★云南云天化信息科技有限公司袁伦勇，李伯钧

★云南云天化股份有限公司天安化工有限公司曹丹

★北京和利时工业软件有限公司罗正刚，田育奇

关键词：煤气化合成氨；智能化转型；气化炉；先进过程控制；实时优化

1　行业背景与发展趋势

煤气化和合成氨工艺作为现代煤化工产业链的核心环节，其智能化转型正引领全球流程工业数字化变革。当前，中国合成氨产能已占全球总量的32%，其中70%依赖煤气化技术路线，形成了较完整的自主知识产权体系。然而，行业整体面临自动化率不足60%、能源利用效率低、碳排放强度高等共性难题，与国家“双碳”战略和智能制造目标存在明显差距。

气化炉作为煤气化工艺的关键装备，具有多变量强耦合、大惯性滞后、非线性时变等复杂动态特性，传统PID控制难以实现关键参数的精准调控。同时，合成氨工艺对氢氮比、能量梯级利用的严苛要求，使得整个生产过程对控制精度和稳定性提出了极高挑战。

云南某煤化工公司联合和利时通过以机理模型与数据驱动的深度融合技术，实现了气化炉温度、氧煤比等关键参数的精准控制，降低了吨氨煤耗，提升了碳转化率。行业标杆企业实践证明，融合机理模型与数据驱动的APC+RTO系统可减少80%以上的人工操作频次，年节约标准煤超万吨，为煤气化合成氨行业的高效、绿色、安全运行提供了重要技术支撑。在能源结构转型与智能制造升级的双重驱动下，通过攻克多变量解耦、大滞后、抗扰动控制等核心技术，煤气化合成氨装置APC优化控制系统应用已从可选技术转变为必选战略，整个行业正朝着“无人干预操作、效率深度优化”的目标加速迈进，为流程工业数字化转型树立了重要实践典范。

2　创新解决方案

云南某煤化工50万吨/年煤气化和合成氨装置，包含了煤气化装置、变换装置、低温甲醇洗装置、液氮洗装置及氨合成装置，涵盖了整个煤制合成氨全流程，在自动化控制过程中属于典型的强耦合、非线性、时变、大滞后和多变量耦合的复杂系统，面临煤气化、合成装置各关键工艺指标波动大、能耗偏高等行业共性难题。基于提升装置综合自动化水平、稳定工艺指标、确保装置运行安全的战略目标，项目团队在和利时AI智能技术基础上，开发实施了融合气化炉机理模型、APC先进控制和RTO实时优化的智能控制系统，构建了煤化工行业首个全流程一体化智能优化平台。该平台通过实现装置精细化控制，降低生产操作强度，为实现节能增效创造条件。

2.1　气化炉机理模型建模

本项目首次在国内实现了气化炉机理模型在APC平台上的模块化部署与运行，突破了传统数据驱动模型无法准确描述复杂化学反应机理的技术瓶颈。气化炉机理模型基于第一性原理，综合考虑原料煤的工业分析、元素分析、粗煤气组分含量、小室蒸汽产量、热力参数等多维度信息，构建了包含热力学模型（化学反应平衡、质量/元素平衡、热平衡、吉布斯自由能最小化）和动力学模型（热解、气相反应、焦炭气化、热平衡、质量平衡）的复合系统。

该模型通过融合气化炉壁面换热模型和煤元素守恒模型，并充分利用气化炉生产过程中的关键守恒关系，实现了对气化炉出口有效组分、产率、碳转化率和合成气温度分布的高精度预测，为实时优化和控制提供了可靠的理论基础。尤其是气化炉温度软仪表的成功开发，解决了炉膛温度难以直接测量的行业难题，为气化炉安全高效运行提供了关键技术保障。气化炉机理模型计算流程如图1所示。

图1 气化炉机理模型计算流程图

该模型是融合了气化炉机理模型、壁面换热模型、煤元素守恒模型后的综合模型，它充分利用气化炉生产过程中的关键守恒关系，从第一性原理出发，利用可测信息，获得气化炉的出口有效组分、产率、碳转化比例和合成气的温度分布，从而有效指导实时优化方向及实时控制。气化炉温度软仪表DCS界面如图2所示。

图2 气化炉温度软仪表DCS界面图

2.2　PID参数整定优化

针对传统PID参数整定经验依赖强、效果不稳定的行业痛点，项目团队开发了基于大数据分析和专家技术经验相结合的PID参数智能整定系统。该系统采用具有自主知识产权的专有自适应整定算法，综合考虑过程动态特性、扰动特征、控制目标等多维因素，实现了PID参数的精确整定与实时调优。

