改进制造厂运行的在线模块化参数化和连续线性规划

技术领域

本发明一般涉及用于基本优化制造环境内的工厂运行的系统和方法。

背景技术

制造设施，尤其是高度工艺密集的制造环境，采用基于计算机的测试设备系统，所述测试设备系统控制设施运行。这种系统一般使用表示整个设施的稳态的基本原理控制模型(fundamental-principles control model)。因此，只有当整个设施处于稳态时，才能够参数化或校准设施运行状况的控制模型。

典型的制造设施运行的主要目标是在尽可能多的运行时间内，在最佳或者接近最佳的条件下运行。基本原理控制模型是在优化工作中使用的主要工具。所述优化一般是在设施的各个单元内工艺条件发生变化时，或者在设施外部的营业状况(例如，价格、原材料的供应、半成品/成品的需求)发生变化时，通过重复或一再重复基本原理控制模型来出最佳或者基本最佳的运行条件来实现的。由于每次重复控制模型时，必须解算计算密集的、大规模的非线性程序，因此优化费时。与在设施中实际测量的变量的有限数目相比，由于模型内的未知变量和方程式的数目更大，因此基于非线性程序的控制模型的解算还难以理解。从而，当控制模型不能收敛时，调试控制模型会非常费时，不然的话是无益的。

于是，需要简化控制模型的参数化和优化，以降低与控制制造设施工艺相关的运行成本。

发明内容

提供用于基本优化制造环境内的工厂运行的方法和系统。在至少一个具体实施例中，制造环境可被分离成两个或更多个单独模块，其中每个单独模块包含基于基本原理的模型，其中全体单独模块代表整个制造环境。当每个单独模块达到稳态时，该模块可被独立参数化，其中在参数化期间，可向至少一个单独模块提供模块间数据流，以及其中参数化的输出包括每个单独模块的单独的校准的稳态模型。从每个参数化模块可得到降阶模型，降阶模型可被组合以提供设施的降阶模型。随后可以求解设施的降阶模型，以提供改进的或者新的运行条件或运行条件目标。

在至少一个另外的具体实施例中，所述方法包括把制造环境分成两个或更多个单独模块，其中每个单独模块包含基于基本原理的模型，其中全体单独模块代表整个制造环境；使每个单独模块参数化，其中参数化的输出包括该模块的单独的校准的稳态模型；使每个单独模块线性化，以提供多个线性化模块，其中使每个单独模块线性化包括产生每个单独模块的增益矩阵，其中每个线性化模块包含设施的一个部分的降阶线性模型；组合多个线性化模块以提供设施的降阶模块，其中组合多个线性化模块包括卷积每个线性化模块的增益矩阵；根据设施的降阶模块确定一组运行条件目标；和改变制造环境内的一个或多个运行条件。

附图说明

为了能够详细理解所列举的本发明的特征，参考实施例，可更详细地说明下面简要总结的本发明，附图中图解说明了所述实施例中的一些实施例。不过，应注意附图仅仅图解说明本发明的一些实施例，因此不应被视为对本发明范围的限制，因为本发明允许其它同样有效的实施例。

图1描述用于按照所述一个或多个实施例进行在线优化的典型计算机系统。

图2是按照所述一个或多个实施例，基本优化制造环境内的工厂运行的流程图。

具体实施方式

下面提供详细的说明。每个附加的权利要求限定一个独立的发明，从侵权的观点来看，所述独立的发明被认为包括在权利要求中明确说明的各个元素或限定的等同物。取决于上下文，下面对“发明”的所有引用在一些情况下仅仅指的是一些具体实施例。在其它情况下，将认为对“发明”的引用指的是在一个或多个权利要求(但不一定是所有权利要求)中陈述的主题。下面将更详细地说明每个发明，包括具体实施例、变形和示例，不过本发明并不局限于这些实施例、变形或示例，包括这些具体实施例、变形和示例是为了使本领域的技术人员在结合本专利中的信息和可公开获得的信息和技术的时候，能够实现和使用本发明。

