1先进控制技术
1.1自适应控制的原理和应用
自适应控制技术的精髓在于能根据系统的当前状态及其变化来自动调节控制策略，旨在优化控制效果。此技术依据对系统模型与参数的实时评估而运作：控制系统持续观测过程变量及其输出，并据此更新对系统的数学模型与参数的认识。
1.2多参数预估控制的概念和实施
多参数预估控制（Multivariable generalized predictive control）作为一种在石油领域中特别常见的控制技术，在石油化工领域发挥着重要作用。我们仅仅需要构建一个动态过程控制模型，实现有效的制程管理。有效实施MPC需持续对模型进行精准的更新与调整，以适应生产过程中实时变动及不可预测因素，确保控制系统在多样化的操作环境下仍保持优异性能。在石化生产的各个环节，包括精炼、裂解、分离以及化学反应过程等，多参数预估控制（MPC）的利用极大提高了操作的精度和效率。
1.3模糊控制在石油化工中的应用
模糊控制，通过配置数据传输平台，从OPC服务器中读取需要在工艺和设备预警模型中进行计算的装置关键仪表数据，有效管理了信息的不确定性和模糊性，促进生产过程稳定运行。通过配置数据传输平台，从OPC服务器中读取需要在工艺和设备预警模型中进行计算的装置关键仪表数据。测试在线模型平台SEPSIM3.0中需要进行工艺和设备预警的仪表数据读取是否正常。在工艺和设备预警模型监控计算值是否正常，根据算法原理调整模型中的参数至计算值为正常范围内。通过模型计算数据及装置实际情况，设定预警限值，通过预警软件客户端给出相应预警信息。在优化石油化工生产的过程中，调节操作变量以升级产品品质与输出极为重要。神经网络技术作为效仿人类大脑神经结构的计算模式，正逐渐增强此领域的应用价值。这一技术可以通过学习和适应各种生产流程，精准构建过程模型并预测未来流程的表现。依赖于已有的生产数据对神经网络进行训练，能有效地预见并调整系统反应，进而提升控制效果和系统稳定性。
2实时优化技术
2.1数据实时收集和建模方式
石油化工生产是一个复杂的多变量系统，涉及温度、压力、流量、组分浓度和液位等多个关键参数。实时监控这些参数，可以及时获得生产过程的状态信息，对於提升生产效率与保障安全生产具有重要作用。为了有效管理这些大量数据，通常采用先进的传感器和仪器设备来收集和记录关键参数的动态变化，随后这些数据被组织存储于大型数据存储库中。基于这些历史与实时数据，研发人员需要构建准确反映生产动态的数学模型。这些模型不仅需基于物理规律，还应包括统计学原理，以便全面揭示数据间的内在联系和变动规很。建模的核心目标在于解析和量化生产过程中关键变量间的相互作用与影响，进而将其抽象为算法中的数学表达，以支撑后续的实时优化操作。在建模过程中，关注点包括模型的线性或非线性特性，以及时滞和系统的非稳态行为，这对于精确捕捉及响应生产过程的动态变化来说至关重要。了解并应用好这一系列技术，对于实现石油化工生产的高效和自动化控制，意义重大。在高度竞争和技术快速发展的今天，及时获取并有效利用生产数据，是工业企业持续泽领先地位的关键策略之一。
2.2先进控制原理和应用
先进控制具备回路监控组态、回路故障诊断、在线整定、评估报表的功能。能够实现在DCS 组态生成的PID 数据文件基础上，建立回路监控组态信息，设置回路分析及整定等所需要的各种参数。根据组态信息建立数据库，供PID 回路控制性能在线监控及整定使用。通过控制性能监控模块，对仪表、阀 门等设备问题(如仪表超量程、死值、异常变化，阀门死区、粘滞等)进行定位及诊断，辅助用户消除潜在安全隐患。
先进控制的核心是计算回路标准偏差，取APC系统实施前后，各一段时间某个变量的历史数值，固定采用频率，利用公式分别计算其方差，然后进行比较，即可得到APC系统实施该变量方差降低的幅度（%）。利用标准函数average（x1、x2, …. , xn）来计算这n个样本的均值，以及stdev(x1、x2, …. , xn）来计算这n个样本的方差。
