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基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法

2021-05-25王艳丽

石油化工设备技术 2021年3期
关键词:测量

李 涛,王艳丽

(中国石油化工股份有限公司天津分公司,天津 300271)

加热炉是炼化装置的重要设备,若其燃烧过程不稳定,在运行过程中,可能会在随机位置出现局部超温。针对易结焦工艺介质,若加热炉的某局部位置长时间运行在超温状态,会导致炉管破坏失效,因此必须采取措施优化加热炉的燃烧状况【1】。但加热炉设备庞大、环境恶劣,难以对有关物理量参数进行在线测量,导致燃烧调整得不到可靠的依据,难以实现燃烧优化运行。因此可以采取软测量的方案以获得工业加热炉温度场。

软测量指的是在工业生产中通过已经得到的测量值,结合计算机等应用技术,对难以测量和不能测量的变量进行数学推断,从而得到不能直接测量的重要变量的值。软测量具有动态响应迅速的优势,可以连续给出工业过程中的重要变量的值。

软测量模型可以划分为基于原理的软测量模型(Model-Driven Models,简称MDM)以及基于数据的软测量模型(Data-Driven Models,简称DDM【2】,又称为数据驱动的软测量模型)。

其中MDM用于工业过程中所涉及的复杂物理化学等有关理论知识,原理模型通常数值计算精度较高、可解释性强。但是基于机理的传统模型往往由大量代数方程组组成,计算量大、收敛慢,难以满足软测量实时性的要求。CFD是计算流体力学(Computational Fluid Dynamics)的缩写,也是MDM的一种。它利用数值分析的方法,可解决燃烧及流体流动的问题。加热炉温度、流量等工况数据可以作为CFD计算的依据,据此可以得到加热炉内部的温度计算值。……

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