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★云南云天化信息科技有限公司袁倫勇，李伯鈞

★云南云天化股份有限公司天安化工有限公司曹丹

★北京和利時工業軟件有限公司羅正剛，田育奇

關鍵詞：煤氣化合成氨；智能化轉型；氣化爐；先進過程控制；實時優化

1　行業背景與發展趨勢

煤氣化和合成氨工藝作為現代煤化工產業鏈的核心環節，其智能化轉型正引領全球流程工業數字化變革。當前，中國合成氨產能已占全球總量的32%，其中70%依賴煤氣化技術路線，形成了較完整的自主知識產權體系。然而，行業整體面臨自動化率不足60%、能源利用效率低、碳排放強度高等共性難題，與國家“雙碳”戰略和智能制造目標存在明顯差距。

氣化爐作為煤氣化工藝的關鍵裝備，具有多變量強耦合、大慣性滯后、非線性時變等復雜動態特性，傳統PID控制難以實現關鍵參數的精準調控。同時，合成氨工藝對氫氮比、能量梯級利用的嚴苛要求，使得整個生產過程對控制精度和穩定性提出了極高挑戰。

云南某煤化工公司聯合和利時通過以機理模型與數據驅動的深度融合技術，實現了氣化爐溫度、氧煤比等關鍵參數的精準控制，降低了噸氨煤耗，提升了碳轉化率。行業標桿企業實踐證明，融合機理模型與數據驅動的APC+RTO系統可減少80%以上的人工操作頻次，年節約標準煤超萬噸，為煤氣化合成氨行業的高效、綠色、安全運行提供了重要技術支撐。在能源結構轉型與智能制造升級的雙重驅動下，通過攻克多變量解耦、大滯后、抗擾動控制等核心技術，煤氣化合成氨裝置APC優化控制系統應用已從可選技術轉變為必選戰略，整個行業正朝著“無人干預操作、效率深度優化”的目標加速邁進，為流程工業數字化轉型樹立了重要實踐典范。

2　創新解決方案

云南某煤化工50萬噸/年煤氣化和合成氨裝置，包含了煤氣化裝置、變換裝置、低溫甲醇洗裝置、液氮洗裝置及氨合成裝置，涵蓋了整個煤制合成氨全流程，在自動化控制過程中屬于典型的強耦合、非線性、時變、大滯后和多變量耦合的復雜系統，面臨煤氣化、合成裝置各關鍵工藝指標波動大、能耗偏高等行業共性難題。基于提升裝置綜合自動化水平、穩定工藝指標、確保裝置運行安全的戰略目標，項目團隊在和利時AI智能技術基礎上，開發實施了融合氣化爐機理模型、APC先進控制和RTO實時優化的智能控制系統，構建了煤化工行業首個全流程一體化智能優化平臺。該平臺通過實現裝置精細化控制，降低生產操作強度，為實現節能增效創造條件。

2.1　氣化爐機理模型建模

本項目首次在國內實現了氣化爐機理模型在APC平臺上的模塊化部署與運行，突破了傳統數據驅動模型無法準確描述復雜化學反應機理的技術瓶頸。氣化爐機理模型基于第一性原理，綜合考慮原料煤的工業分析、元素分析、粗煤氣組分含量、小室蒸汽產量、熱力參數等多維度信息，構建了包含熱力學模型（化學反應平衡、質量/元素平衡、熱平衡、吉布斯自由能最小化）和動力學模型（熱解、氣相反應、焦炭氣化、熱平衡、質量平衡）的復合系統。

該模型通過融合氣化爐壁面換熱模型和煤元素守恒模型，并充分利用氣化爐生產過程中的關鍵守恒關系，實現了對氣化爐出口有效組分、產率、碳轉化率和合成氣溫度分布的高精度預測，為實時優化和控制提供了可靠的理論基礎。尤其是氣化爐溫度軟儀表的成功開發，解決了爐膛溫度難以直接測量的行業難題，為氣化爐安全高效運行提供了關鍵技術保障。氣化爐機理模型計算流程如圖1所示。

