炼化企业水场智能决策技术研究及应用

王乐

(中国石油化工股份有限公司 科技部，北京 100728)

炼化企业通过多年精细化管理，生产装置稳定运行水平不断提升，技术经济指标不断进步，服务保障能力不断增强。随着炼化企业信息化、自动化管理水平不断提高，水务管理也逐步进入“数据+平台+应用”模式，全面推进水务业务的信息化、智能化建设，实现数字化转型，利用信息化、智能化技术推动组织管理、生产运营模式不断创新，水务装置装备水平不断提升。做到“运行自动化、数据信息化、决策智能化”，为水务业务数字化转型指明发展思路和方向[1-2]。

1 炼化企业水场运行现状

目前，炼化企业水场基本随主生产装置先后配套建设或就近建设，存在布置分散、系统差别较大、计量手段有限、生产信息传递效率及控制与管理水平不高等问题。炼化企业水场的数据主要通过实验室信息管理系统(LIMS)、实时数据库、生产管理系统(MES)进行管理，信息化程度较低的企业还处于电子文档与纸质文档的管理阶段。一次性基础业务数据仅能满足生产管理的基本需求，难以满足更高层次的业务统计分析，其数据整合及挖掘程度难以满足精细化管理及生产技术需求，水场数据质量与数据利用水平有待提高。

针对炼化企业水场系统运行特点，有必要开发集智能感知、智能评价、智能诊断、智能预警、和智能服务为一体的炼化企业水场智能决策技术，解决目前炼化企业水场存在的问题，实现污水处理场从传统的经验管理向信息化、智能化、专业化转变，助力炼化企业水场实现节能、减排、降本、增效，全面提升运行管理水平和服务保障能力。

2 炼化企业水场智能决策技术开发

基于物联网、云计算、大数据、人工智能、故障诊断、机理建模、系统优化等先进技术，主要通过以下7项技术开发，形成炼化企业水场智能决策成套技术，构建感知更全面、服务更主动、资源更整合、决策更科学、应对更及时的水场管控体系，对水场进行全方位的系统监控与集中管控，实现预测预警和智能决策支持，支撑水场的精细化管理。

2.1 设备故障诊断及寿命预测技术开发

机械故障诊断与监测可依据特征参数分析设备正常与否，同时传递和显示故障信息，并通过适当途径进行报警和处理[3]。寿命预测预警是通过逻辑分析判断，分等级向工作人员推送重点关注与建议。设备运行趋势分析是通过对设备状态监测及点巡检采集的设备数据处理，预测设备可能发生的故障节点、时间，结合故障案例库中的故障信息预测故障可能产生的后果[4]。设备寿命预测采用威布尔统计方法[5]，并结合人工智能算法利用存储的数据值进行自学习与建模，建立设备故障时间概率分布的威布尔分布模型，实现对设备剩余寿命的预测。

2.2 智能化验分析技术开发

针对企业水务信息化、智能化建设需要，以湿化学、电极分析技术为核心，通过长光程高灵敏检测器及智能化原位检测技术，协同多通道三通进样装置，开发出由采配水系统、化学分析模块器、数据采集与传输系统及中央控制系统组成的微型化水质在线监测系统，实现水样的高精准度、定时、原位检测，并通过数据智能传输、远程监控及报警系统，做到供样及时、准确、无交叉污染、无人值守自动化控制的效果，实现“一机多样、一机多参数、无人化自动检测”目标。

2.3 水场的指标分析与评价技术开发

为有效监控和预判水场运行状态，针对水场的工艺特点及流程，基于典型相关分析(CCA)与核典型关联分析(KCCA)方法，开发包含供水、用水、回水在内的循环水场的系统性能指标计算方法，建立水场指标分析模型，并结合专家经验构建水场闭环评价体系，可为运行管理人员提供有效、及时、可靠的水场系统性能信息。

2.4 水场综合健康评价技术开发

采用模糊综合评判法对水场做出科学评价。首先，选择合适的评价因素集，在评判中选择水质指标、工艺指标和能耗指标作为重点考虑因素；其次，对评判指标特性的优劣程度作出合理评判，明确每个等级的范围，实现对评判指标的优劣程度的定量化；然后，根据各评判指标的特点选用合适的方法计算其对评判目标的隶属度，确定各评判因素权值；最后，使用运行工况综合评价技术，从可靠性、经济性和环境友好性三个维度模糊综合评价水场健康状态。

