一种基于启发式算法的乙烯厂的生产控制方法

摘要

本发明公开了一种基于启发式算法的乙烯厂的生产控制方法，包括：绘制乙烯厂生产系统的生产网络拓扑结构图；根据生产网络拓扑结构图分别建立乙烯裂解装置并行生产循环调度模型和下游生产装置连续时间生产模型的多套时间分配方案和多套物料分配方案；并根据时间分配方案和物料分配方案建立乙烯裂解装置与下游生产装置的同步化集成调度优化模型，确定该同步化集成调度优化模型的全局优化目标函数及优化目标，并以预设的产品需求量作为约束条件，采用启发式算法对全局优化目标函数进行求解，得到全局优化目标函数的最优解以控制乙烯厂的生产过程。本发明为大规模集成优化问题提供了切实可行的求解方法，提供了服务于大规模混合整数非线性问题的方法。

说明书

技术领域

本发明涉及流程工业系统调度与优化领域，具体涉及一种基于启发式算法 的乙烯厂的生产控制方法。

背景技术

在石油化工产业中，乙烯工业是流程工业的典型代表，而乙烯也是最为重 要和运用最为广泛的化工产品之一，一个国家乙烯工业产能和产量也直接反映 了其工业生产能力和综合国力。近年来，随着各行业对于乙烯产品、乙烯需求 量的增长，人们也进行了大量针对于提升乙烯厂生产能力的研究和实践，其中 以生产系统的调度与优化方法最为突出。

Moro等人于1998年基于炼油厂背景，于《A planning model for refinery  diesel production》一文中，提出了一种炼油厂非线性过程模型，用于尝试和考 察流程工业的调度与优化问题。Pinto等人于2000年在《Planning and scheduling  models for refinery operations》文中提出了一种基于混合整数方法的优化模型， 该模型能够解决石油化工生产系统的短周期调度问题。Li和Ierapetritou在2008 年的文章《Robust Optimization for Process Scheduling Under Uncertainty. Industrial》中将鲁棒优化方法运用于流程工业的调度与优化过程，用于解决批 次调度问题。Gubitoso和Pinto于2007的文章《A planning model for the optimal  production of a real-world ethylene plant》中针对于乙烯厂提出了一种非线性模 型，他们将乙烯厂生产系统分为乙烯生产区域和芳香烃生产区域两个部分，进 而对乙烯厂的一些重要生产加工装置进行建模，较为系统地考虑了乙烯厂的调 度优化模型。

但是，以往的调度与优化方法往往只针对于某个单一的装置或者生产单元， 并没有考虑乙烯厂中乙烯裂解装置与下游生产装置的综合系统，也更没有提供 解决全厂总体调度与优化的研究方法；而即使Gubitoso和Pinto提出了以一种 乙烯厂全厂建模调度优化的方法，但是该方法只考虑了单一生产周期和固定产 品价格等特定情况，并不能十分客观地呈现乙烯厂生产实际情况。

公开号为102768702A的中国专利申请《基于集成控制优化的炼油生产过 程调度优化建模方法》中公开了一种基于集成控制优化的炼油生产过程调度优 化建模方法，该方法基于上位机对先进控制实施下的各装置操作数据进行统计 分析，进而实现生产过程中对装置产率模型、能耗模型和性能指标模型的在线 修正。

但是该方法依托于实施的上位机对数据进行采集和分析，并且对于硬件性 能也有着较高的要求；同时该方法只针对于运行中的生产过程进行微调，不能 系统全面地预测生产系统运行情况，也不能预先对生产资源进行安排和调配。

公开号为103984990A的中国专利申请《基于炼油厂全厂调度离散时间建 模方法》公开了一种基于炼油厂全厂调度的离散时间建模方法。该方法基于离 散时间从生产装置的运行模式的角度进行建模，基于炼油企业的多品种成品油 生产调度中模式切换与过渡过程的离散时间最优化操作控制方法，给出了炼油 厂全厂调度控制方案。

但是该方法局限于离散时间的时域范围，并没有很好地结合连续时间生产 过程及其模型。

此外，对于大规模集成优化问题，现有的求解方法和求解器需要花费大量 的时间和资源，并且往往无法求解，进而导致了大规模集成优化问题长期以来 无法被有效求解。

发明内容

针对现有乙烯厂调度优化方法的不足和缺陷，本发明提供了一种基于启发 式算法的乙烯厂的生产控制方法，用于解决乙烯厂全厂调度与优化命题并考虑 了乙烯裂解装置的微观建模以及乙烯裂解装置与下游生产装置的集成生产关 系。

