拉格朗日插值算法在图解法精馏塔设计中的应用

图解法计算精馏塔理论塔板数是精馏塔设计中常用的一种方法,有简单、直观的特点,但精度相对较差,为提高图解法计算理论塔板数的精度,本文研究二元理想体系的图解法精馏塔设计,采用拉格朗日插值算法拟合汽液平衡曲线,通过在VC++环境中建立相关的类,再计算液相中的组分得到与之平衡的气相巾的组分,拟合出汽液平衡曲线,同时分析相应点的误差,并通过软件设计实现q线、精馏段操作线、提馏段操作线的数值计算和曲线的绘制,从而完成了理论塔板数计算,为精馏塔设计提供了较好的数值计算方法,提高了图解法计算理论塔板数的精度.     

酯交换合成碳酸二苯酯反应精馏塔的模拟与优化

在Aspen Plus软件平台上开展了以碳酸二甲酯(DMC)和苯酚(Ph OH)为原料、反应精馏塔合成碳酸二苯酯(DPC)的模拟研究。利用实验测定的化学反应平衡常数和反应动力学数据,通过一种调优方法对反应精馏塔进行逐步优化,取得了优化的设计参数。结果表明,反应塔板上液体持液量大小对反应精馏过程有重要影响,当持液量小于0.2 m3时,塔板上的酯交换反应由反应动力学控制,当持液量大于0.5 m3时,塔板上的化学反应接近平衡,反应精馏过程由化学平衡控制。通过对设计参数进行优化,反应精馏塔中Ph OH和DMC的转化率分别达到29.22%和22.01%,DPC收率达到7.21%,而在相同条件下用釜式反应器合成DPC时Ph OH和DMC的转化率仅为7.8%和7.5%,表明了反应精馏技术的优越性。     

分段抛物插值算法在精馏塔设计中的应用研究

在精馏塔设计中,计算理论塔板数的方法有图解法、逐板计算法和简捷法等,其中图解法因快捷直观而常被使用。图解法用于精馏塔设计,通常与MATLAB、AspenPlus、CAD、Excel等软件结合使用。在其设计过程中,先根据较有限的气液平衡数据和方程绘制相应的曲线,这样可能会造成一定的误差且曲线的光滑度也较差,从而导致精馏塔理论塔板数的计算精度不高。为提高其精度,本文采用数值分析方法——分段抛物插值法对二元理想体系的气液平衡曲线进行模拟,并结合MATLAB软件和图解法对精馏段操作线、q线和提馏段操作线进行数值计算和绘制曲线以计算精馏塔理论塔板数,从而完成精馏塔的设计。文中选用苯-甲苯物系作为应用实例,计算得出其q点坐标为(0.3626,0.5495),该物系的理论塔板数N为13.3739块(包括再沸器),其中第6.3589块板为加料板。     

基于Aspen Plus用户模型的MTBE反应精馏模拟

采用用户模型技术,运用Fortran语言编写反应动力学子程序,并将其嵌入Aspen Plus精馏过程中,从而在Aspen Plus平台实现了MTBE反应精馏过程的动力学模拟,结果表明,所建用户模型MrBE反应精馏塔内温度、液相组成分布模拟值较好地吻合了文献值。以MTBE收率及纯度作为目标函数,研究了精馏塔相关参数改变对目标函数的影响,得到的优化条件分别如下:操作压力为1100 kPa,回流比为6,甲醇进料位置为第10块板,反应段塔板数为8块,此时MTBE收率为95.53%,纯度为99.2%。     

一种新型节能回收N,N-二甲基甲酰胺的过程研究

提出了从废水中回收N,N-二甲基甲酰胺(DMF)的萃取-精馏法节能新工艺,利用Aspen Plus软件对该回收过程进行了模拟计算,详细分析了各个因素对分离效果的影响,并进行能耗比较。结果表明,采用萃取-精馏分离工艺,以氯仿为萃取剂能够很好地实现DMF与水的分离,较佳的操作条件为:萃取塔理论塔板数22,溶剂比2.84,精馏塔理论塔板数18,进料位置7,回流比0.08,精馏塔塔釜DMF含量可达99.98%。与单塔精馏法、双塔精馏法、传统三塔精馏法和节能型三塔精馏法相比,节约能耗分别为78.6%、56.4%、28.8%年和30.1%,节能效果显著,为回收废水中DMF提供理论和设计依据。     

