1. 方案背景與目標

在“雙碳”目標引領下，全球能源結構加速向清潔低碳轉型，天然氣作為含碳量最低的化石能源，在一次能源消費中的占比持續提升。我國《“十四五” 現代能源體系規劃》明確提出，2025 年天然氣在一次能源消費中的占比將提高至14% 左右，2030 年進一步提升至 15% 以上。

天然氣凈化廠作為天然氣產業鏈的核心環節，承擔著脫硫脫碳、脫水、硫磺回收等關鍵任務，直接決定天然氣品質與環保排放水平。2024 年我國天然氣消費量達 4260.5 億立方米，其中 60% 需深度凈化處理，預計 2030 年凈化需求將突破 3600 億立方米，市場規模達 5000 億元。隨著環保標準趨嚴，天然氣中硫化氫含量限值從 20mg/m3 降至 10mg/m3，硫回收率要求從 99.2% 提升至 99.6%，推動凈化技術向深度處理方向發展。

目前天然氣凈化廠雖實現了部分基礎控制回路的自動化，但仍以單回路和簡單串級控制為主，不能自動優化裝置運行參數，報警頻次高，無效報警難以消除，需要操作員工隨時關注、及時干預，尤其是在原料氣氣質氣量變化、裝置波動等工況下，工藝參數調整更加依賴經驗和技術，需要人為控制。此外，部分生產運行關鍵參數不易直接計算和預測，無法有效指導生產運行，存在操作經驗依賴度大、平穩性較差、能源消耗偏高等問題。在這一背景下，以建模、控制和優化為代表的和利時基于機理模型的天然氣凈化廠國產化全流程自主運行方案成為應對上述挑戰的有力工具。方案以全國化產先進過程控制系統（Advanced Process Control, APC）、實時優化系統（Real Time Optimization, RTO）和高級報警管理系統（Advanced Alarm Management System,AAS）為核心，可進一步挖掘裝置潛在效益，實現裝置精細化控制和“卡邊”優化，從而達到最大限度地發揮裝置的生產能力、減少能源和設備損耗、提升產品質量、降低人員干預，減少系統無效報警等多重目標，為企業創造更多經濟效益，最終實現天然氣凈化廠“安全、穩定、連續、自動、優化”的全流程自主運行目標。

2. 方案詳細介紹

2.1裝置控制難點分析

脫硫單元控制難點分析：為了保證產品質量合格，減少操作工作量，工廠采取固定脫硫貧液循環量，只有在季節交換時根據經驗調整循環量和入塔層數，部分時段，未運行到最優能耗工況；再生塔蒸汽流量是依據經驗，按照蒸汽/貧液循環量比值控制，沒有根據工況變化及再生塔分離溫度進行連續調整，部分時段，未運行到最優能耗工況；脫硫單元部分控制回路，如吸收塔液位、閃蒸塔液位、閃蒸塔壓力等，PID回路調節作用較小，無法應對系統波動情況，部分時段也會出現切除PID回路，進行手動調整。

硫磺回收單元控制難點分析：硫磺回收硫比值雖然有比值控制，但目前波動較大；主燃燒爐、一級再熱爐、二級再熱爐爐膛溫度均有滯后性，傳統PID控制無法應對波動問題，部分時段存在燃料氣過量的情況；隨著原料氣量、氣溫變化、貧液入塔層數、貧液循環量等參數變化，酸氣濃度會發生較大波動（35%~50%）。

尾氣處理單元控制難點分析：尾氣吸收塔為了保證環保指標合格，減少操作工作量，采取固定貧液循環量，只有在季節交換時根據經驗調整循環量，部分時段，沒有運行到最優能耗工況；尾氣吸收再生塔蒸汽流量是依據經驗，按照蒸汽/貧液循環量比值控制，沒有根據工況變化及再生塔分離溫度進行連續調整，部分時段，沒有運行到最優能耗工況；在線灼燒爐整體調整滯后性較大，爐膛溫度波動較大。