一种基于启发式算法的乙烯厂的生产控制方法，包括以下步骤：

(1)将乙烯厂生产系统划分原料进厂站点，产品出厂站点，乙烯裂解装 置和下游生产装置，并绘制相应的生产网络拓扑结构图；

(2)根据所述的生产网络拓扑结构图建立乙烯裂解装置并行生产循环调 度模型的多套时间分配方案和多套物料分配方案；

(3)根据所述的生产网络拓扑结构图建立下游生产装置连续时间生产模 型的多套时间分配方案和多套物料分配方案；

(4)根据步骤(2)和(3)的结果建立乙烯裂解装置与下游生产装置的 同步化集成调度优化模型，所述的同步化集成调度优化模型包括全局时间分配 方案和全局物料分配方案；

(5)根据所述的同步化集成调度优化模型确定全局优化目标函数及优化 目标，并以预设的产品需求量作为全局优化目标函数的约束条件；

(6)基于所述的约束条件，采用启发式算法对所述的全局优化目标函数 进行求解，得到所述全局优化目标函数的最优解，利用所述的最优解控制乙烯 厂的生产过程。

所述步骤(1)具体如下：

(1-1)将乙烯厂的生产系统分为四个组成部分，分别为原料进厂站点， 产品出厂站点，乙烯裂解装置，下游生产装置；

(1-2)确定各个组成部分的生产信息，并建立乙烯厂的生产网络拓扑结 构图：

对于原料进厂站点，所述生产信息包括原料种类，比例及其物性条件；

对于产品出产站点，所述生产信息包括产品种类，日产量及其物性条件；

对于乙烯裂解装置，所述生产信息包括并行的乙烯裂解装置生产线数量， 各个乙烯裂解装置的生产产率模型；

对于下游生产装置，所述生产信息包括下游生产装置的类型、种类、生产 装置套数以及物料流动关系。

在绘制乙烯厂生产网络拓扑结构图步骤中，所述绘制乙烯厂生产网络拓扑 结构图包括：依托于所述划分的四个组分绘制乙烯厂生产网络拓扑结构图。

所述步骤(2)具体如下：

所述的时间分配方案为生产网络拓扑结构图中的各个乙烯裂解装置设定 生产时间节点，所述生产时间节点包括该乙烯裂解装置在每个生产周期内的运 行与停运清渣的时间节点；

所述的物料分配方案包括生产网络拓扑结构图中并行的乙烯裂解装置生 产线数量，每一个乙烯裂解装置在各个生产时间节点处每种产物的产率，及加 工能力的上限和下限，以及每一条物料运输管线的运输能力上限和下限。

所述步骤(3)具体如下：

每套时间分配方案包括生产网络拓扑结构图各个下游生产装置设定生产 时间节点；

每套物料分配方案包括每一个下游生产装置在各个时间节点处每种产物 的产率，加工能力的上限和下限，以及每一条物料运输管线的运输能力上限和 下限。

所述步骤(4)具体如下：

(4-1)各个乙烯裂解装置并行生产循环调度模型的时间分配方案和下游 生产装置连续时间生产模型的时间分配方案对接得到全局时间分配方案；

(4-2)根据所述的全局时间分配方案将乙烯裂解装置并行生产循环调度 模型的物料分配方案与下游生产装置的连续时间生产模型的物料分配方案进 行对接得到全局物料约束模型，即得到所述的同步化集成调度优化模型。

本发明中根据乙烯裂解装置的时间分配方案，确定集成调度优化模型的生 产时间间隔，进而确定上游裂解装置与下游生产装置的同步化生产的全局时间 分配方案。

所述步骤(5)具体包括：

(5-1)根据所述的同步化集成调度优化模型构建生产效益函数作为全局 优化目标函数，并以该全局优化目标函数的最大值作为优化目标；

(5-2)以预设的产品需求量作为全局优化目标函数的约束条件。

在确定生产效益函数前需要确定所涉及的参数种类、数量及其类型，然后 再确定调度优化模型所需要的优化目标表达式及其目标变量。

所述步骤(6)具体如下：

(6-1)将所述全局优化目标函数求解问题分解为乙烯裂解装置的并行生 产循环调度模型的求解，以及下游生产装置的连续时间生产模型的求解；

(6-2)构建所有乙烯裂解装置的生产效益函数作为局部优化目标函数， 以局部优化目标函数的最大值作为优化目标，对所述的局部优化目标函数进行 求解，并以得到的求解结果作为并行生产循环调度模型的可行解；

(6-3)基于启发式算法进行迭代搜索，直至迭代搜索的次数达到预设的 次数阈值时停止，并以最后一次的保留的搜索结果作为最优解：

每次迭代搜索包括如下步骤：

(S1)将所述的可行解作为搜索起点，采用启发式算法进行搜索，得到一 个搜索结果；

(S2)基于预设的产品需求量计算该搜索结果对应的下游生产装置的局部 生产效益，并比较该局部生产效益是否大于上一次保留的搜索结果所对应的下 游生产装置的局部生产效益：

