丙烯精馏塔的在线优化及应用

在ROMeo中建立丙烯精馏塔的优化模型,利用ROMeo的数据校正功能使模型与装置相匹配,并计算得到精馏塔的默佛里板效率。在满足工艺约束的条件下,以工厂效益为目标函数,进行优化计算,获得新的操作目标。利用ROMeo的实时系统,可自动实现丙烯精馏塔的在线优化。     

丙烯塔塔釜丙烯损失的工艺优化调整探究

丙烯精馏塔的工艺调整作为乙烯装置的核心操作之一被广泛关注。通过优化操作、合理计算、精细管理,对精馏塔的主要工艺参数进行调整,使塔釜循环丙烷中丙烯损失降低至设计值以下,为工艺积累了丰富的操作数据,为装置实现了节能降耗目标。     

不凝气中丙烯回收的工艺方法

通过对小本体聚丙烯装置丙烯尾气回收系统不凝气排放所造成的丙烯损耗进行理论分析和计算，说明加强不凝气中丙烯回收，对降低聚丙烯生产成本的重要意义，并提出了回收不凝气中丙烯的工艺方法。     

气体分馏装置丙烯精馏塔的工艺优化探究

通过对气体分馏装置丙烯精馏塔的主要工艺参数进行调整，分析进料组成、回流比、塔压和温度的变化对丙烯精馏塔顶丙烯纯度的影响，优化丙烯精馏塔工艺操作，保障丙烯产品体积分数(?)≥99.50%,达到合格标准。     

PP生产优化中自动计算单耗技术的开发与应用

间歇式液相本体法聚丙烯(PP)生产管理优化系统是应用于PP生产中的管理软件.自动计算丙烯单耗是在此管理软件的基础上根据生产管理的实际需要开发的一项新功能.此功能的应用可优化PP的生产操作、降低丙烯单耗.     

区间牛顿法在化工计算中的应用

区间牛顿法具有较强的全局收敛性。在实际应用过程中，只要给出非线性方程组中所有自变量的变化范围，区间牛顿法就能在数学上保证找到非线性方程组的所有解。因此，广泛应用于化工过程计算与优化中。     

氧浓度振荡操作下的丙烯氨氧化反应动态动力学模型

针对Mo-Bi系催化剂作用下的丙烯氨氧化反应过程，采用氧浓度的强制周期振荡操作，根据理论推导和所定义的催化剂表面活性中心分率α，得到了丙烯转化率X及丙烯腈选择性SAN的动态动力学模型如下。进而结合在不同振荡操作周期，不同振幅条件下所采集到的实验数据，确定了模型参数，并进行优化计算得到最佳的振荡操作条件，丙烯腈周期平均收率达81．1％，比非振荡操作时提高了3．09个百分点。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的乙烯裂解炉操作优化

现有的乙烯裂解炉优化通常只针对两个目标函数即产物乙烯和丙烯的收率,并且采用遗传算法的收敛效果一般,故提出一种基于改进NSGA-Ⅱ算法来研究一个多目标运行的解决方案,以此来解决乙烯裂解炉的固定周期操作优化问题,即在增大产物乙烯和丙烯收率的同时减少原料以及蒸汽流量来提高整体运行状况。把具体问题量化为数学模型,分析了原料气烃比、原料流量、出口温度对乙烯和丙烯收率的影响。实验结果表明,相较于原有操作条件,提出的优化方案具有良好的可行性。     

外环流气升式反应器中催化丙烯环氧化反应

本论文研究了外环流气升式反应器中TS-1催化丙烯环氧化反应,以单位催化剂空时收率为目标,进行了反应工艺条件的优化,考察了结构参数,上升管与下降管横截面积之比Ar Ad对反应的影响。     

丙烯氨氧化固定床反应器内催化剂的稀释优化

<正> 本文采用计算机模拟计算的方法对丙烯氨氧化合成丙烯腈反应体系催化剂的稀释条件进行优化计算,得到在不增加管长,保持原转化率的前提下的优化装载条件。它对现有的生产改造有参考价值,且可用于其他反应。     

便携式燃烧器理论分析与计算

分析了几种便携式燃烧器系统的特点和应用的热负荷范围 ;导出了油箱容积、气箱容积、充气间隔的压力降和燃烧时间的关系。推导了引射器和燃烧室特性方程 ,给出了最佳结构条件的计算公式 ;引射系数一定时 ,存在一最佳几何参数 ,使引射管和燃烧室最佳工况一致。对燃烧系统采用的喷嘴形式进行了判断 ;指出喷嘴出口至混合室进口这段直管的长度对引射性能有较大影响 ,给出了该直段的长度计算公式。这些对燃烧系统的设计和调试有重要参考价值     

ESTIMATION FOR NON-LINEAR TIME SERIES MODELS USING ESTIMATING EQUATIONS

Godambe's (1985) theorem on optimal estimating equations for stochastic processes is applied to non-linear time series estimation problems. Examples are considered from the usual classes of non-linear time series models. A recursive estimation procedure based on optimal estimating equations is provided. It is also shown that pre-filtered estimates can be used to obtain the optimal estimate from a non-linear state-space model.     

