Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Особенности нефтеперерабатывающего производства. существующие подходы к решению задач планирования нефтепереработки 9
1.1. Особенности нефтеперерабатывающего производства 9
1.2. Обзор существующих подходов к моделированию процессов смешения товарных нефтепродуктов 11
1.3. Планирование и построение расписаний смешения товарных нефтепродуктов 19
1.3.1. Задача расчета оптимальных рецептур и объемов смешения 19
1.3.2. Проблемы реализации оптимального плана. 21
1.3.3. Формулировка задачи построения расписаний приготовления товарных нефтепродуктов 24
ГЛАВА 2. Математическая формулировка задачи построения расписаний смешения товарных нефтепродуктов. решение близких задач 28
2.1. Построение расписаний смешения. поста! ювка задачи. требования к создаваемой модели 28
2.2. Основные уравнения и принципы создания модели построения расписаний смешения 30
2.3. Применение модели построения расписаний для решения близких задач 46
2.3.1. Задача выбор оборудования цехов смешения топлив. Постановка задачи. Требования к создаваемой модели 46
2.3.2. Основные уравнения и принципы создания модели выбора оборудования для цехов смешения топлив 48
2.3.3. Использование модели 59
2.3.4. Результаты вычислительных экспериментов 62
ГЛАВА 3. Программная реализация модели построения расписаний смешения товарных нефтепродуктов 67
3.1. Планирование производства топлив с помощью пакета программ компании HONEYWELL 67
3.2. Разработка программного комплексА SEMIX 72
3.2.1. Общий алгоритм разработки комплекса SeMix 72
3.2.2. Требования, предъявляемые к системе 74
3.2.3. Набор исходных данных 76
3.2.4. Выходные данные системы 79
3.2.5. Функциональные блоки системы 81
3.2.6. Средства контроля 83
3.3. Использование системы SEMIX 85
3.3.1. Процедура решения задачи построения расписаний. Выбор весовых коэффициентов 85
3.3.2. Связь с внешними системами 86
3.3.3. Применение результатов решения на объекте 87
3.4. Пример решения задачи построения расписаний смешения топлив 89
ГЛАВА 4. Опыт практической реализации задачи построения расписаний смешения товарных нефтепродуктов 100
4.1. Практика внедрения системы SEMIX на НПЗ 100
4.2. Внедрение системы SEMIX на пермском нефтеперерабатывающем заводе 101
4.2.1. Особенности приготовления товарных топлив на Пермском НПЗ 101
4.2.2. Построение расписаний смешения бензинов 103
4.2.3. Построение расписаний смешения продуктов для нефтехимии 109
4.2.3. Результаты внедрения системы SeMix 114
4.3. Внедрение системы SEMIX на лисичанском нефтеперерабатывающем заводе 114
4.3.1. Особенности приготовления товарных топлив на Лисичанском НПЗ. Построение расписаний смешения бензинов 114
4.3.2. Результаты внедрения системы SeMix 121
4.4. Расширение функций системы SEMIX 122
Заключение 126
Список литературы 128
Приложение 1. Структуры хранения и передачи данных системы SEMIX 133
Приложение 2. Структура отчетов EXCEL 144
Приложение 3. Графический интерфейс системы 146
Приложение 4. Материалы о внедрении 157
- Обзор существующих подходов к моделированию процессов смешения товарных нефтепродуктов
- Основные уравнения и принципы создания модели построения расписаний смешения
- Планирование производства топлив с помощью пакета программ компании HONEYWELL
- Построение расписаний смешения продуктов для нефтехимии
Введение к работе
Актуальность. Возрастающие с каждым годом объемы потребления нефтепродуктов, а также появление все более строгих требований, предъявляемых к их качественным характеристикам, приводят к необходимости существенного увеличения степени автоматизации нефтеперерабатывающих заводов.
Наибольшую эффективность от оптимизации использования оборудования и ресурсов нефтеперерабатывающего завода можно получить на этапе приготовления товарных нефтепродуктов при смешении промежуточных продуктов переработки нефти, которые поступают в цех смешения с установок разгонки нефти и вторичных процессов. Решение этой задачи без применения специализированных вычислительных систем проблематично из-за большого количества качественных спецификаций, которым должен удовлетворять конечный продукт, а также ограниченного набора ресурсов (например, высокооктановых компонентов) для получения конечного продукта. Более того, возрастающие с каждым годом экологические требования к топливам делают практически невозможным расчет рецептур их смешения без применения вычислительной техники.