若大于或等于，则以搜索结果作为搜索起点返回步骤(S1)，进行下一次 迭代搜索；

若小于，则去掉，并对搜索起点添加整数割集，从任意选择随机选取一个 分割结果作为搜索起点返回步骤(S1)，进行下一次迭代搜索；

迭代搜索时，以所述的可行解作为初始搜索起点。

每次迭代搜索时的启发式算法在初始搜索起点附件搜寻可行解。

本发明中将大规模集成优化问题分解为两个子问题(乙烯裂解装置的并行 生产循环调度模型的求解，以及下游生产装置的连续时间生产模型的求解)， 保证了这种大规模集成优化问题一定有解。

次数阈值直接关系到最终搜索的总时间消耗和精度，作为优选，所述步骤 (6-3)中的次数阈值为80～120。进一步优选，所述的次数阈值为100。

未作特殊说明，本发明的乙烯裂解装置包括一个乙烯裂解炉。

构建生产效益函数实际上为根据生产效益的计算表达式，本发明中未作特 殊说明，所述的生产效益为：

生产利润＝生产产品收入-生产原料成本-装置加工成本-需求未满足惩罚。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

(a)建立了综合乙烯裂解装置与下游生产装置的乙烯厂全局生产系统模 型，具体地指乙烯厂全厂同步化集成调度优化模型，为乙烯厂全厂大规模建模 问题提供了参考

(b)建立了乙烯裂解装置的并行生产循环调度模型，并将其与乙烯厂调 度优化问题结合；

(c)实现了连续时间生产模型与并行生产循环调度模型的同步化处理；

(d)确保了乙烯厂集成调度优化求解问题一定可以得到可行解，并可以 根据实际需求调整可行解的精度和准确度；

(e)为大规模集成优化问题提供了切实可行的求解方法，提供了服务于 大规模混合整数非线性问题的方法和系统。

附图说明

图1为本实施例的基于启发式算法的乙烯厂的生产控制方法的流程图；

图2是本实施例的乙烯厂生产网络拓扑结构图；

图3是乙烯裂解装置并行运行示意图；

图4是乙烯裂解装置与下游生产装置同步化集成模型时间方案示意图；

图5是启发式算法求解集成调度最优解的流程图；

图6是乙烯裂解装置产物流量及其变化情况示意图；

图7是下游生产装置的产物及其流量变化情况示意图。

具体实施方式：

以下结合附图对本发明进行进一步的阐述和说明。

如图1所示，一种基于启发式算法的乙烯厂全厂调度优化方法，其具体包 括如下步骤：

(1)将乙烯厂生产系统划分原料进厂站点，产品出厂站点，乙烯裂解装 置和下游生产装置，并绘制相应的生产网络拓扑结构图；

首先，将乙烯厂的生产系统分为四个组成部分，即：原料进厂站点，产品 出厂站点，乙烯裂解装置，下游生产装置；并同时确定原料进厂站点原料的种 类，比例及其物性条件；确定产品出产站点需要明确产品的种类，产率及其物 性条件；确定乙烯裂解装置需要明确并行的乙烯裂解炉生产线数量，每套乙烯 裂解炉的生产产率模型；确定乙烯裂解装置下游装置需要明确下游生产装置的 类型、种类、生产装置套数以及物料流动关系。基于上述条件和信息，绘制出 乙烯厂生产网络拓扑结构图。

如图2所示的生产网络拓扑结构图，原料进厂站点包括石脑油(NA)进 厂点，液化石油气(LPG)进厂点以及氧气(O₂)进厂点，轻柴油(LD)进 厂点以及乙烷(ETHANE)进厂点等5个原料进厂点；生产系统总共具有n 套并行的乙烯裂解装置(本实施例中n＝6)；主要的产品包括碳五组份(C5)、 碳九组份(C9)和乙烯(ETHYLENE)、丙烯、裂解轻油、甲烷、乙烷、碳四 等，所有乙烯裂解装置的产物会中后经过下游生产装置，如汽油加氢装置生产 碳五组份(C5)、碳九组份(C9)和加氢汽油等；乙二醇装置通入氧气、甲烷 和加氢汽油生成乙二醇、二乙二醇和三级环氧乙烷等；丁二烯装置以外加的碳 四裂解装置C1形成的碳四和乙烯裂解装置形成的碳为原料，生产得到产物包 括碳四抽余油、丁二烯、碳四残余油和丁二烯二聚物。各下游生产装置形成的 产物经过出厂站点P1、P2、P3、P4、P5输送至市场。

表1展示了某一天各个乙烯裂解装置(f1～f6)的进料组成及其进料量。

表1

各种原料的价格与每日进料，以及各种产品的价格与每日产量如表2所示：

表2

(2)根据生产网络拓扑结构图建立乙烯裂解装置并行生产循环调度模型 的多套时间分配方案和多套物料分配方案，其具体包括：

确定并行运行的乙烯裂解装置的套数为6套，确定乙烯裂解装置循环调度 优化的生产方案，确定每套装置在一定生产周期内运行与停运清渣的时间分配 方案。

以ST_f,n和FT_f,n分别表示f裂解炉在第n个生产批次的开停工时刻，并以二 次型(即0、1变量，用于判断作用)变量θ_f表示停工时间与开工时间之间的 关系，即当停工时间大于开工时间时，θ_f＝1；反之，当停工时间小于开工时间 时，θ_f＝0。因此，裂解炉装置运行和运渣的时间方案需要满足的约束表示为：

