет: ДТМ = 0,4856 % Температура продукта в нижной части колонны:
Из уравнения 16 найдем, что х =1 - у На входе расхода в 17-ю тарелку (в зоне ТТ12) имеем:
Qlo = Q'8 + Q'lo (17)
Из уравнения
Т^ю = yTloFlo + (1 — y)TllFlo
найдем что :
Т12 = УТ10 + (1 — У) Т11
У = (Т12 — Т10) / (Т11 — Т10).
Используя значения х и у, рассчитаем F's и F'10 , после чего уравнения баланса имеют вид:
'и
0,624^0 + 0,078Т1О + 186,2779
(18)
Средняя ошибка ДТи = 0,2 %
(19)
Средняя ошибка ДТ12 = 0,08 % Fl0 = 1,0251F10 - 0,1791Г8 + 51,48 (20)
(21)
Расход тяжелого газойля
Клапан на линии расхода тяжелого газойля регулируется с помощью контора (LRC2). Составим уравнение регрессии F2 в зависимости от уровня вакуумного остатка L2 в К-1 и расхода кубового остатка р2, где Я'2 = F2 + F5 + F6
F2 = 0,2095^2 + 0,2860F'2 + 100,6151 Средняя ошибка составляет ДF2 = 3 %
(22)
Моделирование расхода квенча ^5)
Расход тяжелого газойля F5 в К-1 регулируется с помощью контура (TRC5). Составим уравнение регрессии F5 в зависимости от уровня вакуумного остатка L2 в К-1, температуры Т2 и расхода кубового остатка Яг.
Рв = 0.0353 Т2 - 0.0392 F'2 + 0.6695 L2 + 33.3148 (23)
Средняя ошибка ДF2 = 3,9227 % Минимизация ошибки моделирования величин Средняя ошибка F2, F5,12
Ошибки расходов и вакуумного остатка L2, являются большими, когда их значения далеки от их средних значений. Для устранения ошибок нелинейности модели разделим ее на составляющие для различных диапазонов измерения. В результате получим:
80 < Flo < 100 и 60 < F5 < 100:
F5 = -1.2705 Т2 + 0.1115 Р2 + 0.1780 L2 + 458.6150 (24) Средняя ошибка ДF5 = 2,3 %
F2 = -0.1657 L2 + 0.4961 Р2 + 44.04 (25)
Средняя ошибка ДF2 = 0,62 %
Выберем два диапазона параметров расхода для устранения нелинейности:
Рю > 100 и 60 < F5 < 100
F5 = -0.539 Тг -0.2814 Р2 + 0.101 Lг + 151.94
Средняя ошибка ДF5 = 2 %
= 0.3132 L2 + 0.0921 Р2 + 168.0022 Средняя ошибка ДF2 = 1,9 % Flo > 100 и F5 > 100
F5 = 1.26 72 - 0.23 Р2 + 0.036 L2 + 210.5
Средняя ошибка ДF2 = 2,66 %
F5 = -0.012 L2 + 0.46 Р2 + 39.29
Средняя ошибка ДF2 = 1,96 %
Выбранные диапазоны параметра уровень ^2)
L2 > 58 %
L2 = 0.0557 Fl + 0.1264 F5 - 0.0407 F6 + 0.0939 -- 0.8774 Т2 + 321.1717
Средняя ошибка ДL2 = 1,98 %
(28)
(29)
(30)
Средняя ошибка ДLг = 2,3 % L2 > 63
L2 = 0,0251Fl + 0,032F5 + 0,002F6 + 0,029F2 - 0,132Т2 + 96,21 (32)
Зависимости значений Т5, Ти, Т12,Т8 Тм, F2, F5 и L2б от числа параметров (п) представлены на рисунке 3. Близость данных (средняя ошибка) составляет:
ДL2 = 3 %, ДТ14 = 0,42 %, ДТц = 0,1 %, ДТ12 = 0,04 %, ДТ5 = 0,1 %, ДF2 = 0,9 %, ДF5 = 1 %
3.1. Температура продукта в нижней части колонны (Т5)
3.2. Температура продукта в верхней части колонны (Т14)
(26)
(27) ^
3.3. Температура на выходе из теплообменника (Т11)
3.4. Температура продукта в 17ую тарелку (Т12)
58 < Lг < 63
L2 = 0.074 Я + 0.056 F5 + 0.005 F6 - 0.08 F2 - 0.30 Т2 - 48.55 (31)
3.5. Расход тяжелого газойля из К1 (F2)
a M IM liû ЛИ КЛ Ï0Û ИЛ П
3.6. Расход тежялого газойля в 39-ю тарелку (F5)
3.7. Уровень кубового остатка в нижней части колонны К1 (L2)
3.8. Расход продукта в теплообменнике Т-3 (Р'8) Рисунок 3. Графики изменения параметров модели и РСУ
Анализ графиков на рисунке 3 показывает, что температура продукта в нижней части колонны (Т2, рисунок 3.1) по данным регрессионной модели и данными РСУ стабильна и меньше температуры кипения тяжелого газойля. Ошибка между данными РСУ и регрессионной модели является незначительной.