2.5 水场全局优化技术开发

2.5.1 循环水系统全流程优化技术

针对企业循环水系统，采用“先装置、后循环水系统，先水量、后压力”的科学优化思路，以循环水用量最小为目标，建立各装置循环水系统的优化模型，确定各装置循环水的水量优化方案，节省各装置的循环水用量；根据各用水装置的压力特点，搭建整个循环水系统的流程模型，核算整个系统的设备和管网的压力，确定循环水系统的压力优化方案，降低循环水系统的运行压力；针对循环水系统的运行需求，对用电设备进行操作调整与适应性改造，确定循环水系统的节电优化方案，节省系统运行过程中的用电量，有效地降低系统的运行成本[6]。

2.5.2 污水系统优化技术

基于流程模拟、软测量建模及数据分析建模技术，开发污水系统全流程优化技术，综合考虑污水处理量、COD浓度、氨氮浓度、生化池内污泥浓度、溶解氧DO浓度、曝气风机、生化加药量等多项因素，搭建污水系统的全流程优化稳态模型与动态模型，在模型开发过程中，采用“先稳态、后动态”的科学建模技术，重视污水系统模拟的连续性和完整性，遵循并客观展现污水处理过程中相关核心指标的变化规律，确保污水系统模拟的真实性和优化方案的准确性[7-8]。基于搭建的污水系统全流程模拟模型，优化污水系统内的溶解氧DO浓度、污泥排量、污泥停留时间(SRT)、曝气风机用电量、臭氧装置用电量等，获得更加切合实际运行的污水系统整体优化方案。

2.6 水场预测预警技术开发

炼化企业水场对指标的变化趋势不敏感，而针对水场构建指标预测预警体系，可有效地预警循环水系统和污水系统的关键指标，并可预测所关注指标现状和后续变化趋势。针对水场数据的特点，基于随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯模型、降维分析、主成分分析、因子分析、相关性分析、神经网络、时间序列分析、广义线性回归技术，构建循环水场的腐蚀速率与粘附速率的预测模型[9-10]，并采用实验室补充的样本数据与大数据算法训练水场指标预测模型，实现小时级别滚动预测及区间预测，提示调度人员及时改进操作手段，大幅降低腐蚀速率与粘附速率的计算周期，弥补传统方法以“月度”计算周期的不足，为运行管理部门的决策制定提供有效、及时和可靠的依据，保证现场用水安全。

2.7 水场智能决策系统开发

采用“数据+平台+服务”的模式，以数据感知为基础，基于平台化理念组织管理各类业务模型与业务服务，采用多层分步式结构及B/S架构，集成设备故障诊断及寿命预测模型、指标分析模型、综合健康评价模型、全局优化模型、指标的预测模型等，开发水场智能决策系统，实现主题看板、水厂监测、性能分析、健康评价、预测预警、预警报警、移动应用等功能，对水场进行全方位的系统监控与集中管控，实现水场的预测预警和智能决策支持，支撑水场的精细化管理。

3 水场智能决策技术现场应用

3.1 设备故障诊断及寿命预测技术应用

针对某炼化企业循环水系统的风机、水泵运行管理需求，基于设备故障诊断及寿命预测技术，开发了具备设备状态监测、故障诊断、趋势分析、寿命预测、巡检管理、运行管理等功能的设备故障诊断及寿命预测系统，实现了对设备基本信息、设备状态、健康评分、工作电流、工作时长、异常报警、水泵关键部位的振动监测、风机减速箱的三轴向振动和油温等监测，并结合设备的平均故障间隔时间，风险评估等级，通过逻辑分析判断，分等级向工作人员推送需要重点关注与建议检维修设备的信息。

3.2 智能化验分析技术应用

基于智能化验分析技术开发形成的水质智能检测系统在该企业得到成功投用。该检测系统通过对中央控制平台、水样取样子系统、水样分析子系统、废液排水子系统、数据处理子系统、综合保障子系统等的开发和集成，具备网页端和手机端的统计、分析、监视和反控功能，最终实现了“一机15样”，实现了pH值、二氧化硅、磷酸盐、电导率、溶解氧及钠含量6项指标的自动取样、自动分析、数据自动上传水务管理信息系统和LIMS。经过现场性能测试和人工比对测试，检测数据满足技术指标要求，具备了替代6项指标人工化验的条件，解决了分析人员不足与水质分析项目及频次欠缺的瓶颈问题，形成了智能检测化验的解决方案，在炼化企业中起到了引领和示范作用。

3.3 水场指标分析与评价技术应用

以该企业循环水场为研究对象，通过主成分分析技术(PCA)分析影响水场运行的关键指标，筛选运行参数和水质两大类，共计22个小指标，作为水场指标分析与评价的基础数据和机理模型、数据模型的主要数据。同时，采用CCA和KCCA方法，结合业务专家、技术专家和公开文献提出的几十种指标进行相关性分析，水场运行成本与流量、温度、粘附速率和腐蚀速率呈强正相关性，这几项因素对水场的运行成本、决策水平具有较强的相关性，选用流量、温度、粘附速率和腐蚀速率作为水场的重要关键指标。

