“双碳”目标下典型炼化加热炉燃烧控制优化的现状与展望

朱 明

（无锡昆仑富士仪表有限公司）

随着经济的快速发展，能源需求强烈，同时，环境污染、自然资源锐减等问题也凸显。 为了应对全球气候变化，国家提出了“双碳”目标。 石化行业也正在加紧数字化绿色转型升级，节能减排即是最经济最直接的路径。 大型炼化厂生产装置的石油炼制和精细化工过程都需要供给大量的热能。 工业加热炉就是其中最主要的供热设备，它直接影响后续工艺流程的产品收率，或反应裂解深度，进而影响最终的产品质量。 加热炉本身是耗能大户， 也是产生污染和温室气体的主体，传统石化行业能耗高、污染高。 现代大型炼化一体化工厂中，管式加热炉是除自备电厂或动力中心锅炉外应用最多的。 管式加热炉的能耗约占全厂能耗的40%， 典型装置中管式加热炉燃料消耗占本装置总能耗的比例为： 常减压装置82%～92%，焦化装置约90%，连续重整装置约82%，柴油加氢装置约30%［1］，乙烯装置50%～60%。管式加热炉燃烧过程产生的烟气经过脱硫脱硝处理后，最终通过烟囱有组织地排放到大气中， 其中，依然存在一定量的SO2、NOx等污染物，以及大量CO2等温室气体。 因加热炉燃烧过程系统异常复杂，故寻求工业加热炉燃烧控制系统优化方法，实现可持续系统能效高水平运行，不断降低能源消耗和碳排放就是关键和难点。

1 管式加热炉燃烧过程节能减排工艺机理

大中型管式加热炉一般由辐射炉管室 （炉膛）、对流炉管室、余热回收系统（空气预热器）、燃烧器（烧嘴）、燃料供给系统、风机、风道及烟囱通风系统等组成，并与工艺装置前后流程连接成一个热能生产和交换的复杂体系。 油气燃料由燃烧器雾化后喷入炉膛，与热空气按一定空/燃比混合后基本完全燃烧产生火焰和高温烟气（1 000～1 500 ℃），主要以辐射传热方式将大部分热量传递给辐射炉管内流动的工艺介质。 烟气降温至约800 ℃后经辐射室进入对流室， 主要以对流方式传热给炉管内流动的工艺介质。 烟气温度降至200 ℃或以下后经烟囱排放。

另外，炉膛内的炉墙吸收烟气和火焰的热量再辐射给炉管，在使用钉头管或翅片管的对流室还装有吹灰器，用蒸汽吹掉炉管表面的灰垢以改善传热效率。 为减少烟气带走的热量，降低排烟温度， 常采用空气预热器加热配比燃烧的空气，空气温度可被加热至300 ℃左右。 当加热炉内部结构复杂或装有空气预热器，烟气流动阻力较大时，使用风机强制排风［2］。 一定条件下，排烟温度每降低17～20 ℃，加热炉热效率可提高1%左右。 排烟温度的最低限是烟气酸露点，以防控露点腐蚀。 燃料气通过脱硫，硫含量可脱除至20～30 mg/m3。

采用清洁燃料后余热回收系统排烟温度可至100 ℃左右，热效率可达94%。 热效率是指管式加热炉体系中参与热交换过程的有效热负荷占总输入热负荷的百分比。 有效热负荷为工艺物料吸收的热量， 总输入热负荷包含燃料低发热量、燃料显热、空气显热和雾化蒸汽显热。 热效率是衡量加热炉先进性的最重要指标，提高热效率对节能减排十分重要。 近年来，由于新技术的应用，管式加热炉的热效率不断提高，新建大中型管式加热炉的热效率已达88%～93%。

根据管式加热炉体系的热平衡公式，即单位时间的输入能量与单位时间的输出能量相等，可用简化的热效率反平衡表达式描述：

η＝（1-q1-q2-q3）×100% （1）

其中，η为加热炉热效率；q1为排烟损失占总供热的比值， 是排烟温度和过剩空气系数的函数；q2为不完全燃烧损失占总供热的比值；q3为散热损失占总供热的比值。

由于要满足工艺要求，有效热负荷实际是既定的，提高热效率的主要措施有：降低排烟温度、降低过剩空气系数（寻求最优空/燃比）、减少不完全燃烧损失及减少散热损失等［1］。 实际炼化过程中的大中型管式加热炉体系的结构和高效燃烧与减排过程远比这里表述的复杂，但不是本研究的重点，不再赘述。