圖1 氣化爐機理模型計算流程圖

該模型是融合了氣化爐機理模型、壁面換熱模型、煤元素守恒模型后的綜合模型，它充分利用氣化爐生產過程中的關鍵守恒關系，從第一性原理出發，利用可測信息，獲得氣化爐的出口有效組分、產率、碳轉化比例和合成氣的溫度分布，從而有效指導實時優化方向及實時控制。氣化爐溫度軟儀表DCS界面如圖2所示。

圖2 氣化爐溫度軟儀表DCS界面圖

2.2　PID參數整定優化

針對傳統PID參數整定經驗依賴強、效果不穩定的行業痛點，項目團隊開發了基于大數據分析和專家技術經驗相結合的PID參數智能整定系統。該系統采用具有自主知識產權的專有自適應整定算法，綜合考慮過程動態特性、擾動特征、控制目標等多維因素，實現了PID參數的精確整定與實時調優。

通過PID參數自整定軟件與專業技術工程師協同優化的創新模式，充分融合AI大數據處理能力與專家經驗知識，項目團隊對裝置內數百個控制回路進行了系統性優化，顯著提高了控制精度和抗擾動能力。優化后的PID控制系統為后續APC高級控制奠定了堅實基礎，實現了從“基礎控制優化”到“高級控制增效”的平滑過渡。PID參數自整定前后效果對比圖如圖3所示。

圖3 PID參數自整定前后效果對比圖

2.3　APC多變量預測控制優化

本項目APC系統覆蓋了合成氨裝置全流程的關鍵工藝單元，包括磨煤單元、液氮洗尾氣催化燃燒單元、氣化單元、氮氣系統、變換單元、低溫甲醇洗單元、液氮洗單元和合成冷凍單元。系統采用模型預測控制（MPC）算法，通過識別工藝過程的動態模型，預測未來輸出變量的動態行為，并在滿足各種約束條件下求解最優控制序列。

APC系統基于OPC通訊架構與DCS系統無縫集成，實現了生產數據的高效采集與控制指令的精準執行。MPC控制器根據各單元的被控量、控制量和擾動量對象特性進行專門設計，形成了全流程一體化的智能控制網絡。系統還配備了友好的人機交互界面，使操作人員能夠直觀監控APC運行狀態并進行必要的參數調整，確保系統長期有效運行，并為客戶團隊培養先進控制工程師提供了基礎設施建設。在DCS系統中組態的APC優化控制操作界面如圖4、圖5所示。

圖4 DCS系統APC控制器操作界面圖

圖5 APC投用前后效果對比圖

2.4　APC+RTO優化應用

針對煤氣化裝置在不同煤種工況下的適應性問題，項目團隊開發了基于機理模型的RTO實時優化系統，實現了裝置操作條件和關鍵參數的實時調優。該系統能夠在離線模式下，通過調用優化算法，基于氣化爐的反應狀態尋找系統運行的最優工作點，為反應溫度、小室蒸汽產量、CH₄含量、CO₂含量等關鍵參數提供優化推薦值。

在線運行模式下，RTO系統基于工藝先驗知識和守恒關系，實時估算未測量的物性和內部狀態，迭代計算得到系統最優工作點，并將優化后的目標設定值傳遞給APC系統，形成了“感知—決策—執行”的閉環優化控制鏈條。系統以合成氨裝置產量為基準，通過RTO調整氣化爐負荷、空分氧氣負荷和氮氣負荷，實現了合成氨全流程的協同優化運行，從而保證整個合成氨裝置的產量穩定。機理模型RTO系統結構示意圖如圖6所示。

