煉化企業生產計劃優化軟件現狀分析及展望

孫若琳，房 韡，王鑫磊

（中石化石油化工科學研究院有限公司，北京 100083）

煉化企業依據制定的生產計劃指導企業的生產經營活動。由于生產流程的復雜性，需要借助專業優化軟件開展生產優化工作，很多大型煉化企業和研究機構都開發了具有自主知識產權的計劃優化決策軟件。

多數的計劃優化軟件是以線性規劃（LP）技術為核心建立的系統。LP技術是通過構建煉廠的LP模型解決資源的最優分配問題。計劃優化軟件幫助企業在復雜生產計劃中快速找到最優方案；從建立計劃模型、運算到結果分析全流程更加簡便快捷，節約人力成本。目前，計劃優化軟件已成為企業進行戰略規劃、低碳轉型和資源優化的重要支撐。

1 國外計劃優化軟件

1.1 PIMS軟件

1.1.1 PIMS基本架構

PIMS系統通過Windows窗口（PIMSWIN）和模型樹管理，外觀為模型樹和裝置羅列的形式，用戶可通過模型樹的樹枝（所掛功能）進入相應模塊，通過導入表格完成建模。

1.1.2 PIMS特點

PIMS軟件的優點是：簡化了規劃項目中的重復工作，便于進行多方案比較，可節省大量人力；具有診斷和警告錯誤信息功能，可以幫助開發人員找到模型出現錯誤的位置，更快調試模型；所有模型均在電子表格中建立，具有一鍵式操作特點。同時，PIMS也有其局限性：模型構建指引性差，建模過程中容易出錯；非圖形化的形式不能直觀展示工藝流程；輸出的報告可視化效果差，查找數據不便捷。

2010年，PIMS 18.2版本中新增了PIMS-AO功能，具有XNLP求解功能（PIMS中的一種非線性求解算法），PIMS-AO功能中，參數分析功能實用性較強、應用頻次較多，可利用此功能方便地進行原料、產品鏈和操作參數優化[1]。2020年，Aspen公司推出Aspen Unified，此平臺將計劃和調度集成在同一環境中，并與先進控制（APC）、動態優化等閉環自動化系統相協調。其中，Aspen Unified PIMS具有全廠裝置圖形化界面，彌補了PIMS直觀性差的不足；同時能夠多方位地展示優化結果。

1.2 RPMS軟件

1.2.1 RPMS基本架構

RPMS系統在操作上與Windows界面相似，包括4個功能模塊。RPMS可建立從原材料采購，到二次加工、產品調和、產品銷售的模型。用戶在項目管理窗口創建模型時，系統會創建只包含邊界變量的空白模板，其他數據需要在Data Factory中的Excel表中輸入。

1.2.2 RPMS特點

該軟件具有圖形界面，可顯示裝置流程，工藝流程和物料平衡檢查更直觀，親和度好；運算速度和收斂速度更快。但缺點是不具有包含完整信息的解報告；提示清晰程度低于PIMS，很難定位模型問題；制作案例比PIMS步驟更多，需要制作與基礎模型一樣的完整模型。

除PIMS和RPMS外，Haverly公司的GRTMPS軟件和Schneider公司的AVEVA Spiral plan在國外也有較多應用。GRTMPS主要分布在歐洲，其特點是通用性強、計劃活動覆蓋面廣及數據庫驅動。我國2010年引進GRTMPS，主要在化工企業應用。AVEVA Spiral plan采用圖形化建模，國外市場占有率較高，國內只應用于寶來利安德巴賽爾石化。

2 國內計劃優化軟件

2.1 S-GROMS軟件

2.1.1 S-GROMS基本架構

S-GROMS采用數據庫模型體系，按照物流關系建模，模型采用模型級、企業級、計劃期級、子模型級、裝置級、裝置方案級、側線級、去向級的層級結構。其中，子模型級結構包括資源采購、一次加工、二次加工、成品流向、成品調和、約束匯總、公用工程、期初庫存、期末庫存、流程報表等10個子模型。

2.1.2 S-GROMS特點

S-GROMS具有非線性三次元算法，能夠高效獲得全局優解；其錯誤索引和錯誤定位更直觀，軟件指導性更強；可共享模型且報表圖表可繼承；全中文界面、菜單操作形式更符合國內用戶的操作習慣；可直接導入PIMS模型生成S-GROMS模型。

2.2 RIPO軟件

2.2.1 RIPO基本架構

RIPO采用“平臺＋應用”建設模式，其計劃優化模型包括原料購買模型、原油數據庫及常減壓模型、二次裝置模塊產品調和模型、約束模型、產品銷售模型等，為了使模型精細化，還設置了庫存模塊、物性傳遞模塊、全局控制模塊和自定義控制模塊。用戶依次構建好各具體子模型后，可以在自定義控制模塊中靈活定義自定義變量及相關方程。

2.2.2 RIPO特點

RIPO使用類Excel操作圖形化建模，建立碳排放模型、多目標定義更簡便；建模更高效，支持多用戶同時更改同模型的不同模塊；對于多方案對比和靈敏度分析，其圖形化對比更加直觀。