$-{\theta }_{f}M\le {\mathrm{FT}}_{f,n^{\prime }}-{\mathrm{SF}}_{f,n^{\prime }}\le (1-{\theta }_f)M,\forall f\in F,n^{\prime }=1$

${\mathrm{ST}}_{f,n}={\mathrm{FT}}_{f,n^{\prime }}+\underset{r\in R_f}{\Sigma }{\beta }_{r,f}{\mathrm{wv}}_{r,f,n^{\prime }}-(1-{\theta }_f)H,\forall n=1,n^{\prime }=N,f\in F$

${\mathrm{ST}}_{f,n}={\mathrm{FT}}_{f,n^{\prime }}+\underset{r\in R_f}{\Sigma }{\beta }_{r,f}{\mathrm{wv}}_{r,f,n^{\prime }}-(1-{\theta }_f)H,\forall n\in N,n>1,f\in F$

${\mathrm{FT}}_{f,n}={\mathrm{ST}}_{f,n}+{\mathrm{TH}}_{f,n}-H·{\theta }_f,\forall n=1,f\in F$

${\mathrm{FT}}_{f,n}={\mathrm{ST}}_{f,n}+{\mathrm{TH}}_{f,n},\forall n>1,f\in F$

${\mathrm{Ts}}_{j,t}=\underset{r\in R_F,n\in N}{\Sigma }{\mathrm{Tsf}}_{r,f,t,n},\forall j\in J_{\mathrm{EU}},t\in T$

${\mathrm{Ts}}_{j,t}=\underset{r\in R_F,n\in N}{\Sigma }{\mathrm{Tsf}}_{r,f,t,n},\forall j\in J_{\mathrm{EU}},t\in T$

${\mathrm{FT}}_{f,n}={\mathrm{ST}}_{f,n}+{\mathrm{TH}}_{f,n},\forall n>1,f\in F$

${\mathrm{TH}}_{f,n}\le {\mathrm{TUH}}_f\underset{r\in R_F}{\Sigma }{\mathrm{wv}}_{r,f,n},\forall f\in F,n\in N$

${\mathrm{TH}}_{f,n}\le {\mathrm{TLH}}_f\underset{r\in R_F}{\Sigma }{\mathrm{wv}}_{r,f,n},\forall f\in F,n\in N$

$\underset{n\in N}{\Sigma }({\mathrm{TH}}_{f,n}+{\beta }_{r,f}\underset{r\in R_F}{\Sigma }{\mathrm{wv}}_{r,f,n})=H,\forall f\in F$

其中，公式中各变量和符号的含义如下：

θ_f——用于指示第一生产批次的起始时刻是否先于其结束时刻的二进制 变量

ST_f,n——裂解炉f的第n个生产批次的起始时刻

FT_f,n——裂解炉f的第n个生产批次的结束时刻

M——装置运行时间

β_r,f——裂解炉f以r为原料时的清渣处理时间

H——集成优化模型的循环调度总时间

Tsf_r,f,t,n——裂解炉f以物料r为原料时在第n个时间批次内的连续生产时 间t的起始时刻

同时，再考虑到乙烯裂解装置在生产过程中的物料分配方案，得出相应的 物料约束条件：

${\mathrm{SP}}_{l,i,j,n}=\underset{l^{\prime }\in L_F^i}{\Sigma }\underset{m\in M}{\Sigma }{\int }_0^{{\mathrm{tg}}_{i,j,m,n}}{\mathrm{FLG}}_{l^{\prime },i,j,m}^{\mathrm{in}}(c_{l,l^{\prime },j}+a_{l,l^{\prime },j}{e}^{b_{l,l^{\prime },j}t})\mathrm{dt},\forall i\in I_j^c,l\in L_P^i,j\in J$

${\mathrm{SC}}_{l,i,j,n}=\underset{m\in M}{\Sigma }{\mathrm{FLG}}_{l,i,j,m}^{\mathrm{in}}{\mathrm{tg}}_{i,j,m,n},\forall i\in I_j^c,l\in L_F^i,j\in J$

$\underset{l\in L_p}{\Sigma }{\mathrm{SP}}_{l,i,j,n}\le H\times {\mathrm{CAP}}_j^{\mathrm{up}}\times {\mathrm{wv}}_{i,j,n},\forall i\in I_j,j\in J,n\in N$