2.2生產控制全流程自主運行控制方案

本方案緊密圍繞國家能源戰略，結合天然氣凈化廠的實際需求，在與天然氣凈化廠專業技術人員長時間深入溝通的基礎上，精準識別天然氣凈化廠全流程控制難點，綜合利用多變量預測控制器、PID控制回路及性能評估系統、實時優化及對現場的報警處置的優勢，開發出一套基于AI調控的適用于天然氣凈化廠的全流程全國產化APC+RTO+AAS智能優化控制方案，旨在解決現有控制系統的不足，提升天然氣凈化廠在生產過程中的自動化水平與穩定性，助力生產過程更高效、低耗、環保，達成生產控制全流程自主運行目標。

圖1 方案整體構架圖

（1）全國產化軟、硬件集成方案

系統實現軟件、硬件全面國產化，實現天然氣智能工廠核心技術自主可控。其中軟件部分先進控制系統、實時優化系統、控制回路性能評估系統、AAS高級報警管理系統均由和利時自主研發，核心代碼與核心算法均具備完全自主知識產權，無第三方知識產權依賴。軟件系統在DCS系統平臺之上實施的，采用上位機方式實現。系統硬件系統采用的全國產飛騰CPU、操作系統采用麒麟操作系統、關系型數據庫采用達夢數據庫，硬件通過以太網與DCS系統直接連接，建立先進控制、RTO實時優化、控制回路性能評估系統上位機與DCS控制站數據傳送的物理鏈接。系統的硬件結構如下圖2所示。

 圖2 系統網絡結構圖

（2）先進的APC優化控制方案

在深入分析裝置工藝現狀和過程控制需求的基礎上，應用多變量預測控制、智能控制、軟測量等先進控制技術，將模型預測和反饋控制有機結合，有效解決裝置生產過程中的多變量協調優化過程控制問題，抑制干擾因素，達到統一操作方法，減少人為因素影響，保證生產操作的一致性，實現裝置的平穩控制，并通過動態優化工藝參數，穩定產品質量，降低能耗，提高經濟效益。

 1）多變量模型預測控制

多變量模型預測控制是一種基于模型的閉環先進控制策略，其通過預測模型、滾動優化和反饋校正的步驟實現多變量、大時滯、多約束以及強耦合等過程的控制。其中預測模型有效地反映了對象的過程特性，滾動優化通過不斷地計算及滾動的特性，實現了對象的動態控制及預測，反饋校正則確保系統可以閉環運行。同時，其特有的隱式解耦能力可有效地克服傳統分散控制、解耦控制所帶來的繁瑣和缺陷問題，從而使模型預測控制算法成為工業過程遞階控制結構中介于基礎控制級與優化級之間極為重要的動態控制級。多變量模型預測控制算法已在石油化工等復雜工業過程中獲得了成功應用，成為目前先進控制的首選方法，用來解決復雜工業過程系統的控制問題，實現復雜工業過程的先進控制。

2）智能專家控制

智能控制是以生產專家以及操作人員的經驗為基礎，應用擬人化的思維方法、規劃及決策實現對工業過程先進控制的一種技術。亦可以說是由人工智能、自動控制及運籌學三個主要學科相結合的產物，是一種以知識工程為指導的，具有思維能力和學習、自適應調整及自組織功能的先進控制思想和策略。對于一些存在著嚴重不確定性過程，以經典控制和現代控制理論為指導的、基于被控對象數學模型的傳統控制方法已經顯示出不適應性，而智能控制理論和方法在處理高度復雜性和不確定性方面表現出了靈活的決策方式和應變能力。因此，智能控制已經成為解決復雜工業過程控制問題的一種有效方法。

3）軟儀表

軟儀表技術是依據最優化準則，通過構造以可測變量為輸入、被估變量為輸出的數學模型，用計算機軟件實現重要過程變量估計的一種技術。這類數學模型及相應的計算機軟件也稱為“軟測量”。軟儀表技術的核心是建立目標變量和輔助變量的模型。模型的建立大致可以分為機理建模、經驗建模、混合建模，其中以混合建模方法應用最為廣泛。軟儀表技術能夠有效利用生產實時數據對生產中一些無法實時檢測到的重要參數進行實時計算，為多變量預測控制器的優化計算提供信息支撐。