2.3 其他國產計劃優化軟件及特點

GIOPIMS是清華大學開發的圖形建模優化系統，該軟件特點是具有豐富的圖形編輯形式、多樣的數據錄入方式、超結構的表示及切割點的優化，提高了生產計劃優化的全局性[2]。VISPRO是中石化石油化工科學研究院有限公司（簡稱石科院）開發的煉化資源可視化智能優化系統，其特點是建立了煉化企業典型裝置庫，建模更方便、對新手更友好；可以由VISPRO模型導出PIMS模型。

3 國內外計劃軟件應用現狀

3.1 國內外計劃軟件應用情況

全球有400余家煉廠將PIMS應用于日常生產經營管理，在同類軟件里占比最高。中國石化自2000年引進PIMS軟件后，其下屬各個煉廠全部采用該軟件進行生產計劃的優化排產工作。張成等[3]利用PIMS模型測算了多種原油的保本價和高、低硫及輕、重質原油價差，通過測算不同負荷下輕、重質原油的搭配，優化原油采購方案。宮向陽等[4]研究對比了單廠PIMS模型與煉化一體XPIMS模型，優化結果表明，采用XPIMS整體優化模型提高了石腦油鏈烷烴含量高的原油采購量，從而增加了化工產品收入。在加工流程方面，中間物料的流向對全廠的加工流程影響較大，進而影響企業經濟效益。林敏[5]應用PIMS模型對荊門石化重油加工流程進行優化，得到最優的重油加工方案。

RPMS在全球煉化企業中的應用少于PIMS，國外有100多家石化企業應用RPMS，國內，中國石油自2004年引進RPMS軟件后，使用基本覆蓋其下屬所有大型煉化企業。在裝置規劃方面，咸廷偉等[6]以某煉化企業為例，建立了RPMS模型并對乙烯裝置擴建前后的全廠物流進行模擬，優化了乙烯裝置原料和產品。在加工流程方面，魏文平等[7]通過建立R煉廠的RPMS模型，實現了汽油產品質量的優化和減渣流向的優化，提升了煉廠的經濟效益。Popescu[8]利用RPMS測算研究了甲基叔丁基醚（MTBE）組分和汽油組分之間的價格差異對催化重整裝置在2種方案下運行的影響。在節能應用方面，楊璐[9]考察了某煉廠RPMS模型電能隨電價的變化規律及煉廠效益變化情況，規劃了煉廠的節能流程。

相比于國外軟件，國產計劃優化軟件起步較晚，但近10年進步較大，已逐步應用于國內煉廠。目前，S-GROMS在中國石化青島煉化、湛江東興、中原石化等煉廠完成試點工作，并應用在中國石化2023年第二季度的排產對接中。黃茂生[10]基于S-GROMS軟件，建立了1 200萬噸/年的虛擬煉廠全流程模型，測算了不同價格體系下重油加工的最優路線，完成了虛擬煉廠全流程的設計與優化。孫雪婷等[11]利用S-GROMS軟件對某煉廠進行了原油排序測算。邵敏[12]通過SGROMS進行原油采購和生產方案優化的測算，驗證了模型對生產計劃的全局優化能力。RIPO已在中國石油的四川石化、華北石化、廣東石化、克拉瑪依石化、吉林石化等企業推廣應用。汪洪濤等[13]利用RIPO平臺為某企業建立了3種原油選購模型，通過測算得出不同方案的原油品種結構和主要利潤指標，綜合分析原料成本、銷售收入和裝置負荷等，找到成本和收入雙優的原油組合。

3.2 計劃軟件和流程模擬的結合應用

煉廠二次加工裝置的收率不是一成不變的，物料的收率和性質隨進料性質和操作條件的變化而變化，因此計劃模型引入流程模擬來準確描述和預測二次裝置的產品收率，目前已應用于催化加氫、常減壓、氣體分離、乙烯裂解等裝置。

董曉楊等[14]基于流程模擬軟件建立了常減壓裝置操作與生產計劃的集成優化策略，通過流程模擬驗證生產計劃的可達性，使生產計劃得到最優解的同時，確定裝置的工藝條件。蔣東等[15]將計劃優化軟件和流程模擬軟件結合，構建了某煉廠氣體分離裝置生產計劃和工藝條件的集成優化模型，并給出實現最優計劃的裝置操作指標。羅德鴻等[16]制定了基于PIMS-SPYRO集成的乙烯生產計劃，采用聯動SPYRO迭代計算方式，實現了MPIMS模型優化計算過程中的多方案計算和Delta-Base模型中生產數據的動態模擬，使乙烯生產計劃優化整體方案合理可行，達到設計目標。

