一种碳氢化合物轻烃组分的生产加工优化方法及装置与流程

本发明涉及石油化工，特别涉及一种碳氢化合物轻烃组分的生产加工优化方法及装置。

背景技术：

1、碳氢化合物，诸如碳四至碳八这类具体的化合物，在化学领域堪称极为重要的化学物质。它们在工业生产、能源供应以及日常生活等众多方面都发挥着不可替代的作用。在其转化与分离的精细过程中，所得到的中间产品以及最终产品都拥有极为广泛的用途。这些中间产品可以作为其他化学反应的优质原料，进一步合成出更多具有特殊性能的化合物；而最终产品则广泛应用于燃料、溶剂、塑料、橡胶等众多行业，为现代工业的发展和人们生活质量的提升提供了坚实的物质基础。

2、然而，目前针对碳氢化合物中的各轻烃组分开展生产加工工作时，所面临的状况却不容乐观。其工艺流程不仅数量众多，而且结构极为复杂，每一个环节都需要精确控制，稍有不慎就可能导致产品质量下降或者生产效率降低。同时，由于工艺流程的复杂性，资源配置的难度也大幅增加，需要投入大量的人力、物力和财力来确保各个环节的顺利进行。正因如此，如何快速且精准地制定出能够获得最大效益的生产计划方案，已然成为当前行业内亟需解决的关键难题，关乎着企业的生存与发展以及整个行业的进步。

技术实现思路

1、为了制定出能够获得最大效益的生产计划方案，进而提高生产效率、降低生产成本并提升产品质量，本发明提供了一种碳氢化合物轻烃组分的生产加工优化方法及装置。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种碳氢化合物轻烃组分的生产加工优化方法，包括：

3、获取碳氢化合物的所有的轻烃组分的数据，基于预先构建的分子映射模型解析各所述轻烃组分对应的关键组分，并确定各所述关键组分的种类和含量；

4、根据各所述关键组分的种类和含量，从预先构建的数据库中提取匹配的单元工艺，并确定各所述单元工艺的连接关系，得到超结构图；

5、针对每一所述单元工艺，从所述数据库提取对应的原料数据，利用预先训练的产物预测模型得到产物数据，构建单元工艺模型；

6、结合各所述单元工艺对应的单元工艺模型和所述超结构图，得到超结构网络模型；

7、基于预先构建的目标效益函数和包含松弛变量的约束条件集，结合所述超结构网络模型进行求解，得到满足约束条件且使所述目标效益函数达到最大值的最优解。

8、可选的，所述根据各所述关键组分的种类和含量，从预先构建的数据库中提取匹配的单元工艺，并确定各所述单元工艺的连接关系，得到超结构图，包括：

9、针对每一所述关键组分，根据所述关键组分的种类和含量，从预先构建的数据库中提取匹配的单元工艺，并确定各所述单元工艺之间的连接关系，得到所述关键组分对应的生成加工流程图；

10、基于所有的所述关键组分对应的生成加工流程图进行整合，得到超结构图。

11、可选的，所述基于预先构建的目标效益函数和包含松弛变量的约束条件集，结合所述超结构网络模型进行求解，得到满足约束条件且使所述目标效益函数达到最大值的最优解，包括：

12、基于投资参数及各所述单元工艺的原料数据和产物数据，得到目标效益函数；

13、基于松弛变量参数及各所述单元工艺的关键组分参数、反应参数、所述原料数据和所述产物数据，得到约束条件集；

14、基于混合整数非线性算法对所述目标效益函数、所述约束条件集和所述超结构网络模型进行求解，得到满足约束条件且使所述目标效益函数达到最大值的最优解。

15、可选的，所述单元工艺包括产品流和进料流；

16、所述单元工艺的类型包括至少一种：工艺过程、混合器和分流器；

17、所述工艺过程对应的原料数据至少包括进料流的总量、进料流的单位成本和进料流的单位效用成本；

18、所述工艺过程对应的产物数据至少包括产品流的总量和产品流的单价；

19、所述分流器对应的产物数据至少包括产品流的总量和单价；

20、所述投资参数至少包括投资年化率；

21、所述基于投资参数及各所述单元工艺的原料数据和产物数据，得到目标效益函数，包括：

22、基于所述投资年化率、各所述工艺过程的产品流的总量及产品流的单价、各所述工艺过程的进料流的总量及进料流的单位成本、各所述工艺过程的进料流的单位效用成本、各所述分流器的产品流的总量及单价，得到下述目标效益函数：

23、

24、其中，z表示单位投资回报率，i表示进料流，j表示产品流，p表示工艺过程，s表示分流器，m表示混合器；wj,p表示从第p个工艺过程的产品流的总量；pj,p表示从第p个工艺过程的产品流的单价；wj,s表示从第s个分流器的产品流的总量；pj,s表示从第s个分流器的产品流的单价；wi,p表示第p个工艺过程的进料流的总量；pi,p表示第p个工艺过程的进料流的单位成本；ucp表示第p个工艺过程的进料流的单位效用成本；accr表示投资年化率；ccp表示第p个工艺过程的单位投资成本。