2 管式加热炉燃烧过程控制优化策略

从式（1）反映的工艺过程机理分析，大中型管式加热炉燃烧过程工艺复杂、流程长，流程方向前后变量关联度高，内外部干扰因素多，需调节的相关压力、流量及温度等回路多，工况不稳定，时变性、大偏差现象常现。控制存在多变量、强耦合、非线性、大时滞、多目标、多约束及自干扰等难题。基于偏差反馈的常规单参数PID闭环控制难以满足高效低排指标要求下加热炉系统安全、稳定、长周期、满负荷、动态优化控制的要求。 在面对复杂的非线性工程问题时， 需要运用现代数学模型和方法， 跳出固有思维的经验认识， 进而变换时空尺度，并不断迭代提升专业领域认知维度，聚焦关键化繁为简地解决实际问题［3］。

为了解决这些问题， 多年来自动化技术领域从完善提高单回路的可控性出发，提出PID交叉限幅控制、前馈控制及串级控制等方法，也解决了在一定限制条件下大偏差扰动PID参数有限动态自整定问题， 但对如多种燃料混烧时热值和压力波动、加热炉负荷变化、过程测量仪表故障及执行机构控制误差等非线性工况， 还是会出现超调或失控［4］。而实现加热炉燃烧系统的先进控制，是解决问题的最佳方案之一。

先进控制的实施无论是获取过程模型，还是进行基于过程模型的参数优化， 都依赖于先进算法的应用。 而大中型管式加热炉燃烧过程体系的精确数学模型却很难建立。 新的数学方法和概念，常比解决数学问题本身更重要［5］。近年来， 随着炼化过程日益大型化和复杂化，对产品质量把控和波动范围要求都更加严格。 当常规的PID控制系统不能适应生产要求时，就从实践中发现问题， 抽象到控制理论研究，再把成果反馈到实际应用。 如将现代数学理论方法研究成果“线性规划”等，转化应用到控制工程中，便产生了不同于常规单回路PID控制，并具有比常规PID控制更好效果的控制策略，即先进过程控制APC，如自适应控制、预测控制、专家控制、 模糊控制、 神经网络控制及推理控制等。 先进过程控制APC用于实现复杂过程的自动控制， 利用大数据和工控机的强大算力，在匹配了相应现场检测仪表后， 已经取得较好的控制效果。

加热炉实际燃烧过程中常遇到被加热介质、燃料、负荷、公用工程条件与原设计条件不符的情况。 原来基于稳态模型初始设计的最优点不一定是实际操作时的最优点［6］。另外，运行过程中由于诸多的内外部随机不确定因素，实际存在多种干扰进入稳态模型， 使加热炉实际的操作状态偏离最优点。 这就要求在给定约束条件（如产品产量质量、设备极限能力、安全环保底线及公用工程限制等）下，引入动态模型，按照实时运行数据， 进行相关工艺参数最佳匹配， 对过程控制实施实时动态优化控制RTO。RTO基于人工智能的实时优化运行和操作控制， 即随时跟踪监测过程暂态。 在满足所有约束条件的前提下， 不断自动调整操作点， 以克服各种影响因素， 把依据动态模型在线优化求得的结果作为设定点自动投入控制回路， 实现生产过程的精准优化控制。

现在智慧化工厂中， 通常将RTO与APC组合实施， 实现优化的闭环操作， 这样既能对装置进行控制层优化稳定生产， 也可实时优化工艺指标以取得最佳控制效果。 为了进一步解决常规控制回路抗干扰能力差、PID整定难、无法适应多工况的问题， 针对大中型管式加热炉燃烧过程参数变化， 通过消除上下游相关过程间的干扰， 依靠流程中时间和空间的缓冲作用，将加热炉燃烧过程与整个炼化装置的正常运行和开停工， 以全流程高精度快速平稳控制整体策略解决。 近年已出现最新的全流程智能优化控制技术。

3 典型炼化工业加热炉高能效低排放燃烧控制优化的实现方法

各种先进控制策略的实现， 是在长期控制工程一线工作实践中发现问题， 再抽象到控制算法研究， 并把科研成果反馈到典型炼化装置加热炉燃烧过程的实际应用。 笔者的重点在于运用先进控制算法解决实际问题的思维方法总结， 而对相关过程数学模型的数理推导分析不做详述。

3.1 常减压装置加热炉自适应控制PID

常减压装置是大型炼化一体化工厂的龙头， 其中的常压炉和减压炉也是单体热负荷最大的管式加热炉和典型的圆筒炉。 同时，其控制系统也是极具典型性的多变量、 非线性且纯滞后系统，炉膛温度是主要的控制对象，具有明显的不确定性。