4）具體實施方案

根據生產裝置的分布、人員配置及操作習慣等情況，將天然氣凈化廠設置了4組APC控制器，具體控制目標如下：

脫硫單元（脫硫吸收塔、閃蒸塔、脫硫再生塔）APC優化目標：通過APC項目的實施，穩定天然氣中H₂S含量，保證凈化氣品質合格；實現脫硫單元吸收塔液位穩定控制，防止液位及采出流量出現頻繁的間歇擾動，對后系統的波動；實現閃蒸塔壓力、液位的穩定控制；穩定再生塔頂部溫度，保證再生塔平穩運行。

硫磺回收單元（酸性氣燃燒爐、一級再熱爐、一級克勞斯反應器、二級再熱爐、一級克勞斯反應器）APC優化目標：通過APC優化酸性氣爐主空氣量、平衡空氣量，穩定燃燒爐溫度及過程氣中H2S/SO2比值；優化焚硫爐的分流比值來穩定控制燃燒爐爐膛溫度；平穩控制一級再熱爐溫度、二級再熱爐溫度，穩定克勞斯反應器的轉化效率；通過調整廢熱鍋爐補水流量調節閥、入蒸汽總管壓力調節閥，實現廢熱鍋爐系統穩定控制。

尾氣處理單元（尾氣在線爐、尾氣灼燒爐）APC優化目標：通過APC調節尾氣在線爐燃料氣流量、空氣流量，穩定控制在線爐溫度、煙氣氫氣含量；通過調節灼燒爐燃氣流量、一次空氣流量、二次空氣量平穩控制灼燒爐溫度、尾氣含量、一次風系數、燃燒系數；通過優化控制余熱鍋爐補水流量、余熱鍋爐至低壓蒸汽總管壓力調節閥，來穩定控制余熱鍋爐液位及壓力。

尾氣處理單元溶液吸收段（急冷塔、尾氣吸收塔、尾氣再生塔）APC優化目標：通過APC調節急冷塔急冷水量，穩定控制急冷塔塔頂溫度；通過調整吸收塔液位調節閥、吸收塔溶液循環量穩定吸收塔液位及吸收塔塔頂溫度；通過調節熱再生塔再沸器蒸汽流量，平穩控制出塔溫度。

（3）RTO實時優化方案

本技術方案以工藝動態模擬研究階段搭建的單裝置及全流程離線模型為基礎，率先構建起脫硫吸收塔/脫硫再生塔、一二級克勞斯反應器、在線爐、尾氣吸收塔/尾氣再生塔等核心設備的機理模型，實現了動態模擬數據與現場真實工況的深度融合。本方案依托和利時自研的高保真流程模擬軟件GPRES對生產裝置進行1:1精準復刻，同時采集海量現場運行數據完成機理模型的迭代校正，確保模型能夠真實還原裝置實際運行狀態。在此基礎上，采用Sobol 序列工況網格化，利用低差異序列（Sobol）對參數空間進行均勻覆蓋采樣，優于傳統偽隨機序列，確保工況點的代表性。再通過知識蒸餾與灰箱代理模型，將嚴格機理模型的復雜規律“蒸餾”至輕量化神經網絡中，構建融合第一性原理與現場數據的灰箱模型，融合多線程計算、數據壓縮及調用優化算法完成模型高效求解；并結合原料組分波動、外界環境變化及生產安全等多重約束條件，在保障生產安全的前提下，通過 RTO 非線性尋優技術鎖定最優操作工況，最終將傳統實時優化 20 分鐘的計算時長壓縮至 1 分鐘以內，成功實現裝置運行的分鐘級動態尋優。

脫硫單元（脫硫吸收塔、脫硫再生塔）RTO優化器：  在保證產品氣質量滿足一類天然氣指標要求的情況下，以脫硫裝置經濟效益最大化為目標函數，根據原料負荷、吸收塔壓力等輸入變量，優化貧液入吸收塔流量、重沸器蒸汽流量、貧液入塔層數、去吸收塔貧液溫度，確保濕凈化氣在線分析（H2S）、脫硫-再生塔頂溫等滿足約束條件，并將最優設定值推優給APC系統。再通過APC優化調整，盡量提高脫硫裝置經濟效益。相對未投用時，實現脫硫裝置經濟效益最大化。