衡量装置平稳程度的一个重要参数就是：先进控制系统的实施是否降低了装置主要变量的标准偏差。标准偏差(Standard Deviation) 是一个统计学名词，是一种度量数据分布的分散程度的标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少（即装置越平稳），反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
先进控制系统投用后，装置关键变量的波动明显减少，标准偏差降幅均在35％以上，装置生产的平稳性和产品质量得到明显提高，达到了设计的技术要求。
2.3专家系统应用于实时优化
专家系统的核心作用是制定和管理优化策略。该系统融合了深入的行业知识和丰富的实践经验，精确构建决策规则体系，促进生产流程优化达至理想状态。系统能够实时监测设备的运行工况，并依托于庞大的知识库进行故障趋势的分析和异常状况的识别。检测到潜在故障后，专家系统能即刻提供解决方案，有效避免生产延误和经济损失。其在实时监控和模型参数调整方面表现出色，通过精确模型预测控制，确保系统高效运行。此外，系统可根据实时数据调节参数，使模型更贴近实际操作，提升整体性能。
3实施过程
3.1建立系统模型的方法
系统辨识技术利用实时数据——如温度、压力和流量等参数——构建数学模型，以精确刻画生产流程的动态行为。该技术通过集成统计分析与回归方法，基于大量实验数据，提取系统的内在动态规律。此过程不仅深入挖掘了数据中的复杂性，还凝聚了强大的计算支持。在此基础上，机理分析方法应运而生，它根据生产流程的物理和化学基础，深入理解各工艺环节，构建系统的机理模型。这种模型侧重揭示组件间的相互作用及其规律性，从而为系统辨识提供了一种从理论到实践的扎实框架。
3.2采集实时数据和建立模型
在制造过程中融入传感技术对于实时掌握关键参数至关重要。首步需部署各类传感器如温度、压力等监测设备，通过持续搜集数据记录生产环节的动态变化。安装好实时数据捕捉系统之后，则需要进一步通过建模手段完善过程管控。。根据实验测试数据，结合辨识对象的机理知识，对相关输入/输出变量的传递函数矩阵结构及参数进行估计和整定，建立被控过程的多入多出动态模型，为在线控制器提供预测模型。通过此方法，可大幅提升生产效率与质量控制。
4结语
石油化工专业领域内先进控制与实时优化技术日趋成熟，可显著提高生产效率和产品质量，同时降低能耗与环境负担，助力实现可持续发展目标。随着这些技术的不断演进，石油化工业的现代化和创新步伐稳步推进。鉴于数字化转型的浪潮及对可持续发展的深化要求，石油化工企业亟需持续更新与实施先进的控制和优化策略，以便更好地适应市场的动态变化。
参考文献：
[1]王凯.石油化工电气自动化控制中的PLC技术应用[J].中国设备工程，2023(19):226-228.
[2]汪小中.石油化工工程中工艺管道安装施工风险控制措施分析[J].中国设备工程，2023(19):230-232.
[3]刘婷.石油化工管线安全运行智能控制设计探讨[J].工程建设与设计，2023(19):120-122.
[4]孙晔，夏骅，孟子洋.浅析海洋石油化工装置配管质量控制存在的问题及对策[J].全面腐蚀控制，2023,37(09):37-41.
[5]黄德先.先进控制和实时优化技术在石油企业的应用[J].圣金桥信息技术通讯，2002（6）：5-8.
[6]郭庆方.化工行业发展循环经济的有效途径[J].化学工业，2007（11）：23-26.
[7]靳智淏.石油化工过程先进控制和实时优化技术.中国石油和化工标准与质量.2024-03-30.