Температура верхнего продукта (Тм, рисунок 3.2) по данным моделирования и РСУ имеет незначительное
расхождение. Температура продукта, выводимого с верхней части колонны (кислый газ, водяной пар и пары наф-ты) зависит от температуры циркуляционного орошения, температуры кислой воды и паров.
Значения температуры выходящего продукта после теплообменника T-3 (Тц, Т12, рисунки 3.3 и 3.4) по данным РСУ и регрессионной модели являются близкими величинами. На значение этих температур основное влияние оказывает циркуляционное орошение в промывной зоне фракционирующей колонны К-1.
На рисунках 3.5, 3.6, 3.7 и 3.8 представлены графики данных моделирования и РСУ значений уровня кубового остатка и расходов циркуляционного орошения. Ошибка между данными РСУ и регрессионной модели незначительная.
Заключение:
Анализ технологического процесса висбрекинга позволил выделить основные параметры процесса для моделирования - температура, расход и уровень.
Разработаны модели фракционирующей колонны с учетом материального и теплового балансов, учитывающие расходы и энтальпию жидкой и паровой фазы.
При построении модели фракционирующей колонны использован массив экспериментальных данных, полученных в режиме РВ. С помощью МНК получены регрессионные модели, определяющие температуру верха колонны, продукта от 23-й тарелки, продукта в нижней части колонны, температуру на выходе теплообменника и продукта в 17-ю тарелку, расход тяжелого газойля и расход в теплообменник Т3, уровень кубового остатка,
Показана необходимость моделирования процессов прохождения газойля через теплообменник Т-3 в условиях отсутствия контроля температуры в байпасной линии потока. Результаты моделирования позволили оптимизировать расходы и температуру процессов в теплообменнике Т3.
Для упрощения модели и устранения нелинейностей предложено разделить модель на составляющие, позволившие добиться высокой точности моделей расходов тяжелого газойля и квенча.
Соответствие полученных моделей и данных реального процесса подтверждены графиками зависимости параметров (температура, расход и уровень) на всей длине реализации.
Литература:
1. Ермоленко А.Д., Кашин О.Н., Лисицын Н.В., Макаров А.С., Фомин А.С., Харазов В.Г. Автоматизация процессов нефтепереработки: учеб. пособ./ под общ. ред. д-ра техн. наук В.Г. Харазова. СПб.: Профессия, 2015, 304 с.
2. Диго Н.Б., Можаровский И.С., Торгашов А.Ю. Исследование моделей виртуальных анализаторов мас-сообменного технологического процесса // Информатика и системы управления. 2011. № 4(30). С. 17-27.
3. Charles D. Holland Fundamentals of multicomponent distillation., Texas A&M University. McGraw-Hill Book Company. 1981. 624 p.
4. Modeling of Processes and Reactors for Upgrading of Heavy Petroleum, Jorge Ancheyta, chemical industries, A Series of Reference Books and Textbooks / Founding Editor Heinz Heinemann. Berkeley: CRC Press, 2013. 551 p.