图1描述适合于按照一个或多个实施例，进行在线优化的典型计算机系统。计算机5可包括中央处理器10、输入装置或键盘30和监视器50。计算机5还可包括存储器20，以及另外的输入和输出装置，比如鼠标40、麦克风60和扬声器70。除了其它用途之外，鼠标40、麦克风60和扬声器70还可用于通用存取和语音识别或指令。监视器50可以是触敏监视器，起输入装置以及显示装置的作用。

计算机系统5可以经网络接口80，与数据库77、一个或多个其它数据库或存储装置79、传感器和执行器75、和/或因特网连接。这里使用的术语“传感器”指的是用于测量工艺中的变量，并把测量结果传给控制系统的装置。这里使用的术语“执行器”是指能够响应来自控制系统的信号，影响所述工艺的装置。例证的执行器可以包括但不限于阀门、变阻器、电动机和开关。应明白术语“网络接口”并不表示局限于仅仅使用以太网连接的接口，相反指的是所有可能的外部接口(有线的或无线的)。另外应明白数据库77、一个或多个其它数据库或存储装置79、和/或传感器和执行器75并不局限于利用网络接口80与计算机5连接，可以利用足以在计算机5与数据库77、一个或多个其它数据库或存储装置79、和/或传感器和执行器75之间创建通信通路的任何手段，与计算机5连接。例如，在一个或多个实施例中，数据库77可以借助USB接口与计算机5连接，而传感器和执行器75可借助FOUNDATION FIELDBUS接口连接，而不使用网络接口80。

应明白尽管计算机系统5被表示为能够在其上执行所述方法的平台，不过也可以在用户能够与制造设施工艺、传感器、执行器和/或机器交互作用的任何平台上执行所述方法。例如，可以在具有计算能力的任何装置上使用这里说明的各种各样的实施 例，在所述具有计算能力的装置上，用户能够与特定制造环境内的任何系统链接和交互作用。例如，计算能力可包括经由网络接口80，访问PROFIBUS、FOUNDATION FIELDBUS或其它通信总线协议，使得用户能够与在特定制造环境内的各种各样的工艺或传感器和执行器交互作用。这些装置可以包括但不限于并且只是出于举例说明的目的给出的：超级计算机、阵列式计算机网络、分布式计算机网络、桌上型个人计算机(PC)、平板PC、手持式PC、膝上型计算机、以商标名BLACBERRYTM或PALMTM销售的装置、蜂窝电话机、手持音乐播放器、或者用户能够在其上与存在于任意特定制造环境中的至少一些系统交互作用的任何其它装置或系统。

重新参见图1，一个或多个计算机程序可被保存在存储器20中，以及中央处理器10能够至少与存储器20、输入装置30和输出装置50协同工作，以完成用户的任务。在一个或多个实施例中，存储器20无限制地包括现有技术中目前可用的或者能够变得可用的许多存储装置及其组合。在一个或多个实施例中，存储装置可包括但不限于并且只是出于举例说明的目的给出的：数据库77、硬盘驱动器、磁盘驱动器、随机存取存储器、只读存储器、电可擦可编程只读存储器、闪速存储器、闪盘、一个或多个其它数据库或存储装置79、和任何其它存储装置。本领域的技术人员通晓通过利用存储装置，能够采用的许多变化，以及归因于存储装置结构和算法执行技术，不应对实施例施加任何限制。

存储器20可保存操作系统(OS)45，和模型优化代理55。通过利用CPU 10，操作系统45能够使优化代理55的控制和执行更容易。可按照这种方式使用任何可获得的操作系统，包括WINDOWS、LINUX、Apple OS、UNIX等等。