通过PID参数自整定软件与专业技术工程师协同优化的创新模式，充分融合AI大数据处理能力与专家经验知识，项目团队对装置内数百个控制回路进行了系统性优化，显著提高了控制精度和抗扰动能力。优化后的PID控制系统为后续APC高级控制奠定了坚实基础，实现了从“基础控制优化”到“高级控制增效”的平滑过渡。PID参数自整定前后效果对比图如图3所示。

图3 PID参数自整定前后效果对比图

2.3　APC多变量预测控制优化

本项目APC系统覆盖了合成氨装置全流程的关键工艺单元，包括磨煤单元、液氮洗尾气催化燃烧单元、气化单元、氮气系统、变换单元、低温甲醇洗单元、液氮洗单元和合成冷冻单元。系统采用模型预测控制（MPC）算法，通过识别工艺过程的动态模型，预测未来输出变量的动态行为，并在满足各种约束条件下求解最优控制序列。

APC系统基于OPC通讯架构与DCS系统无缝集成，实现了生产数据的高效采集与控制指令的精准执行。MPC控制器根据各单元的被控量、控制量和扰动量对象特性进行专门设计，形成了全流程一体化的智能控制网络。系统还配备了友好的人机交互界面，使操作人员能够直观监控APC运行状态并进行必要的参数调整，确保系统长期有效运行，并为客户团队培养先进控制工程师提供了基础设施建设。在DCS系统中组态的APC优化控制操作界面如图4、图5所示。

图4 DCS系统APC控制器操作界面图

图5 APC投用前后效果对比图

2.4　APC+RTO优化应用

针对煤气化装置在不同煤种工况下的适应性问题，项目团队开发了基于机理模型的RTO实时优化系统，实现了装置操作条件和关键参数的实时调优。该系统能够在离线模式下，通过调用优化算法，基于气化炉的反应状态寻找系统运行的最优工作点，为反应温度、小室蒸汽产量、CH₄含量、CO₂含量等关键参数提供优化推荐值。

在线运行模式下，RTO系统基于工艺先验知识和守恒关系，实时估算未测量的物性和内部状态，迭代计算得到系统最优工作点，并将优化后的目标设定值传递给APC系统，形成了“感知—决策—执行”的闭环优化控制链条。系统以合成氨装置产量为基准，通过RTO调整气化炉负荷、空分氧气负荷和氮气负荷，实现了合成氨全流程的协同优化运行，从而保证整个合成氨装置的产量稳定。机理模型RTO系统结构示意图如图6所示。

图6 机理模型RTO系统结构示意图

在不同的煤种变化，灰分、灰熔点及煤灰黏温特性发生改变后，气化的渣层厚度发生改变，气化炉的小室蒸汽也发生改变。在不同煤种切换时，系统能够实时感知煤特性、灰分、灰熔点等关键参数的变化，自动调整优化策略，确保在煤质波动条件下仍能保持装置的稳定高效运行。系统对气化炉渣层厚度和小室蒸汽产量的精准控制，解决了煤种变化导致的工况波动问题，为企业实现多煤种柔性生产提供了技术支撑。

图7 RTO软件展示界面图

3　项目创新性、重难点分析

3.1　创新性贡献

本项目实现了多项煤气化与合成装置的技术创新和突破。

（1）机理模型与数据驱动的创新深度融合

在RTO+APC平台上实现气化炉机理模型的模块化搭建，突破了传统数据驱动模型在复杂化学工艺过程中的适用性局限，为煤化工装置精准控制提供了全新技术路径。

（2）智能控制架构

围绕气化炉及上下游装置，构建了“PID基础控制—APC先进控制—RTO实时优化”的三层控制架构，实现了从局部控制到全局优化的跨越，为相关流程工业智能制造提供了系统性解决方案。

（3）煤气化全流程一体化优化

基于对整个合成氨装置的系统分析，突破了传统单元级优化的局限，实现了以产量为基准的全流程协同优化，显著提升了系统整体效能。通过融合气化炉壁面换热模型和煤元素守恒模型，构建了完整的气化炉综合模型，实现了对复杂反应过程的精确描述，填补了国内相关领域的技术空白。

（4）自适应长效优化

开发了能够适应煤种变化的自适应优化算法，解决了煤质波动导致的工况不稳定问题，为企业多煤种柔性生产提供了技术保障。针对RTO和APC系统长期维护困难的痛点，本项目将影响机理模型预测精度的关键参数进行直观展示，允许用户在线实时调整。在长期运行过程中，用户可根据精准的煤质化验分析结果对参数进行动态修正，不断优化和提升智能控制系统的运行效果，确保生产过程持续稳定高效。

