石化循环冷却水系统结垢预测研究

摘要

工业循环冷却水是石化行业的用水量最大的单元。工业循环冷却水在系统中不断循环使用，造成水质不断恶化。水质变差后会导致腐蚀、结垢、微生物生长等危害，尤其结垢会使设备换热能力降低。当结垢问题严重时，会导致管道拥堵，造成停产。如果可以准测预测出结垢倾向，及时采取相应措施，可以减少此类事故的发生。
　　石化现场常用的循环水结垢检测方法常见：一是采用污垢热阻测试仪对水质进行检测，但是污垢热阻测试仪的使用过程中设备的检测探头不断损耗，属于易损品，而且设备需要定期维护所以设备维护成本较高；二是靠现场工作人员的经验对循环水的结垢趋势进行判断但是缺乏科学的理论依据；三运用挂片法对水质进行检测存在很大的滞后性。因此对循环冷却水的结垢趋势进行预测不仅节约企业运行成本，而且可以提高经济效益。
　　由于循环冷却水系统结垢机理十分复杂，所以一直没有一个公认的预测模型，于是需要找到一种适用于石化行业的循环冷却水结垢预测模型。目前结垢预测模型的参数的选取只是依靠系统运行中的实际经验来选取，各个预测参数与黏附速率之间的关系未能体现，所以对结垢预测结果的精度和准确性会出现一定的偏差，不利于除垢工作的开展，于是采用灰色关联分析法进行参数选取研究工作。经过几种方法的综合比较，最后采用了加权灰关联分析模型（Ⅱ）进行参数选取，最终确定影响系统结垢关联度较大的6个参数作为预测模型的输入变量，也为生产工作中水质检测有所侧重，提高数据的有效性。
　　采用泛化能力强的最小二乘支持向量机回归作为预测模型的基础，并根据 LSSVM中两个关键参数：正则化参数和核宽度进行了优化，采取了全局能力搜索能力较强的粒子群优化算法（PSO）及其改进算法 AMPSO、QPSO三种寻优算法的进行优化，获得了相对准确的预测效果，提高了预测精度和预测模型性能。准确的预测结果会使生产设备寿命提高，及时的加药使得工业循环冷却水的重复使用率大大提高，降低企业运行成本，并且对水质检测具有指导意义。

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第一章 绪论

1.1 研究意义及背景

1.2 国内外发展现状

1.3 论文研究主要内容

第二章 工业循环冷却水结垢预测研究基础

2.1 循环冷却水系统基本介绍

2.2 工业循环冷却水系统常见的故障问题

2.3 本章小结

第三章结垢预测参数的选取

3.1 结垢预测参数选取的重要性

3.2 灰色关联分析法

3.3 结垢测参数的选取

3.4数据无量纲化处理

3.5 参数选取结果分析

3.6 本章小结

第四章基于改进的最小二乘支持向量机的循环冷却水系统结垢预测

4.1 基于支持向量机（SVM）的循环冷却水系统结垢预测

4.2 基于PSO-LSSVM的循环冷却水系统结垢预测

4.3 基于AMPSO-LSSVM的循环冷却水系统结垢预测

4.4 基于QPSO-LSSVM的循环冷却水系统结垢预测

4.5 基于LSSVM及优化的循环冷却水系统结垢预测结果对比

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 工作展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