Оптимальный расчет рецептуры получения конечных смесей позволяет получать более высококачественные продукты с меньшими затратами, и в то же время наилучшим образом использовать все доступные ресурсы. Чем меньше запас продукта по качеству (превышение фактического значения показателя качества) по сравнению со спецификацией (к примеру, по октановому числу), тем дешевле себестоимость [1]. Поскольку даже для небольшого завода суточная производительность продукции составляет десятки тысяч тонн, то при оптимально подобранной рецептуре прибыль от такой экономии может достигать десятков тысяч долларов в сутки [2].
На сегодняшний день существует ряд коммерческих пакетов, позволяющих оптимизировать использование сырьевых ресурсов цеха смешения. Эти программы дают возможность автоматически рассчитывать оптимальную с экономической точки зрения рецептуру смешения каждого продукта исходя из объемов и качественных характеристик имеющегося сырья. Задав наличие и свойства компонентов смешения и указав требования по спецификациям товарных продуктов, а также введя цены компонентов и продуктов, оператор с помощью такого комплекса может получить наиболее выгодный план смешения, включающий в себя рецептуру и объемы каждого из производимых продуктов.
Однако, для производства недостаточно только определения оптимальной рецептуры приготовления продукта, исходя из имеющихся компонентов и требований по качеству. Наиболее распространенные программные комплексы (например, система BLEND компании Honeywell), применяемые на нефтеперерабатывающих заводах для
планирования смешения товарных продуктов решают статическую задачу на сутки и не позволяют учитывать временные характеристики технологии производства топлив. Это может приводить к недостаточно эффективному использованию оборудования товарного цеха, а также к возникновению ситуаций, когда полученный данной системой план оказывается нереализуемым.
Поэтому для обеспечения возможности соблюдения выбранных рецептов, реализации производственного плана с минимальными отклонениями, наиболее эффективного использования оборудования цеха смешения, а так же для предотвращения возникновений непредвиденных ситуаций, необходимо строить расписание выполнения всех операций цеха смешения.
В настоящий момент наиболее часто встречающимися инструментами построения расписаний являются электронные таблицы, которые позволяют пользователям «вручную» строить примерный график выполнения производственных операций. Эти инструменты приносят большую пользу при оценивании потенциальных возможностей или определении недопустимости выполнения плана. Однако большую гибкость и эффективность может дать использование инструментов для автоматического построения оптимального расписания.
Отметим, что при построении расписания необходимо принимать во внимание тот факт, что в планировании и оперативном управлении на российских НПЗ рассматриваются такие понятия, как производственные и транспортные сутки. Первые учитывают производственные операции, а вторые - отгрузку продукции потребителям. Проблема состоит в том, что два этих временных интервала, как правило, сдвинуты один относительно другого, притом, что необходимо учитывать ограничения каждого из них (например, производственные сутки могут начинаться в 8:00, а транспортные в 18:00). Одновременный учет планов по отгрузке и производству без применения автоматизированных систем приводит к дополнительным трудностям.
Кроме того, существует еще несколько причин, по которым применение автоматизированных систем построения расписаний становится все более актуальным: а соблюдение спецификаций по качеству и точность реализации планов
производства нефтепродуктов являются первоочередными для заводов; уровень автоматизации заводов неуклонно растет, так что текущие
технологические данные (уровни в резервуарах, скорости и качественные
характеристики потоков и т.д.) доступны в базе данных предприятия в любой
момент и возможен автоматический импорт этих данных;
а появляются все более мощные и недорогие компьютеры, и, кроме того, технология оптимизации, особенно в области целочисленного программирования достигла такого уровня, что получение решения даже сложных задач возможно за относительно короткие промежутки времени;
а появляется все большее количество математических моделей, достаточно точно отражающих технологические особенности производства.
Целью диссертационной работы является разработка оптимизационной модели построения расписаний смешения товарных нефтепродуктов, которая позволила бы строить расписания работы цеха смешения в непрерывном времени, максимально учитывая все технологические аспекты производства; разработка методологии использования данной модели, а также создание программного продукта, реализующего разработанную модель.
Методы исследования. Основные результаты получены с использованием методов моделирования производственных процессов, исследования операций, декомпозиции, линейного математического программирования с частью целочисленных переменных, имитационного моделирования, а также путем проведения практических и экспериментальных расчетов на ЭВМ.
Научная новизна. Совокупность проведенных в диссертации теоретических и прикладных исследований позволила предложить динамическую модель составления расписаний в процессах приготовления товарных нефтепродуктов. При этом:
а Исследованы возможности и показаны принципиальные ограничения существующих подходов к планированию работы цеха смешения НПЗ.