3.2　重难点技术攻关

APC优化控制系统在煤气化和合成氨装置中的应用面临一系列挑战，主要包括：复杂的工艺动态和建模难度；数据采集与处理的不确定性；多变量控制和优化的难点；系统稳定性、鲁棒性与扰动处理；经济效益的综合考虑。这些挑战要求APC系统不仅要具备高度的智能化，还需要在设计和实施过程中灵活应对工艺的复杂性和不确定性。

（1）复杂的工艺流程和动态特性：煤气化过程涉及多相反应、复杂传质传热，包括多个复杂的反应和物理过程，如煤的燃烧、气化、还原反应等，且涉及多个气体成分和化学反应的非线性动态。这种复杂性使得常规控制策略难以有效应对。合成氨生产通常需要高温高压条件，涉及多个反应器、回收装置和冷却系统。各个设备的操作条件、反应动力学以及物料流动特性都非常复杂。

（2）建模与数据获取：煤气化过程中的反应机理复杂，涉及大量的物质传递、热交换、化学反应等，因此需要精确的物理化学模型进行描述。而这些模型往往难以准确建立，特别是当工艺中的反应机理非常复杂或者难以直接测量时。APC需要精确的实时数据（如温度、压力、流量、气体成分等）来驱动优化控制。在煤气化和合成氨过程中，部分关键参数难以直接测量或传感器精度不足，数据采集的准确性和时效性成为瓶颈。

（3）多变量控制器设计和优化：煤气化和合成氨过程通常涉及多个相关的变量，且这些变量之间存在强烈的相互作用。APC需要考虑多输入多输出系统的控制问题，这对控制器设计提出了较高要求。在煤气化和合成氨生产中，目标通常是提高生产效率、降低能源消耗、保证产品质量等。如何在满足多种约束条件下（如设备安全、环境排放限制等）进行全局优化，是一个复杂的任务。

（4）系统稳定性和鲁棒性：煤气化和合成氨过程中，常常会遇到来自原料质量、设备故障、外部环境等方面的扰动。APC控制系统需要具备一定的鲁棒性，能够在这些扰动下保持稳定，并避免过度调整或系统失控。由于工艺系统中存在复杂的非线性动态，如何确保在各种扰动和不确定性条件下，系统仍能稳定运行是设计中的重要问题。

3.3　系统安全性设计

APC优化控制系统在煤气化和合成氨装置上的应用，通过精准控制、异常预警、扰动抑制等多重机制，显著提升了工艺、设备和操作的安全性。同时，其多层次的安全设计和智能化功能，为装置的长周期稳定运行提供了坚实保障。

（1）DCS与APC无扰动切换，APC系统与底层DCS系统深度集成，确保在APC故障时快速切换至DCS控制，保障装置连续运行。

（2）APC系统采用工业级加密协议，确保工艺数据在传输过程中的安全性。

（3）APC系统具备自诊断功能，可实时识别工艺参数（如温度、压力、流量等）、软件和设备异常，并自动切换到DCS系统控制。

（4）APC系统当检测到关键工艺参数严重异常（如气化炉温度超限、氧煤比失控）时，可自动触发DCS系统报警，提醒操作人员避免事故发生。

（5）APC系统计算输出限幅保护，实时检测APC计算值与DCS当前值偏差，并约束APC调节幅度、操作范围，保证APC系统对装置控制始终在安全范围内。

（6）APC的稳态优化算法能够统一地处理多优先级，利用规划算法求解多优先级放松和经济优化，得到优化后的被控量和控制量目标值。通过应用稳态优化，建立起基于严格机理的RTO与MPC之间的桥梁，进一步挖掘设备潜力。

（7）考虑到RTO与APC的执行周期差异，建立了RTO推优有效期机制，在APC中进行RTO推优值过期判定，每次推优值具有一定时效，超期后APC将进入保守的区间控制阶段，确保长期运行的安全性。

4　项目效益与价值

云南某煤化工煤气化及合成装置气化炉机理模型+APC+RTO优化控制系统投运至今，系统运行稳定、安全、可靠，优化控制效果明显，对企业运营具有重大意义。优化控制系统投用后，高度提升了整个装置的自动化水平，为用户带来了优异的企业管理效率和经济效益。

