均相/非均相催化精馏合成乙二醇单丁醚控制分析与比较

以环氧乙烷和正丁醇合成乙二醇单丁醚为例,开展了均相和非均相两种催化精馏工艺的稳态模拟、动态行为和控制研究,比较分析了两种工艺的特点。在Aspen Plus模拟平台上取得精馏塔稳态模拟数据,采用相对增益矩阵（RGA）对均相和非均相催化精馏塔进行分析,确定了双温度控制回路。在Aspen Dynamics中建立了控制方案,在添加正丁醇进料摩尔分数±10%的阶跃扰动下,考察了催化精馏塔的动态响应及控制效果。研究结果表明,均相和非均相催化精馏工艺均能达到控制要求,但非均相反应体系控制方案有更快的动态响应、更小的扰动变化量,并能更早恢复到设定值,其原因在于非均相工艺不存在催化剂浓度变化因素。     

精馏塔在线推断估计的微机优化控制

本文建立了精馏塔稳态机理模型和进料成分估计模型。在控制方案的设计中,采用了在线修正控制模型。考虑到限制条件变化时,必须相应调整操作变量。上述方案采用SPC控制,实施后,获得可观的经济效益。     

PTA装置溶剂脱水塔进料组分含量变化对塔分离效果的影响

利用Aspen Plus流程模拟软件模拟计算了精对苯二甲酸（PTA）装置溶剂脱水共沸精馏塔,液相采用UNIQUAC模型计算活度系数,气相采用Hayden-O'Connell模型计算逸度系数,模拟结果与实际工况符合较好。在此基础上将其转化为基于Aspen Dynamic的动态模型。利用三元相图分析醋酸-水-醋酸正丁酯(HAc-H2O-NBA)三元体系中进料组分含量变化对溶剂脱水塔操作条件的影响,提出单塔板温度控制和双塔板温度控制两种方案。仿真研究进料组成变化对两种控制方案相关操作变量的动态响应情况,从中挑选     

乙烯精馏塔的动态模拟

以工业装置为背景,建立了乙烯精馏塔的动态模型。用FORTRAN语言编程,在CDC机上进行模拟。研完了该塔的几个主要变量(进料流量、进料组成、侧线产品流量、再沸器热量)存在阶跃干扰下,该塔的动态特性,获得了与定性概念相一致的模拟结果。     

聚氨酯反应挤出过程的数值模拟

采用三维有限元数值模拟结合标量混合分析方法,研究了反应物进料状态、转速及进料单体物质的量之比对聚氨酯在双螺杆挤出机中反应挤出过程的影响。反应进程不仅受停留时间控制,还与组分的均化程度有关。受组分浓度分布的影响,相比于预混进料,采用非预混进料方式导致反应程度较低;提高螺杆转速虽可加速均化过程,但却导致物料在挤出机中的停留时间缩短,因此需结合反应混合特性选取最优转速。通过数值模拟发现,采用90 r/min转速能达到较高反应程度。另外,模拟计算了不同预聚程度进料对反应挤出过程的影响。结果表明,采用二次投料法可阶段性控制聚合反应程度,提高反应挤出过程的稳定性,同时也便于为不同反应阶段的黏度范围匹配对应的反应器。     

过冷液体进料热状况参数的计算方法讨论

1 前言 进料热状况参数q是标志进入精馏塔的原料的状态和温度的物理量。q值的大小对精馏计算有重要影响。在设计计算中,q值影响着理论塔板数和能耗;在操作计     

基于小波核函数极限学习机的模型预测控制模拟

针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制（KMPC）策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机（KELM）算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。     

多元精馏塔动态仿真模型的简化

本文对多元精馏塔的动态仿真模型进行简化,提供了一种能够用于控制系统设计和分析的非线性简化动态模型的方法。本文所提出的变参数、双线性结构模型与Karim提出的变参数、有时延的一阶简化模型进行比较之后表明,双线性简化模型的动态响应更接近于原动态仿真结果,近似的程度一般地优于后者。程序和方法适用于每块塔板上有进料,侧线汽、液相出料以及带有中间热交换器的复杂精馏塔。     

