乙烯精馏塔异常工况动态建模与分析

影响乙烯精馏分离效果和产品质量的关键因素是精馏塔板效率,板效率受气相夹带、雾沫夹带及漏液等因素的影响。正常工况时,回流量越大塔顶冷凝量越大,出料板温度越低。当回流量继续增大超过一定范围时,会引起精馏塔漏液导致板效率下降,此时出料板温度不再下降反而升高,出现反转现象,精馏塔进入反转异常工况。针对这个问题,建立乙烯精馏塔异常工况动态数学模型,利用流程模拟软件进行模拟,获取乙烯精馏塔异常工况下出料温度和乙烯摩尔浓度随回流量变化的曲线,分析乙烯精馏塔异常工况特性。     

储层建模新技术、新方法研究——基于模糊系统的储层建模方法

本文将以模糊规则、解模糊化方法和自学习过程为核心的模糊系统引入到储层参数的建模中,提出了模糊系统插值和随机模拟的思路和实现方法,并以著名的GSL IB软件所提供的实测数据为例进行了对比分析。研究表明利用模糊系统可以有效进行地质参数的建模,与传统的地质统计学方法(克里格和序贯高斯模拟)相比。模糊系统方法在建模精度、对条件数据分布和特征参数的恢复方面均较优。这一研究成果对储层参数建模技术的发展有着重要的意义。     

基于HSPN模型的精馏塔控制方案分析

为了准确描述精馏塔的混杂特性和控制问题,给出了一类混合状态Petri网的基本概念和图形表示,根据实际工艺要求,建立了精馏塔的混合状态Petri网模型,并通过仿真实验,深入分析了三种控制方案的可行性和不同效果。结果表明,本方法可以建立复杂工业过程的直观模型,简化分析过程,为实现优化生产提供了可靠的依据,具有重要应用价值。     

数学建模在化工生产中的应用

随着资源紧缺及污染问题的日益突出,目前在化工生产过程中通过节约原料、降低能耗及制造成本成为化工企业可持续发展的有效手段,通过在生产中科学合理的应用数学建模成为优化化工生产的一种有效方法,因此文章主要对数学建模方法应用于快捷设计化工生产中的实现路径进行了分析和研究,并以化工园区应急管理为例介绍数学建模方法的应用方案,通过...     

乙烯精馏塔质量控制的温度测量精度问题及改进措施

提出在乙烯精馏塔DCS控制中采用24位A/D转换器代替原16位A/D转换器的改进措施,并通过动态仿真实验证明该措施使温度测量精度由0.03℃提高到0.000 1℃,温度与产品质量之间的信息丢失量降低,可以用温度表征相应的产品质量,温度可以形成闭环反馈控制回路,满足实际乙烯精馏塔质量控制要求。     

TE过程闪蒸罐双时间尺度建模与动态特性分析

闪蒸罐是工业常用的化工单元设备, 在对其进行动态机理建模时, 气相物质的动态特性方程被拟稳态处理转化为稳态代数方程, 而液相仍为微分方程。由此一来, 与气相相关的压力的真实动态信息无法得到, 而是完全依赖于液相相态的变化。基于闪蒸罐的化工动态学机理和“拟稳态”的系统特点, 通过增加快变量的动态物料守恒关系式, 还原系统的气相快暂态过程, 建立了TE过程闪蒸罐的双时间尺度全阶模型。利用奇异摄动方法将全阶模型精确求解后, 与拟稳态模型进行了仿真对比;最后, 设计了全阶模型的压力控制回路, 得到很好的控制效果, 验证了建模方法的合理性和工业应用价值。     

基于演化算法的自校正模糊控制

乙烯精馏塔系统的非线性、滞后性需要一种动态性能良好的自校正模糊控制器与之相对应,基于演化算法对模糊控制器的4个参数进行了动态校正,仿真效果良好。这种控制方法有效地克服了系统的不确定性,复杂性,改善了系统的动态性能,在精馏塔系统中有良好的应用前景。     

流程模拟中不精确模块的模糊建模

将模糊集合理论与常规建模方法相结合,提出了采用经验规则对不精确单元建模的方法,研究了模糊关系模型的输入输出信息的界面问题,将模糊关系模型运用于工厂过程模拟。结果表明,充分利用专家知识和操作经验,采用人工智能的方法可以处理那结机理比较复杂而难以用常规方法模拟分析的过程系统单元,扩展了过程系统模拟的功能和范围。     

基于主元提取的鲁棒极限学习机研究及其化工建模应用

化工生产过程日益复杂，传统极限学习机(extreme learning machine, ELM)无法有效地对化工过程数据建模。针对该问题，提出一种基于主元提取(principal components extraction, PCE)的鲁棒极限学习机(PCE-RELM)。通过对ELM隐含层进行主元分析，提取数据的主元特征，去除变量间的线性相关性，简化研究问题。可以减小隐含层节点数对模型精度的影响，实现对ELM隐含层节点数的快速随机选取，同时使ELM具有鲁棒性。为验证提出方法的有效性，将PCE-RELM模型应用于精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程建模。仿真结果显示，相比传统的ELM，PCE-RELM模型具有设计简单、鲁棒性好、精度高等优势，可以对化工过程控制、分析起到指导作用。     