Исследована задача оптимального управления процессами смешения товарных
нефтепродуктов. Обоснована ее декомпозиция на задачу верхнего уровня -
нахождения оптимальных рецептур и оперативных планов смешения товарных
продуктов, и задачу нижнего уровня
а Разработаны на основе событийного подхода новые принципы построения динамических моделей оптимальных расписаний смесительных операций и исследованы конкретные динамические модели смешения, которые сводятся к решению задачи линейного целочисленного программирования.
Разработаны новые методы планирования смесительных операций товарных
топлив и масел с помощью автоматизированного построения расписаний SeMix,
подтвержденные патентами РФ за номерами № 2235350 и № 2246984 от 27.08.04 и
27.02.05, соответственно.
Практическая ценность. Разработанные в диссертации теоретические положения, методы, программные средства позволяют решать задачу оптимального смешения нефтепродуктов с учетом динамики смесительных операций, производительности оборудования, длительности процессов сертификации и т.д. Важное практическое значение имеет повышение эффективности работы цехов смешения путем более полного использования ресурсов смесительного оборудования, равномерной работы узлов смешения, уменьшения затрат рабочего времени операторов, а также максимально полного выполнения графика отгрузки и производственного плана.
Результаты исследований доведены до создания коммерческого программного продукта и его внедрения.
Реализация результатов работы. Результаты теоретических и прикладных исследований, проведенных в диссертации, внедрены при решении задачи построения суточных планов смешения нефтепродуктов на Пермском НПЗ («ЛУКОЙЛ») и Лисичанском НПЗ (Украина, «ТНК-ВР») в рамках выполнения договорных работ компании Honeywell.
Внедрение системы дало возможность повысить эффективность работы цехов смешения и качество планирования. При этом сократились затраты ручного труда операторов производства, снизился процент получаемого брака, сократилось время задержек при выполнении отгрузки готовой продукции.
Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XLVI и XLVII научных конференциях МФТИ (Москва 2003, 2004), Международной научно-методической конференции "Инновационное обучение физике, математике и информатике: актуальные вопросы и перспективы" (Чимкент 2004), Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» МММТ-18 (Казань 2005), семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, а также на совещаниях специалистов компании Honeywell.
Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 8 печатных работ.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений.
В первой главе приведены базовые представления о нефтепереработке, рассмотрены задачи управления цехом смешения товарных нефтепродуктов, приведен обзор и анализ существующих на сегодняшний день подходов к решению задач планирования и построения расписаний производства нефтепродуктов. Выявлены особенности, которые необходимо учитывать при решении задачи построения расписаний, определены задачи, требующие дальнейших исследований.
Во второй главе приведена содержательная и математическая постановка задачи построения расписаний смешения нефтепродуктов. Предложен событийный подход к представлению шкалы времени. Сформулированы основные уравнения и ограничения оптимизационной модели построения расписаний, определяющие материальные балансы, длительности и последовательности выполнения различных производственных операций в цехе смешения. Предложены принципы создания модели, а также условия использования тех или иных ограничений в зависимости от исходных данных. Приведено описание ряда дополнительных (штрафных) переменных и ограничений, позволяющих формировать критерий оптимизации решаемой задачи. Разработана математическая модель построения расписаний. Рассмотрена возможность применения разработанного подхода для решения близких задач. Приведен пример решения такой задачи - выбора оборудования для создаваемого цеха смешения.
Третья глава посвящена программной реализации модели построения расписаний. Описывается процедура использования существующих уровней планирования производства для получения оперативного плана выпуска товарной продукции. Предложена методология расширения существующей схемы с целью введения дополнительного уровня построения расписаний смешения. Разработан программный комплекс, реализующего модель построения расписаний, который вошел в линейку программных продуктов компании Honeywell и получил название SeMix.
Четвертая глава посвящена внедрению результатов диссертации. Описаны технологические особенности смешения товарных нефтепродуктов на Пермском и Лисичанском нефтеперерабатывающих заводах, где осуществлено внедрение системы SeMix. Разработана методология внедрения, приведены практические примеры решения задач построения расписаний смешения бензинов.
В заключении сформулированы основные выводы и результаты, полученные в диссертационной работе.
В приложениях приведены структуры хранения и передачи данных системы SeMix (Приложение 1), внешний вид отчетов, получаемых по результатам решения системы в формате Excel (Приложение 2), описание и внешний вид графического интерфейса пользователя SeMix (Приложение 3) а также материалы, подтверждающие практическое внедрение полученных результатов (Приложение 4).
Обзор существующих подходов к моделированию процессов смешения товарных нефтепродуктов
Главная цель планирования производства и построения расписаний - распределение доступных ресурсов для выполнения определенных задач. На производстве ресурсами является как сырье, так и оборудование, на котором производится весь спектр продукции. Разделение производственного планирования на два понятия - непосредственно планирование и построение расписаний очень условно. Под планированием (объемным планированием) здесь понимается определение объемов производства каждого вида продукции на рассматриваемом интервале времени без учета последовательности выполнения производственных операций. Построение расписаний - определение графика загрузки оборудования, расчет моментов начала и окончания каждой производственной операции.