丁二烯第一萃取精馏塔操作参数的优化

利用A SPEN PLU S流程模拟软件对丁二烯第一萃取精馏塔进行模拟计算,在此基础上进行操作变量对塔顶和塔釜关键组分的灵敏度分析,并对第一萃取精馏塔进行溶剂比优化,最后利用神经网络进行建模,预测不同C 4进料情况下的最佳溶剂比,并用于指导生产。实际生产情况表明该方法是有效的。     

大豆蛋白质的泡沫分离研究：Ⅱ.泡沫精馏过程的数学模型

在一连续操作的泡沫精馏塔中，考察了各种操作条件对大豆蛋白质溶液泡沫分离过程的影响，包括：进料浓度、进气流量、ｐＨ值、回流比等，确定了较佳的操作条件。用流动法测定了大豆蛋白质在气液界面上的表面过剩浓度并回归了线性吸附方程。结果表明：在溶液浓度较稀时，表面过剩浓度与溶液浓度呈线性关系。     

过程信号的前馈—反馈型自适应盲分离算法

利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求,在其他学者研究的基础上,基于前馈－反馈型神经网络模型,提出了一种自适应盲分离算法用于过程信号的分离。计算机仿真实验的结果表明了算法的有效性。     

基于支持向量回归模型的间歇过程优化

针对间歇过程的优化问题,提出了一种基于支持向量回归模型的批次到批次的优化控制策略。通过对支持向量回归模型在当前控制轨迹处的线性化,构造了一种批次到批次的优化控制方法。在苯乙烯聚合反应器的仿真实验中,该方法能够在存在模型失配与过程扰动的情况下,逐批次地改善过程性能。     

构建用于预测中药化学成分心脏毒性的定量构效关系模型

目的：当前用于预测心脏毒性的定量构效关系（quantitative structure activity relationship, QSAR）模型仅限于hERG通道抑制作用这一机制,应用范围较狭窄。本研究旨在构建包含各类心脏不良反应的QSAR模型,以应用于中药化学成分潜在心脏毒性的预测。方法： 从Toxicity Reference Database（ToxRefDB）和Side Effect Resource（SIDER）数据库中共收集1 109个具有心脏毒性的化合物和789个不具有心脏毒性的化合物作为构建QSAR模型的训练集,应用ADMET Predictor软件计算、筛选分子描述符,通过两种算法（支持向量机和人工神经网络）依次纳入不同数量分子描述符分别构建QSAR模型,通过10折交叉验证方法进行内部验证选择最优模型,然后通过查阅文献及数据库共收集19种具有心脏毒性和10种不具有心脏毒性的中药化学成分作为外部验证集,评价所建QSAR模型对于中药化学成分心脏毒性预测的适用性。结果： 经筛选后共有220种分子描述符参与建模,用支持向量机算法所建的最优模型为包含87种分子描述符的模型,其内部验证结果显示模型灵敏度为71%,特异度为70%,约登指数（Youden’s index）和马修斯相关系数（Matthews correlation coefficient）均为0.41。用人工神经网络算法所建的最优模型为包含13个神经元及87种分子描述符的模型,其内部验证结果显示模型灵敏度为78%,特异度为77%,约登指数和马修斯相关系数均为0.54。通过29种中药化学成分验证显示,支持向量机模型外部验证结果灵敏度为95%,特异度为40%,整体预测的准确率达到76%;人工神经网络模型外部验证结果灵敏度为95%,特异度为60%,整体预测的准确率达到83%。结论：应用人工神经网络算法构建的模型预测能力要优于支持向量机算法构建的模型,通过已知毒性的中药化学成分验证表明,此QSAR模型有良好的灵敏度和预测准确率,可以用于中药化学成分心脏毒性的预测。     