4.1　经济效益显著提升

（1）能耗优化：通过气化炉机理模型与RTO实时优化，吨氨标准煤耗降低≥1.0%，直接经济效益超数百万元/年。

（2）成本节约：APC系统减少人工操作频次≥80%，降低人力成本的同时，减少因人为误操作导致的非计划停车损失。

4.2　生产稳定性大幅增强

（1）关键参数控制精度提升：装置关键工艺参数的波动偏差降低30%以上，显著提升了装置运行平稳性。

（2）设备寿命延长：通过优化气化炉操作条件，延长了水冷壁、废热锅炉等关键设备寿命，降低了维护成本。

（3）安全风险降低：APC系统实时监控工艺参数，提前预警异常工况，减少安全事故发生率＞30%。

4.3　智能化水平跨越式发展

（1）控制层级升级：实现从基础PID控制到多变量预测控制的跨越，关键回路自控投用率100%，APC投用率100%，RTO投用率100%。

（2）数据价值挖掘：通过机理模型与实时数据的深度融合，构建工艺知识库，为后续优化提供了数据支撑。

（3）操作模式转型：从经验驱动转向数据驱动，减少了对熟练操作工的依赖，提升了企业核心竞争力。

5　项目意义

云南某煤化工煤气化和合成氨装置APC项目的成功实施，不仅是对本项目带来显著效益的体现，还对煤气化行业具有重要的推广价值，更是双方长期战略合作的成果结晶。

（1）可复制性

该项目的实施经验和解决方案具有较高的可复制性。一线工程师与研发团队紧密协作，将煤化工的实际生产痛点转化为APC算法优化、模型迭代的技术需求。这一模式大幅缩短了技术从实验室到工业场景的落地周期，推动了“研产用”一体化生态建设。对于其他合成氨企业来说，可以借鉴该公司煤化工的经验，结合自身的实际情况和需求，快速构建类似的生产管控平台。这不仅可以提高生产效率和管理水平，还可以降低建设成本和时间成本。

（2）模块化与可扩展性

该项目的模块化实施和可扩展性设计使得平台可以随着企业的发展和业务拓展进行灵活调整和优化。企业可以根据实际需求增加或减少功能模块，实现平台的快速扩展和升级。这为企业提供了更加灵活和高效的解决方案。

（3）推动数字化转型

在AI大数据处理能力基础上，该项目开发了气化炉机理模型+APC+RTO的协同优化模式，为流程工业提供了“感知—决策—执行”闭环控制的技术融合创新，为煤化工行业提供了从“局部优化”到“全局优化”的技术路径。云南某煤化工的成功实践为煤气化行业提供了可复制的智能化升级模板，它推动了煤化工的数字化转型进程，为其他企业提供了可借鉴的经验和案例。

（4）助力“双碳”目标实现

该项目吨氨煤耗降低1.0%，按行业总产能6800万吨计算，年节约标准煤68万吨，减排CO₂约170万吨。该项目通过优化气化炉操作条件，减少灰渣产生量5%～8%，降低固废处理压力，为煤化工行业从高能耗、高排放向低碳化、精细化转型提供了技术支撑。

（5）提升行业国际竞争力

该项目打破了国外厂商在APC领域的技术垄断，推动了国产化控制系统在高端市场的应用。相比进口解决方案，国产APC系统投资成本降低了40%～50%，为中小企业智能化改造提供了可行路径。该项目通过机理模型与数据驱动的融合创新，推动了我国煤化工行业从跟随者向引领者转变。

综上所述，在云南某煤化工煤气化和合成氨装置上引入基于AI技术的气化炉机理模型+APC+RTO优化控制系统，不仅实现了企业生产效率、经济效益和安全水平的全面提升，更为煤化工行业乃至整个流程工业的智能化转型提供了可复制、可推广的技术范式。这一解决方案的成功应用，标志着我国煤化工行业在高端过程控制领域迈出了重要一步，对推动行业绿色低碳发展、提升国际竞争力具有深远意义。未来，随着技术的不断迭代和行业应用的深化，该解决方案有望成为煤化工行业高质量发展的核心引擎，为实现“双碳”目标和制造强国战略提供坚实支撑。

作者简介：

袁伦勇（1973-），男，工程师，现就职于云南云天化信息科技有限公司，主要从事APC项目的管理、建设和运维以及集团数字化职能管理等工作。

李伯钧（1984-），男，技术员，现就职于云南云天化信息科技有限公司，主要从事DCS、APC咨询及实施等工作。

曹　丹（1981-），男，高级工程师，现就职于云南云天化股份有限公司天安化工有限公司，主要从事化工自动控制技术应用与研究、化工仪表设备管理工作。

罗正刚（1995-），男，实施工程师，学士，现就职于北京和利时工业软件有限公司，主要从事先进控制项目实施工作。

田育奇（1989-），男，工程师，硕士，现就职于北京和利时工业软件有限公司，主要从事先进控制产品的架构设计以及先进控制算法研究工作。

摘自《自动化博览》2025年4月刊