化工过程总体裕量与控制性能的权衡优化

化工过程的总体裕量可以用操作优化的经济效益进行评价,根据稳态优化和动态优化的经济效益可进一步划分为服务于操作控制的控制裕量和表征过程可实现经济效益的工艺裕量,二者都与化工过程的控制性能有关。针对具有一定裕量的化工过程进行多目标动态优化,优化目标分别为操作点的经济效益与动态过程中的控制性能指标,采用0-1变量描述控制结构,将控制结构和控制器参数也作为优化变量进行混合整数动态优化,采用Constrained NSGA-Ⅱ算法求解非劣解集,根据非劣解集分析总体工艺裕量、总体控制裕量与控制性能指标的关系。通过催化裂化装置的实例分析发现,对于具有一定裕量的化工过程,控制性能越高,所需的总体控制裕量越多,表征操作优化可实现经济效益的总体工艺裕量越少,只有通过对总体控制裕量和总体工艺裕量进行权衡,才能找到兼顾工艺要求和控制性能的工艺操作点和控制设计方案。     

先进控制条件下化工过程操作裕量与控制性能分析

引言化工过程的设计裕量可以定义为考虑过程不确定参数(包括工艺条件、设备条件、外来扰动)发生变化时为满足生产和操作要求需要在正常操作的标称设计值上增加的量。设计裕量根据其属性可以     

基于动态优化的催化裂化装置再生器裕量分析与控制设计(Ⅱ) 求解方法与结果分析

用动态优化的方法求解催化裂化装置再生器的工艺裕量与控制设计。对于该多目标混合整数动态优化问题,通过ε-约束法处理多目标优化问题,将控制性能目标函数转化为控制性能约束;通过将0-1变量松弛化、引入附加等式约束求解混合整数动态优化问题。求解得到非劣解集,绘制关于控制性能指标和工艺指标的关系曲线,发现系统对控制器性能的要求愈高,所需要的裕量应愈大。由此进行折中处理,从而找到兼顾工艺要求和控制性能的催化裂化装置再生器优化设计方案。     

催化裂化装置裕量评价与瓶颈分析

考虑实际过程中存在着各种不确定因素,在化工过程设计时有必要对设计变量留出足够的裕量,使操作点位于过程约束边界内。基于过程稳态最优设计的一阶灵敏度分析,设计变量的局部裕量造成过程有效约束存在边界距离,操作变量进行操作优化所能获得的最大潜在经济效益是由有效约束的边界距离决定的。因此,采用操作优化得到的装置潜在经济效益可以用于对装置总体裕量进行评价。以催化裂化装置为主要研究对象,采用操作优化的方法计算装置的潜在经济效益,以此对装置的总体裕量进行评价。考虑过程的动态变化过程,结合动态优化的方法,利用稳态优化的经济效益和动态优化的经济效益对装置的总体裕量进行划分,分清保证操作控制可实现性的控制裕量和可以提升装置潜在经济效益的工艺裕量。通过分析各设计变量的局部裕量对装置总体裕量的影响确定设计瓶颈的所在,找到消除设计瓶颈的途径。     

慢时变化工过程裕量释放机制分析

化工过程普遍存在慢时变特性,在一个运行周期内慢时变参数的变化造成化工装置性能逐渐下降。为此,过程设计时需要按照慢时变参数可能的“最坏”影响对设计变量留出足够的设计裕量,在一个运行周期内通过操作逐渐释放,补偿慢时变参数的不利影响,且理想操作是保证到运行周期结束时化工装置性能恰好达到过程约束边界。本文对慢时变过程设计裕量的释放机制进行了分析,考虑含慢时变参数的全周期操作优化通用动态模型,通过最优控制的极小值原理求解该优化问题,建立了最优裕量释放轨迹和慢时变参数变化曲线之间的联系,从而证明最优裕量释放只与慢时变化工过程的运行周期有关。以乙炔加氢反应器为例验证了该裕量释放机制,对于慢时变化工过程,设定的运行周期越短,设计裕量释放越快,仅能获得较高的短期经济效益;反之,设定较长的运行周期,设计裕量缓慢释放,能获得更高的长期经济效益。     

