【摘要：通过研究PSA制氢工艺过程的特性，设计变压吸附顺序控制过程循环周期自动控制器，并以Honeywell TDC3000 DCS为平台具体实施。其中应用了专用控制算法和软测量技术。实践证明，系统运行稳定，控制效果良好。】
关键词：PSA制氢，DCS ，CL语言，自动控制，吸附时间
1、 引言
PSA（Pressure Swing Absorption），即变压吸附，是一种新兴的气体分离工艺，因具有能耗低，产品纯度高的特点，目前已成为炼厂提取氢气的主要手段。PSA制氢过程的基本原理是：含一定比例氢气的瓦斯(包括杂质CH4，C2H6，C3H8，CO2) 作为原料，依次通过一组填满选择性吸附剂的吸附床，杂质气体首先被吸附剂吸附，未吸附的氢气作为产品脱离床体。被污染的吸附剂再经一系列的降压和冲洗过程，脱掉杂质获得再生以重新使用。这样，每个吸附床就交错处于的吸附、再生周期循环过程之中，来维持一个连续的产品氢气流。 对于一个吸附床而言，一个完整的吸附循环周期（下称“分周期”）包括吸附、均压降、顺向放压、逆向放压、反冲洗、均压升、终充七个步位，经历的时间分别记为T1~T7，时间长短取决于工艺流程和吸附床的设计参数以及当前的工艺状态（进料量，成分等）。生产中，根据以上参数的变化，人工调整各步时间T1~T7，使装置运行于最优状态。以沧炼催化干气PSA制氢装置为例，由于原料气来自上游管网，流量波动频繁且波幅较大（在35%—100%之间），组分中氢含量也不稳定（在28%—52%之间），所以，操作人员不易做出及时而准确地调整，导致产品的产率和质量下降，因此，有必要设计一个自动控系统，根据工况变化及时而准确地调整分周期，以提高控制质量。下面介绍此系统的设计原理和实现方法。
2、分周期的控制依据
通过简要分析单个吸附床在一个分周期内所经历的工艺过程，即七个步位（如图1所示），以确定每个步位适当的持续时间。
图 1 分周期内吸附床工作过程
▪吸附Ⅰ
首先，在最高工作压力下，原料气自下而上通过吸附床,选择吸附掉各种杂质后，未被吸附的氢气从床顶部作为产品输出。随着时间的延续，吸附床下部的吸附剂首先吸收杂质达到饱和，吸附前沿（新鲜吸附剂与饱和吸附剂分界线）由起始点A，逐渐抬升到B位置后，
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停止进料。这一段持续时间即T1。此时B与出口D保留一段还没有使用的吸附剂。 ▪均压降Ⅱ
随着关闭进料，进入均压降阶段，此时氢气继续外送，作为均压气切入正处于“均压升Ⅵ”过程的吸附床。吸附前沿继续上升，由B到达C位置，但与出口D仍保留一段距离。 ▪ 顺向放压Ⅲ
氢气继续输出，再次切入压力更低且正处于“冲洗”过程的吸附床。吸附前沿自C继续上升，在刚好到达出口端D位置，而还未穿透时刻，此过程结束。
▪ 逆向放压Ⅳ
顺向放压终止时，床内吸附剂已全部吸附了杂质,关闭出口，打开入口泄压，于是床体大部分被吸附的杂质由于压力下降而释放，并携带床体空间内的残余H2作为解吸气排出。在此步骤中，过程的压力降到最低。 ▪ 冲洗Ⅴ
利用它床“顺向放压”的氢气在过程最低压力下自上而下对本床进行冲洗以进一步降低杂质分压,继续排出残留于床内的杂质。此过程中吸附前沿降由顶点D迅速下降。 ▪ 均压升Ⅵ
冲洗完成后，吸附剂完全获得再生，吸附前沿回到起始位置A，然后进行再次吸附前的升压准备,在此利用它床“均压降”的氢气对本床进行初充压。
▪ 终充Ⅶ
此过程利用部分产品氢气对本床进行最终充压，使吸附床内压力达到最高工作压力，后进入下一循环周期。
