王晨光

(中國(guó)石化燕山石化公司，北京 102500)

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)邁入高質(zhì)量發(fā)展新階段，通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生需要；同時(shí)，面對(duì)愈加激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將成為多數(shù)企業(yè)的必然選擇。數(shù)字孿生技術(shù)作為連接物理設(shè)備和數(shù)字空間的“橋梁”，具有十分廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。對(duì)于以石油石化為代表的傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)，由于歷史及現(xiàn)實(shí)原因，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作面臨諸多挑戰(zhàn)，這些企業(yè)對(duì)于通過(guò)應(yīng)用數(shù)字孿生加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展的需求也更為迫切。

1 背景介紹

1.1 數(shù)字孿生的概念及發(fā)展

數(shù)字孿生的前身是航空航天領(lǐng)域的“孿生體/雙胞胎”概念，該行業(yè)的特點(diǎn)是對(duì)于物理真機(jī)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中出錯(cuò)的容忍程度非常低。這一概念是建立一個(gè)與真機(jī)完全相同的樣機(jī)，以實(shí)時(shí)反映真實(shí)的飛行狀態(tài)，便于訓(xùn)練、預(yù)測(cè)和緊急狀態(tài)下的輔助決策。經(jīng)過(guò)幾十年的演變和新一代信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生的概念應(yīng)運(yùn)而生[1]，即通過(guò)數(shù)字化方式建立真實(shí)物體的多屬性、多維度、多時(shí)空尺度、多應(yīng)用可能性的動(dòng)態(tài)虛擬模型，從而在數(shù)字空間中對(duì)真實(shí)物體的特征、行為、性能和規(guī)律等進(jìn)行仿真[2]。一般地，數(shù)字孿生包括物理空間的真實(shí)物體、數(shù)字空間的虛擬物體以及兩個(gè)空間的信息交互接口等三部分。

數(shù)字孿生的應(yīng)用探索首先出現(xiàn)在航空航天領(lǐng)域，隨著工業(yè)4.0、智能制造等研究的深入，其應(yīng)用逐漸向產(chǎn)品、制造設(shè)備和制造車(chē)間轉(zhuǎn)移[3]。近年來(lái)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字孿生在中國(guó)進(jìn)入了飛速發(fā)展的階段。2020年4月7日，國(guó)家發(fā)展改革委、中央網(wǎng)信辦印發(fā)了《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng)培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》的通知[4]，其中，“數(shù)字孿生”是被提及次數(shù)最多的數(shù)字技術(shù)；同時(shí)，該通知提出，支持在具備條件的行業(yè)領(lǐng)域和企業(yè)范圍探索大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、5G、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等新一代數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和集成創(chuàng)新[4]。另一方面，數(shù)據(jù)是數(shù)字化時(shí)代的“大宗基礎(chǔ)原材料”，其作用類(lèi)似工業(yè)時(shí)代的石油，數(shù)字孿生技術(shù)即建立在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之上。長(zhǎng)期的生產(chǎn)運(yùn)行中，雖然企業(yè)積累了海量數(shù)據(jù)，但大多數(shù)都未能充分利用。因此，本文希望應(yīng)用數(shù)字孿生的技術(shù)原理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析以?xún)?yōu)化生產(chǎn)，加快傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展。

1.2 數(shù)字孿生在石油石化行業(yè)的應(yīng)用

作為典型的連續(xù)生產(chǎn)型流程工業(yè)，石油石化行業(yè)對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求十分迫切。數(shù)字孿生作為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，正在被廣泛關(guān)注[5]。通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)，有望實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與控制、生產(chǎn)自組織優(yōu)化調(diào)度等，從而大幅提升流程行業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量和效益，促進(jìn)該行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展[6]。