苯与丙烯烷基化的加压反应与常压精馏集成过程模拟研究

针对苯与丙烯烷基化生产异丙苯先反应后分离的传统工艺中苯烯比高、能耗大的问题,本文提出了加压反应与常压精馏集成新工艺,采用Aspen Plus对该过程进行稳态模拟。在苯与丙烯摩尔比为1的进料情况下,研究了侧反应器台数、侧反应器间间隔塔板数、丙烯分配比例、提馏段塔板数和再沸比等参数对此反应精馏过程的影响规律。在侧反应器3台、反应器间隔塔板数2块、丙烯分配比(0.84/0.14/0.02)、提馏段塔板数5块、再沸比为8时,苯转化率达到99%,异丙苯选择性达到98%。与传统工艺相比,加压反应与常压精馏集成新工艺的反应器总体积减小34.4%,精馏塔再沸器热负荷减少63.8%,节能效果显著。     

基于Aspen Plus的聚甲氧基二甲醚精馏过程模拟分析

在装有θ环填料的精馏塔内进行了聚甲氧基二甲醚精馏实验。利用化工流程模拟软件.AspenPlus对聚甲氧基二甲醚精馏过程进行模拟,首先,采用DsTWU简捷蒸馏模型,运用软件中NRTL、WILSON、UNIQUAC,3种物性方法对精馏塔进行了计算,得到了回流比、塔板数和温度等操作参数。接着,采用RadFrac严格精馏模型对精馏塔进行了验证,其计算结果与实验结果吻合良好,满足工艺要求。最后,对精馏塔的操作变量进行了灵敏度分析,讨论了进料位置、进料流率和回流比等参数对精馏分离要求与能耗的影响,并确定了最优化方案,即:进料板为第50块,进料流率为35 mol/h,回流比为6。     

基于过程机理模型的连续精馏塔系稳态操作优化

基于数学机理模型和塔板操作水力学模型对精苯精馏连续塔系过程系统进行建模,同时建立塔系稳态过程优化模型,并利用改进遗传算法进行优化计算,以实现连续精馏塔系稳态操作优化,取得了良好的效果.     

精馏过程动态仿真建模

精馏过程的模型化与仿真在化工操作和工艺设计中具有重要的意义。对精馏塔进行动态数学模型的建立与仿真,不仅可以研究精馏过程在不同工况下的变化情况,而且还可以用于精馏塔的优化控制,进而提高精馏过程的生产效益。本文针对精馏塔操作过程,建立了基于平衡级假设和非平衡级假设的精馏过程动态机理数学模型,并对平衡级假设的模型进行了动态模拟。该模型从机理分析入手,进行合理的简化,模型的计算时间大大的缩短,从而使模型具有比较广泛的实用性。该模型采用的动态数学模型为METSH(质量平衡方程、相平衡方程、塔板效率方程、摩尔分数归一化方程、能量平衡方程)方程,通过计算METSH方程,可以模拟出精馏塔内温度、汽相流量、液相流量、汽相组分以及液相组分的变化趋势。通过仿真结果可以看到,该模型比较准确的预测了精馏塔中各个操作参数的动态趋势,与实际情况基本一致,其稳态结果与实际情况也基本吻合。该模型对于仿真培训及精馏过程的控制分析具有较高的理论研究意义和实际应用价值。     