基于确定的水场关键指标，开发基于专家经验和人工智能的指标分析模型，围绕该模型，建立水场运行性能的闭环管理体系，打造水场指标分析与评价全流程业务主线，通过在该企业现场应用，为运行管理部门的决策制定提供有效、及时和可靠的指标依据，不断提高现场对水场各种变化的响应速度。水场闭环评价体系如图1所示。

图1 水场闭环评价体系示意

3.4 水场综合健康评价技术应用

针对该企业循环水系统实际运行特点，选择水质指标、工艺指标和能耗指标作为重点监测因素，重要性程度为工艺指标大于水质指标大于能耗指标。其中，水质指标最为复杂，主要是通过腐蚀速率、粘附速率等指标体现；工艺指标对系统影响最大，通过对工艺指标的评价，能够及时反映生产装置的运行状态；能耗指标是通过对水场运行物耗、电耗等统计计算，对水场健康状态影响相对较小，并使用水场综合健康评价技术结合业务专家经验，将系统健康状态评判指标划分为健康、亚健康、一般缺陷、严重缺陷和危机缺陷五级。针对确定工艺指标、水质指标及能耗指标，开展循环水场的运行评价，构建样板循环水场的健康评价体系，在线评价水质、工艺、能耗等指标，进而实现水场的综合评价，为运行管理部门的决策制定提供有效、及时和可靠的评价依据。水场健康评价技术应用如图2所示。

图2 水场健康评价技术应用示意

3.5 水场全局优化技术应用

针对该企业用水系统，基于水场全局优化技术，建立数据模型和机理模型，实施全局优化，包含循环水系统优化和污水系统优化。

3.5.1 循环水系统优化

基于循环水系统优化技术，对该企业热电部二电站8号汽机核算工况，在凝汽器热负荷不变的情况下，汽轮机排气压力随着循环水温度的降低而降低，真空度越高，凝汽器温度越低，汽机发电量越大，真空度每降低1%，汽轮机组功率降低1%，煤耗约增加1%～5%，即可通过增开风机降低循环水温度，提高汽轮机凝汽器真空度，进而最大程度地增加机组功率、增发电量。通过优化方案的实施，年增效约440万元人民币。

该企业烯烃3号循环水系统自运行以来，循环水泵供水压力为0.62 MPa，远高于其他循环水系统供水压力，造成3号循环水系统技术经济指标和能耗严重落后。基于循环水系统优化技术，根据系统的压力特点，搭建烯烃3号循环水系统的压力优化模型，核算整个系统的设备和管网压力，确定循环水系统的压力优化方案，通过对单台循环水泵叶轮切削供水压力可降至0.46 MPa，年节电20%，年节省电费约107万元人民币。

3.5.2 污水系统优化技术应用

以该企业乙烯污水生化段为研究对象，该系统来水COD浓度整体偏低，生化处理长期低负荷运行，曝气池首段和二段曝气机均高速运行，溶解氧值偏高，活性污泥松散，沉降性能差。基于污水专业模拟软件，搭建机理模型，如图3所示。

图3 某炼化企业乙烯污水生化段工艺模型示意

根据模型分析，当进水水温超过33 ℃时硝化菌的衰减速率超过其生长速率，硝化反应受影响，表曝池二段和三段磷营养盐存在不足，而且由于烯烃污水生化系统的化验分析数据和运行数据监测频率低，化验分析规律存在一定的跳跃性，导致无法通过数据的延续性和有效性来调整管理污水系统的变化情况。基于污水系统优化模型，通过优化核算，关停烯烃污水生化系统好氧池和二沉池，并使用现有MBR膜反应器处理剩余烯烃生活污水，年节省运行费用约48.6万元人民币；将首段曝气机降至低速运行，并根据来水水质及溶解氧情况及时调整二段曝气机至低速运行，年节电增效约3.8万元人民币；改造优化烯烃污水好氧工艺供气设备，将烯烃污水表面曝工艺改造为微孔曝气，节省近60%能耗，年节省运行费用约32.4万元人民币。通过开展污水系统优化，节省成本约85万元人民币，取得了较好的应用效果。

