膜蒸馏过程强化及优化技术研究进展

膜蒸馏作为一种新型的膜分离技术,具有脱盐率高、可处理高浓度原料液等技术优势,近年来引起学术界及工业界的广泛关注.膜蒸馏技术可被应用于海水淡化,工业废水/苦盐水脱盐及糖、盐、果汁、有机/无机酸、碱液等的浓缩过程.但由于当前膜蒸馏能耗及成本较高,一定程度上限制了该技术的工业化.本文重点介绍了可用于强化膜蒸馏过程和优化该过程能量利用的方法及研究进展,主要包括膜材料和膜制备方法/工艺的进展、膜蒸馏过程操作条件的优化、改进膜组件和辅助装置的应用、太阳能和低品位热源的使用、蒸发冷凝潜热的回收以及耦合其他分离过程的复合膜蒸馏系统,同时分析了膜蒸馏技术处理高盐工业废水的应用前景,最后探讨和总结了膜蒸馏过程强化及优化的研究方向,为该技术的进一步发展提供了科学性指导.     

基于数据挖掘的合成氨过程优化和监测系统应用研究

根据多年从事过程工业优化经验,开发了一种基于数据挖掘技术的、综合性和图形化的、适用于合成氨过程优化和监测的系统软件。该软件集成了模式识别、人工智能、统计学习理论、数据库技术和领域知识等常用的过程工业优化方法。优化软件具有多方法融合、参数选择、自动建模、模型验证、模型更新、多模型构建以及在线优化监测等新颖的特点,能有效解决合成氨过程优化问题。优化软件分为离线版和在线版两个版本,分别用于离线优化建模和在线优化监测。该优化软件已在云南云维集团有限公司合成氨过程生产优化中取得了满意的效果,有望在化工过程优化和监测中得到广泛应用。     

过程系统能量流结构模型及其应用

综述了过程系统能量综合优化的能量流结构研究与进展；重点介绍了过程系统三环节能量流结构模型，该模型基于对过程系统中能量演变共性规律的认识，定量地描述了过程系统能量流在转换、利用、回收过程中的平衡关系；概述了按照能量流结构进行过程能量综合优化策略和方法；指出了过程系统能量综合优化中能量流结构的进一步发展可以包容其他相关方面，如环境、安全等。     

天然气终端处理厂能量系统分析与优化

天然气终端处理厂包括蒸馏、脱碳和压缩等一序列的高耗能过程。在当前可持续发展的大背景下,企业节能需求日益强烈。本文采用三环节能量流结构模型对天然气终端处理厂进行用能分析,分别提出工艺能量利用环节、能量转换环节和能量回收环节的用能优化改进措施,实现天然气终端处理厂系统节能超过12%。     

酒精蒸馏中杂醇油的分离过程模拟与优化

以酒精五塔蒸馏工艺为依据,利用流程模拟软件Aspen Plus建立对酒精蒸馏中杂醇油分离回收过程的模型,模拟结果与实际工业过程数据相符。针对工艺中关于杂醇油的操作参数做出分析和优化,模拟结果可为生产实践中调节各操作参数对杂醇油分离回收效率的影响提供参考和借鉴。     

间歇过程实时优化

由于生产过程中参数的不确定性和各种扰动作用,间歇生产过程的最优操作条件需要随时作出调整以保证生产的正常进行和满足生产产品质量的要求.针对间歇生产过程的操作条件的变化和不确定性因素的影响提出一种应用于间歇生产过程中的实时优化策略,其主要构成步骤包括动态模型建立、模型降阶、动态优化、在线监测、模型更新和在线调整,并以一个典...     

改进粒子群算法在酶发酵过程优化控制中的应用

针对发酵过程的非线性、时变等特点,建立了基于BP神经网络的产物浓度预估模型,并在此模型的基础上,利用改进的粒子群算法(PSO)实现对L-天冬酰胺酶Ⅱ发酵过程控制参数的寻优,以确定该过程的优化轨线,通过在线调整实现对优化轨线的跟踪控制,实验应用结果表明效果良好.     