Методы математического программирования широко используются как для объемного планирования, так и для построения расписаний работы нефтеперерабатывающих заводов. Большая часть программных комплексов, предназначенных для решения задач, связанных с планированием основана на применении методов последовательного линейного программирования. В то же время при решении задач построения расписаний применяются аппараты линейного или нелинейного математического программирования с использованием целочисленных (бинарных) переменных (MILP или MINLP) [3], [4].
Следует отметить, что кроме точных методов решения задачи построения расписаний, существует также ряд подходов, использующих эвристические методы ([5], [6], [7]). Использование эвристических алгоритмов, позволяющих зафиксировать часть переменных, приводит к существенному уменьшению размерности математической модели, однако нет никакой гарантии, что полученная упрощенная задача сойдется и при этом будет получено оптимальное решение исходной задачи. С увеличением вычислительных возможностей современной компьютерной техники и возрастающей эффективностью методов решения MILP и MINLP задач целесообразность применения эвристики для многих задач становится менее актуальной.
В большом количестве работ, посвященных планированию производства и, в частности, построению суточных расписаний работы предприятий рассматриваются дискретные производства. Обширный обзор можно найти в работах [8], [9], а также [10]. Существенно меньшее число работ посвящено непрерывным производствам и нефтепереработке.
В существующей на сегодняшний день практике при создании оперативного плана работы всего нефтеперерабатывающего завода рассматривают достаточно большие горизонты планирования (декада, месяц). При таком подходе можно пренебречь детальными временными аспектами и свести минимальный рассматриваемый интервал времени к нескольким суткам. Последовательность выполнения производственных операций при таком масштабе времени также не играет роли и, по сути, задача сводится только к объемному планированию. К коммерческим системам, в которых реализован данный подход, можно отнести программные пакеты RPMS (Honeywell) [11] и PIMS (Aspen Technology) [12].
В некоторых работах предлагаются подходы, учитывающие при планировании и временные характеристики. Однако рассматривать весь завод целиком в этом случае достаточно сложно, поэтому большая задача разбивается на несколько подзадач. Например, в [13] рассматривается стратегия решения, основанная на декомпозиции задачи оптимизации всего завода целиком на три подзадачи, описанные в пункте 1.1: (I) разгрузка сырой нефти и ее смешение, (II) управление работой установок завода, и (III) смешение и отгрузка товарной продукции (рис. 1.1). Для того чтобы решить каждую из этих подзадач наиболее эффективно, был разработан набор линейных моделей с частью целочисленных переменных (MILP), в которых принимались во внимание основные особенности и сложности каждого случая. Однако и при таком подходе в каждой из задач пришлось сделать ряд существенных упрощений. В частности, во второй задаче время изменения режима работы установки предполагалось пренебрежимо малым, а в третьей -рецептура смешения продуктов фиксировалась, это означает, что вычисление оптимальной рецептуры в данную модель не включалось. Формулировка задачи ЦЛП основывалось на представлении процессов в непрерывном времени и идее событийных точек. Математические формулировки, предложенные для решения каждой подзадачи, включают в себя ограничения материального баланса, ограничения на емкости и последовательности операций, ограничения на размещение и спрос на продукцию, а также конкретную целевую функцию. Непрерывные переменные применяются для представления скоростей потоков, времен начала и окончания различных процессов. Бинарные переменные в основном относятся к распределению операций во времени или для некоторых специфичных аспектов каждой подзадачи.
Решению каждой из трех подзадач, описанных выше, посвящены и другие работы, например, в работе [14] решается задача построения суточного расписания для управления запасами сырой нефти, основанная на дискретном представлении времени (см. [15]). В качестве целевой функции использовалась минимизация суммарных эксплуатационных расходов, включающих в себя стоимость времени простаивания танкера в море, стоимость разгрузки сырой нефти, а также затраты на хранение и перекачку нефти в резервуарном парке завода. Для проверки вычислительных возможностей модели было решено несколько тестовых задач. Недостатком данного подхода является большая размерность получаемых моделей, обусловленная сущностью дискретизации времени. В работах [16] и [17] представлена модель оптимизации расписания управления резервуарным парком сырой нефти от поступления нефти на завод до направления ее на дистилляционную колонну. В этом подходе рассматривается представление процессов в непрерывном времени. Для решения задачи, связанной с качественными характеристиками нефти, в данной модели было предложено использование последовательного линейного программирования (ПЛП). В целевой функции рассматривалась минимизация суммарной стоимости всех операций.