CPU 10能够应请求，以预定的时间，在设施状况发生变化时，或者在其它情况下，比如价格或供应/需求变化时，执行模型优化代理55，以基本优化所述设施。模型优化代理55能够利用分布式方案来控制和优化制造加工环境或制造设施。基于这种分布式方案，通过指挥或启动所述设施内的一个或多个执行器75，模型优化代理55能够改变所述设施内的运行状况。下面参考图2，更详细地讨论例证的分布式方案。

图2描述按照一个或多个实施例，使各个模块参数化，并使用降阶模型来减小优化问题的规模，以运行制造设施的例证分布式方案的流程图。参见图2，制造环境(“工厂设施”)可以被隔离成两个或更多个单独模块(步骤110)。每个模块可以包括或者代表单一的单元运行、两个或更多的单元运行，或者工厂设施的一个部分的基于基本原理的模型。例如，第一模块可以是或者包括工厂设施内的反应器的模型，第二模块可以是或者包括同一工厂设施内的多阶段分离工艺的模型等等，直到所述设施内的所有关心的各个设备或单元运行(“工艺”)都用至少一个单独的模块表示为止。

设施可以是适合于精炼、提纯、转化、消耗或以其它方式处理任何材料从而产生所需产品的任何单元或工艺。所述设施可包括但不限于炼油厂、催化和蒸汽裂化厂、石油化工厂、其它化工厂(即，不是基于石油化学的化工厂)、把天然气和/或甲醇转化成其它碳氢化合物的工厂、天然气液化站、聚合物和塑料厂、钢厂、制药厂、和发电厂。在一些情况下，设施可以包括两个或更多的独立设施，比如炼油厂和一个或多个蒸汽裂化厂。

在一个或多个实施例中，所述设施可以包括一起工作从而实现所述设施的整体 目标的多个独立的工艺单元或者多个部分的工艺单元。这里使用的“工艺单元”是实现特定功能的设备或装置，比如工艺气体压缩机单元、分馏器、重整器、加氢器、蒸馏塔、急冷塔、乙烷馏除塔、废热发电单元、或者致冷单元，一个“部分”的工艺单元是两个或更多的关联工艺单元的编组。

在步骤110，单个模块的选择或识别可以基于工艺特征。在一个或多个实施例中，单个模块的选择或识别110可以基于所述模块描述的工艺能够响应输入，并达到稳态的相对速度。换句话说，设施的能够快速做出响应的多个部分可被归入一个模块中，而比较慢的响应部分可被归入另一个模块中。

在步骤120，当由源自步骤110的每个单独模块代表的设施的部分达到稳态时，该模块能够被求解或参数化。特定部分达到稳态的时间可以与另一个部分达到稳态的时间相同或不同。特定的模块、或者组或两个以上模块达到稳态的时间可取决于许多因素，包括天气条件、结垢、运行错误、维护等等。当每个模块达到稳态时，每个模块随后能够被求解，即参数化。通过在步骤110中把设施分成在步骤120中被参数化的各个模块，能够在不造成计算复杂性的情况下，对每个模块应用更严格的高真实性的第一性原理模型(first-principles model)。因而，能够以更快的速率获得更精确的结果，使得即使整个设施并不处于稳态，也能够更经常地优化或基本优化整个设施。

在步骤120，能够独立并且异步于另一个模块地求解每个模块。来自任何特定模块的信息都能够被共享给任何一个或多个其它模块，以帮助参数化。在一些情况下，任何特定模块的参数化可能需要来自一个或多个其它模块的信息。例如，单个模块可能需要与来自另一单个模块的未测定的流体成分有关的数据，以及未测定的流体成分信息可被传给流路的上游和/或下游，使得需要该数据的单个模块能够被参数化。因此，当这些单个模块在步骤120中被参数化时，来自一个模块的模块间数据可被提供给一个或多个其它模块。以在步骤120期间模块间数据流的时间性为条件，一个或多个单个模块能够以比其它单个模块更高的频率被参数化，因为所述一个或多个单个模块比其它单个模块更快地达到稳态。由于设施的多个部分能够在整个设施之前达到稳态，因此这些部分的单个模块能够比整个设施模型更快地被参数化。