圖6 機理模型RTO系統結構示意圖

在不同的煤種變化，灰分、灰熔點及煤灰黏溫特性發生改變后，氣化的渣層厚度發生改變，氣化爐的小室蒸汽也發生改變。在不同煤種切換時，系統能夠實時感知煤特性、灰分、灰熔點等關鍵參數的變化，自動調整優化策略，確保在煤質波動條件下仍能保持裝置的穩定高效運行。系統對氣化爐渣層厚度和小室蒸汽產量的精準控制，解決了煤種變化導致的工況波動問題，為企業實現多煤種柔性生產提供了技術支撐。

圖7 RTO軟件展示界面圖

3　項目創新性、重難點分析

3.1　創新性貢獻

本項目實現了多項煤氣化與合成裝置的技術創新和突破。

（1）機理模型與數據驅動的創新深度融合

在RTO+APC平臺上實現氣化爐機理模型的模塊化搭建，突破了傳統數據驅動模型在復雜化學工藝過程中的適用性局限，為煤化工裝置精準控制提供了全新技術路徑。

（2）智能控制架構

圍繞氣化爐及上下游裝置，構建了“PID基礎控制—APC先進控制—RTO實時優化”的三層控制架構，實現了從局部控制到全局優化的跨越，為相關流程工業智能制造提供了系統性解決方案。

（3）煤氣化全流程一體化優化

基于對整個合成氨裝置的系統分析，突破了傳統單元級優化的局限，實現了以產量為基準的全流程協同優化，顯著提升了系統整體效能。通過融合氣化爐壁面換熱模型和煤元素守恒模型，構建了完整的氣化爐綜合模型，實現了對復雜反應過程的精確描述，填補了國內相關領域的技術空白。

（4）自適應長效優化

開發了能夠適應煤種變化的自適應優化算法，解決了煤質波動導致的工況不穩定問題，為企業多煤種柔性生產提供了技術保障。針對RTO和APC系統長期維護困難的痛點，本項目將影響機理模型預測精度的關鍵參數進行直觀展示，允許用戶在線實時調整。在長期運行過程中，用戶可根據精準的煤質化驗分析結果對參數進行動態修正，不斷優化和提升智能控制系統的運行效果，確保生產過程持續穩定高效。

3.2　重難點技術攻關

APC優化控制系統在煤氣化和合成氨裝置中的應用面臨一系列挑戰，主要包括：復雜的工藝動態和建模難度；數據采集與處理的不確定性；多變量控制和優化的難點；系統穩定性、魯棒性與擾動處理；經濟效益的綜合考慮。這些挑戰要求APC系統不僅要具備高度的智能化，還需要在設計和實施過程中靈活應對工藝的復雜性和不確定性。

（1）復雜的工藝流程和動態特性：煤氣化過程涉及多相反應、復雜傳質傳熱，包括多個復雜的反應和物理過程，如煤的燃燒、氣化、還原反應等，且涉及多個氣體成分和化學反應的非線性動態。這種復雜性使得常規控制策略難以有效應對。合成氨生產通常需要高溫高壓條件，涉及多個反應器、回收裝置和冷卻系統。各個設備的操作條件、反應動力學以及物料流動特性都非常復雜。

（2）建模與數據獲取：煤氣化過程中的反應機理復雜，涉及大量的物質傳遞、熱交換、化學反應等，因此需要精確的物理化學模型進行描述。而這些模型往往難以準確建立，特別是當工藝中的反應機理非常復雜或者難以直接測量時。APC需要精確的實時數據（如溫度、壓力、流量、氣體成分等）來驅動優化控制。在煤氣化和合成氨過程中，部分關鍵參數難以直接測量或傳感器精度不足，數據采集的準確性和時效性成為瓶頸。

（3）多變量控制器設計和優化：煤氣化和合成氨過程通常涉及多個相關的變量，且這些變量之間存在強烈的相互作用。APC需要考慮多輸入多輸出系統的控制問題，這對控制器設計提出了較高要求。在煤氣化和合成氨生產中，目標通常是提高生產效率、降低能源消耗、保證產品質量等。如何在滿足多種約束條件下（如設備安全、環境排放限制等）進行全局優化，是一個復雜的任務。