$\underset{l\in L_F^l}{\Sigma }{\mathrm{SC}}_{l,i,j,n}\le H\times {\mathrm{CAP}}_j^{\mathrm{up}}\times {\mathrm{wv}}_{i,j,n},\forall i\in I_j,j\in J,n\in N$

$\underset{l\in L_p}{\Sigma }\underset{i\in I_j}{\Sigma }{\mathrm{SP}}_{l,i,j,n}=\underset{l\in L_F^i}{\Sigma }\underset{i\in I_j}{\Sigma }{\mathrm{SC}}_{l,i,j,n},\forall j\in J,n\in N$

其中，各参数符号的含义如下：

SP_l,i,j,t——在时间空挡t内，装置j在操作方案i下生产的物料l

SC_l,i,j,t——在时间空挡t内，装置j在操作方案i下消耗的物料l

wv_r,f,n——用于指定原料r在裂解炉f的第n个时间空挡内进行分配

的二进制变量

——装置的进料流量

如图3所示，以一个具有两套乙烯裂解装置的系统为例，描述乙烯裂解装 置的生产时间节点，生产时间节点包括乙烯裂解装置在每个生产周期内(即循 环时间总额)的批次运行时间和停运清渣的时间节点。图中所示1号乙烯裂解 装置(即乙烯裂解装置1号)在给定生产周期内具有三个生产批次(即批次运 行时间)，三个生产批次分别进料A，进料B和进料A，同时包括三次停运清 渣处理；2号乙烯裂解装置(即乙烯裂解装置2号)在给定生产周期内包含4 个生产批次，四个生产批次分别进料C、进料A，进料B和进料C，3次停运 清渣处理。并且，在图中我们可以确定每套装置每一生产批次的起始时刻，确 定每一次停运清渣处理的起始时刻。

(3)根据生产网络拓扑结构图建立下游生产装置连续时间生产模型的多 套时间分配方案和多套物料分配方案；

确定各个下游生产装置的生产过程中的生产时间节点；并确定每一套物料 分配方案中，下游生产装置在各个时间节点处每种产物的产率，加工能力的上 限和下限，以及每一条物料运输管线的运输能力上限和下限；同时确定每一种 最终产物的预期需求量

同裂解装置生产过程相似，连续时间生产过程中需要受到生产起始时间的 限制，从而得到的时间约束条件为：

${\mathrm{Ts}}_{j,t},{\mathrm{Tf}}_{j,t}\le H,\forall j\in J_{\mathrm{EU}},t\in T$

${\mathrm{Ts}}_{j,t}\le {\mathrm{Tf}}_{j,t},\forall j\in J_{\mathrm{EU}},t\in T$

${\mathrm{Tf}}_{j,t-1}={\mathrm{Ts}}_{j,t},\forall j\in J_{\mathrm{EU}},t>1$

$\underset{t\in T}{\Sigma }{\mathrm{Tf}}_{j,t}-{\mathrm{Ts}}_{j,t}=H,\forall j\in J_{\mathrm{EU}}$

其中，各参数与符号的含义如下：

Ts_j,t——装置j的起始加工时刻

Tf_j,t——装置j的加工结束时刻

考虑到生产过程中物料质量守恒，得到：

$\underset{f\in F}{\Sigma }{\mathrm{Pf}}_{l,f,t}=\underset{o\in O}{\Sigma }{\mathrm{fout}}_{l,j^{\prime },o,t}+\underset{j\in J_D}{\Sigma }{\mathrm{fin}}_{l,j^{\prime },j,t},{\forall j}^{\prime }\in J_{\mathrm{EU}},l\in L_D\cap L_j^c,t\in T$

$\underset{i\in I_j}{\Sigma }{\mathrm{SP}}_{l,i,j,t}=\underset{o\in O_j}{\Sigma }{\mathrm{DoJ}}_{l,j,o,t},\forall j\in J_D,l\in L_j^p\cap L_o,t\in T$

其中各参数与符号的含义如下：

Pf_l,f,t——在时间空挡t内，裂解炉f生产的物料l

fout_l,j,o,t——在时间空挡t内，从乙烯裂解装置j输送到处长站点侧线o的 物料l

fin_l,j′,j,t——在时间空挡t内，从乙烯裂解装置j’输送到下游生产装置j的物 料l

SP_l,i,j,t——在时间空挡t内，装置j在操作方案i下生产的物料l

DoJ_l,j,o,t——在时间空挡t内，从装置j输送到出厂站点侧线o的物料

同时，在考虑装置的物料加工、物料进出关系，以及装置的产物及其产率， 可以得到物料的约束条件：

$\underset{l\in L_j^p}{\Sigma }{\mathrm{SP}}_{l,i,j,t}={\mathrm{PJ}}_{i,j,t},\forall i\in I_j,j\in J_D,t\in T$

$\underset{l\in L_j^p}{\Sigma }{\mathrm{SC}}_{l,i,j,t}={\mathrm{CJ}}_{i,j,t},\forall i\in I_j,j\in J_D,t\in T$

