一种对废矿物油加氢过程的控制系统及方法
文献发布时间：2024-04-18 19:48:15
技术领域
本发明涉及化工领域，特别涉及一种对废矿物油加氢过程的控制系统及方法。
背景技术
废矿物油加氢过程是将废矿物油在加氢催化剂的作用下，通过加氢反应将分子间的结构变化，使其变成高质量洁净的产品。然而，这个过程中，由于废矿物油中含有杂质、树脂及其它沉淀物等，会使催化剂结焦、堵塞，从而影响反应器的工作效率和产品质量。因此，需要对废矿物油加氢过程进行实时的监控和控制，以避免设备损坏，提高产品品质和生产效率，实现降本增效。
现有的废矿物油加氢过程控制系统，通常采用基于经验的PID控制器，但是这种方法受到工艺复杂性和涉及的变量过多等限制，很难达到理想的控制效果。因此，本领域急需一种高效、准确、可持续的废矿物油加氢过程控制系统及方法，以实现废矿物油加氢过程中准确控制变量，提高生产效率和产品品质。
发明内容
本发明的目的是提供一种废矿物油加氢过程的在线实时控制系统及方法，解决传统工艺中的结焦堵塞问题，提高工艺效率，延长工艺装置使用寿命，最终实现工艺收益最大化。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种对废矿物油加氢过程的控制方法，步骤1:在线实时检测废矿物油的数据；
步骤2:将废矿物油的数据提供给分析器进行分析；
步骤3:分析器根据所建立的待估计变量和分析数据间的关联模型，得到分析数据对应的相关控制变量数据；
步骤4:将相关控制变量数据发送给控制器生成废油工艺流程中具体废矿物油加氢过程的控制调整指令；
步骤5:根据控制调整指令，实现对具体废油过程的控制；
步骤6:根据分析数据进行实时的废油加氧工艺流程的优化控制调整，精确控制工艺参数。
进一步，步骤1，具体包括：
1.1安装废矿物油在线监测仪器，用于监测废油中化合物浓度、温度、压力、流量等参数的仪器；
1.2在监测点上设置传感器或探头，实时对工艺流程中废矿物油的各项参数进行监测和采样；
1.3整合数据，将实时采集到的废矿物油数据上传至控制系统。
进一步，步骤2具体包括，
2.1基于机器学习和数据挖掘技术，建立待估计变量和分析数据的关联模型；
2.2在分析器中输入废矿物油的数据；
2.3分析器计算出待估计变量的值。
进一步，步骤3具体包括，
3.1确定待估计变量和分析数据的意义；待估计变量可以为反应速率，分析数据可以为废矿物油中各种化合物的浓度、温度、压力、流量参数；
3.2利用机器学习和数据挖掘技术，建立待估计变量和分析数据之间的关联模型；
3.3将上传的废矿物油数据输入至分析器中，进行实时分析；
3.4根据关联模型计算出待估计变量的值，并输出至控制器。
进一步，步骤4具体包括，
4.1接收分析器输出的待估计变量数据，同时读取控制参数的设定值；
4.2通过设定值和待估计变量，计算出废油加氢工艺流程中具体废矿物油加氢过程的控制调整指令；
4.3将控制调整指令发送给控制器。
进一步，步骤5具体包括，
5.1接收控制调整指令，控制系统进行调整控制；
5.2通过废油在线监测设备中的取样口或传感器或探头等设备对废油质量进行实时检测和测量，以确保调整后的工艺达到预期的效果；
5.3保证工艺流程的稳定性、优化生产参数，使工艺流程保持最佳状态。
7.根据权利要求1所述的一种对废矿物油加氢过程的控制方法，其特征在于，
进一步，6.1分析实时采集到的废矿物油数据，计算出待估计变量的值；
6.2依据分析结果对加氢工艺流程进行实时调整，控制工艺参数；
6.3根据历史数据进行统计分析和预测，对未来工艺流程进行优化和调整。
本发明的有益效果为：
本发明的关键技术在于采用了在线实时检测和分析废矿物油的数据，并通过建立待估计变量和分析数据间的关联模型，利用分析器生成相关控制变量数据，从而实现对具体废油过程的控制。与传统工艺相比，本发明确保了加氢过程中的工艺参数精确控制，减少了工艺过程中的波动，并保证了工艺的最佳运行状态。此外，本发明可通过在线检测和分析废矿物油的数据来实现废油加氧工艺流程的优化控制调整，进一步提高了工艺效率和产品质量。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
一种对废矿物油加氢过程的控制系统及方法
步骤1:在线实时检测废矿物油的数据。
1.1安装废矿物油在线监测仪器，例如红外光谱仪、质谱仪或者其他可用于监测废油中化合物浓度、温度、压力、流量等参数的仪器。
1.2在监测点上设置传感器或探头，实时对工艺流程中废矿物油的各项参数进行监测和采样。