基于Cape-Open标准的复杂精馏塔单元模块开发

精馏过程模拟计算是化工过程模拟的重要组成部分,其单元模块开发具有重要意义。为实现基于Cape-Open标准的复杂精馏单元,首先要定义复杂精馏塔的功能,建立精馏过程的数学模型,并根据新松弛法与三对角矩阵泡点法的联合算法建立其数学模型并完成相应的数学模型求解算法;其次,基于Cape-Open标准,采用C++语言与COM组件将数学模型、求解算法和用户界面分别封装到各自类中。最后,通过两组极性体系的精馏实例对所开发模块进行验证,分别经过10次迭代和7次迭代求解后达到收敛精度。将各塔板温度、汽液相组成等计算结果同过程模拟软件Aspen Plus对比、分析并得出结论。所开发的复杂精馏塔单元模块可以较好的计算塔内各平衡级的组成、流量和温度分布,表明该精馏单元模块所求得的结果是可靠的。     

模拟甲基叔丁基醚反应精馏的过程

为揭示反应精馏过程的耦合特性,从而为进一步开发新的反应精馏设计方法提供理论支持,采用Gibbs自由能平衡级模型,应用Aspen Plus软件模拟分析MTBE的反应精馏过程,研究了回流比与理论板数对反应和分离效果的影响。结果表明由于反应和精馏的相互作用,在固定回流比改变理论板数(或固定理论板数改变回流比)的情况下,存在最佳理论板数(或回流比)使产品组成最高,这种特性与普通精馏有所不同。     

乙酸丁酯反应精馏过程模拟设计

反应精馏偶合了反应和精馏两种单元操作,通过精馏促进反应,可以提高反应转化率和收率,为可逆反应的化工过程生产提供了新的设计途径。基于严格热力学分析计算,利用计算机模拟和优化手段。提出了乙酸丁酯反应精馏、分离纯化的生产流程。采用UNIQUAC方程表征乙酸-正丁醇-乙酸丁酯-水四元非理想体系的汽液平衡,首先,根据实验数据回归了热力学模型中的交互作用参数,并预测了体系中5个共沸物组成,模型的计算结果与实际数据吻合。基于平衡级模型,提出了由平衡反应器、反应精馏塔、倾析器和纯化塔构成的可行流程,对提出的设计流程进行了模拟、优化,得到了操作工艺参数。模拟结果对工业过程的设计和改造具有一定的指导意义。     

基于自适应差分进化的常压塔轻质油产量多目标优化

常压塔轻质油产量最大化是提高企业效益的重要途径之一.为了适应市场需求和价格变化,生产高需求与高价值的轻质油产品,提出一种基于自适应差分进化的常压塔轻质油产量多目标优化算法.该算法采用惩罚边界交叉法的分解方法,在种群变异阶段引入择优学习算子来改进传统变异算子随机选取个体或者单纯选取最好个体的随机性和盲目性,利用自适应策略逐渐改变交叉变异算子.将改进算法应用于3种测试函数和实际炼油厂常压塔轻质油产量优化,结果表明所提出的算法在测试函数上具有明显优势,并能有效提高常压塔轻质油产量,验证了所提算法的有效性.     

中心矩形构图先验的显著目标检测

目的 许多显著目标检测算法侧重从背景角度进行显著性检测,而从前景角度和空间角度进行显著性检测的算法较少,为了解决这个问题,提出了一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测算法。方法 假定目标分布在中心矩形构图线附近。首先,对图像进行超像素分割并构造闭环图;其次,提取中心矩形构图线上的超像素特征,并进行流形排序,获取初始显著值;然后,通过基于中心矩形构图线获取的初始显著值确定中心矩形构图交点显著值和紧凑性关系显著值;最后,融合三者获得最终的中心矩形构图先验显著图。结果 通过MSRA-1000,CSSD,ECSSD,THUS-10000数据集对比验证了中心矩形构图先验算法有较高的准确度和最高的F-measure值,整体效果上优于目前先进的几种算法。且处理单幅图像的平均时间为0.673 s,相比与其他算法也有较大优势。结论 从前景角度和空间角度考虑的中心矩形构图先验的显著目标检测算法相比于传统的算法更加具有鲁棒性,无论图像是复杂的还是简单的,都取得很好的检测效果,充分说明算法的有效性。     