當(dāng)前，數(shù)字孿生在石油石化行業(yè)已經(jīng)得到了初步應(yīng)用，主要包括鉆井監(jiān)控、管道運(yùn)營(yíng)、生產(chǎn)仿真、倉(cāng)儲(chǔ)物流等領(lǐng)域。文獻(xiàn)[2]提出： 利用數(shù)字孿生對(duì)油田鉆井進(jìn)行遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，減少不必要的現(xiàn)場(chǎng)人員，進(jìn)行集中化生產(chǎn)控制；針對(duì)海上作業(yè)，文獻(xiàn)[7]通過(guò)融合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建了鉆井平臺(tái)的五維數(shù)字孿生系統(tǒng)和半潛式鉆井平臺(tái)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，文獻(xiàn)[8]構(gòu)建了修井?dāng)?shù)字孿生系統(tǒng)，以保障海洋無(wú)隔水管修井作業(yè)安全；在管道方面，文獻(xiàn)[9]構(gòu)建了包含實(shí)體和虛擬管道、管道服務(wù)系統(tǒng)等的管道數(shù)字孿生體，并探討了其在管道設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行等場(chǎng)景中的作用，文獻(xiàn)[10]在壓氣站場(chǎng)數(shù)字化模型的基礎(chǔ)上，以傳感通信技術(shù)為紐帶構(gòu)建了數(shù)字孿生體，并研發(fā)了適用于壓氣站場(chǎng)的可視化風(fēng)險(xiǎn)分析系統(tǒng)；在生產(chǎn)仿真方面，文獻(xiàn)[11]通過(guò)整合庫(kù)存與采購(gòu)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的仿真，同時(shí)支持以虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)的形式，對(duì)油田、煉廠的數(shù)字孿生體進(jìn)行展示。

1.3 直燃式焚燒爐工藝參數(shù)優(yōu)化

隨著生態(tài)文明建設(shè)的深入推進(jìn)，石油石化等能源行業(yè)面臨的環(huán)保形勢(shì)日益嚴(yán)峻[12]。在某煉化企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，碳化爐會(huì)產(chǎn)生HCN，CO，H2和烴類(lèi)等可燃組分(以下稱(chēng)廢氣)。為達(dá)到排放標(biāo)準(zhǔn)，廢氣要通過(guò)燃燒轉(zhuǎn)化為N2，CO2和H2O等無(wú)害組分，直燃式焚燒爐DFTO(direct-fired thermal oxidizer)就是這樣一種廢氣處理裝置。在實(shí)際生產(chǎn)中，除無(wú)害組分，DFTO的反應(yīng)還會(huì)產(chǎn)生少量NH3，NOX等有害組分(以下稱(chēng)尾氣)。由于對(duì)環(huán)境有害，尾氣排放需要盡可能減少。然而，控制DFTO運(yùn)行(PLC)的參數(shù)多達(dá)數(shù)十項(xiàng)，且這些參數(shù)與尾氣之間的關(guān)系不明確。所以，只能依靠經(jīng)驗(yàn)調(diào)整參數(shù)，再根據(jù)結(jié)果反饋修正。該方式不精確、不實(shí)時(shí)，同時(shí)依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)、耗費(fèi)精力，而且人工設(shè)置的參數(shù)通常并不是最優(yōu)的，故尾氣排放有較大的優(yōu)化空間。

1.4 解決方案

在生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化方面，可按照機(jī)器學(xué)習(xí)方法分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)[13-14]。在本文中，尾氣排放有明確的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，因此可通過(guò)回歸方法進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)處理。同時(shí)，本文利用數(shù)字孿生的技術(shù)原理來(lái)解決這一問(wèn)題，首先，通過(guò)分析運(yùn)行參數(shù)以及尾氣排放的歷史數(shù)據(jù)，確定二者之間的函數(shù)關(guān)系，構(gòu)建DFTO的數(shù)字孿生體；然后，將真實(shí)DFTO的運(yùn)行狀態(tài)輸入到數(shù)字孿生DFTO，獲得輸出的優(yōu)化參數(shù)；最后，通過(guò)PLC系統(tǒng)接口返回給真實(shí)DFTO，達(dá)到優(yōu)化參數(shù)、減排尾氣的目的。應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)原理優(yōu)化DFTO運(yùn)行參數(shù)流程如圖1所示。

圖1 應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)原理優(yōu)化DFTO運(yùn)行參數(shù)流程示意

2 數(shù)字孿生體的構(gòu)建

通過(guò)采集歷史數(shù)據(jù)、回歸分析、數(shù)據(jù)回測(cè)等，本文構(gòu)建了DFTO的數(shù)字孿生體，整體流程如圖2所示。