（4）系統穩定性和魯棒性：煤氣化和合成氨過程中，常常會遇到來自原料質量、設備故障、外部環境等方面的擾動。APC控制系統需要具備一定的魯棒性，能夠在這些擾動下保持穩定，并避免過度調整或系統失控。由于工藝系統中存在復雜的非線性動態，如何確保在各種擾動和不確定性條件下，系統仍能穩定運行是設計中的重要問題。

3.3　系統安全性設計

APC優化控制系統在煤氣化和合成氨裝置上的應用，通過精準控制、異常預警、擾動抑制等多重機制，顯著提升了工藝、設備和操作的安全性。同時，其多層次的安全設計和智能化功能，為裝置的長周期穩定運行提供了堅實保障。

（1）DCS與APC無擾動切換，APC系統與底層DCS系統深度集成，確保在APC故障時快速切換至DCS控制，保障裝置連續運行。

（2）APC系統采用工業級加密協議，確保工藝數據在傳輸過程中的安全性。

（3）APC系統具備自診斷功能，可實時識別工藝參數（如溫度、壓力、流量等）、軟件和設備異常，并自動切換到DCS系統控制。

（4）APC系統當檢測到關鍵工藝參數嚴重異常（如氣化爐溫度超限、氧煤比失控）時，可自動觸發DCS系統報警，提醒操作人員避免事故發生。

（5）APC系統計算輸出限幅保護，實時檢測APC計算值與DCS當前值偏差，并約束APC調節幅度、操作范圍，保證APC系統對裝置控制始終在安全范圍內。

（6）APC的穩態優化算法能夠統一地處理多優先級，利用規劃算法求解多優先級放松和經濟優化，得到優化后的被控量和控制量目標值。通過應用穩態優化，建立起基于嚴格機理的RTO與MPC之間的橋梁，進一步挖掘設備潛力。

（7）考慮到RTO與APC的執行周期差異，建立了RTO推優有效期機制，在APC中進行RTO推優值過期判定，每次推優值具有一定時效，超期后APC將進入保守的區間控制階段，確保長期運行的安全性。

4　項目效益與價值

云南某煤化工煤氣化及合成裝置氣化爐機理模型+APC+RTO優化控制系統投運至今，系統運行穩定、安全、可靠，優化控制效果明顯，對企業運營具有重大意義。優化控制系統投用后，高度提升了整個裝置的自動化水平，為用戶帶來了優異的企業管理效率和經濟效益。

