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《山东大学学报(理学版)》 ›› 2024, Vol. 59 ›› Issue (11): 100-109, 125.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.0.2023.457

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基于连续线性规划的多炼厂生产计划优化方法

董丰莲1,2(),张丰胜3,魏志伟1,2,孙鑫1,2,李月文4   

  1. 1. 中国石油天然气股份有限公司规划总院,北京 100086
    2. 中国石油天然气集团有限公司油气业务链优化重点实验室,北京 100083
    3. 中国石油天然气集团有限公司生产经营管理部,北京 100007
    4. 杉数科技(北京)有限公司,北京 100102
  • 收稿日期:2023-10-26 出版日期:2024-11-20 发布日期:2024-11-29
  • 作者简介:董丰莲(1982—),女,高级工程师,硕士,研究方向为油气产业链优化. E-mail: dongfenglian@petrochina.com.cn

A petroleum multi-refinery production optimization method based on successive linear programming

Fenglian DONG1,2(),Fengsheng ZHANG3,Zhiwei WEI1,2,Xin SUN1,2,Yuewen LI4   

  1. 1. PetroChina Planning and Engineering Institute, Beijing 100086, China
    2. CNPC Laboratory of Oil & Gas Business Chain Optimization, Beijing 100083, China
    3. CNPC PetroChina Production & Business Management Department, Beijing 100007, China
    4. Shanshu Technology (Beijing) Co., Ltd., Beijing 100102, China
  • Received:2023-10-26 Online:2024-11-20 Published:2024-11-29

摘要:

为了提升综合性石油公司盈利能力和解决带有整数变量和非凸双线性约束的多炼厂生产计划优化问题, 本文通过对原油在多炼厂间的分配、各炼厂装置负荷以及产品方案进行整体优化,利用运筹学方法建立多炼厂生产计划优化模型。本文提出基于连续线性规划(successive linear programming,SLP)的混合整数非线性规划(mixed integer nonlinear programming,MINLP)求解方法,并提出一种基于业务特点的分支策略,使得求解过程能够快速收敛并且给出高质量的解。采用某石油企业的实际数据进行验证分析,结果表明所提出的算法在模型目标值和求解效率上均具有优势。

关键词: 多炼厂, 生产计划, 混合整数非线性规划, 连续线性规划, 分支策略

Abstract:

To enhance the profitability of integrated oil companies and address the optimization problem of multi-refinery production planning with integer variables and non-convex bilinear constraints, we established an optimization model for multi-refinery production planning using operations research methods by holistically optimizing the allocation of crude oil among multiple refineries, the load of each refinery's units, and the product slate. We proposed a solution method for mixed integer nonlinear programming (MINLP) based on successive linear programming (SLP) and introduced a branching strategy tailored to business characteristics, enabling the solution process to converge rapidly and provide high-quality solutions. Validation analysis using actual data from a petroleum enterprise demonstrated that the proposed algorithm offered advantages in both the model's objective value and solution efficiency.

Key words: multi-refinery, production planning, mixed integer nonlinear programming, successive linear programming, branching strategy

中图分类号: 

  • O221.2

图1

炼厂内加工流程"

图2

综合性石油石化公司上下游一体化运营示意图"

表1

集合定义"

集合符号 含义   集合符号 含义
N 节点   EmI 可加工m物料的装置
NR 炼厂型节点 EmO 可产出m物料的装置
NF 非炼厂型节点 M 物料
E 装置 Me 装置e进料
ED 调和池 M(m, m′) 可以产出物料m的进物料m
EG 常压装置 MeI 进入装置e的物料
EH 减压装置 MZ 总部物料
EU 二次加工装置 Q 物性

表2

参数定义"

