加热炉优化前后的对比.doc

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1、此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除《DMOS工业优化软件在重整四合一加热炉上的应用》优化前后的对比分析提高四合一加热炉效率是优化生产的一个目标，结合这一优化目标北京石油化工设计院和中石化**分公司利用DMOS软件对生产数据进行分析。炼油二部重整装置的工程师收集了9月28日－10月10日的数据，利用DMOS工业优化软件对数据进行分析，得到了生产的优化规律，并于10月16日应用于生产，取得了不错的效果。以下是对优化前后的生产状况进行的对比分析。一、优化前数据的基本信息生产车间收集了9月28日－10月10日的数据，每小时一个样本

2、点，共286个样本。数据的基本信息如下：表1优化前基本信息总样样本数286加热炉效率<88.86%（差类）加热炉效率>88.86%（优类）样本数19393比例67.48％32.52％由表1可见：在9月28日－10月10日这段时间内，轻收>88.86%的样本点很少，只有93个，占32.52％。生产主要参数的均值如下：表2优化前目标和主要参数的平均值热效率氧含量排烟温度℃负压Pa一反炉膛温度℃88.82%2.28％204.98-30.11721.51二、优化规律和优化参数l目标：提高加热炉效率。加热炉效率<88.86％为差类样本，加热

3、炉效率>88.86％为优类样本。l参数：氧含量、排烟温度、负压、一反炉膛温度共4个参数。l特征图：特征图是一种两维图形，它的横轴为第一特征向量，纵轴为第二特征向量，分别为原变量的两个不同的线性组合，并互为正交。它们包含了训练集的大部分信息，能够反映研究对象的特征。特征图中显示了训练集的全部样本点，■方块点代表了加热炉效率>88.86％的优类样本，▲代表了加热炉效率<88.86％的优类样本。如果训练集投影在特征图后，优类点和差类点有明显的集聚分布，说明存在优化区。此文档仅供学习与交流此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除图1特征

4、图由图1可以看出：生产中加热炉效率>88.86％的样本明显的聚集在特征图的左边。我们可以通过优化生产来提高加热炉效率。l载荷图载荷图是一个两维图，横坐标为第一特征向量，纵坐标为第二特征向量。图中的每一个点分别代表原始变量在两个特征变量中的“载荷”，“载荷”绝对值愈大，该变量在载荷图中离原点的距离愈大，表明该变量使生产状态点在特征向量上产生移动的作用愈大，该变量越重要。载荷的正负表示使状态点在特征空间中的移动方向。图2载荷图由图2可以看出：影响加热炉效率的主要参数是氧含量、负压、排烟温度。l优化方案由DMOS工业优化软件建立优化模型

5、，得到如下优化方案：此文档仅供学习与交流此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除表3优化方案氧含量负压Pa排烟温度℃1.6——2.0％-25——－30198——203↓↑↓（↓表示降低该变量，↑表示增加该变量有利于提高轻收）三、优化方案实施生产工程师对DMOS软件得到的优化方案充分讨论后，决定把氧含量控制在1.7％，负压控制在－28Pa，于10月16日在现场实施，并收集了优化后的数据（10月16日－20日数据），优化后数据的基本信息如下：表4优化后目标和参数的平均值热效率氧含量排烟温度℃负压Pa一反炉膛温度℃89.06%1.78

6、％205.22-28.44721.64四、优化前后数据的对比为了检验DMOS软件的优化效果，对优化实施前后的数据进行比较。9月28日－10月10日为优化前数据，10月16日－20日为优化后数据。二者的对比如下表：表5优化前后数据的对比热效率氧含量排烟温度℃负压Pa一反炉膛温度℃优化前88.82%2.28％204.98-30.11721.51优化后89.06%1.78％205.22-28.44721.64通过优化前后数据的比较可见：通过DMOS软件对生产的优化，在排烟温度和一反炉膛温度几乎不变的情况下，通过降低氧含量，增大负压，加热

7、炉效率由88.82％提高到89.06%，提高了0.24%。五、经济效益通过DMOS工业优化软件对加热炉效率的优化，提高了四合一加热炉的效率，降低了能耗，加热炉效率增加了0.24％，一个月可以节约瓦斯4吨，一年可以节约瓦斯45吨左右，一吨瓦斯价格约为2000元，一年可以节约费用9万元左右。中石化**分公司炼油二部北京石油化工设计院2008-10-20此文档仅供学习与交流