25、可选的，所述工艺过程的对应的产物数据还包括产品流中各组分的流量及分离回收率；

26、所述工艺过程的对应的原料数据还包括进料流中各组分的流量及关键组分的流量；

27、反应参数至少包括反应时各组分的分子量、反应时关键组分的分子量及转化率；

28、所述关键组分参数至少包括关键组分的反应选择性系数和反应计量系数；

29、所述松弛变量参数至少包括第一松弛变量和第二松弛变量；

30、所述基于松弛变量参数及各所述单元工艺的关键组分参数、反应参数、所述原料数据和所述产物数据，得到约束条件集，包括：

31、针对每一所述工艺流程，基于所述产品流中各组分的流量及分离回收率、进料流中各组分的流量及关键组分的流量、反应时各组分的分子量、反应时关键组分的分子量及转化率、关键组分的反应选择性系数及反应计量系数，结合所述第一松弛变量和所述第二松弛变量，得到至少包含下述第一约束条件的约束条件集：

32、

33、其中，wj,k,p表示从第p个工艺过程的产品流中第k组分的流量；rj,k,p表示第k组分在第p个工艺过程的产品流中的分离回收率；wi,k,p表示第p个工艺过程的进料流中第k组分的流量；mk,p,r表示第p个工艺过程反应时第k组分的分子量；mkb,p,r表示第p个工艺过程反应时关键组分的分子量；xkb,p表示在第p个工艺过程反应中关键组分kb的转化率；skb,p,r表示在第p个工艺过程中关键组分kb的反应选择性系数；vkb,p,r表示在第p个工艺过程中关键组分kb的反应计量系数；wi,kb,p表示第p个工艺过程的进料流中关键组分kb的流量；s1p和s2p分别表示第一松弛变量和第二松弛变量。

34、可选的，所述松弛变量参数还包括预设的松弛变量的上限值和各所述工艺过程对应的二元变量；

35、在得到至少包含第一约束条件的约束条件集之后，还包括：

36、基于所述松弛变量的上限值和各所述工艺过程对应的二元变量，得到至少包含下述第二约束条件的约束条件集：

37、s1p+s2p≤m×(1-bp)

38、其中，m表示松弛变量之和的上限，作为松弛变量的上限值，bp表示第p个工艺过程对应的二元变量。

39、可选的，所述投资参数还包括各所述工艺过程的可变投资系数和固定投资成本系数；

40、所述工艺过程对应的原料数据还包括进料的流量；

41、在得到至少包含第一约束条件的约束条件集之后，还包括：

42、基于各所述工艺过程的单位投资成本与进料处理量、固定投资成本，得到包含下述第三约束条件的约束条件集：

43、

44、其中，c1p表示第p个工艺过程的可变投资系数；αp表示第p个工艺过程的固定投资系数；wi,p表示第p个工艺过程中进料i的流量；n表示wi,p对于投资的指数关系的数量。

45、可选的，所述基于混合整数非线性算法对所述目标效益函数、所述约束条件集和所述超结构网络模型进行求解，得到满足约束条件且使所述目标效益函数达到最大值的最优解，包括：

46、结合所述目标效益函数、所述约束条件集和所述超结构网络模型，得到数学模型；

47、将所述数学模型中的预设变量初始值确定为零，获得可行解，并确定所述可行解的条件；

48、将可行解的条件划分为混合整数线性问题与混合整数非线性问题，并分别确定对应的第一优化算法和第二优化算法；

49、结合所述第一优化算法和所述第二优化算法对所述数学模型进行迭代计算，获得满足约束条件且使所述目标效益函数达到最大值的最优解。

50、第二方面，本发明实施例提供了一种碳氢化合物轻烃组分的生产加工优化装置，包括：

51、数据获取模块，用于获取碳氢化合物的所有的轻烃组分的数据，基于预先构建的分子映射模型解析各所述轻烃组分对应的关键组分，并确定各所述关键组分的种类和含量；

52、构图模块，用于根据各所述关键组分的种类和含量，从预先构建的数据库中提取匹配的单元工艺，并确定各所述单元工艺的连接关系，得到超结构图；

53、第一模型构建模块，用于针对每一所述单元工艺，从所述数据库提取对应的原料数据，利用预先训练的产物预测模型得到产物数据，构建单元工艺模型；

54、第二模型构建模块，用于结合各所述单元工艺对应的单元工艺模型和所述超结构图，得到超结构网络模型；

55、计算模块，用于基于预先构建的目标效益函数和包含松弛变量的约束条件集，结合所述超结构网络模型进行求解，得到满足约束条件且使所述目标效益函数达到最大值的最优解。

56、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中所述的碳氢化合物轻烃组分的生产加工优化方法。

57、第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

58、存储器，用于存放计算机程序；

59、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如第一方面中所述的碳氢化合物轻烃组分的生产加工优化方法。

60、第五方面，本发明实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行如第一方面中所述的碳氢化合物轻烃组分的生产加工优化方法。

61、本发明实施例中提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

62、本发明实施例中提供了一种碳氢化合物轻烃组分的生产加工方法，构建能够体现碳氢化合物轻烃组分所有工艺流程的超结构网络模型，对超结构网络模型、目标效益函数和约束条件集进行求解，并引入了松弛变量，实现快速求取最优解，该最优解为碳氢化合物轻烃组分的生产加工提供了最优的工艺流程、操作参数和资源配置方案，以达到制定出能够获得最大效益的生产计划方案的目的，有助于提高生产效率、降低生产成本并提升产品质量。

63、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

64、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。