以加热炉体系热平衡公式简化推导出的数学模型， 因有多个假设条件而不能完全确立，且过程中存在较多未知和随机因素。 实际无法用常规PID 算法实现控制， 运用自适应PID 控制系统， 则可跟踪识别炉温的动态特性， 自动整定PID参数并相应改变控制策略，满足实际的控制需要［7］。 图1是常减压加热炉炉膛温度的自适应PID控制系统。 用工控机作上位机从DCS读取所需数据， 经过APC算法运算后输出炉膛温度设定值或燃气流量设定值和ΔKp、ΔKi、ΔKd。

图1 炉膛温度自适应PID控制系统

这里以一种实际使用过的自适应PID控制优化策略说明。现场DCS为炉膛温度串级控制，燃气热值可测量确定，且空气流量可调。 则自适应控制系统从DCS获取所需数据， 经过RTO模型算法运算得到燃气流量设定值和空气流量设定值，再将计算出的设定值传到DCS。 前端温度控制器从DCS获取炉膛温度和支路出口温度数据， 经过RTO模型算法运算得到炉膛温度设定值， 再将计算出的设定值传送到DCS，DCS根据设定值与测量值的偏差输出燃气和热风阀门开度。 由于支路出口温度的大时滞性，还需将支路出口温度数据进行野值识别、剔除后送入平均值模块，计算一段时间内支路出口温度平均值（时间设置为1～3 min），将此平均值与支路出口温度设定值作差，如果差值在±0.5 ℃之内，说明支路出口温度比较稳定，不需要修正炉膛温度设定值。 如果差值超出此范围，则需要修正炉膛温度设定值。 用近似高斯模糊算法优化炉膛温度设定值，将计算出的修正量送入DCS。 基于自适应PID和模糊PID的炉膛温度串级燃空流量双交叉限幅控制系统结构框图如图2所示。 这个控制系统没有考虑排烟温度控制回路，实际过程中若烟气中CO排放量未达标，还可调节排烟挡板的角度以减轻不完全燃烧的程度。

图2 基于自适应PID和模糊PID的炉膛温度串级燃空流量双交叉限幅控制系统框图

实际过程中应用自适应控制策略后，炉温的控制在生产负荷调整和燃料热值变化等工况波动时, 也能较快平稳准确地将介质油出口温度控制在±2 K之内，燃料单耗降低超过1.0%。 常减压炉控制的复杂系统由自发形成，复杂问题总能自动找到解决方案，而关键是需要清晰的边界条件［8］。 应用野值检测和高斯模糊算法将庞杂的过程数据规定在一定界限内逐次求精，让系统的偏差由非常大逐渐向非常小过渡。

3.2 其他炼化装置加热炉的控制优化

连续重整装置4个串联反应器的反应进料加热炉共用同一辐射室 （四合一）， 其热负荷很大（出口温度520～560 ℃），工艺介质体积流量大，允许压降小（17～30 kPa)，四炉共用同一对流室作烟气余热锅炉。其用气量占全装置总量的65%，而提高燃烧效率和降低排烟温度是其节能减排最主要的途径。

四合一加热炉的热效率和能耗之间存在理论上的相关性。 从反平衡公式计算得到的热效率具有典型的非线性特征。 其主要取决于氧含量、排烟温度和废气中的CO含量，最终归结为过剩空气系数。 过剩空气系数的值取决于助燃风配比量，即空/燃比。 因此，如果在燃烧过程中实现空/燃比的动态自寻优控制，就可使加热炉实现高效率、低排放运行。

数学理论研究中的最优化问题，可以用线性规划方法，在多维空间里划定一个区域或确定相关的边界条件，将复杂的非线性求解问题变换成多个线性方程的求解方法。 同时，寻找最优解的方法本身也是最优的［5］。而运用自寻优控制，就是利用加热炉实际的燃烧过程（即工艺设备条件是确定的）存在最优空/燃比的极值特性，不断改变控制量，试探和自动搜索（检测、计算、判断）其对热效率指标的影响，从而动态地确定相应的控制参数和策略，使空/燃比保持动态最优值。 具体是在送风调节策略中通过计算得到炉温升温曲线的斜率寻求极值，即最快升温点，确定最优空/燃比控制点的自寻最优控制方法实现。 先进控制系统策略满足过程控制空/燃比最优化的时效性要求。 实际的控制效果：热效率最高可达93%，排烟温度最低至125 ℃，年平均节约燃气15.72 %。

