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裂解炉辐射段反应管的模拟计算
将裂解炉中辐射段反应管分成100个微元。在反应管人口工况已知的条件下，对每个体积微元进行所有组分的物料衡算、热量衡算和动量衡算，直到反应管出口符合工业要求的出口工况为止。
物料衡算式 (2.3)
热量衡算式
油气升温和化学反应的热量
(2.4)
反应管管壁传导的热量 (2.5)
式中 动量衡算式 (2.6)
式中，
上述物料衡算、热量衡算和动量衡算式，构成了石脑油工业裂解制乙烯的数学模拟基本计算方程式。
2.1.2 简化模型的建立
上述所建立的裂解炉工艺机理数学模型较为复杂，计算时需要反复迭代，其计算时间很长，不能将此模型用于裂解炉的实时控制和裂解护出口产品组分分部的实时预测。为了对裂解炉进行先进控制和优化操作，必须对该模型进行简化处理
回归模型由于影响裂解炉操作的因素很多，且石脑油裂解过程的一作线性现象十分严重，因此，采用正交试验和多元非线性逐步回归方法来建立裂解炉的简化非线性预侧模型。针对裂解炉的实际操作状态，根据生产工艺特性的综合分析，确定原料烃流量、汽烃比、裂解炉炉管进出口差和裂解炉出口温度为基本试验因子，每个试验因子选择三水平。以上所建的裂解炉工艺机理数学模型作为模拟裂解炉，运用不同的生产操作工况(采用四因子三水平)进行正交模拟试验，得到了不同工况下裂解炉的操作数据。根据这些模拟操作数据，应用多元非线性逐步回归方法，获得了裂解炉出口乙烯组分和丙烯组分，以及裂解炉裂解深度的简化非线性预测模型，其分别表示如下:
(2.7)
(2.8)
(2.9)
上述简化模型经过交叉验证，其结果表明，该预测模型亦能比较准确地反映SRT-III型工业石脑油裂解炉的工艺操作特性。
裂解炉的神经元网络模型
①训练样本的获取;根据作者前期研究工作所开发的石脑油裂解炉工艺机理数学模型，采用正交模拟试验方法，得到的裂解炉在很大操作范围内不同工作点的操作数据集的正交性很好，将其与工业生产现场采集到的数据集结合起来，构成神经元网络的训练样本模式，这既保证了样本空间的正交性，又使样本空间的完备性得到充实。
②模型化结果。影响石脑油裂解过程的工业操作因素很多，根据生产现场的工艺操纵变量分析，选取裂解炉的进料烃流量、汽烃比和裂解炉炉管出口温度作为神经元网络的输人变量(样本)，其输出变量为裂解炉的产品收率，如乙烯、丙烯收率等。所选用的神经元网络为三层网络结构:输人层、隐层和输出层，其中输人层有一个节点。考虑到实际生产过程的容错性，对于裂解炉出口主要产品乙烯和丙烯收率的预测，分别采用两个网络模型来实现，网络的激活函数均采用Sigmoid函数。
裂解炉模型化的神经元网络方法，在裂解炉的很大操作范围内，能较精确地预测裂解炉出口产品乙烯和丙烯的收率，且在同样的网络结构、同样的样本空间以及同样的初始值条件下，MBP算法训练的收敛速度大大高于传统的BP算法训练速度。
2.2 乙烯装置裂解炉的控制
乙烯装置裂解炉由多组炉管组成.主要功能是把原料油(如轻柴油、石脑油等)经过加热裂解生成乙烯、丙烯、丁烯等。为了减少炉管结焦和提高乙烯等产品收率，需要降低裂解炉管内的油气分压，因此需按一定的比例加入稀释蒸汽，原料油和稀释蒸汽比应该控制好。裂解炉出口温度的控制十分重要，它不仅影响到乙烯收率，而且直接关系到结焦情况。一般要求保持在±2℃左右变化范围。通常改变燃料流量来控制炉出口温度。由于每排烧嘴的燃料量改变对每组炉管出口温度都有不同程度的影响，存在着热耦合问题，这给炉子控制带来一定困难。
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