圖2 數(shù)字孿生體的構(gòu)建流程示意

2.1 數(shù)據(jù)采集

通過(guò)調(diào)研訪談和理論推導(dǎo)，確定了入口壓力、氧含量、燃料流量、閥門(mén)開(kāi)度等29個(gè)可能與尾氣有關(guān)的運(yùn)行參數(shù)，并設(shè)計(jì)了原始數(shù)據(jù)采集表，見(jiàn)表1所列。該表由控制DFTO的PLC的操作工填寫(xiě)，采集間隔為6 h，持續(xù)時(shí)間為15 d，獲得原始數(shù)據(jù)60組。

表1 可能影響尾氣排放的DFTO原始運(yùn)行參數(shù)

2.2 逐步回歸分析

首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，從29項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)中，篩選出對(duì)尾氣存在顯著影響作用的參數(shù)，采用逐步回歸分析方法建模[15]，即從第一個(gè)自變量開(kāi)始，每增加一個(gè)，都對(duì)全部自變量進(jìn)行重新檢驗(yàn)，并剔除作用不顯著的自變量，最終得到一組最優(yōu)的自變量。考慮到因變量(NH3、NOX的流量，分別命名為Y1，Y2)與自變量(29項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)，依次命名為X1～X29，順序同表1)之間的函數(shù)關(guān)系很可能為一次或二次多項(xiàng)式，三次或以上的可能性較低，故設(shè)置三組逐步回歸分析實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比。其中，X1～X29的二次方依次命名為X30～X58，三次方依次命名為X59～X87，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為macOS 11.2.3，Python 3.7，MATLAB R2020b。

實(shí)驗(yàn)Ⅰ設(shè)置為假設(shè)X，Y之間呈線(xiàn)性關(guān)系，實(shí)驗(yàn)Ⅱ假設(shè)呈二次多項(xiàng)式關(guān)系，實(shí)驗(yàn)Ⅲ假設(shè)呈三次多項(xiàng)式關(guān)系，三組實(shí)驗(yàn)的詳細(xì)結(jié)果見(jiàn)表2所列。從表2可看出，無(wú)論是NH3還是NOX，假設(shè)呈二次多項(xiàng)式關(guān)系的逐步回歸分析結(jié)果最好。因此，根據(jù)實(shí)驗(yàn)Ⅱ的結(jié)果，可篩選出對(duì)尾氣有顯著影響的運(yùn)行參數(shù)，見(jiàn)表3所列。

表2 三組實(shí)驗(yàn)的結(jié)果對(duì)比

表3 根據(jù)實(shí)驗(yàn)Ⅱ的結(jié)果篩選出有顯著影響的運(yùn)行參數(shù)

2.3 多元線(xiàn)性回歸分析

篩選出有顯著影響的運(yùn)行參數(shù)之后，需要確定這些參數(shù)與尾氣之間的函數(shù)關(guān)系，該問(wèn)題可等效建模為一個(gè)多元線(xiàn)性回歸分析問(wèn)題，如式(1)所示：

(1)

將原始數(shù)據(jù)代入上述方程，可以得到多元線(xiàn)性回歸分析結(jié)果中的常數(shù)，見(jiàn)表4所列。

表4 根據(jù)多元線(xiàn)性回歸分析計(jì)算出的常數(shù)

2.4 單調(diào)性分析

得到確定的函數(shù)關(guān)系式后，進(jìn)行單調(diào)性分析，確定最優(yōu)化參數(shù)值。在29項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)中，可直接調(diào)整的有X1，X7，X8，X9，X14，X20，X26，X27，X28，X29等10項(xiàng)。以Y1為例，對(duì)其有顯著影響的運(yùn)行參數(shù)中，涉及上述10項(xiàng)的有X1(及其平方X30，下同)，X7(X36)，X8(X37)，X14，X20，X26等6項(xiàng)。根據(jù)相關(guān)性及系數(shù)，可以確定參數(shù)的單調(diào)區(qū)間和優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)。按照優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，在參數(shù)的調(diào)整閾值范圍內(nèi)確定優(yōu)化值。影響NH3的DFTO運(yùn)行參數(shù)及其優(yōu)化值見(jiàn)表5所列。

