PSE在石化科技创新中的应用

过程系统工程(process system engineering,简称PSE)的各项技术在石化科技创新的各个环节发挥着越来越重要的作用,本文介绍PSE的各项技术在石化工艺开发、催化材料研究和新产品设计、反应机理研究中的应用背景、应用过程和若干典型应用结果。针对科技创新与生产经营越来越紧密的趋势,讨论了PSE技术在促进过程控制与优化集成技术的开发、新仪器研发,并介绍了PSE技术在原油加工流程优化和生产调度优化等领域的应用前景。指出了PSE技术在石化科技创新中进一步应用的方向。     

生物炼制技术研究新进展

生物炼制是以可再生生物质资源为原料,替代化石资源,生产能源、化工产品和生物材料的低碳型工业模式,是社会经济实现可持续发展的重大战略需求。随着全世界对生物炼制的深入研究,新的技术和产品不断涌现,各种生物技术平台和经济技术评价体系不断建立和完善,促进了生物炼制过程的健康飞速发展。本文从生物质原料、生物转化技术和热化学转化技术等多个方面,介绍了目前世界各国在生物炼制领域取得的最新研究进展和发展方向,展望了生物炼制发展前景。     

过程系统工程在焦化厂的应用途径

重点针对焦化工艺设计集成、质量预测模型、节能控制等方面论证了传统焦化企业应用过程系统工程方法的有效途径。结果表明,以过程系统的观点把握焦化厂的流程设计和集成的方向,系统层次可得到进一步优化。而应用神经网络或遗传算法等先进的过程系统工程手段建立煤焦生产中焦炭质量预测模型,会使预测模型的实用性得到进一步提升。从过程系统工程观念出发,应用各种优化节能技术,可使焦化厂节能工作进入崭新阶段。     

生物炼制与石油炼制一体化——促进我国生物质能源发展的有效对策之一

生物炼制是与石油炼制互补的新型工业生产模式,对我国生物质能源发展有重要作用。我国生物炼制产业发展目前处于起步阶段,面临着原料、技术等问题。针对我国国情,提出了在条件适当地区,生物炼制企业建设采取生物炼制与石油炼制一体化建设的设想。以燃料乙醇项目建设为例,通过对单独建设和一体化建设两种方案的比较,从成本、未来发展和原料供应等方面分析了一体化建设的优势。研究表明生物炼制与石油炼制一体化模式将对我国能源、化工等行业的可持续性发展起到促进作用。     

膜分离技术在木质纤维原料生物炼制领域的应用研究进展

膜分离技术是一种高效、环保、易放大的新技术,在水处理工业中占有重要地位。近十年来膜技术也开始被应用到木质纤维原料生物炼制领域,受到越来越多的关注。该综述简要介绍了超滤、纳滤、反渗透、膜蒸馏、渗透气化、电渗析和电超滤等分离技术的基本原理及特点,重点介绍了超滤、纳滤和反渗透在木质纤维原料生物炼制（预处理水解液、酶解液和发酵液）中的应用研究,主要是抑制剂的分离和高附加值成分的浓缩等,并提出了今后膜分离技术的研究方向。     

2,3-丁二醇的发酵生产

能源危机和环境污染使得化工行业的发展举步维艰,亟待开发新的发展模式,以可再生能源为原料的生物炼制技术成为可行的途径之一。2,3-丁二醇的发酵生产是现代生物炼制的重要课题之一。2,3-丁二醇作为一种大宗的化学产品具有广泛的应用价值,尤其在化工、食品、燃料、医药等领域。本文简要描述了2,3-丁二醇在微生物体内的代谢途径,着重讨论了2,3-丁二醇的发酵生产,对发酵的菌种种类、菌种诱变和定向改造、各种发酵影响因素（包括底物、pH值、溶氧、温度以及发酵方式）进行了详细的归纳总结,同时展望了2,3-丁二醇发酵生产的研究发展方向。     

生物炼制产业循环经济发展模式探讨

生物炼制是长远发展方向,发展循环经济极具潜力和优势.本文以集成创新为指导思想,从发酵法路线生物炼制的工业共生网络优化设计、关键链接和支撑技术的产业化突破、虚拟生物炼制系统的建立、能量和水系统集成、系统工业生态特性分析、生态环境风险评估分析和防范、生物炼制循环经济示范园区建设7个方面,探讨了在生物炼制产业建立循环经济发展模式所需要进行的理论、技术和实践工作.     

微生物技术在石油炼化中的研究应用

微生物处理技术作为石油领域中的技术新方向,如今在石油的生产、炼制、加工处理以及污染防治等方面开始逐步崭露头角。早期生物技术在石油领域中的应用仅限于在提高原油采收率上,而如今生物技术在石油领域的发展已经延伸至原油的炼制及加工处理等方面,本文综述了微生物处理技术在石油开发生产下游领域中的研究运用,并展望了其良好的应用前景及发展潜力。     

机器学习在化学工程中应用研究的若干进展

随着计算机算力的提高与数学算法的不断突破,机器学习作为一种科学研究方法逐渐在化学工程中的过程优化、故障诊断等领域得到了应用,了解机器学习在化工中的研究进展对拓展化工领域的科研方法,改变传统的科研范式有较大意义。文章通过综述机器学习在萃取、精馏等单元操作中的应用场景及其使用的算法,归纳出化工数据用于机器学习的优势和劣势,提出采用机器学习模型对复杂多维非线性关系进行预测和对生产过程进行整体优化,是提高生产连续化和自动化水平的重要手段和方向。最后对机器学习应用于化工中其他领域(如计算流体力学、系统工程等)进行了展望。     

原油作业过程优化的研究进展

原油作业过程是石油供应链的重要组成环节,包括炼油企业生产过程中的原油采购、原油分配、原油输送、原油储存和原油调和等多个工业流程。原油作业过程优化具有很高的学术理论价值与工业应用价值,与其相关的研究工作是目前学术界与工业界共同关注的热点。首先简要描述了原油作业过程,并对其优化问题的难点进行分析;其次,分别从优化模型、优化算法以及不确定性优化方法三个研究角度,重点阐述了原油采购优化、原油储运优化、原油调和优化以及不确定性条件下原油作业优化四个主要研究方向的学术进展,并对当前已有的研究成果进行了归纳总结;最后,对原油作业过程优化当前存在的一些问题提出了建议,并对该领域未来的发展方向与趋势进行了展望。