改进的信息流图及其在精馏塔建模与仿真中的应用

计算机动态建模与仿真中，人们最常用的用以辅助进行交流和讨论以及文档化相关成果与决策的分析、设计方法及表示法是信息流图（information flow diagram）。在前人研究的基础上，提出了一种改进的、更为完善的信息流图表示法。该表示法共包含三大类、九小类组成元素，基本能够完全覆盖计算机动态建模与仿真中所有种类的数学公式及其他模型表达方式。最后，以精馏塔的动态建模与仿真为例，详细说明了改进的信息流图的具体应用情况。事实证明，改进的信息流图不仅为相关工作人员提供了良好的沟通媒介，还使人们能够更加容易地从先前的仿真模型构建项目中复用需求和设计组件等，从而提高了仿真模型构建的效率和质量。     

基于自适应模糊神经网络的非线性系统模型预测控制

针对非线性动态系统的控制问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural network,AFNN)的模型预测控制(model predictive control, MPC)方法。首先,在离线建模阶段,AFNN采用规则自分裂技术产生初始模糊规则,采用改进的自适应LM学习算法优化网络参数;然后,在实时控制过程,AFNN根据系统输出和预测输出之间的误差调整网络参数,从而为MPC提供一个精确的预测模型;进一步,AFNN-MPC利用带有自适应学习率的梯度下降寻优算法求解优化问题,在线获取非线性控制量,并将其作用到动态系统实施控制。此外,给出了AFNN-MPC的收敛性和稳定性证明,以保证其在实际工程中的成功应用。最后,利用数值仿真和双CSTR过程进行实验验证。结果表明,AFNN-MPC能够取得优越的控制性能。     

基于速度控制配料的称量数学模型的建立

在配料系统中基于振动给料装置采用连续给料速度控制方法建立了数学模型。给料速度控制方法以给料速度为控制参数采用闭环控制，在称量初期，基于速度给定是一个定值调节系统；当称量接近设定值时速度的设定值减小，是一个随动调节系统，解决了配料过程中称量速度和精度的矛盾。     

应用基于粗集的模糊神经网络进行软测量建模的研究

提出将软测量建模与数据挖掘方法相结合的思想。针对模糊神经网络输入维数高，且对应的神经网络是权值不完全连接的网络，结构简单、训练速度快。将该方法用于催化裂化装置的轻柴油凝点的估计，取得良好的效果。     

基于数据建模分析的老龄化发展趋势分析

随着城市化进程加快,人口的老龄化问题也逐渐显现.中国在2000年就已经到达老龄社会,社会各界也已经着手对人口老龄化的讨论和政策应对.本文首先基于差分方程等方法对我国总人口及老龄人口数进行预测,推出今后25年内的老龄人口比例等指标参数;其次结合各省份老龄化指标数据,使用聚类等方法分析各省份的老龄化差异.从不同的维度研究分...     

基于UG NX的橡塑制品建模思路的分析

复合建模思路分析产品结构拓扑分析     

含分段线性隶属函数的模糊规划建模方法

针对具有分段线性隶属函数的模糊规划问题,提出了一种新的模糊规划建模方法。通过对二元变量的合理配置,准确地表达出了隶属函数的各分段之间的关系。这种方法可以有效地避免常规建模方法解决模糊规划时出现的系统失去约束的问题,使得优化问题能够获得满意的最优解。并且,在一些情况下可以使用比普通方法更少的二元项进行优化问题的建模,从而使得计算更为简便。详细地给出了两种相关的建模方法,并通过实例进行了验证。     

基于MatIab和SoIidworks的水轮机叶片设计和三维建模

以100kW水轮机为例,依据 Wilson叶片设计原理,运用 Matlab编程实现其算法;然后利用函数拟合对算法运行结果进行线性修正,并对修正前后的结果作了对比;最后根据点的坐标理论将翼型剖面二维坐标转化为空间实际坐标,并利用 Solidworks进行叶片的三维实体建模,为后期的数值模拟和强度校核奠定基础。     

基于Matlab和Solidworks的水轮机叶片设计和三维建模

以100kW水轮机为例,依据Wilson叶片设计原理,运用Matlab编程实现其算法;然后利用函数拟合对算法运行结果进行线性修正,并对修正前后的结果作了对比;最后根据点的坐标理论将翼型剖面二维坐标转化为空间实际坐标,并利用Solidworks进行叶片的三维实体建模,为后期的数值模拟和强度校核奠定基础。     

基于集合算法的高纯度精馏塔分段建模方法

多级汽液平衡过程的严格模型变量维数高,用于构建优化命题时不易收敛且计算速度较慢。采用集合算法中基于吸收因子和理论塔板数计算全塔段组分回收率的组分分配特征方程代替逐板相平衡,加入物料衡算等基本方程与若干简化关系匹配模型自由度,建立可用于联立计算的逐段降维GM模型。同时根据高纯度精馏塔吸收因子沿塔分布的强非线性特征,提出分段线性拟合求解组分回收率的线性GM模型。以空分装置的粗氩塔为例进行高纯度精馏塔的严格模型、降维GM模型和线性GM模型的对比计算。结果表明,降维GM模型的计算变量由逐板模型的2377个减少到34个,同样平台下收敛时间由6136 s缩短至1 s左右,而关键组分纯度模拟与严格机理模型一致。     

基于人工神经网络的咖啡因溶解度的建模

利用激光法测定的0-50℃温度范围内咖啡因在水和乙醇中的溶解度数据，经过比较选择了较好的人工神经网络模型—2-2-1向后传播(BP)人工神经网络模型，利用训练后的2-2-1BP人工神经网络模型对非线性的咖啡因溶解度数据进行了再现回归、内插和外推，在水中溶解度数据的回归、内插的误差均在0．07％以内，外推的误差在0．2％以内；在乙醇中的溶解度数据的回归误差在0，07％以内，内插和外推误差均在4％以内，效果十分令人满意。