NONLINEAR MODEL PREDICTIVE CONTROL

Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), a strategy for constrained, feedback control of nonlinear processes, has been developed. The algorithm uses a simultaneous solution and optimization approach to determine the open-loop optimal manipulated variable trajectory at each sampling instant. Feedback is incorporated via an estimator, which uses process measurements to infer unmeasured state and disturbance values. These are used by the controller to determine the future optimal control policy. This scheme can be used to control processes described by different kinds of models, such as nonlinear ordinary differential/algebraic equations, partial differential/algebraic equations, integra-differential equations and delay equations. The advantages of the proposed NMPC scheme are demonstrated with the start-up of a non-isothermal, non-adiabatic CSTR with an irreversible, first-order reaction. The set-point corresponds to an open-loop unstable steady state. Comparisons have been made with controllers designed using (1) nonlinear variable transformations, (2) a linear controller tuned using the internal model control approach, and (3) open-loop optimal control. NMPC was able to bring the controlled variable to its set-point quickly and smoothly from a wide variety of initial conditions. Unlike the other controllers, NMPC dealt with constraints in an explicit manner without any degradation in the quality of control. NMPC also demonstrated superior performance in the presence of a moderate amount of error in the model parameters, and the process was brought to its set-point without steady-state offset.     

Comparison of two methods of optimal control synthesis: Partial differential equation approach and integral equation approach

This study shows how the optimal control theory for distributed parameter systems can be implemented for a problem of tubular reactor with axial dispersion described by partial differential equations. Two methods are implemented. One is based on differential equation approach and the other is based on integral equation approach. It was found that the approach with partial differential equations is preferable to the one with integral equations for the type of problems treated in this study. Computation algorithms and programs for both cases are developed.     

集成反应分离耦合控制建模方法及其在甘露醇制备上的应用

针对集成反应分离耦合控制中存在最佳耦合点难以确定的技术难点,自主提出了一种能将反应分离进行耦合控制的建模方法。其基于电化学还原反应与连续色谱分离原理,通过将电化学反应方程的浓度值输出作为连续色谱分离传质方程的初始边界条件,耦合两者的传质方程进行联立求解,能够揭示电化学反应时间控制与产物转化率以及分离效果等之间的作用关系。将该方法应用于甘露醇的制备过程,其实验与模拟结果对比表明,两者吻合较好。该建模方法具有较强的预测能力,不仅获得了集成反应分离制备甘露醇的最佳耦合控制点,而且方法具有一定的推广应用价值。     

环氧乙烷合成反应器温度-时间优化策略

根据工业实际生产数据反算得到能够反映催化剂失活特性的银催化剂失活动力学方程.在失活模型基础上,对环氧乙烷合成反应器的管外沸腾水温度-时间策略进行优化,得到最优沸腾水升温曲线,从而提高环氧乙烷反应的经济效益.对同系列新型催化剂的反应器操作优化提出了可行的研究方法.     

一种求解最优控制问题的变时间节点控制向量参数化方法

控制向量参数化方法是求解最优控制问题的一种常用数值方法。它通过离散化控制时域,将控制向量近似地表示成一组参数化的函数。离散化后的时间网格通常是固定的,其划分会影响到最优控制问题数值求解的精度和效率。为了同时优化控制参数和时间网格节点,提出了一种时间节点可变的控制向量参数化方法。推导出了最优控制性能指标对时间参数的导数与对时间分段长度导数之间的关系,得到了性能指标的梯度表达式。用两个经典最优控制实例对所提出的方法进行了测试,结果表明所提出方法能够更好地逼近最优控制轨迹。     

Generalized polynomial programming

Conventional design procedures use physical reasoning to construct equations describing the system. To find the optimal design for some specified performance criterion, it is desirable to change these equations into inequalities so that generalized polynominal programming, a highly nonlinear optimization technique, can be used. For illustration, a chemical reactor system optimal design problem with 11 variables and 8 constraints is formulated as an equality constrained optimization problem, then transformed into an inequality constrained generalized polynominal program and finally solved on the computer.     

第二代PFBC—CC脱硫静态试验基础研究

第二代ＰＦＢＣ－ＣＣ脱硫是在强还原气氛下进行的，本文利用热分析方法对该脱硫过程进行了静态试验研究，获得了硫化和氧化反应适合的反应条件以及相应的动力学方程     

Controllability considerations for multivariable processes

Although it is a simple matter to derive equations for the optimal multimodal control of a multivariable process, it is shown that no solutions to these equations exist unless the number of control variables is equal to the number of state variables or unless the number of control variables is equal to the number of state equations in which the control variables appear.