${\mathrm{PJ}}_{i,j,t}={\mathrm{CJ}}_{i,j,t},\forall i\in I_j,j\in J_D,t\in T$

${\mathrm{PJ}}_{i,j,t}·{\mathrm{yd}}_{l,i,j}={\mathrm{SP}}_{l,i,j,t},\forall l\in L_j^p,i\in I_j,j\in J_D,t\in T$

${\mathrm{CJ}}_{i,j,t}·c{d}_{l,i,j}={\mathrm{SC}}_{l,i,j,t},\forall l\in L_j^c,i\in I_j,j\in J_D,t\in T$

其中，各参数与符号的含义如下：

SP_l,i,j,t——在时间空挡t内，装置j在操作方案i下生产的物料l

PJ_i,j,t——在时间空挡t内，装置j在操作方案i下的总产量

SC_l,i,j,t——在时间空挡t内，装置j在操作方案i下消耗的物料l

CJ_i,j,t——在时间空挡t内，装置j在操作方案i下的总消耗量

根据实际的生产需求情况，确定出每种产品在一个生产周期(180天)的 需求量表如表3所示：

表3

(4)根据步骤(2)和(3)的结果建立乙烯裂解装置与下游生产装置的 同步化集成调度优化模型，所述的同步化集成调度优化模型包括全局时间分配 方案和全局物料分配方案；

将各个乙烯裂解装置并行生产循环调度模型的时间分配方案和下游生产 装置连续时间生产模型的时间分配方案对接得到全局时间分配方案：

$\underset{i\in I_j,t\in T}{\Sigma }{\mathrm{td}}_{i,j,t}=H,\forall j\in J_D$

${\mathrm{Ts}}_{j,t}\le {\mathrm{Tds}}_{i,j^{\prime },t}+H(1-{\mathrm{xv}}_{i,j^{\prime },t}),\forall i\in I_j,j\in J_{\mathrm{EU}}\cap J_j,j^{\prime }\in J_D,t\in T$

${\mathrm{Ts}}_{j,t}\ge {\mathrm{Tds}}_{i,j^{\prime },t}-H(1-{\mathrm{xv}}_{i,j^{\prime },t}),\forall i\in I_j,j\in J_{\mathrm{EU}}\cap J_j,j^{\prime }\in J_D,t\in T$

${\mathrm{Tf}}_{j,t}\le {\mathrm{Tdf}}_{i,j^{\prime },t}+H(1-{\mathrm{xv}}_{i,j^{\prime },t}),\forall i\in I_j,j\in J_{\mathrm{EU}}\cap J_j,j^{\prime }\in J_D,t\in T$

${\mathrm{Tf}}_{j,t}\ge {\mathrm{Tdf}}_{i,j^{\prime },t}-H(1-{\mathrm{xv}}_{i,j^{\prime },t}),\forall i\in I_j,j\in J_{\mathrm{EU}}\cap J_j,j^{\prime }\in J_D,t\in T$

其中各参数和符号的含义如下：

td_i,j,t——在操作模式i下，裂解炉j的加工时间

Ts_j,t——装置j的起始加工时刻

Tf_j,t——装置j的加工结束时刻

xv_i,j,t用于指示在时间空挡t内，裂解炉f是否采用操作方案i的二进制变 量

图4为具有6套乙烯裂解装置(分别为乙烯裂解装置1、乙烯裂解装置2、 乙烯裂解装置3、乙烯裂解装置4、乙烯裂解装置5和乙烯裂解装置6，对应 的产物主要包括轻柴油、石脑油、液化石油气和乙烷)的乙烯厂生产系统集成 调度优化模型时间方案，将每一套乙烯裂解装置的停运清渣处理起始时刻进行 标准，从而得到集成调度优化模型的生产时间分割节点(分别为t1，t2、t3、 t4、t5、t6、t7、t8、t9、……，tn、tn+m等)；然后，依据上述得到的生产时 间分割节点得到裂解装置与下游生产装置同步化集成调度优化逻辑模型及其 加工时间方案。

对上游的物料关系进行衔接，可以得到：

$\underset{i\in I_j}{\Sigma }{\mathrm{SC}}_{l,i,j,t}\le \underset{c\in C_j}{\Sigma }\mathrm{In}{J}_{l^{\prime },c,j,t}+{ϵ}^{\prime }\underset{j^{\prime }\in J_{\mathrm{EU}}}{\Sigma }{\mathrm{fin}}_{l^{\prime \prime },j^{\prime },j,t},$

$\forall j\in J_D\cap J_j,l\in L_j^c,l^{\prime }\in L_c\cap L_j^c,l^{\prime \prime }\in L_D\cap L_j^c,t\in T$