基于流程模拟器和列队竞争算法的蒸馏优化设计

文章提出了基于流程模拟器与列队竞争算法的蒸馏过程优化设计方法。以总费用最少为目标函数,建立了蒸馏过程优化设计的混合整数非线性规划模型,其中考虑了蒸馏序列和热集成情况。流程模拟器对蒸馏过程的模拟与列队竞争算法的优化搜索交替进行,迭代计算直到收敛到最优解。将文中提出的方法应用于从C4混合物中分离1-丁烯的蒸馏过程优化设计,得到了最优的蒸馏序列和热集成流程结构,以及各塔的最优设计与操作参数。     

间歇过程优化与先进控制综述

总结近年来间歇过程操作优化和设计优化中出现的各种新方法,以及在优化问题求解中使用的各种先进控制策略,反映间歇过程最优化和先进控制的最新研究方向。重点介绍间歇过程单元的操作优化和控制,兼顾在线稳态优化和动态优化。对新的研究方法提出展望。     

模拟蒸馏测定常压直馏柴油馏程研究

利用气相色谱,使用微径毛细管色谱柱,自动进样器,对常压直馏柴油的馏程进行快速测定,并对其方法的重复性及模拟蒸馏中收率点的选取进行了研究和分析。结果表明:应用快速模拟蒸馏技术测定常压直馏柴油的馏程是可行的。利用模型计算值与恩氏蒸馏测定值之间的测量差异获得模型校正参数,对原始模型进行校正,校正模型已成功地应用于常压直馏柴油的恩氏蒸馏馏程预测。     

Soft-sensing modeling and intelligent optimal control strategy for distillation yield rate of atmospheric distillation oil refining process

It is a challenge to conserve energy for the large-scale petrochemical enterprises due to complex production process and energy diversification. As critical energy consumption equipment of atmospheric distillation oil refining process, the atmospheric distillation column is paid more attention to save energy. In this paper, the optimal problem of energy utilization efficiency of the atmospheric distillation column is solved by defining a new energy efficiency indicator — the distillation yield rate of unit energy consumption from the perspective of material flow and energy flow, and a soft-sensing model for this new energy efficiency indicator with respect to the multiple working conditions and intelligent optimizing control strategy are suggested for both increasing distillation yield and decreasing energy consumption in oil refining process. It is found that the energy utilization efficiency level of the atmospheric distillation column depends closely on the typical working conditions of the oil refining process, which result by changing the outlet temperature, the overhead temperature, and the bottom liquid level of the atmospheric pressure tower. The fuzzy C-means algorithm is used to classify the typical operation conditions of atmospheric distillation in oil refining process. Furthermore, the LSSVM method optimized with the improved particle swarm optimization is used to model the distillation rate of unit energy consumption. Then online optimization of oil refining process is realized by optimizing the outlet temperature, the overhead temperature with IPSO again. Simulation comparative analyses are made by empirical data to verify the effectiveness of the proposed solution.     

能量集成常减压系统的简捷模型及优化

针对常减压装置,提出基于Fenske-Underwood-Gilliland方程和焓衡算的简捷模型对现有的常减压系统复杂塔进行操作型计算和优化,并利用夹点分析确定系统的热回收目标。以常减压系统的年净利润最大为目标,同时考虑系统的产品收益和能量集成,建立了基于PSO随机粒子群算法的优化方法。以现有的常减压装置为算例,得到了年净利润最大条件下的各工艺参数。通过与严格模拟对比,表明常减压系统简捷模型能够得到较准确的计算结果。     

基于EGO算法的常压塔能量优化

常减压装置能量消耗约占炼厂总用能的25%～30%,在保证产品产量与质量的条件下,优化常减压蒸馏塔操作条件,可有效降低能耗.为了避免随机优化算法对常压塔机理模型进行操作优化时,存在计算资源消耗大、效率低的问题,文中采用基于代理模型的全局优化方法优化常压塔的余热回收过程,在优化迭代过程中用Kriging代理模型来代替耗时的精确模型评估.实验表明模型调用次数相较于粒子群优化算法减少了90%,优化时间减少了85%,实现了能量优化并且保证了侧线产品之间的分离精度.     

Simultaneous optimization of heat-integrated crude oil distillation systems☆

Crude oil distil ation is important in refining industry. Operating variables of distil ation process have a critical ef-fect on product output value and energy consumption. However, the objectives of minimum energy consumption and maximum product output value do not coordinate with each other and do not lead to the maximum eco-nomic benefit of a refinery. In this paper, a systematic optimization approach is proposed for the maximum an-nual economic benefit of an existing crude oil distil ation system, considering product output value and energy consumption simultaneously. A shortcut model in Aspen Plus is used to describe the crude oil distillation and the pinch analysis is adopted to identify the target of energy recovery. The optimization is a nonlinear program-ming problem and solved by stochastic algorithm of particle warm optimization.     