双频指数闭环反馈吸入麻醉药用药系统的研制

目的建立以双频指数为控制变量的闭环反馈吸入麻醉药用药系统,并通过临床验证确定该系统临床应用的可行性。方法整个研究分为建立用药系统和临床验证两个阶段。首先建立闭环控制用药系统,系统分为软件和硬件两部分。软件部分为吸入麻醉药闭环控制软件《吸入麻醉执行者》,在此软件中建立了吸入麻醉药生理药代动力学模型,软件的反馈算法采用PID算法,此软件与麻醉深度监护仪、注射泵、紧闭循环麻醉机等硬件共同组成闭环控制用药系统。临床验证阶段使用安氟醚、异氟醚、七氟醚等多种药物进行闭环反馈麻醉,并选择腹腔手术、开胸单肺通气手术、肥胖患者等不同人群进行了临床观察。结果使用安氟醚、异氟醚、七氟醚等多种药物闭环反馈麻醉控制双频指数的稳定性均达到或超过人工控制麻醉的水平,闭环反馈麻醉系统在开胸单肺通气手术、肥胖患者等药代动力学变异很大的患者中取得满意的效果,说明采用BIS作为控制变量是可行的,采用PID算法作为系统控制算法能够满足临床要求。结论采用BIS作为控制变量,PID算法作为控制算法的吸入麻醉药闭环反馈用药系统控制多种吸入麻醉药能够保证患者麻醉深度平稳,对单肺通气及肥胖患者等药代动力学变化较大的情况下,系统性能仍能满足临床需要。     

固定床反应器基于改进混合模型的串级推断控制

提出了非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制策略。道德提出了邻二甲苯氧化非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的推断估计器;然后设计了基于新型非线性自适应控制算法的副控制器和基于程序变增益ＰＩＤ的主控制器,同时设计了新型非线性滤波器以解决该反应器主回路比副回路响应快的问题;最后建立了该固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制系统。仿真结果表明该推断估计器具有良好的静态、动态     

基于QPSO的PID神经网络控制算法及其仿真

PID神经元网络控制算法具有较好的动态和稳态性能、很强的解耦能力和抗干扰能力,适用于非线性多变量耦合系统的解耦控制。在对PID神经元网络控制算法研究的基础上,提出了基于量子粒子群权值修正多变量PID神经元网络控制算法。仿真实验结果表明,该算法解耦控制效果好,具有较强的抗干扰能力。     

基于双层不变集的多智能体系统事件触发分布式预测控制

针对含有扰动的多智能体系统,提出了基于双层不变集的事件触发鲁棒分布式预测控制策略。在分布式控制结构下,对每个智能体构建了目标函数含有耦合关联项的事件触发分布式预测控制优化问题。利用输入状态稳定性理论,推导出与子系统自身信息以及邻域子系统信息相关的事件触发条件。每个智能体判断事件触发条件,仅当条件满足时,才进行分布式预测控制优化问题的求解以及子系统之间的信息交互。利用双层不变集来保证扰动作用下多智能体系统的鲁棒性能,并在此基础上给出保证算法递推可行性和闭环稳定性的充分条件。最后通过车辆控制系统对算法进行仿真分析,验证了算法的有效性。     

Prediction of anoxic sulfide biooxidation under various HRTs using artificial neural networks

Objective During present investigation the data of a laboratory-scale anoxic sulfide oxidizing (ASO) reactor were used in a neural network system to predict its performance. Methods Five uncorrelated components of the influent wastewater were used as the artificial neural network model input to predict the output of the effluent using back-propagation and general regression algorithms. The best prediction performance is achieved when the data are preprocessed using principal components analysis (PCA) before they are fed to a back propagated neural network. Results Within the range of experimental conditions tested, it was concluded that the ANN model gave predictable results for nitrite removal from wastewater through ASO process. The model did not predict the formation of sulfate to an acceptable manner. Conclusion Apart from experimentation, ANN model can help to simulate the results of such experiments in finding the best optimal choice for ASO based denitrification. Together with wastewater collection and the use of improved treatment systems and new technologies, better control of wastewater treatment plant (WTP) can lead to more effective maneuvers by its operators and, as a consequence, better effluent quality.     

芳烃二甲苯异构化反应过程动态模拟

动态模型是化工过程进行控制系统设计和动态优化的基础。本文基于二甲苯异构化反应机理,基于Aspen过程模拟软件平台实现了二甲苯异构化单元的稳态和动态模拟,重点分析了异构化反应过程关键运行指标乙苯转化率、二甲苯异构化率以及芳烃损失在其关键操作变量——反应温度、反应压力以及反应器进料流量等变化情况下的动态响应。模拟结果表明：所建立的动态模型与稳态模型具有较好的一致性;在反应温度、反应压力以及进料流量阶跃变化时,异构化反应过程中的乙苯转化率、对二甲苯异构化率和芳烃损失变化情况符合实际情况;建立的控制方案可满足生产操作过程在不同稳态操作工况之间的切换。仿真结果验证了本文所述方法的有效性,为进一步的动态优化工作提供了可靠模型基础。