Моделированию работы установок завода посвящено большое количество исследований. В некоторых из них рассматриваются специальные случаи топологии производства [18] в других предпринимается попытка создать более универсальную модель для фактически любой производственной структуры [19]. В работе [18] завод рассматривается как набор последовательно стоящих установок с промежуточными емкостями между установками. Каждая из установок может работать в нескольких режимах, однако переход к другому режиму требует временных и финансовых затрат, которые учитываются в целевой функции. В [19] была разработана более универсальная нелинейная модель с частью целочисленных переменных для решения задачи планирования завода. В данной модели предполагается, что завод состоит из набора установок, производящих множество входных/выходных потоков, обладающих различными качественными характеристиками, которые можно смешивать для того, чтобы удовлетворить требования по различным спецификациям дизельного топлива. Каждая установка завода определяется как непрерывно работающий элемент, который преобразует входящие потоки в различные продукты. Общая модель типичной установки представляется набором переменных, таких как скорости и качественные характеристики входящих потоков, переменные, связанные с работой установки, а также скорости и качественные характеристики продуктов. Основная цель таких задач состоит в том, чтобы максимизировать суммарную прибыль завода, принимая во внимание доход от продаж, стоимость сырья и суммарные затраты на переработку нефти.
Основные уравнения и принципы создания модели построения расписаний смешения
Рассмотрим модель, предназначенную для построения расписания работы системы смешения с учетом динамики поступления компонентов в компонентные резервуары, а также моментов времени, к которым должно быть готово определенное количество продуктов каждого типа в соответствии с заданным графиком отгрузки.
В связи с этим будем считать, что известна конфигурация системы смешения, рецептура смешения всех продуктов, количество компонентов, используемых для приготовления этих продуктов, количество, объемы и назначение резервуаров для всех компонентов и продуктов, количество и производительность установок смешения. Кроме того, пусть известны скорости поступления компонентов, график отгрузки готовой продукции, а работа системы смешения происходит по описанной выше схеме.
Весь временной диапазон Т состоит из Q суток. Каждые сутки q делятся на одинаковое количество этапов D. На каждом этапе к в системе смешения может происходить выполнение только одной операции по заполнению какого-либо компонентного резервуара или по его разгрузке для смешения готовых продуктов. То есть этап начинается с операции заполнения или слива и заканчивается, когда какой-либо резервуар заполнится до допустимого уровня, либо опорожнится до такого уровня, когда для выполнения следующего смешения компонента в нем недостаточно. При этом режимы работы остальных установок или резервуаров могут сохраняться, но это будет уже на следующем этапе процесса. Для упрощения работы с уравнениями модели удобно использовать «сквозную» нумерацию этапов, т.е. первый этап отгрузки (суток) q будет иметь номер (q-l) D+l. Таким образом, суммарное количество этапов модели K=Q D.
Согласно действующей практике осуществления отгрузки на российских НПЗ, существует понятие транспортных суток (не совпадающих с производственными), в течение которых и происходит слив продукта в железнодорожные цистерны или другие емкости для транспортировки. В большинстве случаев заранее неизвестно, в какое время внутри этих суток поступит железнодорожный состав для того или иного продукта, однако время ожидания состава, в случае неготовности продукта к отгрузке, влечет за собой существенные штрафные санкции. Поэтому к началу транспортных суток необходимо иметь весь запас готовой продукции для отгрузки в эти сутки. Для учета данного факта введем номер этапа внутри суток D, на котором начинается отгрузка
(D Dy Это означает, что к моменту начала этапа D для каждых суток q необходимо иметь требуемое количество «отпаспортизованной» продукции. С начала отгрузки продукции из какого-либо продуктового резервуара и до начала следующих транспортных суток, этот резервуар остается «закрытым» для заливки в него продукта со смешения.
В течение одного этапа может производиться смешение нескольких продуктов, если для этого имеется достаточное количество компонентов, однако операции смешения разных продуктов в каждом смесителе должны отделяться друг от друга. В связи с этим каждый этап приходится разделять на определенное число шагов таким образом, чтобы на каждом шаге этапа могло происходить выполнение только одной операции смешения, т. е. шаг заканчивается, когда в смесителе заканчивается операция смешения продукта (рис. 2.3). Количество шагов, как правило, выбирается одним и тем же для всех этапов, на которых производятся операции смешения. Причем длительность разных шагов даже в одном смесителе может быть различной. В одном смесителе, как уже отмечалось, может готовиться несколько продуктов, но каждый продукт готовится только в «своем» смесителе. Рассмотрим основные уравнения, определяющие такую модель построения расписания смешения бензинов.