对于一个具体的PSA装置，由于工艺流程及吸附床的特性已经确定，因而，分周期内步位T2~ T7时间，除在工艺流程变动，或吸附剂活性下降后作适当调整外，通常保持不变，所以，一般情况下，分周期时间T=T1+T2+…+T7，取决于T1的变化。
在图1中，吸附前沿在T1过程中，由A升到B；均压降Ⅱ过程中，由B升到C，在顺向放压Ⅲ结束时，刚好到达出口端D位置，此时吸附床的潜力得到完全利用。这仅是一种理想情况。如前所述，T2，T3相对不变，所以两过程中吸附前沿蔓延的距离(B到C)为基本不变，因而，能否达到上述理想效果，取决于T1结束时刻，吸附前沿是否恰好处于位置B，即T1的持续时间，这个理想值，记为T1_max。如果T1>T1_max，则过程T1结束时，吸附前沿越过理想位置B，导致T3结束时，吸附前沿已突破出口端位置D，杂质混入产品，引起氢气纯度恶化；相反，如果T1 原料平均处理量=F_gas.T1/T；（式1） T=T1+T2+…+T7 氢气收率R%=1-(v4+v5)/ (F_gas.T1.H2%)； （式2） 由上式可以看出T1=T1_max时可使装置既能保证产品纯度，又能获得最大的处理量和氢气收率。 T1_max是一个理论边界点，缺乏可操作性，所以生产中，确定T1的原则是：在满足T1 获得最优吸附时间T1_max，是制定控制策略的最终目标。如果能够确定某一时刻吸附 2 床中吸附前沿的具体位置，就能把握最佳的T1_max。目前还没有一个有效的测量手段。曾经有人尝试采取吸附塔分段开孔取样，通过在线分析仪确定吸附前沿的位置，却因存在大时间滞后等原因，效果不尽人意。间接地，通过分析与T1相关主要过程变量，可以计算T1_max的值，或者推断当前T1与T1_max位置关系，主要相关变量分析如下： ▪ 原料的进料量F_gas和含氢量H2% 对于一个具体的吸附床，吸附容量为一定量Q，假定F_gas和H2%为稳定值，则 Q= F_gas.T1_max.(1-H2%) （式3） T1_max = Q/ F_gas.(1-H2%) （式4） 用上式计算出原料杂质总量来计算T1_max，是一种比值调节，它具有反应迅速，动态性好的特点，准确的控制依赖于对Q、 F_gas以及H2%的准确测量。如果定义时间安全余量为St，另T1=T1_max-St， St在适当的范围内，可以获得操作值T1。缺点是1、受F_gas和H2%的测量准确度限制，为保证安全，St取值较大，因此T1偏离T1_max较多。2、缺少系统反馈量，不能形成闭环控制。图2给出了此方案的控制原理。 400360理想吸附时间T1_max吸附时间(秒)杂质成分:烃类+CO2,N2......实际吸附时间T150安全裕度St000.01000实际工作区间原料气进料量(Nm3/h)750010000 图 2 进料量与吸附时间T1的关系 ▪ 产品氢纯度A% 以产品氢纯度（在线分析仪数据）的变化控制T1，对于一个连续过程控制具有可行性，但PSA是一种周期循环顺控过程，通过上面分析得知，T1≤T1_max时，A%始终保持高纯度(>99.9%)，一旦T1>T1_max，产品氢纯度曲线由水平陡直下降，几乎没有一个渐变范围，实践已经证明这一点。因此它不能作为控制器的输入量来调节吸附时间T1，然而它却是可测的，曲线的拐点可以作为准确判断此刻T1>T1_max的依据，所以它可以作为T1的重要约束条件。 ▪ 实际氢收率R% 假定其它条件不变，式2表明实际氢收率R%与T1存在单值对应关系， 最大吸附时间T1_max对应一个最大氢收率值，记作R%_max，实际中， R%不能直接测量，可以通过“系统软测量”手段计算出。