中文題目：基于實時優化松弛反饋的汽油調合閉環調度

論文題目：Closed-loop gasoline blending scheduling based on real-time optimized slack feedback

錄用期刊：Chemical Engineering Science (中科院大類2區、SCI TOP期刊、CAA A類期刊)

原文DOI：https://doi.org/10.1016/j.ces.2025.121426

原文鏈接： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009250925002490

錄用/見刊時間：2025/2/24

作者列表：

1） 何仁初 中國石油大學（北京）人工智能學院 自動化系教師

2） 閆欣妤 中國石油大學（北京）人工智能學院 控制科學與工程專業 碩23

3） 華俊杰 華東理工大學信息科學與工程學院 控制工程專業 碩21

4） 林嘉獎 中國石油大學（北京）人工智能學院 自動化系教師

5） 趙亮 華東理工大學信息科學與工程學院 自動化系教師

摘要：

汽油調合是將多種組分混合為成品油的復雜過程，直接關乎煉廠的經濟效益和產品質量。為了生產出質量達標、屬性指標過剩最小、成本最低的汽油，一方面需要精心制定調合調度方案，合理配置組分油、儲罐、油泵、管線等資源；另一方面需要引入實時優化控制技術克服油品屬性和流量波動，在滿足產品質量指標的情況下實現調合效益最大化。然而，傳統的汽油調合調度優化方法往往忽視與實時優化間的關聯，導致調度方案與實際操作存在脫節。因此，本文提出了基于實時優化松弛反饋的閉環調度策略，在實時優化模型的屬性約束中添加松弛參數。當實時優化過程因組分油屬性或流量波動導致成品油質量不達標時，通過松弛參數反饋修正調度模型的約束條件和目標函數，重新求解后續調合方案。案例分析結果表明，所提出的閉環調度策略能夠基于松弛反饋對調度模型進行調整，實現對汽油不達標屬性的修正。

背景與動機: 

汽油調合將多種中間產品混合制成不同牌號汽油，調合成品質量直接影響產品是否達標以及煉油廠經濟效益。在調合過程中，成品油關鍵性能指標呈非線性變化，常采用實時優化（RTO）調整組分流量來保證產品質量和實現優化目標 。然而，調合過程存在諸多不確定因素，如原油供應波動、工藝誤差、操作誤差和環境因素等，這些因素會導致組分油屬性和流量波動，使成品油質量不達標，增加操作成本并影響生產交付。

當前多數煉化廠引入管道調合實時優化技術，但該技術修改幅度有限。且傳統汽油調合調度優化方法忽視與實時優化的關聯，導致調度方案與實際操作脫節。為解決這些問題，實現生產出質量達標、屬性指標過剩最小、成本最低的汽油這一目標，本文提出基于實時優化松弛反饋的閉環調度策略。

設計與實現:

本文技術路線如圖1所示，首先通過多目標進化算法求解考慮了油品移動的汽油調合調度多目標模型，選取Pareto前沿上的膝點作為最優解形成汽油調合調度方案。接下來，將調度方案下達至實時優化系統按周期執行方案。當汽油調合過程中的不確定因素導致實時優化過程屬性不達標時，屬性松弛參數值不為0。然后，將不為0的屬性松弛值反饋到調度層，通過閉環調度策略對調度模型中的屬性約束和辛烷值過剩最小的目標函數進行修正。最后，使用修正后的汽油調合調度模型進行求解，重新制定新的調合方案，以實現汽油調合過程的閉環調度。

圖1 總體技術路線圖 

汽油調合調度優化模型：汽油調合調度問題包含多個決策目標，本文模型主要考慮三個目標函數，分別為成品油的產量和提貨量最大、研究法辛烷值屬性過剩最小、油品移動成本最小?？紤]到汽油調合過程中的生產工藝、操作規則、產品質量指標等限制，模型中構建了各類約束條件的公式，包括庫存約束、質量約束、配方約束、路徑重合約束、泵流量約束等。