硫磺回收單元及尾氣單元還原段（一級再熱爐、一級克勞斯反應器、二級再熱爐、二級克勞斯反應器、尾氣在線爐）RTO優化器：在保證尾氣指標滿足排放要求的情況下，以一級再熱爐、二級再熱爐、尾氣在線爐燃料氣消耗最低為目標函數，根據酸性氣流量、壓力及空氣壓力等輸入變量，優化一級再熱爐爐溫燃料氣、二級再熱爐爐溫燃料氣、尾氣在線爐燃料氣流量控制、尾氣在線爐空氣流量，滿足過程氣中H2S/SO2比值尾氣在線爐爐膛溫度、尾氣H2在線監測等約束條件，并將最優設定值推優給APC系統。再通過APC優化調整，優化控制進一級再熱爐燃料氣、進二級再熱爐燃料氣、尾氣在線爐燃料氣消耗量，盡量降低燃料氣消耗。相對未投用時，實現燃料氣消耗量降低。

尾氣處理單元吸收段（尾氣吸收塔、尾氣再生塔）RTO優化器：在保證尾氣指標滿足排放要求的情況下，以尾氣吸收塔、尾氣再生塔綜合能耗最小為目標函數，根據硫磺回收單元酸氣總流量、硫磺回收單元空氣總流量等干擾變量，通過優化急冷塔急冷水水流量、吸收塔溶液循環量、尾氣再生塔再沸器蒸汽流量，滿足急冷塔塔頂溫度、吸收塔塔頂溫度、再生塔塔頂溫度等約束條件，推優給APC系統。再通過APC優化調整，盡量降低尾氣再生塔蒸汽消耗量。相對未投用時，實現蒸汽消耗量降低。

 圖3 RTO優化工作流

項目提供的嚴格在線優化系統，與先進控制系統集成。來自DCS平臺的裝置數據，參與優化系統的控制變量、操作變量和干擾變量的數據，通過實時數據庫，傳遞到實時優化平臺進行數據整定和嚴格計算，優化目標的設定點給到先進控制服務器。先進控制服務器通過模型預測控制器實時地與DCS雙向數據通訊，根據實時優化給定的優化目標，通過DCS對裝置實施控制。

 圖4 APC優化工作流

（4）PID參數優化及回路性能監控

天然氣凈化廠生產過程中，比例積分微分控制（簡稱PID控制）策略應用最為廣泛，90%以上的自動控制回路采用了PID控制策略。為了提高裝置的自控率，解放勞動力，以全廠各裝置為應用對象，實施全廠PID參數優化，提高各裝置PID控制回路的運維管理水平，實現PID控制回路實時檢測、性能批量評估和參數整定優化，實現PID回路的集中量化管理和智能運維，及時發現性能不佳的控制回路，提升PID回路維護的及時性和有效性，最終平穩生產操作、提升質量水平、降低能耗、提高效益、減少事故。

對生產裝置搭建PID控制器性能管理平臺，通過合理配置和部署，滿足裝置級對控制回路性能管理的要求。系統可完成基礎回路、APC控制回路、軟儀表等系統數據采集、分析、回路性能評價以及優化PID參數整定等，并形成靈活的報表，幫助用戶依據控制性能評級，及時發現性能不佳的控制回路或軟儀表，提升PID回路、APC回路及軟儀表維護的及時性和有效性，并最終平穩生產操作、提升質量水平、降低能耗、提高效益、減少事故，做到控制回路性能實時運行可視化。

圖5 PID性能監控界面示意圖

（5）AAS高級報警管理方案

現代過程工業裝置及輔助設施報警設置繁雜，報警信息頻繁出現，重要和次重要的報警信息都會產生報警，這不僅對中控室操作員造成壓力，還可能出現操作人員忽視或者監控報警信息不及時，導致安全隱患，以及不必要的損失。

