仪表自动化在石油化工行业的应用

前言

仪器仪表在石油化工行业中扮演着至关重要的角色，其应用广泛且不可或缺。流量仪表如电磁流量计、超声波流量计等，能够精确测量石油和天然气的流量，确保管道输送的安全和效率。物位仪表如雷达物位计和磁翻板液位计，用于监测液体和固体料位的高低位置，对保障储罐和生产线的安全至关重要。

1 仪表自动化的核心组成

1.1 检测仪表

功能：测量工艺参数并转换为电信号或数字信号。

常见类型：

温度仪表：热电偶、热电阻（RTD）、红外测温仪。

压力仪表：压力变送器、差压变送器、压力开关。

流量仪表：电磁流量计、涡街流量计、质量流量计。

液位仪表：雷达液位计、超声波液位计、浮筒液位计。

成分分析仪：pH 计、在线色谱仪、可燃气体探测器。

1.2 执行机构

功能：根据控制信号调节设备状态（如阀门开度、电机转速）。常见类型：气动调节阀、电动调节阀、电磁阀、变频器驱动泵/风机。

1.3 控制系统

功能：逻辑运算、控制算法执行及数据处理。

主要类型：

DCS（分布式控制系统）：适用于大规模连续过程（如炼油厂）。

PLC（可编程逻辑控制器）：适用于离散控制或中小型系统（如包装线）。

SCADA（监控与数据采集系统）：集中监控远程设备（如管道输送系统）。

SIS（安全仪表系统）：独立于DCS/PLC，专用于安全联锁（如紧急停车）。

1.4 通信网络

功能：实现仪表、控制器与上位机之间的数据交互。

协议标准：

模拟信号： 4⋅20mA 、HART 协议。

数字总线：Foundation Fieldbus（FF）、PROFIBUS、Modbus TCP/IP。

无线通信：WirelessHART、ISA100.11a（适用于危险区域或移动设备）。

2 石油化工自动化控制的仪表控制策略

2.1 基础控制策略单回路PID 控制

应用场景：温度、压力、流量、液位等单一参数的调节。

特点：通过比例（P）、积分（I）、微分（D）参数整定，实现对被控变量的快速响应和稳定控制。例如，反应器温度控制常采用PID 调节阀开度的方式。

串级控制（Cascade Control）

应用场景：存在干扰大、滞后严重的对象（如精馏塔温度与再沸器加热量）。

特点：主控制器输出作为副控制器的设定值，形成内外双回路，提升抗干扰能力。例如，主控制器调节塔顶温度，副控制器调节回流流量。

前馈-反馈复合控制（Feedforward + Feedback）

应用场景：可测但不可控的扰动（如原料流量波

特点：前馈控制提前补偿扰动，反馈控制消除剩余偏差，适用于反应器进料浓度变化等场景。

选择性控制（Override Control）

应用场景：多变量约束条件下的安全控制（如防止压缩机喘振、储罐超压）。

特点：通过高低值选择器或逻辑判断，优先满足最严格的工艺安全要求。例 如，当温度超过上限时自动切换至冷却模式。

2.2 关键参数控制策略

温度控制

策略：PID 控制+热电偶/热电阻测量，结合加热/冷却阀调节。

难点：大滞后对象（如反应器）需采用Smith 预估器或分段控制。

压力控制

策略：压力调节阀控制气体放空或液位调节，结合安全阀和爆破片保护。

典型应用：管道压力通过变送器测量后调节压缩机转速或旁路阀。

流量控制

策略：质量流量计测量+控制阀PID 调节，或泵速调节（如变频器）。

特殊场景：高粘度介质采用容积式流量计和正排量泵控制。

液位控制

策略：单容/双容对象采用PID 或模糊控制，结合紧急泄放阀防止溢流。

难点：非线性液位（如球罐）需分段线性化处理。

2.3 安全与联锁控制安全仪表系统（SIS）

功能：紧急停车（ESD）、火灾气体检测（FGS）、燃烧管理系统（BMS）。

设计标准：符合IEC 61511，达到SIL 等级要求。

联锁保护策略

示例：

反应器超温触发进料切断阀关闭；

压缩机振动超标联锁停机；

储罐液位高位联锁关闭进料阀并启动消防喷淋。

冗余与容错设计

采用冗余变送器（如三取二表决）和冗余控制器，确保关键参数测量可靠性

2.4 先进控制技术模型预测控制（MPC）

优势：多变量耦合系统优化，处理约束条件（如精馏塔多参数协调控制）。

应用：催化裂化装置、乙烯裂解炉等复杂过程。

自适应控制

场景：工况变化大的对象（如原料性质频繁波动的反应器）。

方法：在线辨识过程模型并调整控制器参数。

人工智能与大数据优化

趋势：基于机器学习的故障诊断（如阀门泄漏检测）、数字孪生仿真优化控制策略。

2.5 仪表系统设计要点仪表选型原则

防爆等级（ATEX/IECEx 认证）、耐腐蚀材质（如哈氏合金）、防堵设计（如毛细管隔离膜片）。

控制系统架构

分布式控制系统（DCS）集成现场总线（如 FF、HART），实现远程监控与诊断。

故障安全设计

故障模式分析（FMEA），确保仪表失效时系统进入安全状态（如气动执行机构失气保位）。

2.6 维护与诊断策略在线监测与预维护

通过智能变送器（如 HART 协议）诊断仪表健康状态，预测故障（如传感器漂移）。

定期校验与标定

按照SOP 对关键仪表进行周期性校准（如可燃气体探测器标定）。

控制回路性能评估

使用软件工具（如艾默生 DeltaV PID 诊断）分析回路振荡、阀门摩擦等问题。

3 未来发展趋势

3.1 自主化与少人化

智能巡检机器人（如波士顿动力 Spot）搭载多光谱相机，实现高危区域自主作业。

自适应控制系统通过强化学习（RL）动态调整 PID 参数，应对原料性质突变。

3.2 量子与 AI 深度融合

量子退火算法优化炼油装置全局能效，计算速度较经典算法提升100 倍。

生成式AI（如Sora 模型）模拟极端工况数据，解决小样本故障诊断难题。

绿色低碳技术：

碳捕集与封存（CCS）系统仪表化：激光光谱仪监测 CO₂ 浓度（ ⟨±0.1%FS⟩ ），确保封存安全。

氢能产业链仪表化：电解槽效率监测（电-氢转化率实时计算），推动绿氢规模化应用。

边缘智能与 5G+

部署NVIDIA Jetson 边缘计算节点，实现10ms 级实时控制（如裂解炉温度闭环）。

5G-TSN（时间敏感网络）保障确定性通信，支持多机器人协同作业。

结束语

仪表自动化技术正推动石油化工行业从“经验驱动”向“数据驱动”转型，其价值已超越传统控制范畴，成为保障安全生产、实现双碳目标的核心基础设施。未来，随着AI 大模型、量子计算与自感知材料的突破，仪表自动化将向“自主感知-智能决策-零意外停机”的超级智能系统演进，重塑全球能源化工产业格局。

参考文献：

[1]杨国健.石油化工自动化控制的关键技术及仪表控制[J].中文科技期刊数据库(全文版)工程技术，2022(03):4.

[2]赵红权.石油化工自动化仪表安装调试技术[J].中国石油和化工标准与质量，2024,44(08):147-149.