考慮屬性松弛的汽油調合實時優化模型：包括累積調合模型和調合效應模型。累積調合是根據罐底油屬性對調合頭調合頭屬性指標進行換算。

 

 

引入在線更新的辛烷值調合效應模型，采用遞推最小二乘法對模型參數進行在線實時更新。調合效應模型具體形式如下：

 

當實時優化過程中存在松弛參數不為0時，表示實時優化過程無法在調度方案允許的范圍內生產合格的成品油，此時需要對調度方案進行調整。本文采用屬性松弛反饋的方式對汽油調合調度模型的屬性約束條件和目標函數進行修正，然后重新執行調度優化算法，計算出反饋時間點之后的最佳調度方案。

當松弛參數大于0時，對約束條件的修正如下：

當松弛參數小于0時，對約束條件的修正如下：

 

當RON屬性對應的松弛參數大于0時，對目標函數的修正如下：

 

圖2 基于實時優化松弛反饋的汽油調合閉環調度算法流程圖

實驗結果及分析:

本文以國內某煉廠實際生產過程為例，設置調度周期為7天，調度時間尺度以天為單位，調度結果為7天的汽油生產排產方案。用NSGA-Ⅱ算法求解生成初始調度方案。經過實時優化模型求解，屬性松弛參數值如表1所示。

表1  實時優化屬性松弛結果

 

將實時優化求得的屬性松弛參數反饋到汽油調合調度模型中，對汽油調合調度模型進行修正，根據修正后的模型重新進行優化求解。求解后的調度結果如圖所示

 

圖3  各儲罐流量調度方案 

 圖4  組分油接收調度方案

 

 圖5  成品油提貨量調度方案

以藍色虛線為分界線，虛線左側為松弛反饋修正之前已經執行的調度方案，虛線右側為松弛反饋修正之后的重新優化得到調度方案。

模型修正之后，只有當成品油屬性預測值應高于疊加了屬性松弛的指標下限，才能保證成品罐中的油品滿足汽油屬性指標約束。表2-1和表2-2為各周期成品油屬性預測值，表中第4周期及以后各周期成品油的RON和蒸汽壓屬性均高于修正后的下限，證明了通過閉環調度策略對模型修正的可行性。

Table 2-1. 各周期成品油屬性預測

 

Table 2-2. 各周期成品油屬性預測

 

結論:

針對汽油調合實時優化無解的情況，本文在實時優化模型中引入屬性松弛，并提出了基于實時優化松弛反饋的汽油調合閉環調度策略。當實時優化得到的松弛參數不為0時，則對調度模型的約束和目標進行偏差修正，并使用修正后的調度模型進行再調度計算，實現汽油調合調度與實時優化的協同。最后，本文設計了一個汽油調合模擬案例，并使用該案例對汽油調合閉環調度策略進行驗證。實驗證明本文提出的閉環調度策略能夠實現調度優化和實時優化的協同，當實時優化預測的成品油屬性違反約束時，重新制定調度方案，實現對汽油不達標屬性的修正，保證煉廠汽油生產的穩定運行。

作者簡介:

何仁初，男，中國石油大學（北京）人工智能學院自動化系系主任、教授、博士生導師。上海自動化學會理事，主要研究領域為面向能源化工過程的智能感知、智能建模、智能決策、機器學習和優化控制方面的理論、方法與應用。近年來主持/參與國家自然科學基金面上項目2項；企業委托合作項目20多項；在IEEE匯刊、FUEL、CES、JPC等國內外期刊發表SCI/EI學術論文40多篇；申請國家/國際PCT專利20多項，已授權國家發明專利11項，授權國際發明專利1項；登記計算機軟件著作權20多件；獲得上海市技術發明一等獎1項，中國石油和化學工業聯合會科技進步一等獎1項，上海市科技進步三等獎1項。