参数符号 含义
Cr, mP r炼厂原料采购价格, rNR, mM
Cr, mS r炼厂产品销售价格, rNR, mM
Cn, zP n节点原料采购价格, nN, zMZ
Cn, zS n节点产品销售价格, nN, MZ
Cn, n′, z n节点到n′节点运输物料z的单位运费, nN, n′∈N, MZ
Ar, e, q, m′, m r炼厂二次加工装置e的进料m′将物性q传递给出料m的系数, rNReEU, qQ, m′∈Me, mM
Br, e, q, m′, m r炼厂二次加工装置e的进料m′将物性q传递给出料m的偏置, rNReEU, qQ, m′∈Me, mM
αr, e, m′, m r炼厂装置e加工物料m′产出物料m的收率, rNR, eE, m′∈Me, mM
βr, m, qγr, m, q 炼厂r中物料mq物性上、下限, rNR, mM, qQ
βr, mPγr, mP 炼厂r中物料m的采购量上、下限, rNR, mM
βr, mSγr, mS 炼厂r中物料m的销售量上、下限, rNR, mM
βr, mVγr, mV 炼厂r中物料m的期末库存上、下限, rNR, mM
βr, eγr, e 炼厂r装置e的加工能力上、下限, rNR, eE
βn, zPγn, zP 节点n中物料z的采购量上、下限, nN, MZ
βn, zSγn, zS 节点n中物料z的销售量上、下限, nN, MZ
βn, zVγn, zV 节点n中物料z的期末库存上、下限, nN, zMZ
βn, nγn, n 节点n到节点n′的运输量上、下限, nN, n′∈N

表3

变量定义"

变量符号 含义
xr, e, m 炼厂r装置e中物料m的进(出)量, rNR, eE, mM
xr, mP 炼厂r物料m的进厂量, rNR, mM
xr, mS 炼厂r物料m的出厂量, rNR, mM
xr, mOPEN 炼厂r中物料m的期初库存, rNR, mM
xr, mCLOSE 炼厂r中物料m的期末库存, rNR, mM
xr, m, q 炼厂r物料mq物性值, rNR, mM, qQ
wr, e 炼厂r装置e启停(0-1变量), rNR, eE
xr, e 炼厂r装置e的加工量, rNR, eE
yn, zP 节点n中物料z的采购量, nN, zMZ
yn, zS 节点n中物料z的销售量, nN, zMZ
yn, zOPEN 节点n中物料z的期初库存, nN, zMZ
yn, zCLOSE 节点n中物料z的期末库存, nN, zMZ
yn, n′, z 节点n到节点n′运输物料z的量, nN, n′∈N, zMZ

图3

算法流程"

表4

算例赋值"

算例 NR M Q E EG EH EU
1 3 854 37 128 7 7 113
2 5 1 400 37 212 11 11 185

表5

算例模型描述"

算例 变量个数 约束个数 整数变量个数 非线性约束个数
1 18 212 8 614 78 3 070
2 28 933 13 556 96 4 764

表6

不同算法效果"

算例Baron 人工方法+SLP 本文算法
最优目标值 时间/s 最优目标值 时间/s 最优目标值 时间/s
1 >7 200   152 985.30 30   157 980.32 1 825
2 >7 200 192 352.61 55 201 632.70 3 263

表7

不同算法在算例1上的结果对比"

算法 关停装置原油MC的分配方案(单位:万吨)
炼厂1 炼厂2 炼厂3 合计
人工方法+SLP 炼厂1的第一套常压、第一套减压、第二套柴油加氢精制、渣油加氢,共4套装置 0 30.9 39.1 70.0
本文算法 炼厂2的第二套常压、第二套减压、第二套催化裂化、第二套气体分馏,炼厂1的渣油加氢,共5套装置 19.5 0 50.5 70.0

表8

不同算法在算例2上的结果对比"

算法 关停装置汽油生产方案(单位:万吨)
炼厂4 炼厂5 炼厂6 炼厂7 炼厂8 合计
人工方法+SLP 炼厂7的第一套常压、第一套减压、第一套催化裂化,共3套装置 22.1 15.8 20.4 12.5 19.2 90.0
本文算法 炼厂6的第一套常压、第一套减压、第二套催化裂化、烷基化,炼厂8的第三套催化裂化,共5套装置 22.1 15.8 14.2 20.8 17.1 90.0

表9

不同分支策略的分支次数和求解时间"

算例EG-EH-EU EG-EU-EH EH-EG-EU Strong Branching
分支次数 求解时间/s 分支次数 求解时间/s 分支次数 求解时间/s 分支次数 求解时间/s
1 381 1 825   425 2 104   382 1 843   434 2 142
2 511 3 263 616 4 037 552 3 516 593 3 962

表10

不同信赖域控制策略的求解时间对比"

算例 只对物性变量进行信赖域控制 对全部变量进行信赖域控制
1 1 825 1 922
2 3 263 3 434
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