$\underset{i\in I_j}{\Sigma }{\mathrm{SC}}_{l,i,j,t}\le \underset{c\in C_j}{\Sigma }\mathrm{In}{J}_{l^{\prime },c,j,t}+{ϵ}^{\prime }\underset{j^{\prime }\in J_{\mathrm{EU}}}{\Sigma }{\mathrm{fin}}_{l^{\prime \prime },j^{\prime },j,t},$

$\forall j\in J_D\cap J_j,l\in L_j^c,l^{\prime }\in L_c\cap L_j^c,l^{\prime \prime }\in L_D\cap L_j^c,t\in T$

在确定集成生产系统时间分配方案的基础上，添加物料运输约束条件：

${\mathrm{Tif}}_{c,j,t}\ge {\mathrm{Tis}}_{c,j,t},\forall c\in C_j,j\in J_c,t\in T$

${\mathrm{Tis}}_{c,j,t+1}\ge {\mathrm{Tif}}_{c,j,t},\forall c\in C_j,j\in J_c,t<\in T$

${\mathrm{Tof}}_{j,o,t}\ge {\mathrm{Tos}}_{j,o,t},\forall o\in O_j,j\in J_o,t\in T$

${\mathrm{Tos}}_{j,o,t+1}\ge {\mathrm{Tof}}_{j,o,t},\forall j\in J_o,o\in O_j,t<T$

${\mathrm{Tdf}}_{i,j,t}\ge {\mathrm{Tds}}_{i,j,t},\forall i\in I_j,j\in J_D,t\in T$

${\mathrm{Tdf}}_{i,j,t+1}\ge {\mathrm{Tds}}_{i,j,t},\forall i\in I_j,j\in J_D,t<T$

${\mathrm{Tds}}_{i,j,t+1}\ge {\mathrm{Tdf}}_{i^{\prime },j,t+1}-H(1-{\mathrm{xv}}_{i^{\prime },j,t}),\forall i,i^{\prime }\in I_j,j\in J_D,t<T$

同时，添加集成生产系统的物料进厂和出厂约束，得到：

${\mathrm{DoJ}}_{l,j,o,t}\le {\mathrm{FLo}}_{j,o,l}({\mathrm{Tof}}_{j,o,t}-{\mathrm{Tos}}_{j,o,t}),\forall j\in J_o,l\in L_o\cap L_j,j\in J_D,t\in T$

${\mathrm{InJ}}_{l,c,j,t}\le {\mathrm{FL}}_{c,j,l}^{\mathrm{in}}({\mathrm{Tif}}_{c,j,t}-{\mathrm{Tis}}_{c,j,t}),\forall c\in C_j,l\in L_c\cap L_j^c,j\in J_D,t\in T$

${\mathrm{InJ}}_{l,c,j,t}\ge {\mathrm{FL}}_{c,j,l}^{\mathrm{in}}({\mathrm{Tif}}_{c,j,t}-{\mathrm{Tis}}_{c,j,t}),\forall c\in C_j,l\in L_c\cap L_j^c,j\in J,t\in T.$

(5)根据同步化集成调度优化模型构建生产效益函数作为全局优化目标 函数，并以该全局优化目标函数的最大值作为优化目标；并以预设的产品需求 量作为全局优化目标函数的约束条件。

将集成生产系统的优化目标确定为：同步化集成调度优化模型的生产效益 最大化，即：

$\left(\begin{array}{c}\mathrm{Pr}=\underset{l\in L_o\cap L_j,t\in T,j\in J_D,\cap J_o,o\in O_j}{\Sigma }{\mathrm{pr}}_l^{\mathrm{out}}{\mathrm{DoJ}}_{l,j,o,t}+\underset{l\in L_o\cap L_{j^{\prime }},t\in T,j^{\prime }\in J_{\mathrm{EU}},o\in O_{j^{\prime }}}{\Sigma }{\mathrm{pr}}_l^{\mathrm{out}}{\mathrm{fout}}_{l,j^{\prime },o,t}\\ -\underset{r\in R_F,f\in F,t\in T}{\Sigma }{\mathrm{ax}}_r{\mathrm{Cf}}_{r,f,t}-\underset{l\in L_c\cap L_j,c\in C_j,j\in J_D\cap J_c,t\in T}{\Sigma }{\mathrm{pr}}_l^{\mathrm{in}}{\mathrm{InJ}}_{l,x,j,t}\\ -\underset{i\in I_j,j\in J_D,t\in T}{\Sigma }{\mathrm{cx}}_{i,j}{\mathrm{xv}}_{i,j,t}-\underset{r\in R_F,f\in F,n\in N}{\Sigma }{\mathrm{bx}}_{r,f}{\mathrm{wv}}_{r,f,n}-\underset{i\in I_j,i^{\prime }\in I_j,j\in J_D,t\in T}{\Sigma }{\mathrm{dx}}_{i,i^{\prime }}{\gamma }_{i^{\prime },i,j,t}\end{array}\right),$