乙烯裂解炉是装置的核心，也是工艺技术最复杂的加热炉体系，其作用是将石脑油、凝析油及LPG等液态原料， 以及乙烷等气态原料加工成包含乙烯、 丙烯和各种高副产品在内的裂解气。国内常见的四五种炉型采用不同工艺的专利技术，结构一般包含炉体、炉管（72根）、废热锅炉、急冷锅炉、燃烧器（16个）、烟囱及引风机等，炉内上部为对流段，下部为辐射段。 典型裂解工艺是通过燃料气的燃烧在裂解炉炉膛内产生1 000 ℃以上的高温，各种原料在对流段炉管预热并与稀释蒸汽混合（用于降低烃分压）后，进入辐射段炉管，在高温作用下发生裂解反应，生成多组分的裂解气。 为抑制二次反应，通过废热锅炉和急冷锅炉对高温裂解气进行冷却并回收热量，之后裂解气进入急冷单元的汽油分馏塔。 裂解炉燃烧热中约42%在辐射段提供反应热和升温， 约51.5%在对流段被回收，约1.5%为热损失，其余为排烟损失。 裂解炉是乙烯装置的能耗大户，其节能减排是提高乙烯综合经济效益的重要途径。

裂解炉的能耗在很大程度上取决于裂解炉系统本身的设计和操作水平。 近年来，裂解炉技术向高温、短停留时间、大型化和长运转周期方向发展。 主要通过改善裂解选择性、提高裂解炉热效率、改善高温裂解气热量回收、延长运转周期及实施新型节能技术等措施实现系统优化。 裂解炉的工艺流程涉及上百个过程变量和约束关系，其控制参数间耦合关系错综复杂，各变量间互相关联影响，仅对炉子燃烧过程中几个变量运用先进控制， 已不能很好地解决这个复杂问题，需要在全局系统中统筹考虑各变量间的综合影响和关联因素，应用基于生产大数据，APC与RTO组合实施，以及各种先进控制策略综合运用的多变量智能控制系统解决方案。

多变量智能控制是针对复杂过程的业界领先的智能控制方法，其基于大数据、人工智能（神经网络）及互联网等技术深度融合，应用了多变量理论、智能建模、自适应控制、协调控制、解耦控制、非线性控制、模糊控制及推理控制等多项前沿技术。 应对裂解炉生产过程中多变量、非线性、强耦合、纯滞后、间歇式和连续式控制并存、多约束及多目标控制等技术难题，解决了常规控制回路抗干扰能力差、PID难整定、无法适应多工况等问题。 针对大型生产过程参数变化，通过消除相关过程间的干扰，依靠流程中时间和空间的缓冲作用，达到全流程高精度快速平稳控制的目的［9］，实现了裂解装置正常运行周期达到或超过设计天数、提高双烯（乙烯、丙烯）收率至53.89%（乙烷原料转化率65%，乙烯收率80%）；降低综合能耗到600 kg/t（标油）以下；排烟温度降至100 ℃以下，最低有望至80 ℃；热效率提高到94%或以上；NOx排放量小于100 mg/L。

解决乙烯裂解炉这种长流程、大系统复杂过程的控制优化问题，运用变换复杂系统特征时空尺度的思路。 复杂系统在不同时空尺度下会表现出截然不同的规律和特征。 跳出眼前尺度，从更大的视角寻求解决复杂系统问题的有效策略，辨识其在更大时空中的动态规律就非常关键，不再局限于几个控制回路“点”的优化，而是融合装置全流程智能控制的全“面”优化，方能实现先进控制系统升级并长期应用。

4 结论和展望

今天， 石化行业正处于数字化转型和智慧化发展的新阶段， 对加热炉节能减排的要求也上升到“双碳”目标的国家战略层次，绿色低碳可持续高质量发展战略已成为“国之大者，企之要情”。 近年来，通过各种烟气余热回收新工艺、隔热保温新材料和高效燃烧器新设备的技术创新，大幅提升了加热炉高效燃烧的各项指标，但也已接近极限。 而从智慧化工厂系统全局出发，结合国内自主研发的高温贫氧低氮燃烧技术，借助国产化在线色谱仪、双组分（O2/COe)氧化锆分析仪等高性价比仪器仪表的推广， 定能实现炼化大系统全流程优化控制。 同时，随着我国自主知识产权大型炼油、 乙烯等工艺包技术的广泛应用，基于从实际炼化过程积累的大数据，以工业互联网和软件技术成果转化， 在数字经济时代，不断迭代加热炉燃烧控制优化软技术，提升各类加热炉系统能效水平， 降低能源消耗和碳排放指标， 为经济社会的可持续发展创造更大价值。