表5 影響NH3的DFTO運(yùn)行參數(shù)及其優(yōu)化值

通過(guò)相同的方法，得到影響NOx的DFTO運(yùn)行參數(shù)及其優(yōu)化值，見(jiàn)表6所列。對(duì)于重復(fù)出現(xiàn)的參數(shù)，如X7，X14，需同時(shí)考慮兩種尾氣的減排目標(biāo)來(lái)綜合確定。最后，將測(cè)試集數(shù)據(jù)導(dǎo)入該模型進(jìn)行回測(cè)，再根據(jù)回測(cè)結(jié)果，對(duì)各參數(shù)的優(yōu)化值進(jìn)行微調(diào)。

表6 影響NOX的DFTO運(yùn)行參數(shù)及其優(yōu)化值

2.5 結(jié)果分析

通過(guò)數(shù)字孿生體與裝置之間的系統(tǒng)接口，將最終確定的優(yōu)化參數(shù)返回給控制DFTO的PLC，參數(shù)優(yōu)化前后的尾氣排放量見(jiàn)表7所列?？梢钥吹?，在裝置應(yīng)用了優(yōu)化參數(shù)后，NH3和NOX的排放量均降低了50%以上，遠(yuǎn)小于更為嚴(yán)格的DB 31/933—2015《大氣污染物綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》，同時(shí)，裝置的能耗基本保持不變，總體上較好地實(shí)現(xiàn)了尾氣減排。

表7 參數(shù)優(yōu)化前后的尾氣排放量

2.6 本章小結(jié)

通過(guò)數(shù)據(jù)采集、逐步回歸分析、多元線(xiàn)性回歸分析、單調(diào)性分析及數(shù)據(jù)回測(cè)，本文建立了數(shù)字孿生DFTO，構(gòu)建過(guò)程如圖3所示。該模型能夠篩選出對(duì)尾氣有顯著影響的參數(shù)，確定二者之間的函數(shù)關(guān)系，并計(jì)算出最優(yōu)參數(shù)。結(jié)果表明，本文提出的方法能夠有效地減少尾氣排放。

圖3 數(shù)字孿生DFTO的構(gòu)建過(guò)程示意

實(shí)際上，除了DFTO自身的運(yùn)行參數(shù)外，碳化爐廢氣組分也會(huì)影響尾氣流量。由于缺少上述組分的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)設(shè)備，本文假設(shè)其保持不變。在增加相關(guān)設(shè)備并獲取數(shù)據(jù)后，有望能夠進(jìn)一步減少尾氣排放，同時(shí)提高對(duì)尾氣排放的全過(guò)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與控制水平。

3 總結(jié)與展望

數(shù)字孿生以數(shù)字化方式創(chuàng)建真實(shí)物體的虛擬模型，借助數(shù)據(jù)模擬真實(shí)物體在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為，通過(guò)虛實(shí)交互反饋、數(shù)據(jù)融合分析、決策迭代優(yōu)化等手段，為真實(shí)物體擴(kuò)展或增加新的能力[11]。本文利用數(shù)字孿生的技術(shù)原理，通過(guò)確定運(yùn)行參數(shù)與尾氣之間的函數(shù)關(guān)系，構(gòu)建了真實(shí)DFTO的數(shù)字孿生體，進(jìn)而計(jì)算出最優(yōu)參數(shù)，有效減少了尾氣排放。

石油石化行業(yè)作為典型的流程工業(yè)，具有生產(chǎn)環(huán)節(jié)復(fù)雜、安全防護(hù)嚴(yán)格、生產(chǎn)裝置精密及管理難度大等特點(diǎn)，通過(guò)數(shù)字化改造實(shí)現(xiàn)降本提質(zhì)增效，具有廣闊的前景。然而，在目前的石油石化領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用剛剛起步，而且大部分研究仍停留在理論階段，缺乏實(shí)際應(yīng)用[16]；同時(shí)，該行業(yè)在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用方面的主要關(guān)注點(diǎn)為遠(yuǎn)程觀測(cè)、信息管理等初級(jí)應(yīng)用，基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化、生產(chǎn)預(yù)測(cè)等深度應(yīng)用仍然鮮見(jiàn)[17]；此外，已有的數(shù)字孿生應(yīng)用主要集中在大型企業(yè)，中小企業(yè)由于技術(shù)能力欠缺、資金投入不足，依靠數(shù)字孿生進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)還面臨較多障礙。

隨著物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展及其在制造業(yè)中的應(yīng)用，物理工廠與數(shù)字空間將會(huì)加速融合。通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)連接物理工廠和數(shù)字化模型，將會(huì)有十分廣闊的空間。