当前时刻的差值R%-R%_max，反映出T1与T1_max的偏离程度，所以，如果将实际氢收率作为被控量，T1为操纵量，选择合适的设定值R%_sp（R%_sp计算方法后述），通过特定的控制算法，将R%控制在R%_sp附近小幅波动，在系统处于这种动态平衡状态时，可以认为控制器输出量T1左趋近于T1_max，实现工艺“卡边操作”。以上是一个较好的控制方案。可以获得较为满意的效果。控制原理如图3。 3 100%90%氢气收率R%实际收率R%70%安全裕度S%理想收率R%_max设定收率R%_sp0.0%0.0%25%实际工作区间55%100%原料气含氢量H2% 图3 氢收率R%控制原理 由于实际氢收率R%对T1的响应时滞较长，尤其在进料量快速大幅度波动的情况下，控制器输出T1不能快速接近最优吸附时间T1_max，因此，需要加入以进料量F_gas作为输入的前馈控制，以改善本控制系统的动态响应品质，从安全方面考虑，再加入产品氢纯度A%为输入的安全保护控制，以上是本控制器的基本控制策略。 4、控制器的结构及实现方法 本控制器为多输入单输出的控制系统，它由三个基本单元构成，（图4虚线框内），它们是：⒈装置实际氢收率软测量单元。⒉装置设定氢收率计算单元。⒊主控制器单元。其中主控制器是本系统的核心单元。介于PSA整个装置采用TDC3000 DCS完成过程和逻辑顺序控制，为了方便实时过程数据共享，本控制器作为一个嵌入系统，与控制系统DCS在同一个控制站（HPM）上实施。 图 4 控制器系统结构 (1) 装置实际氢收率软测量单元 本单元的功能是根据装置原料输入量F_gas、原料含氢量H2%、装置产氢量F_h2计算每个分周期的氢气收率R%，提供给主控制器作为输入量。F_gas、F_h2是采用温压补偿后 4 的流量F’_gas、F’_h2，H2%来自化验室，由于原料含氢量变化相对缓慢，故可采用每4小时一次的化验数据。具体算式如下： t+T 100%. F_h2.dt t （式5） 实际氢收率R%= t+T H2%. F’_gas.dt t 因F_gas、F_h2随着吸附周期同步波动，故采用流量积分算法得到单个吸附周期T内累积量（Nm）。其中补偿运算模块、流量累积模块、计算模块是DCS提供的常规功能模块，同步控制器采用CL语言编写，功能是：根据“PSA顺序控制程序模块”的步位状态，启动和复位流量累积器，以保证与顺控过程严格同步。 (2) 氢收率设定值计算单元 氢收率设定值表示为（式6），R%_max根据进料量F_gas、原料含氢量H2%由经验公式计算，再由解吸气含氢量化验分析数据动态校正得出（式7）。S%为安全余量。选定合适的经验公式校正算法和S%确定R%_sp曲线，对控制器控制效果和稳定性意义重大。 R%_sp= R%_max-S% （式6） R%_max=f（F_gas，H2%，）（式7） 此单元的功能由CL语言编写的程序模块实现。 (3) 主控制器单元 主控制器单元是本系统的核心，它是CL语言编写的一独立的程序模块，完成诸如反馈控制运算、前馈控制运算、条件约束、保护控制、输出限幅、过程量及程序执行状态异常处理等功能。与常规的连续过程控制对象不同，PSA是一种周期性顺序生产工艺过程，而且随着T1变化，引起分周期T的变化。控制器的采样、控制周期必须与变化的分周期同步，所以不能借助DCS提供的常规控制模块，只能开发专用的程序模块完成此功能。这就是本控制器的一个主要特点，控制算法和功能简述如下： ▪ 反馈控制算法 为适应工艺的特殊性，主反馈控制模型采用了变采样/控制周期的类PID离散型控制算法，采样和控制周期为当前分周期T，输出为变化量ΔT1。算式为： ΔT1= P. [( en-en_1)+ en.T/Ti+ Td.