在步骤120中的初始参数化之后，能够得到每一个单个模块的降阶模型(“Module ROM”)(步骤130)。Module ROM可以是该单个模块的输入/输出表示。在步骤130，Module ROM可以是线性的并且可利用矩阵代数运算从步骤120的各个模块获得。

通过把完全状态变量雅可比矩阵(J)转换成输入-输出灵敏度矩阵或者说增益矩阵(G)，可以获得线性Module ROM。可对步骤120的每个模块计算增益矩阵，并且增益矩阵可包含每个Module ROM的关联输出和输入之间的简化关系。在一个或多个实施例中，每个Module ROM的关联输出可包括能够被输入到其它Module ROM的材料和/或能量流数据。增益矩阵可被用作降阶模型，并且在任何特定模块的当前运行点的局部区域中是精确的。当随着操作点的变化而使每个模块参数化时，降阶模型能够被更新。

每个Module ROM的输入变量可被指定为“u”，并且可代表模块内的操纵(运行自由度)变量和干扰(来自其它模块的输出)变量。来自每个Module ROM的输出变量可被指定为“y”，并且可代表测定的和推断的状态(未测定的)变量以及目标函数元 素。

已知输入变量和输出变量，通过根据每个模块的雅可比矩阵计算增益矩阵能够得到降阶线性模型。表1表示雅可比矩阵(J)的例证结构，其中F表示一组方程式，以及X表示描述工艺的一组变量。注意X既包含输入(u)变量也包含输出(y)变量。表2表示雅可比矩阵到输入(J_u)分量和输出(J_y)分量的分解。表3表示所得到的增益矩阵的例证结构。

表1：雅可比矩阵(J)

表2：雅可比矩阵到输入(Ju)分量和输出(Jy)分量的分解

表3：增益矩阵(G)

因此，增益矩阵能够被表示成如下所示，并且在本领域中是公知的：

[G]T＝-[Jy]-I*[Ju]

在步骤140，步骤130的各个Module ROM能够被结合，或者以其它方式组合成整个设施的数学表示，以提供设施降阶模型(“Facility ROM”)。Facility ROM的输入可以是整个设施的稳态的估计量。因而，在组合各个Module ROM以提供Facility ROM和优化Facility ROM时，整个设施不需要处于稳态。

通过卷积在步骤130中得到的每个Module ROM的增益矩阵，能够组合步骤140中的Facility ROM。通过连接一个模块的输入和另一个模块的输出，以在所连接的模块之间定义一个或多个接口流(interface stream)，能够实现增益矩阵的卷积。例如，通过利用Module ROM₁和Module ROM₂之间的接口流(y₁/u₂)，增益矩阵例如和的卷积能够被表达成如下面的公式I中所示。

$\frac{\partial {\left(y\right)}_2}{\partial {\left(u\right)}_1}=\Sigma \frac{\partial {\left(y\right)}_2}{\partial {\left(u\right)}_2}x\frac{\partial {\left(y\right)}_1}{\partial {\left(u\right)}_1}---\left(I\right)$

在公式I中，(y，u)1代表来自模块1的输出和输入；(y，u)2代表来自模块2的输出和输入；(y1，u2)代表模块1和模块2之间的接口流。

在步骤150，能够校准和求解步骤140的Facility ROM。能够使用任何线性或非线性规划技术。源自校准和求解后的Facility ROM的结果随后可被用于改进设施运行。例如，可以求解设施降阶模型，以提供新的或者改进的运行条件，或者运行条件目标。

在步骤170，Facility ROM可输出给设施控制系统。在步骤180，通过启动制造环境内的一个或多个执行器75(示于图1中)，即控制阀，设施控制系统能够改变制造环境内的运行条件，从而改善和优化设施运行。这样做时，例如，设施控制系统能够利用单回路控制器或者多变量软件应用来操纵执行器75。