為解決全廠生產裝置報警泛濫的問題，本方案建立了一套AAS高級報警管理系統，對當前的報警系統進行優化處理，消除無效報警，降低報警率，便于操作工及時發現設備故障隱患，降低安全生產風險，提高生產效率，為裝置關鍵指標平穩率及性能考核提供數據支撐。

3 代表性及推廣價值

本方案以助力國家“雙碳”戰略和兩化融合為目標，針對天然氣凈化廠在智能、綠色轉型與產能提升過程中所面臨的操作經驗依賴度大、控制滯后、報警泛濫、能耗高等、環保壓力大等核心痛點，創新性地提出了基于機理模型的天然氣凈化廠的先進過程控制（APC）、實時優化（RTO）與高級報警管理（AAS）的國產化全流程自主運行解決方案。

3.1 創新點

創新點1：高效的全國產化天然氣凈化廠全流程自主運行優化方案

實現天然氣凈化廠全流程自主運行：通過先進控制系統+實時優化+高級報警管理系統等關鍵技術，實現全國產化天然氣凈化廠全流程自主運行的建立，在國內外處于領先水平。本方案的應用可極大提高天然氣凈化廠的自動化水平，降低操作人員的勞動水平，降低能耗。

創新點2：基于高精度機理降階模型的實時優化系統

方案采用了最新的基于高精度機理降階模型的實時優化系統，在國內處于領先水平。主要創新內容：

（1）1:1復刻裝置運行情況：采用高保真的流程模擬軟件，通過1:1復刻運行裝置，構建還原現場物理化學過程的嚴格機理模型，并采集大量數據對機理模型進行校正，真實還原現場裝置。

（2）Sobol 序列工況網格化：利用低差異序列（Sobol）對參數空間進行均勻覆蓋采樣，可覆蓋全部工況，優于傳統偽隨機序列，確保工況點的代表性。

（3）知識蒸餾與灰箱代理模型：將嚴格機理模型的復雜規律“蒸餾”至輕量化神經網絡中，構建融合第一性原理與現場數據的灰箱模型，實現分鐘級的高精度實時推優。

與國內外同類技術相比，本方案實現了知識蒸餾與灰箱代理模型的輕量化實時優化，將實時優化計算時間從傳統20分鐘縮短至1分鐘以內，實現分鐘級動態尋優。

創新點3：先進的過程控制技術

本方案中采用了自主研發的先進過程控制（APC）技術，基于狀態空間模型進行預測控制，并使用創新的穩態優化算法解決矛盾和經濟優化問題。主要創新內容：

（1）多層結構：采用分層控制結構，將穩態優化、動態優化和基礎控制相結合，實現全方位、多層次的先進過程控制。

（2）模型類型：采用自主研發的狀態空間模型進行預測控制。相對于傳統的序列數據模型，本項目采用“白盒”狀態空間模型作為核心，通過揭示過程內部動態提升控制的透明度，狀態空間模型能夠更全面地利用模型內部狀態信息，提高控制精度和響應速度。

（3）擾動估計：擴張狀態空間模型能夠高效地估計不可測擾動狀態，在復雜多變的工業生產環境中提供高品質的多變量控制效果，顯著提升了系統的魯棒性和穩定性。

（4）穩態優化算法：能夠在多變量條件下實現經濟最優控制，還能處理復雜的多約束條件，并提供多種優先級處理策略，確保優化過程的高效性和可靠性。

（5）時變模型：實現了時變增益和增益調度控制器，在應對時變過程的大范圍工況變化時，提供優化的全局控制性能。

與國內外同類技術相比，狀態空間模型預測控制技術在控制精度、擾動估計和多變量控制效果方面具有顯著優勢，能夠更好地應對工業生產環境；穩態優化技術在處理多變量條件和實現經濟最優控制方面表現突出，優化算法更為先進，調試過程更加簡便，顯著提升了系統的整體性能和用戶體驗，能夠更好地滿足生產過程中的復雜需求。

創新點4：智能回路性能評估與PID參數整定

方案采用了最新的回路性能評估技術，結合PID參數整定，在國內處于領先水平。主要創新內容：

（1）性能評估與提升：采集回路的相關歷史數據，從數據挖掘運行狀態，智能評定回路的性能指標，評定回路的優劣，并且針對PID參數不好的回路，采用PID參數整定功能對PID參數進行整定。