После завершения процесса заполнения одного резервуара компонент начинают закачивать в другой резервуар, предназначенный для хранения этого же компонента, а в заполненном резервуаре замеряют характеристики оказавшегося там компонента. В соответствии с технологическими требованиями смешения товарных продуктов компонент может быть использован для смешения готовой продукции только после замера его характеристик.
Количество /-го компонента Un(k), которое отгружается из 1-го резервуара и требуется для приготовления готовых продуктов на к-м этапе процесса, в общем случае может поступать для смешения как в один, так и в несколько смесителей. Поэтому в модель включаются ограничения следующего вида (1.5) 7Д( )-2Х( ) = 0, (/=1 т; /=1,...,!(/)/ к=\,...,К), где Yilr(k) - количество /-го компонента, которое отгружается из 1-го резервуара и требуется для приготовления готовых продуктов в г-м смесителе на k-м этапе процесса смешения, R - количество смесителей в системе смешения. Для обеспечения возможности точного определения и поддерживания в процессе смешения оптимальной рецептуры приготовления товарных продуктов не допускается одновременная загрузка компонента в резервуар и отгрузка из этого же резервуара компонента для смешения, т. е. одновременно величины Uu(k) и Uu(k) не могут быть отличными от нуля. С целью обеспечения этого требования в модель включаются ограничения (1.6) xu(k) + xilr(k) \, (/=1,..., //=1 L(i);r=l...,R;k=l,...,K), где xilr(k) - целочисленные переменные типа [0,1], для которых выполняются ограничения (1.7) Yilr{k)-xilr{k)Vr 0. (i=l-,m; /=1,...,1(/)/r=\,...,R;к=\,...,К), Величина xilr(k) равна 1, если /-й компонент отгружается из 1-го резервуара для смешения в г-м смесителе на этапе к и нулю в противном случае. Если компонент не может поступать одновременно в несколько смесителей из одного компонентного резервуара, то включается дополнительное ограничение: (1.8) jjcilr{k) \, {і=\,...,т;1=\,...,Щ-М\ К). Количество /-го компонента Yilr{k), которое..отгружается из /-го компонентного резервуара и требуется для приготовления товарных продуктов в r-м смесителе на к-м этапе процесса смешения, определяется с использованием следующих соотношений: (1.9) ІІГ(к)-Уіг(к) = 0, {i=\,...,m;r=\,...,R;k=\ К), ы где Yir(k) - количество і-то компонента, которое затрачивается для приготовления товарных продуктов в r-м смесителе на к-м этапе процесса смешения.
Планирование производства топлив с помощью пакета программ компании HONEYWELL
В соответствии со сложившейся на сегодняшний день практикой производственного планирования деятельности нефтеперерабатывающих заводов можно выделить два уровня: месячное и оперативное. Под месячным планированием здесь понимается расчет объемов производства на 1-3 месяца. При получении таких планов главную роль играет определение объемов производства и отгрузки продукции без учета последовательности выполнения конкретных производственных операций. Кроме того, существенно, что качественные характеристики потоков нефтепродуктов считаются постоянными, и это предположение на больших временных интервалах вполне оправдано. Исходными данными для месячного планирования являются примерные оценки графиков поступления сырья и отгрузки продукции.
Оперативное планирование рассматривает временные горизонты от смены до нескольких суток. В данной работе рассматриваются только вопросы оперативного планирования смешения топлив, поскольку как уже упоминалось в главе 1, именно эта часть производственной цепочки является наиболее существенной и ответственной. Как указывалось в пункте 1.2, процесс оперативного планирования целесообразно разбивать на два этапа - оптимальный расчет рецептуры приготовления продукции и этап построения после довательности выполнения производствен ных операций. Это связано с тем, что при расчете рецептов необходимо принимать во внимание нелинейный характер зависимости качественных характеристик получаемой смеси от соотношения входящих в нее компонентов, что приводит к задаче нелинейного программирования. Решение же проблемы построения расписаний приводит к задаче целочисленного программирования. Одновременное решение двух этих задач за один проход в течение небольшого промежутка времени (в противном случае практическое применение было бы невозможным) не представляется возможным.
Исходной информацией для оперативного планирования являются результаты месячного планирования и данные о текущем состоянии производства (качественные характеристики компонентных потоков с установок и запасов в резервуарах, а также объемы запасов и т.д.). Основным назначением оперативного планирования является формирование заданий на приготовление конкретных партий продукции.