步骤180的结果形成给步骤120的各个模块的输入。所述各个模块随后可被求解或重新参数化。基于重新参数化的输出，能够更新Module ROM(步骤130)，并且能够更新(步骤140)和重新校准(步骤150)Facility ROM。根据更新的Facility ROM，能够确定新的设施运行条件，并将其输出给设施控制系统(步骤170)，在设施控制系统，结果(步骤180)形成给各个模块的新的输入(步骤120)。可以按计划、根据用户需要、或者当工厂状况发生变化时自动地重复步骤120到步骤180。

按照所述一个或多个实施例，设施的模块化能够以比全部工厂运行的模型的参数化更高的频率实现特定模块的参数化，因为设施的各个部分能够比整个设施更快地达到稳态。也可基于特定设施的不同部分达到稳态的速度进行参数化。

参考下面的假想例，可进一步说明上述讨论。为了说明的简易起见，使用下述符号和参数值：

c    -浓度，kg-mole/m3

k    -反应速率常数，/s(kA＝2.7×108/s；kB＝160/s)

q    -冷却速率，m3(°K)/s

r    -反应速率，kg-mole/s

E/R  -活化能，°K(EA/R＝6000°K；EB/R＝4500°K)

ΔHR/(ρCp)  -反应热，m3(°K)/kg-mole

             ΔHR，A/(ρCp)＝5m3(°K)/kg-mole

             ΔHR，B/(ρCp)＝5m3(°K)/kg-mole

LMTD -对数平均温差，°K

Q    -体积流率，m3/s

T    -温度，°K

UA   -反应器的传热系数，m3/s(0.35m3/s)

V    -反应器容积，5m3

下标：

cw   -冷却水

i    -进口

o    -出口

A，B，C    -组分A，B，C

F，F1，F2  -原料流

P          -产物流

W          -水

考虑其中如下面的反应机理所示，反应物A被转换成产物B和副产物C的反应器系统：

该系统可包括至少两个反应器RX1和RX2，以及一个混合器MX。描述这样的反应器的第一性原理模型可被描述成如下所示：

总质量平衡：

QP＝QF

组分质量平衡：

QP×cA，P＝QF×cA，F-rA

QP×cB，P＝QF×cB，F+rA-rB

QP×cC，P＝QF×cC，F+rB

反应速率：

$r_A=c_{A,P}\times V\times k_A^{({-E}_A/\mathrm{RT})}$

$r_B=c_{B,P}\times V\times k_B^{(-E_B/\mathrm{RT})}$

能量平衡：

QF×TP＝QF×TF-(ΔHR，A/ρCp)×rA-(ΔHR，B/ρCp)×rB-qcw

qcw＝QW×(TW，o-TW，i)

传热速率：

qcw＝UA×LMTD

LMTD＝(TW，o-TW，i)/ln{(TP-TW，i)/(TP-TW，o)}

描述混合器MX的第一性原理模型可被描述成如下所述：

总质量平衡：

QP＝QF1+QF2

组分质量平衡：

QP×cA，P＝QF1×cA，F1+QF2×cA，F2

QP×cB，P＝QF1×cB，F1+QF2×cB，F2

QP×cC，P＝QF1×cC，F1+QF2×cC，F2

能量平衡：

QP×TP＝QF1×TF1+QF2×TF2

所述系统还可包括下述运行约束条件：

A.安全：

RX1:TP≤350°K

RX2:TP≤350°K

B.原材料供应：

RX1:QF+MX：QF2≤0.8m3/s

C.工艺限制

RX1:TW，o≤330°K

RX2:TW，o≤300°K

D.产物规格：

RX2:cA，P≤0.3kg-mole/m3

如果系统的目标是通过操纵RX1:QF和MX:QF2，使运行收益最大化，并且如果收益率被计算为：

$-0.01\times \mathrm{RX}1:q_{\mathrm{cw}}-{\mathrm{RX}2:q}_{\mathrm{cw}}-\mathrm{RX}1:Q_F-\mathrm{MX}:Q_{F2}$