基于相对增益和优先级的化工过程协调优化裕量设计

化工过程设计裕量一般是通过设计经验或经济优化给出的,设计经验无法保证经济性能的优化,而经济优化需要求解大规模非线性优化问题,计算复杂,容易陷入局部极值点,设计结果有时与设计经验违背。本文用非方相对增益阵和非方相对能量增益阵描述化工过程设计的自变量和因变量的灵敏度关系,将自变量划分为操作变量和设计变量,将因变量划分为经济指标和约束变量。相对增益具有无量纲化和归一化的优点,因此可根据经济指标和约束变量的相对增益对操作变量和设计变量划分优先级,针对过程不确定性的大小按照优先级依次调整各个操作变量和设计变量,找到对过程经济性能影响最小并有效移动操作点、远离约束边界的裕量设计方案。以串联反应釜为例对该设计方法进行了验证,结果表明,与求解经济最优化问题的裕量设计方法相比,本设计方法得到了经济性能与之接近的设计结果,计算简单,无须求解最优化问题。     

基于动态优化的催化裂化装置再生器裕量分析与控制设计（Ⅰ）动态优化的数学描述

从操作和控制的角度,通过动态优化的方法求解催化裂化装置再生器的工艺裕量与控制设计。该动态优化问题的数学描述包括催化裂化装置反应-再生系统和配套控制系统的动态模型、多回路PID控制器结构模型、过程不确定性模型、稳态起始点约束、生产要求和操作约束及目标函数等。该优化问题是一个带有0-1变量约束的多目标混合整数动态优化问题,具有分别描述控制性能指标和工艺指标的两个不相关目标函数。对两个优化目标进行折中处理,可以使设计结果既能满足工艺要求,又能实现良好的自动控制。     

化工离心泵的裕量选择与节能

本文论述离心泵裕量对能耗的影响,并通过具体实例说明,在裕量过大时,采用叶轮切割法具有节能效益。     

基于全周期持续节能的换热网络滑动窗口分析与裕量缓释优化控制

换热网络是过程系统节能降耗的关键,对于给定换热网络其操作条件及生产要求等常发生变化,尤其是换热器普遍存在缓慢结垢现象,导致换热网络的运行参数偏离设计值,甚至难以满足生产操作要求。为此设计时一般留出一定的面积裕量,并通过旁路控制实现对面积裕量的在线调节。本文针对换热网络运行的全周期,以持续节能为目标,提出一种裕量缓释的优化控制方法。首先,针对换热网络整个运行周期,结合滑动窗口算法分析缓慢结垢现象与优化控制的关系,得出一种换热网络全周期持续节能的控制策略。然后,在划分的每个滑动窗口内以提高控制性能为目标,实现换热网络的在线优化控制。进而针对换热网络的全运行周期,以持续节能为目标,研究一种裕量缓释优化方法,优化求解每个窗口内可利用的换热网络面积裕量。最后,提出一种以全周期持续可控为目标的换热网络裕量缓释优化控制方法。结合实例说明采用本文提出的方法实现了全周期持续可控同时兼顾了各时间窗口内系统的动态控制性能。     

污泥蛋白液性能改善过程的多目标优化

为了改善污泥蛋白液的性能,对污泥蛋白液进行了60Coγ射线协同H2O2的实验研究,在正交试验的基础上,利用Matlab软件对试验数据进行了多目标优化,建立以发泡性、稳泡性、脱色率和气味测评为优化目标的数学模型。结果表明,p H8.69,H2O20.4%,辐照剂量2.0 k Gy,污泥蛋白液的性能最佳,此时蛋白液的发泡性是22.14 cm,稳泡性20.50 cm,脱色率64.15%,气味评价分数3.21。并进行验证实验,真实值与预测值高度吻合,证明了优化结果具有较强的可靠性。     

Release mechanism analysis of design margin for slowly-time-varying chemical processes

Slowly-time-varying characteristics are common in chemical processes, and the changes of slowly-time-varying parameters in an operating cycle gradually decrease the performance of chemical process. So, enough margins must be added for design variables during the phase of process design according to the possible worst-case influence of slowly-time-varying parameters. The design margins will be released gradually compensating the worse influence of slowly-time-varying parameters in an operating cycle. It can be called as a perfect operation that the operating point is on the boundary of process constraints when an operating cycle is ending. In this paper, the margin release mechanism of slowly-time-varying chemical processes is analyzed. Based on the universal dynamic model containing slowly-time-varying parameters, the full cycle operation optimization is solved by minimum principle of optimal control. It is found that the optimal margin release trajectory is related to the curve of slowly-time-varying parameter, ensuring that the optimal margin release is only dependent on the operating cycle. This mechanism is verified by the example of acetylene hydrogenation reactor. For slowly-time-varying chemical processes, the shorter the operating cycle is set, the faster the design margin is released, the higher temporary economic benefit is obtained; otherwise, the longer the operating cycle is set, the more integrated economic benefit is accomplished.     