В связи с этим, процесс планирования смешения топлив с помощью комплекса программных продуктов компании Honeywell может быть организован в соответствии со следующей схемой. RPMS RPMS (Refinery & Petrochemical Modeling System) - компьютерная система, предназначенная для моделирования производственных процессов нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств. Модель завода (НПЗ) строится на основе моделей отдельных технологических процессов, связанных материальными потоками, и ограничений на сырье и производство товарных продуктов. Общая модель завода описывает его технологическую схему, качество потребляемого сырья, ассортимент и спецификационные ограничения на товарные продукты, стоимостные характеристики сырья, реагентов, энергоресурсов, готовой продукции и т.д. При «прогонах» модели рассчитываются затраты на энергоресурсы, катализаторы и реагенты, исходя из заданных значений стоимости, расхода на тонну перерабатываемого сырья и степени загрузки установки.
В качестве целевой функции, как правило, используется величина, представляющая собой разность между товарным выпуском в денежном выражении и переменной составляющей затрат (получаемая прибыль).
Решением системы RPMS является производственный план предприятия на рассматриваемый горизонт планирования, включающий в себя количество, качество, номенклатуру выпускаемой продукции, получаемую прибыль, внутренние технологические балансы, уровни загрузок установок и т.д. [1].
Поскольку система RPMS имеет большой «масштаб планирования» (рассматривается модель всего завода в целом) и использует статическую модель переработки нефти и приготовления продуктов, то полученный план не обладает необходимой для непосредственного производства динамикой и детализацией. Кроме того, большой горизонт планирования (декада, месяц) не позволяют учитывать конкретную ситуацию на участке смешения (состояние резервуарного парка, отклонения качественных показателей компонентов от заданных величин в ту или иную сторону и т.д.).
Таким образом, RPMS определяет основное направление и режимы работы завода на относительно длительные промежутки времени.
BLEND Система BLEND - платформа моделирования смесительных операций, позволяющая эффективно рассчитывать оптимальные (с экономической точки зрения) рецептуры товарных нефтепродуктов. Эта система дает возможность получить максимальную прибыль при выполнении всех экологических требований и спецификаций товарных нефтепродуктов, с учетом производственно-технологических ограничений, состояния резервуарного парка и текущей производственной ситуации.
В отличие от RPMS, в системе BLEND имеется возможность моделирования качественных характеристик, имеющих нелинейный характер (вязкость, давление насыщенных паров, октановое число и т.д.), что позволяет с высокой точностью (в несколько раз выше погрешности измерения) определять качество смешиваемых продуктов.
Система BLEND применяется в различных структурах завода и позволяет: а товарному цеху - ежесменно или ежедневно рассчитывать оптимальные рецептуры смешения выпускаемых нефтепродуктов, подачу компонентов на смешение, отгрузку товарных продуктов, состояние резервуарного парка (взливы, наличие свободной емкости). производственному отделу - осуществлять оперативное планирование работы товарного производства на несколько дней вперед с учетом текущей и прогнозируемой производственной ситуации и положения с отгрузкой, моделировать различные варианты и режимы работы товарного производства. а техническому отделу и исследовательской лаборатории - оценивать эффективность любой новой рецептуры, эффективность введения нового компонента, оксигената, присадки и моделировать процесс смешения по различным технологическим критериям. Целевая функция модели BLEND имеет экономическую природу и направлена на максимизацию прибыли, получаемой в процессе смешения топлив. Оптимизация прибыли при использовании системы BLEND 2000 достигается за счет: а расчета оптимальных рецептур смешения каждого товарного нефтепродукта. а использования многопериодности, т.е. учета потребностей последующих периодов работы товарного производства. учета нелинейных эффектов смешения при расчете свойств товарных нефтепродуктов.
Использование штрафов на практике позволяет получить решение задачи, а также предоставляет возможность пользователю определять относительную значимость того или иного ограничения и условия, задавая цены их нарушений. Тем самым, решение задачи, в случае вынужденного нарушения задаваемых ограничений будет отражать предпочтения пользователя, т.е. будут нарушаться (в случае невозможности выполнения всех ограничений) наименее значимые условия. Кроме того, система отображает двойственные оценки тех параметров, которые находятся на границах ограничений. Это позволяет проанализировать план и определить слабые места производства.
Построение расписаний смешения продуктов для нефтехимии
На участке смешения продуктов для нефтехимии (рис. 4.5) готовится три продукта: СУВ (сырье углеводородное), ПРБ (прямогонный бензин) и углеводородная фракция. Компонентные потоки, используемые для приготовления первых двух продуктов, объединяются на входе в цех смешения и направляются в продуктовые резервуары, предназначенные для хранения этих продуктов (381 и 384, 387 и 390). Два потока компонентов (НК-62 с АТ-4 и НК-62 с АВТ-5) также объединяются на входе в цех смешения и параллельно с третьим компонентом (ГГФ с АТ-6) направляются в продуктовые резервуары углеводородной фракции (148, 149 и 150).