基于特征选择的常减压装置模型及在计划优化中的应用

常减压装置将原油切割为不同中间产品,其作为炼油工艺的龙头装置,对炼油过程生产计划排产与效益提升至关重要。通过建立一种高精度且具有良好求解效率的常减压模型,用以求解模型关键指标实沸点（TBP）曲线,即综合考虑切割产品的实沸点（TBP）与原油TBP、流量、温度等变量影响,构建非线性方程组模型来表征输入输出间的关系;利用特征选择方法遴选相关变量（包括进料性质、相邻TBP及其二次项等）,并采用鲸鱼优化算法优化方程组系数。仿真结果表明,该多输出相互关系模型与已有文献工作相比,在兼顾求解效率基础上,常减压装置各蒸馏切割产品TBP曲线预测上有更高的精度,将此模型应用到炼厂计划优化中,与传统的悬摆切割模型对比,优化结果优于传统悬摆切割模型。     

基于能量目标的芳烃萃取精馏溶剂评价模型

以NRTL活度系数模型为基础，利用Aspen Plus对不同单组分萃取剂回收芳烃的萃取精馏装置进行了全流程模拟和工艺操作参数优化。综合考虑各操作变量及其关联，提出了基于局部耦合参数迭代优化的整体协同优化策略，在保证分离要求的条件下，以能耗为目标，对萃取精馏塔（EDC）、溶剂回收塔（ERC）的进料位置、ERC回流比等关键操作参数进行优化，建立过程能耗的物性关联模型。通过分析不同溶剂对芳烃萃取精馏过程能耗和分离效果的影响，提出了基于能耗目标的芳烃萃取精馏溶剂评价模型，结果表明影响芳烃萃取精馏过程能耗的关键物性为溶剂的分子量及常压沸点，所建立的过程能耗关联模型具有较高的关联性，其R ²均大于0.9，可有效指导萃取精馏溶剂选择，为计算机辅助分子设计提供简化的目标函数。     

基于多策略集成优化算法的己烷油精馏过程3E多目标优化

己烷油精馏工序是溶剂油生产过程的重要环节,但其伴随着高能耗和高排放。因此,己烷油精馏工序的能量、经济和环境（3E）多目标优化对于溶剂油工业的可持续发展具有重要意义。针对传统非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的基于多策略集成的多目标遗传算法（MENSGA-Ⅱ）。该算法发展了一种基于邻域的引导策略,以增强算法的搜索能力进而加快收敛速度;同时引入随机极限游走策略以维持算法所获得解集的分布性。将MENSGA-Ⅱ应用于典型的测试函数和实际的己烷油精馏过程,结果表明,该算法在鲁棒性、收敛速度和解集分布性上具有优越性。与实际运行工况相比,典型优化工况下精馏系统年度毛利润可提升4.99×10⁵USD/a,能源消耗和CO₂排放可分别减少5.09×10²kW/a和4.82×10²kg/a。     

内部热耦合空分塔的节能优化分析

内部热耦合精馏是迄今为止所提出的节能效果最好,而唯一没有商业化的节能技术。将内部热耦合技术用于空分塔,可以带来良好的节能效果。根据低温空气分离过程以及三组分精馏的特点,提出了一种新的内部热耦合空分精馏塔优化模型。在优化模型基础上,对热耦合塔进行了深入的节能优化与分析,并且与常规空分仿真结果进行了比较分析,压缩机能耗下降20.75%,产值增加17.46%,单位产值能耗下降32.53%。内部热耦合空分塔的提取率以及能耗均优于常规热耦合空分塔,节能效果显著。     

原油蒸馏塔的内外不可行路径优化方法

针对原油蒸馏塔的特点 ,将蒸馏塔模拟的内外法与优化的不可行路径法结合 ,提出原油蒸馏塔的内外不可行路径法 .对某原油蒸馏塔的优化计算表明该方法能提高计算速度 ,并取得较好的优化效果 .     

精馏过程多工况优化设计的能量流结构理论

以“三环节”能量流结构理论为基础建立了精馏过程多工况优化设计的火用经济数学模型,提出了精馏过程的多工况优化设计策略方法：将其分解为单个塔的多工况优化设计和塔间热集成的优化两个层次,有效输出火用价c_U和待回收火用价c_O为协调变量来解决多工况优化设计问题.并给出了应用实例.