那么当利用传统的非线性规划技术求解时，系统的最佳解可被确定为如下所示：

Φ＝82.84

同时：

RX1:QF＝0.276

MX:QF2＝0.234

按照所述的一个或多个实施例，该系统能够被分成两个模块，代表第一反应器RX1的模块1，和代表混合器MX和第二反应器RX2的模块2。模拟1不需要来自模块2的信息。不过，模块2需要来自模块1中的反应器RX1的MX:QF1，MX:TF1，MX:cA，F1，MX:cB，F1和MX:cC，F1变量。这些变量分别与RX1:QP，RX1:TP，RX1:cA，P，RX1:cB，P和RX1:cC，P相同。

模块1的输入u1应包括(a)在模块1的范围内的运行自由度，即RX1:QF，和(b)从模块2输出但是被输入模块1的接口流元素，即在这种情况下一点也没有。

模块1的输出y1应包括(a)在模块1的范围内的运行约束条件(排除关于输入的那些约束条件)，即RX1:cC，P和RX1:Tw，o，(b)上面说明的接口流元素，即RX1:QP，RX1:TP，RX1:cA，P，RX1:cB，P和RX1:cC，P，和(c)模块1的范围内的目标函数分量，即，

基于上面的说明，唯一的一组输入u1可包括：

RX1:QF

唯一的一组输出y1可包括：

1.Obj

RX1:QP

RX1:TP

RX1:cA，P

RX1:cB，P

RX1:cC，P

RX1:TW，o

类似地，模块2的唯一的一组输入u2可包括：

MX:QF1

MX:TF1

MX:cA，F1

MX:cB，F1

MX:cC，F1

MX:QF2

以及模块2的唯一的一组输出y2可包括：

2.Obj

MX:QP

RX2:TP

RX2:cA，P

RX2:TW，o

当利用下述输入求解模块1时，

获得y1的下述值：

要注意由于模块1是反应器RX1的第一性原理模型，因此实际的输入和输出可以包括比上面包括的变量更多的变量。不过，为了清楚起见，只讨论关心的变量。

当利用下述输入求解模块2时，

获得y2的下述值：

同样，只显示关心的变量。

为了产生模块1的降阶模型，可以使用下述增益矩阵来表示(y1，u1)关系。

类似地，通过利用下述增益矩阵来表示(y2，u2)关系，能够产生模块2的降阶模型。

根据上面的两个增益矩阵，通过如下连接y1的适当输出元素和u2的适当输入元素(利用接口流的卷积)，能够获得所述设施的降阶模型(ROM)。

当把上面的设施ROM用于计算运行目标，以改进目标函数时，根据运行约束条件，系统目标函数能够被改进为：

Φ＝82.27(Δ＝10.48)

同时：

RX1:QF＝0.270(Δ＝0.0449562)

MX:QF2＝0.237(Δ＝0.0124698)

通过实现这些目标，并再次重复这些步骤，系统能够逼近或者最终达到其最佳状态，在这种情况下，其中：

Φ＝82.84

和

RX1:QF＝0.276

MX:QF2＝0.234

本领域的技术人员知道存在许多计算机系统结构，并且应明白图1中给出的计算机系统5并不打算限制其中可以采用许多实施例，包括以上关于图2说明的那些实施例的结构和变化。

上面定义了各个术语。在权利要求中使用的术语未在上面被定义这个意义上，该术语应被赋予在至少一本印刷出版物或者一件授权专利中反映的，相关领域的技术人员已赋予该术语的最宽广定义。此外，在公开的内容不与本申请矛盾，并且支持允许这种引入的所有权限的条件下，本申请中引用的所有专利、测试方法和其它文献被完全引为参考。

尽管上面针对的是本发明的实施例，不过可以想出本发明的其它实施例，而不脱离本发明的基本范围，从而本发明的范围由随后的权利要求限定。