1.3整合数据，将实时采集到的废矿物油数据上传至控制系统。
步骤2:将废矿物油的数据提供给分析器进行分析。
2.1基于机器学习和数据挖掘技术，建立待估计变量和分析数据的关联模型。
2.2在分析器中输入废矿物油的数据。
2.3分析器计算出待估计变量的值。
步骤2是分析废矿物油的过程，其优点如下：1).可以基于不同类型的分析数据对待估计变量进行建模，模型可以综合考虑废矿物油的多个参数，如温度、压力、流量、化学成分等等，从而得到更准确和完整的待估计变量值。2).基于机器学习和数据挖掘技术进行分析，所得到的模型可以自动学习各种因素之间的关联规律，并通过不断迭代和优化，不断提高模型的预测准确性。3).实现了对废矿物油参数的实时分析，使得对于工艺生产过程中的变量可以及时的监测，并在必要的情况下进行修正。
步骤2得到的结构是废矿物油的分析模型，其作用如下：1).通过分析，可以得到更准确的待估计变量值，从而更好地控制和调整工艺流程参数，实现生产过程的优化和提高生产效率。2).废矿物油分析模型可以作为预测工具，帮助生产企业预测未来的工艺流程变量趋势，并及时制定对应的调整措施，从而更好地满足市场需求。3).废矿物油分析模型还可以通过分析不同工艺条件下废油成分和指标变化的规律，进一步优化加氢工艺流程，最大程度地利用废油资源，减少生产对原油的依赖度。
步骤3:分析器根据所建立的待估计变量和分析数据间的关联模型，得到分析数据对应的相关控制变量数据。
3.1确定待估计变量和分析数据的意义，如待估计变量可以为反应速率，分析数据可以为废矿物油中各种化合物的浓度、温度、压力、流量等参数。
3.2利用机器学习和数据挖掘技术，建立待估计变量和分析数据之间的关联模型。
3.3将上传的废矿物油数据输入至分析器中，进行实时分析。
3.4根据关联模型计算出待估计变量的值，并输出至控制器。
步骤3的作用是将经过步骤2分析得到的待估计变量的值传送至控制器，以便控制器进行相应的控制调整。具体而言，步骤3的作用为：1.将经过第二步分析得到的待估计变量的值输出给控制器，控制器可以通过这些数值了解工艺生产过程中待估计变量的实时数值。2.通过输出的实时数据，控制器可以对当前工艺生产过程进行实时调整和控制，实现生产过程的最优化，保持工艺流程的稳定性和最佳状态。3.此外，传送待估计变量的值给控制器还可以用于错误诊断和预测情况，以及进行历史数据分析，为生产过程优化提供有力的支持。总之，步骤3的作用是把废矿物油的实时分析结果传递到控制器中，通过控制器进行相应的控制和调整，达到更好的工艺流程效果。同时还可以实现错误诊断、预测情况、历史数据分析等功能，使生产过程更加高效、自动化和可靠。
步骤4:将相关控制变量数据发送给控制器生成废油工艺流程中具体废矿物油加氢过程的控制调整指令。
4.1接收分析器输出的待估计变量数据，同时读取控制参数的设定值。
4.2通过设定值和待估计变量，计算出废油加氢工艺流程中具体废矿物油加氢过程的控制调整指令。
4.3将控制调整指令发送给控制器。
步骤5:根据控制调整指令，实现对具体废油过程的控制。
5.1接收控制调整指令，控制系统进行调整控制。
5.2通过废油在线监测设备中的取样口或传感器或探头等设备对废油质量进行实时检测和测量，以确保调整后的工艺达到预期的效果。
5.3保证工艺流程的稳定性、优化生产参数，使工艺流程保持最佳状态。
步骤6:根据分析数据进行实时的废油加氧工艺流程的优化控制调整，精确控制工艺参数，进一步提高工艺效率和产品质量。
6.1分析实时采集到的废矿物油数据，计算出待估计变量的值。
6.2依据分析结果对加氢工艺流程进行实时调整，控制工艺参数，以达到最佳的工艺效果。
6.3根据历史数据进行统计分析和预测，对未来工艺流程进行优化和调整，以达到最佳的工艺效果。
本发明的关键技术在于采用了在线实时检测和分析废矿物油的数据，并通过建立待估计变量和分析数据间的关联模型，利用分析器生成相关控制变量数据，从而实现对具体废油过程的控制。与传统工艺相比，本发明确保了加氢过程中的工艺参数精确控制，减少了工艺过程中的波动，并保证了工艺的最佳运行状态。此外，本发明可通过在线检测和分析废矿物油的数据来实现废油加氧工艺流程的优化控制调整，进一步提高了工艺效率和产品质量。
以上所述仅为本发明专利的较佳实施例而已，并不用以限制本发明专利，凡在本发明专利的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明专利的保护范围之内。