3.6 水场预测预警技术应用

该企业循环水系统的腐蚀情况检测频次为每月一次，存在一定滞后性，无法预判腐蚀趋势。针对该问题，开发形成的预测预警技术，基于系统运行数据、检验数据、设备数据，选择关键指标电导率，pH值，钙离子浓度，总碱度，浊度，总磷浓度作为计算条件变量，并使用水场预警技术建立分析和预测模型，预测粘附速率和腐蚀速率，重点关注腐蚀和结垢指标变化趋势，实现了对循环水系统水质的有效监测预警，循环水系统粘附速率和腐蚀速率相关性分析结果见表1所列，数值越大代表相关性越高。

表1 循环水系统粘附速率和腐蚀速率相关性分析结果

由表1可知，循环水系统的粘附速率和钙离子质量浓度、pH值相关性较高，腐蚀速率与浊度、钙离子和总磷的质量浓度相关性较高。结合现场实际生产运行情况与专家经验，选择关键指标电导率，pH值，总碱度，浊度，总磷和钙离子质量浓度作为计算条件变量。循环水粘附速率预测值与实际值对比如图4所示，循环水腐蚀速率预测值与实际值对比如图5所示。

图4 循环水粘附速率预测值与实际值对比示意

图5 循环水腐蚀速率预测值与实际值对比示意

由图4，图5循环水粘附速率、腐蚀速率预测值与实际值的趋势对比拟合情况可知，粘附速率与腐蚀速率神经网络大数据模型得到的预测值与实际值的平均绝对误差小于10%，预测结果可靠。通过循环水系统预测技术，追踪循环水运行管理重点关注的腐蚀和结垢指标变化趋势，实现了管理周期由“月”缩短至 “时”的飞跃，及对循环水系统水质的有效监测预警，为水质运行管理部门的决策提供及时和可靠的支撑，提高了生产过程的稳定性。

3.7 智能决策系统应用

智能决策系统在该企业进行了全面上线应用，通过主题看板、水场监测、性能分析、健康评价、预测预警、报警预警、移动应用等功能的现场应用，有效支撑了水务的精细化管理，全面助力水场运营更加高效化、生产更加智能化、管理更加精细化、决策更加科学化。

1)主题看板主要从工艺、水质、设备等不同的角度形成对应的“业务看板”，反映水场的运行情况。通过水场的集中管控与信息整合，挖掘水场数据内在规律，准确、完整、及时地反映水场运行情况，实现数据的统计分析与再利用，满足技术人员实际的工作需要，达到辅助生产的效果，助力企业管理部门建立科学化、数字化、网络化、标准化的管理模式，为运行管理部门的决策制定提供有效、及时和可靠的数据支撑。

2)水场监测主要是通过对循环水场和污水水场工艺流程、水质、水量的实时监测，实现对水场全方位、多维度、集成的数据监控，快速掌握水场运行动态，通过水场的有效监控，实现了同专业信息的实时共享，减少水场的过程报警，提高水场运行平稳性，增强水场应急响应速度和业务协同能力，使水场管理从传统经验管理逐步迈向数字定量在线管理，同时促进水场标准化、信息化和智能化建设。

3)性能分析主要是基于数据驱动建模方法建立循环水系统和污水系统的关键参数指标性能计算模型，实现对水场水量、药剂和电耗的集中管理和展示，为现场的运行管理和降低系统运行成本提供决策依据。

4)健康评价是根据水场的运行特点，建立水场的健康评价体系，实现水场的水质、设备、工艺的在线评价，进而实现水场的综合评价，为运行管理部门的决策制定提供有效、及时和可靠的评价依据。

5)预测预警主要是以循环水系统的日常检测数据和运行数据为基础，基于底层集成的利用大数据方法构建的循环水系统重要质量指标的预测模型预测水质，并基于预测结果，对异常的水质实时弹出报警提示，以便管理人员查看。

6)预警报警主要是对系统指标库中定义报警参数的指标及报表中超标数据做出特殊标记并同时提交报警预警的管理模块。

7)移动应用主要是通过定义、提取水场的关键信息，形成手机端可以访问的专用的数据分析页面，整合形成一个用于水务系统管理和水场决策支持的移动APP模块，协助企业管理人员通过智能手机等移动终端实时了解水场运行情况，为生产平稳运行提供决策支持与应急支持，提升企业水场管理的专业化水平。

4 结束语

当前，中国正处于信息化、智能化建设的关键阶段，国家也积极推进水务数字化转型，炼化企业水务智能决策技术以“运行自动化、数据信息化、决策智能化”为主要思路，实现污水处理场从传统的经验管理向信息化、智能化、专业化转变，可助力炼化企业水场实现节能、减排、降本、增效，全面提升水场的运行管理水平和服务保障能力，获得良好的社会效益和经济效益。