基于多属性性能评估的焦炉加热燃烧过程在线优化控制方法

针对焦炉加热燃烧过程中控制器参数难以适应由加热煤气热值和结焦时间变化等因素引起的火道温度波动的问题, 设计了一种基于多属性性能评估的焦炉加热燃烧过程优化控制方法。首先通过分析焦炉加热燃烧过程的工艺特点及生产需求, 针对过程参数周期差异较大的特点, 提出了基于信息熵的多属性性能评估模型, 实现控制系统的在线性能评估。针对控制系统性能评估不合格的情况, 建立了以火道温度偏差、偏差变化率和调节时间为目标的多目标优化模型, 并采用差分进化算法进行求解, 通过控制器参数的在线调节, 保证焦炉火道温度的稳定。仿真结果表明该优化控制方法在加热煤气热值和结焦时间变化时能较好地抑制火道温度的波动。     

基于PSO-控制变量参数化混合策略的间歇化工过程优化控制

控制变量参数化方法作为一种化工过程动态优化的梯度搜索算法，其求解效率过于依赖初始给定轨迹。目前初始轨迹一般都是设定在边界值或中间值，缺乏科学依据，从而大大影响了算法的收敛速度。针对这一问题，提出了一种粒子群优化(PSO)与控制变量参数化方法混合的策略，首先利用粒子群优化对间歇化工过程最优控制量进行求解，结果作为控制变量参数化方法初始给定轨迹，进行二次优化。双层优化的混合策略提高了控制变量参数化方法的收敛速度和粒子群优化算法的求解精度。将混合策略应用于两个间歇化工过程优化控制实例，仿真结果表明了该算法对求解化工过程动态优化问题具有可行性和有效性。     

化工过程设计的多目标不确定优化研究

In many circumstances, chemical process design can be formulated as a multi-objective optimization （MOO） problem. Examples include bi-objective optimization problems, where the economic objective is maximized and environmental impact is minimized simultaneously. Moreover, the random behavior in the process,property, market fluctuation, errors in model prediction and so on would affect the performance of a process. Therefore, it is essential to develop a MOO methodology under uncertainty. In this article, the authors propose a generic and systematic optimization methodology for chemical process design under uncertainty. It aims at identifying the optimal design from a number of candidates. The utility of this methodology is demonstrated by a case study based on the design of a condensate treatment unit in an ammonia plant.     

Sustainable decision making for chemical process systems via dimensionality reduction of many objective problems

Recent global events and the rise of sustainable investing have made clear that the chemical and energy industry must consider sustainability goals beyond profit maximization to remain competitive. Multiobjective optimization provides an ideal framework for analyzing sustainability tradeoffs, but when four or more objectives are considered, the ability to rigorously solve problems and interpret results is lost. This necessitates an approach to systematically reduce the dimensionality of many objective problems to three or fewer objectives. In this work, an algorithm to group objectives based on their correlating nature a priori to solving the full space problem is proposed. It utilizes community detection on a novel weighted objective correlation graph to identify two or three groups of correlated objectives. Results from three representative case studies demonstrate that objective groupings obtained from this algorithm minimize the amount of tradeoff information lost and outperform intuitive groupings by economics or the environment.     

全指标精馏塔全塔负荷性能图分析新方法

针对传统塔板负荷性能图在现代精馏塔分析中存在的问题,提出一种精馏塔全指标全塔负荷性能图新分析方法。与单指标的全塔负荷性能图相比,全指标全塔负荷性能图用于精馏塔瓶颈分析,不同塔内件合理匹配分析和最终施工图设计塔内件评价方面更加直观、容易、便于编程。