（2）關鍵參數指標：通過歷史數據計算回路的自控率、平穩率、非線性、振蕩指數、粘滯系數等關鍵參數，實時評價回路性能，及時發現問題并為解決問題提供建議，提升回路自動化水平。

與國內外同類技術相比，本方案的回路性能評估與PID參數整定技術能夠提高現場控制回路的自動投運品質，從而提高裝置產能和質量。

3.2 示范性

中國是全球最大的天然氣凈化市場和應用國，天然氣凈化產物在能源、化工、民生等領域廣泛應用，其市場需求巨大。本方案通過應用多變量模型預測控制（MPC）、實時優化（RTO）、高級報警管理系統（AAS）等技術，形成了一套適用于天然氣凈化廠全流程自主運行控制的解決方案。該方案的設計具有高度的通用性和靈活性，也可根據不同企業的實際需求進行定制化調整。這一特性使得該方案具備了較強的復制性和推廣性，可以為其他天然氣凈化廠企業提供可參考的模板，加快其智能化轉型的進程。

此外，方案還成功融合了工業互聯網技術，通過構建數據中心，實現了智能化業務融合與 IT 資源的智能化管理。這種以數據為驅動的管理模式，不僅提升了生產管理的精準度，也為未來的智能制造奠定了堅實的基礎。通過推廣這一模式，可以為整個天然氣凈化行業，乃至整個化工行業提供有力的示范和引導作用。

3.3 推廣價值

3.3.1 經濟效益

（1）在滿足裝置約束的前提下，提高裝置生產的平穩性，減少人為操作，降低操作頻次80%以上；

（2）APC項目實施完成后關鍵被控變量標準偏差（波動幅度）降低≥30%，大幅度增加裝置生產的平穩性；

（3）在相同工況下，預期可降低脫硫裝置蒸汽消耗量5.0%，預期可降低尾氣處理裝置蒸汽消耗量5.0%、預期可降低灼燒爐天然氣消耗量2.0%；

（4）通過對報警優化，降低無效報警頻次95%以上；

（5）提升了整個脫硫、硫磺回收及尾氣處理裝置的自動化水平，改善生產過程的動態性能，提高了系統的穩定性、安全性，不在需要操作人員24小時內時刻操作關鍵指標，減少了人為誤操作或疲勞操作帶來的安全風險或停車風險；

（6）系統穩定后，同時也會帶來其他不容易測量的能耗指標下降，如：電能、燃料氣等能源消耗；

（7）減少對各個精餾塔塔盤、焚硫爐的溫度及反應器的溫度波動，延長脫硫、硫磺回收及尾氣處理裝置的設備及催化劑使用壽命，提高裝置的連續運行周期。

3.3.2 社會效益

（1）綠色經濟：可以進一步提高資源的利用率，節能降耗，為企業增收利潤；可以有效地減少精餾塔的蒸汽消耗，提高燃料氣的轉化率，提高清潔利用率，降低燃料氣的使用量，減少溫室氣體的排放，有著明顯的社會效益；

（2）環保達標：可以有效降低硫回收出口SO₂及H₂S氣體的排放，保障尾氣達標排放，防止出現環保事故等惡劣事件的發生；

（3）設備與運行優化：關鍵設備的控制指標會更加精確，尤其是焚硫爐溫度、反應器的溫度、精餾塔的回流比的精準控制，減少了對反應器和精餾塔的沖擊，延長設備、催化劑使用效率，提高連續運行周期，減少因操作導致設備損壞的開停車次數，進一步降低污染物排放；

（4）符合國家戰略：能夠實現各個裝置中關鍵變量的預測及自動控制，極大降低了操作工的勞動強度，提高了系統的安全性，改善了一線操作人員的工作環境，實現整個凈化廠全流程的智能工廠建設；

（5）知識與管理提升：通過引入最先進的APC+RTO+AAS全自主運行控制方案，讓管理人員與操作人員提前接受先進知識，同時也提升了整個裝置的生產管理水平。