β. (en-2·en_1+en_2)/T+(1-β) .Tdn_1] （式8） 式中： P，Ti，Td， PID参数；T，控制周期，即当前分周期； en= pv-sp ，为偏差，pv，sp即R%和R%_sp； en_1, en_2，上一控制周期和上上控制周期偏差； Tdn_1，上一控制周期的微分作用值； β=1/[1+Td/(Kd.T)]，滤波系数，Kd为微分项增益。 选择合适的PID参数直接控制效果，它决定了R%与R%_sp曲线偏离度，需仔细调整。 ▪ 前馈控制算法 采用了同步式PV变化率低限切除式控制算法，在保证快速响应的同时兼顾系统的稳定性。算式为： if | pv-pvn_1|>e then ΔT1=K. (pv-pvn_1) else ΔT1=0 （式9）； 式中： pv=F’_gas. (1-H2%)，pvn_1为上一控制周期值； 5 3 K为一系数，e 为变化率切除低限。 ▪ 保护控制算法 当产品纯度A%超标时，迅速减小T1为一个安全值，并将自动控制切为手动控制，同时发出报警引起操作人员注意。算式略。 另外，主控制器程序模块的设计还要考虑： ▪ 可靠性 这是一个最重要的设计目标，本模块程序相对独立运行在DCS过程控制站（HPM）上，首先必须做到在各种条件下稳定地运行，同时也不能对其它相关控制模块产生破坏性影响，否则将引起不可想象的后果。因此在主控制器程序所包含的源代码中，大部分是完成诸如过程量输入值异常处理、人工输入值异常处理、控制运算异常处理以及程序执行异常处理的功能，从而保证最高的可靠性。 ▪ 可移植性 合理定义程序模块的输入/输出接口，以便稍加改造后，适用于其它PSA工艺过程，其程序源代码包括经验数据也容易移植到其他硬件平台，如其它类型的DCS甚至PLC。 5、控制效果 从某时刻 8小时历史趋势图（图5）可以看出，吸附时间T1随着原料量F’_gas、含氢量H2%，实际氢收率R%的波动而实时调整，使R%在设定收率R%_sp附近小范围波动，波幅小于安全裕量S%,此间产品纯度保持99.0%以上(图中没体现)，可以认为此刻T1已接近最优吸附时间T1_max，实际氢收率接近最大收率，因而装置保持在最佳工艺状态，稳定了产品质量，同时提高了产品收率，从而提高了效益。生产技术指标统计数据显示，收率从００年７月份投用前的平均76.60%，在投用后的８月份，提高到8４.97%，提高了8.37个百分点，在原料气不足，低负荷生产时收效更加明显。 6 图 5 控制效果历史趋势 ６、结束语： 本系统通过深入研究PSA的特殊工艺过程，以DCS为平台设计并实施，其中采用“软测量”手段和专用控制算法。本系统不增加任何设备投资，投用两年多来，运行稳定，控制效果良好，技术指标明显改善，具有推广价值。这对于深度利用DCS资源开发先进控制技术，提高企业自动化水平和经济效益具有重要意义。 参考文献： [1] 绪方胜彦著，卢伯英等译.现代控制工程[M].北京：科学出版社，1981.473-485 [2] 王常力，廖道文.集散型控制系统设计及应用[M].北京：清华大学出版社，1993.92-102 [3] 俞金寿.软测量技术及其在石油化工中的应用[M].北京：化学工业出版社，2000.46-58 [4] Honeywell Inc(Reference Manual). HPM Control Function and Algorithms[M]. 1996.7/1-7/46 [5] Honeywell Inc(Reference Manual). CL/HPM reference manual [M]. 1996.2/1-4/20 7 因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容