4 國產計劃優化軟件技術展望

4.1 計劃優化軟件向分子水平發展

現有計劃優化技術描述原料性質、操作條件等對產品收率的影響是通過Delta-Base結構完成表述，算法進步和算力發展可以支持計劃優化軟件向更細顆粒度發展，以分子管理為驅動，實現原油分子資源的總體優化利用。分子水平模型是煉油向智能化、集成化發展的必然方向，近年來，其開發已取得了實質性進展。對于二次加工過程，石科院連續攻克催化重整、固體酸烷基化等石腦油餾分段的分子水平模型研發[17]；對于油品調和過程，辛孚科技開發了分子級汽油調和優化系統。未來可以將復雜的機理模型加入計劃決策模型中，利用分子水平模型與計劃優化軟件深度集成，實現分子水平模型與計劃模型的數據傳輸，使計劃模型實現更精準的模擬和更靈活的優化，能夠在整個煉廠的背景下對反應途徑進行分子建模與優化。

4.2 建設計劃調度一體化優化平臺

在計劃方案的應用中，因無法考慮原油船期等調度問題，當前計劃模型的可執行性差，而調度系統主要關注點在于調度的模擬和方案的可行性，無法從全局角度實現調度的優化[18]。如何將二者結合，實現計劃調度一體化優化是煉化企業的重要研究方向。

實現一體化優化可以從以下2個方面考慮：①數據集成。數據通過一體化平臺在不同業務部門之間進行傳遞共享和更新，將計劃優化的結果作為調度系統的入口，完成調度排產、模擬和優化等過程，根據反饋數據對生產計劃做出調整，使計劃—調度—操作層形成閉環。②模型集成。模型是智能煉廠實現的核心和關鍵，已有文獻報道，可通過拉格朗日分解算法集成原油調度和生產計劃模型，實現計劃和調度協同優化[19]。

與單獨優化相比，計劃優化和調度的綜合優化能帶來更好的收益，但面臨的主要挑戰是2個優化的時間尺度差異。未來的一體化平臺要重點開發多尺度的建模方法，能夠提供定制化的用戶界面，對已完成和未完成的計劃進行滾動展示，根據當前設備能力等條件對計劃做出實時調整，生成最優的生產計劃。

4.3 業務應用場景的拓展

計劃優化軟件在能源、腐蝕、安全、環保的優化應用上還有很多的拓展空間。

能源的優化應用方面，可利用軟件分析和識別能源消耗的瓶頸和低效點，提高能源利用效率；此外，氫氣的附加值高，未來需解決煉廠氫氣管理經驗化和粗糙化的問題，使計劃模型中的氫氣網絡模型更加精細化。腐蝕的優化應用方面，計劃優化軟件可以整合先進的腐蝕模型和數據分析技術，預測設備腐蝕的可能性并提供降低腐蝕的方案，通過考慮腐蝕因素來優化計劃。安全的優化應用方面，計劃優化軟件可以集成安全指標和約束條件，減少潛在事故的發生概率，優化裝置的維護計劃。環保的優化應用方面，可以建立廢水和廢氣排放模型，追蹤裝置的廢水、廢氣排放；建立原料和產品的碳排放模型等。未來可以從以下幾點在碳排放方向做優化：一是交易與管理，利用軟件集成碳排放交易機制（包括碳排放配額市場、碳交易市場、碳稅和清潔發展機制等），跟蹤煉廠的碳排放情況，優化計劃以符合碳排放配額或獲取碳信用；二是能源轉型和碳中和策略，利用軟件評估不同能源替代方案的可行性和碳排放情況來優化生產計劃，如，可再生能源的利用，碳捕集、利用與封存（CCUS）技術的應用等；三是數據分析與預測，軟件利用大數據分析和機器學習技術，分析歷史數據和實時數據，預測和優化碳排放量，利用數據模型和算法識別影響煉廠碳排放的主要因素并提供措施減少碳排放。

4.4 建立智能優化系統

智能優化系統可校驗模型錯誤，幫助計劃人員完成初步的模型分析，解決模型與生產實際不匹配問題；引入強化學習和人工智能技術，使智能優化系統能夠根據反饋信息自主學習和優化煉化計劃。通過與環境的交互和試錯，系統逐步調整決策策略并在長期優化中實現更好的性能，使計劃優化更加智能化。系統的共享平臺支持不同煉廠之間分享經驗、交流最佳實踐成果；協作平臺集成多廠信息，通過案例庫可進行對比分析，幫助用戶做出優化方案的選擇。

在煉化計劃優化應用中，張紅[20]分析并設計了支持流程企業一體化優化管理的決策支持系統，對決策支持系統總體架構以及數據倉庫的建立、運行系統功能模型、人機對話界面等進行了研究。未來，智能優化系統將更加注重實時性和響應能力，注重數據集成和云計算的應用以及數據驅動的決策支持能力。

5 結語

開發具有自主知識產權的國產計劃軟件有著非同尋常的意義。在過去10年中，國產計劃優化軟件蓬勃發展，已經取得了良好成績，但和國外最先進的軟件相比尚有一定差距。未來，計劃優化軟件的開發者應遵循“數據＋平臺＋應用”模式[21]，開拓創新，在集成分子水平模型、建設計劃調度一體化優化平臺、拓展業務應用場景、建立智能優化系統等幾個方面做出努力，向實時性、智能化和協同化發展，不斷提升軟件的縱向貫通性和業務覆蓋度。