Смешение происходит непосредственно в продуктовых резервуарах без смесителей путем прямой подачи компонентов с установок. Как уже указывалось выше, смесители и компонентные резервуары, изображенные на рис. 4.5 вводятся для моделирования в системе SeMix Емкости и запасы продуктовых резервуаров представлены в таблице 4.15. Задания по отгрузке каждого продукта, а также по объемам суточного смешения также известны . Длительность отстоя продукта перед проведением лабораторного анализа - 2 часа, длительность паспортизации продукта - 4 часа. Время начала отгрузки (транспортных суток) - 23:59:00. Старт модели - 00:00:00.
В задаче требуется построить расписание выполнения операций смешения продуктов на Фр углеводородная сутки таким образом, чтобы к определенному сроку (начало отгрузки) было смешано и отпаспортизовано необходимое количество каждого продукта для осуществления заданной отгрузки. Кроме того, в течение суток должно быть смешано требуемое количество каждого продукта. При этом количество продуктов в соответствующих резервуарах должно находиться в заданных пределах в каждый момент времени. В случае если план по отгрузкам или производству продукции полностью выполнить в срок не удается, то необходимо, чтобы созданное расписание позволяло реализовать задание с минимальными отклонениями. Значения коэффициентов при штрафных переменных взяты из набора значений «по умолчанию» и приведены в таблице 4.18.
Горизонт планирования составлял 24 часа, в течение которых производилось одна отгрузка. Для расчета модели решалась задача линейного программирования с частью целочисленных переменных, матрица ограничений которой имела 3226 ненулевых элементов (1084 строки и 1150 столбцов), 70 из которых являются булевыми.
Благодаря небольшому количеству целочисленных переменных в задаче математического программирования, соответствующей данной модели, оказывается возможным нахождение глобального оптимума. Настройки решателя и параметры модели, выбранные для решения данного примера, приведены в таблице 4.19. Выбор количества этапов и шагов осуществлялся следующим образом. Поскольку для смешения продуктов происходит непрерывно (компоненты поступают в цех безостановочно), то количество шагов внутри этапа определили как 1. Количество этапов должно быть достаточно большим для обеспечения гибкости решения и для данной задачи определяет количество возможных переключений смесителя и продуктовых резервуаров. Путем решения задачи с различным количеством этапов установили, что для данной конфигурации оборудования достаточным количеством является 7. Количество этапов перед отгрузкой установили на единицу меньше, чем общее количество этапов, поскольку момент отгрузки смещен к концу суток, Время поиска решения и количество целочисленных решений определили достаточно большими величинами для задачи такой размерности.
Получение приведенного ниже решения потребовало около 1 секунды на PC с тактовой частотой ЗГГц. Значение целевой функции равнялось 44. Значения штрафных переменных приведены в таблице 4.20. Результаты вычислений представлены на диаграмме Гантта (рис. 4.6) и в таблицах 4.21-4.23. Описание диаграммы Гантта приведено в пункте 3.4.1. Сводные данные по состоянию продуктовых резервуаров приведены в таблице 4.24. На диаграмме (рис. 4.6) видно, что согласно построенному расписанию с начала до конца суток происходит смешение углеводородной фракции (блоки зеленого цвета), 1 ft (7А.П6) 147) гмлппгоииіат П1Я)НКг ?_4и- 27J5& 62-105 АВТ )ье угл водород+ПРБ Рез НК-АВТ4 +ср А-5 .6? ART-S О 6? г.ЛТ-4 Л 0 Фракция углеводородная 0
Диафамма Гантта процессов цеха смешения причем процесс смешения происходит последовательно во всех трех продуктовых резервуарах (до 08:03 в резервуаре 149, далее до 17:53 в резервуаре 148 и затем до конца суток в резервуаре 150). Отгрузка этого продукта производится из резервуаров 149 и 148 после проведения лабораторного анализа и выписывания товарных паспортов. Оставшиеся два продукта (СУВ и ПРБ) смешиваются следующим образом. С начала суток до 11:42 происходит смешение СУВ (до 06:18 смешение происходит в резервуаре 384, далее в 381 - блоки розового цвета), а затем до конца суток готовится ПРБ (в 17:53 происходит переключение подачи компонентных потоков с резервуара 387 на резервуар 390 - блоки коричневого цвета). Через 2 часа после окончания заливки продукта в каждый из продуктовых резервуаров начинается процесс лабораторного анализа и паспортизации продуктов (светло-зеленые блоки с диагональной штриховкой). И, наконец, в конце суток начинается отгрузка продуктов из продуктовых резервуаров (блоки темно-синего цвета с диагональной штриховкой).