4.1　經濟效益顯著提升

（1）能耗優化：通過氣化爐機理模型與RTO實時優化，噸氨標準煤耗降低≥1.0%，直接經濟效益超數百萬元/年。

（2）成本節約：APC系統減少人工操作頻次≥80%，降低人力成本的同時，減少因人為誤操作導致的非計劃停車損失。

4.2　生產穩定性大幅增強

（1）關鍵參數控制精度提升：裝置關鍵工藝參數的波動偏差降低30%以上，顯著提升了裝置運行平穩性。

（2）設備壽命延長：通過優化氣化爐操作條件，延長了水冷壁、廢熱鍋爐等關鍵設備壽命，降低了維護成本。

（3）安全風險降低：APC系統實時監控工藝參數，提前預警異常工況，減少安全事故發生率＞30%。

4.3　智能化水平跨越式發展

（1）控制層級升級：實現從基礎PID控制到多變量預測控制的跨越，關鍵回路自控投用率100%，APC投用率100%，RTO投用率100%。

（2）數據價值挖掘：通過機理模型與實時數據的深度融合，構建工藝知識庫，為后續優化提供了數據支撐。

（3）操作模式轉型：從經驗驅動轉向數據驅動，減少了對熟練操作工的依賴，提升了企業核心競爭力。

5　項目意義

云南某煤化工煤氣化和合成氨裝置APC項目的成功實施，不僅是對本項目帶來顯著效益的體現，還對煤氣化行業具有重要的推廣價值，更是雙方長期戰略合作的成果結晶。

（1）可復制性

該項目的實施經驗和解決方案具有較高的可復制性。一線工程師與研發團隊緊密協作，將煤化工的實際生產痛點轉化為APC算法優化、模型迭代的技術需求。這一模式大幅縮短了技術從實驗室到工業場景的落地周期，推動了“研產用”一體化生態建設。對于其他合成氨企業來說，可以借鑒該公司煤化工的經驗，結合自身的實際情況和需求，快速構建類似的生產管控平臺。這不僅可以提高生產效率和管理水平，還可以降低建設成本和時間成本。

（2）模塊化與可擴展性

該項目的模塊化實施和可擴展性設計使得平臺可以隨著企業的發展和業務拓展進行靈活調整和優化。企業可以根據實際需求增加或減少功能模塊，實現平臺的快速擴展和升級。這為企業提供了更加靈活和高效的解決方案。

（3）推動數字化轉型

在AI大數據處理能力基礎上，該項目開發了氣化爐機理模型+APC+RTO的協同優化模式，為流程工業提供了“感知—決策—執行”閉環控制的技術融合創新，為煤化工行業提供了從“局部優化”到“全局優化”的技術路徑。云南某煤化工的成功實踐為煤氣化行業提供了可復制的智能化升級模板，它推動了煤化工的數字化轉型進程，為其他企業提供了可借鑒的經驗和案例。

（4）助力“雙碳”目標實現

該項目噸氨煤耗降低1.0%，按行業總產能6800萬噸計算，年節約標準煤68萬噸，減排CO₂約170萬噸。該項目通過優化氣化爐操作條件，減少灰渣產生量5%～8%，降低固廢處理壓力，為煤化工行業從高能耗、高排放向低碳化、精細化轉型提供了技術支撐。

（5）提升行業國際競爭力

該項目打破了國外廠商在APC領域的技術壟斷，推動了國產化控制系統在高端市場的應用。相比進口解決方案，國產APC系統投資成本降低了40%～50%，為中小企業智能化改造提供了可行路徑。該項目通過機理模型與數據驅動的融合創新，推動了我國煤化工行業從跟隨者向引領者轉變。

綜上所述，在云南某煤化工煤氣化和合成氨裝置上引入基于AI技術的氣化爐機理模型+APC+RTO優化控制系統，不僅實現了企業生產效率、經濟效益和安全水平的全面提升，更為煤化工行業乃至整個流程工業的智能化轉型提供了可復制、可推廣的技術范式。這一解決方案的成功應用，標志著我國煤化工行業在高端過程控制領域邁出了重要一步，對推動行業綠色低碳發展、提升國際競爭力具有深遠意義。未來，隨著技術的不斷迭代和行業應用的深化，該解決方案有望成為煤化工行業高質量發展的核心引擎，為實現“雙碳”目標和制造強國戰略提供堅實支撐。

作者簡介：

袁倫勇（1973-），男，工程師，現就職于云南云天化信息科技有限公司，主要從事APC項目的管理、建設和運維以及集團數字化職能管理等工作。

李伯鈞（1984-），男，技術員，現就職于云南云天化信息科技有限公司，主要從事DCS、APC咨詢及實施等工作。

曹　丹（1981-），男，高級工程師，現就職于云南云天化股份有限公司天安化工有限公司，主要從事化工自動控制技術應用與研究、化工儀表設備管理工作。

羅正剛（1995-），男，實施工程師，學士，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事先進控制項目實施工作。

田育奇（1989-），男，工程師，碩士，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事先進控制產品的架構設計以及先進控制算法研究工作。

摘自《自動化博覽》2025年4月刊