其中，各参数和符号的含义如下：

SC_l,i,j,t在时间空挡t内，装置j在操作方案i下消耗的物料l

Tif_c,j,t——在时间空挡t内，物料从进厂站点c输送到装置j的结束时刻

Tis_c,j,t——在时间空挡t内，物料从进厂站点c输送到装置j的起始时刻

Tif_c,j,t——在时间空挡t内，物料从进厂站点c输送到装置j的结束时刻

Tos_j,o,t——在时间空挡t内，物料从装置j输送至出厂站点o的起始时刻

Tds_i,j,t——在时间空挡t内，裂解炉j的操作方案i的起始时刻

Tdf_i,j,t——在时间空挡t内，裂解炉j的操作方案i的结束时刻

DoJ_l,j,o,t——在时间空挡t内，从装置j输送到出厂站点侧线o的物料

FLo_j,o,l——物料l从装置j输送至侧线o的最大输送速率

InJ_l,c,j,t——在时间空挡t内，从进厂站点侧线c输入的物料l

(6)基于约束条件和优化目标，采用启发式算法对全局优化目标函数进 行求解，得到全局优化目标函数的最优解，利用最优解控制乙烯厂的生产过程。

本实施例中步骤(6)具体过程如如图5所示，包括如下步骤：

(6-1)将全局优化目标函数求解问题分解为乙烯裂解装置的并行生产循 环调度模型的求解，以及下游生产装置的连续时间生产模型的求解；

(6-2)构建所有乙烯裂解装置的生产效益函数作为局部优化目标函数， 以局部优化目标函数的最大值作为优化目标，对局部优化目标函数进行求解， 并以得到的求解结果作为并行生产循环调度模型的可行解；

具体地，求解乙烯裂解装置的并行生产循环调度模型，并以最大化上游乙 烯生产利润作为优化求解目标，其中：

生产利润＝生产产品收入-生产原料成本-装置加工成本-需求未满足惩罚

通过求解得到乙烯裂解装置的并行生产循环调度模型得到该模型的决策 变量，具体包括乙烯裂解装置的物料加工方案选择变量wv(I,j,n)，乙烯裂解装 置之间的加工批次关系变量X(I,j,I,n)和连续时间模型下裂解炉加工起始点 和结束点与加工批次的前后逻辑关系变量av(I,j,n)等。

(6-3)基于启发式算法进行迭代搜索，直至迭代搜索的次数达到预设的 次数阈值时停止，并以最后一次的保留的搜索结果作为最优解：

每次迭代搜索包括如下步骤：

(S1)将所述的可行解作为搜索起点，采用启发式算法进行搜索，得到一 个搜索结果；

(S2)基于预设的产品需求量计算该搜索结果对应的下游生产装置的局部 生产效益，并比较该局部生产效益是否大于上一次保留的搜索结果所对应的下 游生产装置的局部生产效益(即记录此次计算得到的可行解，保留更优解)：

若大于或等于，则以搜索结果作为搜索起点返回步骤(S1)，进行下一次 迭代搜索；

若小于，则去掉，并对搜索起点添加整数割集，从任意选择随机选取一个 分割结果作为搜索起点返回步骤(S1)，进行下一次迭代搜索；

上述步骤中，迭代搜索时以所述的可行解作为初始搜索结果。

如：当上一次乙烯1号乙烯裂解装置在第一个批次选择了石脑油作为裂解 原料，并且裂解时间达到80天，那么此次方案搜索也将首选石脑油作为1号 炉原料，裂解时间的约束范围在80天左右，尝试在该方案周围搜索更优点， 如果更优解存在，我们将此更优解存入解集，并重复上述搜索过程。如果更优 点不存在，那么我们添加整数割集，跳出该初始解周围的选择方案，任选一个 分割集尝试搜索其他方案，直至迭代次数达到预设的次数阈值时停止。

本实施例中步骤(6-3)中的迭代次数的次数阈值为100。

通过求解，可以得到相应的物料加工方案和时间分配方案如下：

乙烯裂解装置的加工方案表4所示：

表4

乙烯裂解装置的产物及其产量变化如图6所示。图中展示了乙烯、丙烯、 裂解轻油、甲烷和碳四组份在180天生产周期内，每种产物每一天的产量。以 乙烯为例，乙烯的总产量第一天约为500吨，其后每天的产量都用曲线表示出。

下游生产装置的生产量如图7所示，图中展示了乙二醇装置、汽油加氢装 置、1#丁二烯装置与2#丁二烯装置在180天的生产周期内，其生产量的变化 情况。

表5

表5展示了集成生产系统主要装置在180天的生产周期内其总产量的优化 结果。由表中可以看出，乙烯裂解装置的产物包括乙烯、丙烯和甲烷，而每种 产物的产量如表中所示。同理，可得到汽油加氢装置、乙二醇装置和丁二烯装 置的主要产物及其总产量。

以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说 明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明， 凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本 发明的保护范围之内。