基于软测量的化工精馏过程推断控制策略

针对化工精馏过程产品成分无法在线检测及其用温度间接控制产品成分的常规控制策略存在着控制精度低的问题,提出基于软测量的精馏过程成分非线性串级推断控制策略。该控制策略首先提出核岭回归的实时软测量方法,即利用满足Mercer条件的核函数改进线性岭回归算法,实现精馏过程产品成分的在线检测;然后在此基础上,提出一种新的非线性串级推断控制策略,即副环采用常规的温度间接控制,主环采用基于核岭回归软测量的推断控制策略。通过Mejedell等建立的精馏塔动态模型分别对单端和双端成分非线性串级推断控制策略性能进行分析,仿真结果表明,与传统控制方案比较,新控制策略的控制质量有了较大提高,控制结构简单,易于实施。     

Optimal selection of sensors for state estimation in a reactive distillation process

The success of state estimation in a high dimensional system like multicomponent reactive distillation depends on the rigorous evaluation of the observability and appropriate selection of measurements that adequately characterize the process behavior. In this work, the dynamic state sensitive measurement information extracted from the nonlinear reactive distillation process is employed to configure the gramian covariance matrices which are then subjected to various scalar quantification measures to find the degree of observability in order to select the temperature sensors for state estimation in the process. These optimally configured process measurements are then incorporated in a process model based composition estimation scheme. The validity of the sensors that are selected by the gramian quantification measures are further ascertained through the evaluation of the estimator performance for various nonoptimal measurement combinations. The results on application to a metathesis reactive distillation column exhibit the usefulness of the empirical observability gramian based sensor selection strategy for inferential state estimation of reactive distillation process.     

Soft sensing modelling based on optimal selection of secondary variables and its application

The composition of the distillation column is a very important quality value in refineries, unfortunately, few hardware sensors are available on-line to measure the distillation compositions. In this paper, a novel method using sensitivity matrix analysis and kernel ridge regression （KRR） to implement on-line soft sensing of distillation compositions is proposed. In this approach, the sensitivity matrix analysis is presented to select the most suitable secondary variables to be used as the soft sensor＇s input. The KRR is used to build the composition soft sensor. Application to a simulated distillation column demonstrates the effectiveness of the method.     

Plant-wide design and control of acetic acid dehydration system via heterogeneous azeotropic distillation and divided wall distillation

Energy-saving plant-wide design and plant-wide control of an acetic acid dehydration system with the feed containing methyl acetate and p-xylene are investigated in the study. A heterogeneous azeotropic distillation using isobutyl acetate as an entrainer is designed to obtain high-purity acetic acid at the column bottom and to keep a small acetic acid loss through the top aqueous draw. The accumulation of p-xylene in the column is avoided by adding a side product stream. The mixture in the aqueous phase of decanter, containing mostly water, methyl acetate, and isobutyl acetate is separated using a divided wall distillation column. The whole acetic acid dehydration system includes a heterogeneous azeotropic distillation column and a divided wall distillation column.The control strategies using temperature loops are proposed for this acetic acid dehydration system. For the heterogeneous azeotropic distillation column, the requirements for acetic acid compositions in both the aqueous phase of the decanter and the column bottom can be satisfied by designing entrainer inventory temperature control and cascade temperature control simultaneously. The stages of controlled temperatures are chosen by singular value decomposition and closed-loop analysis methods based on the criteria of minimum entrainer makeup. For the divided wall distillation column, steady-state analysis methods are used for the selection of proper controlled and manipulated variables and the determination of their pairings. Dynamic simulation results demonstrate that the proposed plant-wide control strategy can maintain product purities and reject external disturbances in feed flow and composition changes as well as internal disturbances such as changes in liquid and vapor splits.     

Control of reactive distillation production of high-purity isopropanol

The process characteristics and control strategy of a high-purity IPA reactive distillation column were investigated. A robust nominal operation was found by maintaining an excess of propylene feed to the column and recycling the unreacted propylene to the feed instead of the top stage. Stage temperature and propylene composition with one-to-one relationship with reboiler duty and propylene feed are selected as controlled variables for maintaining bottom purity and feed ratio in the presence of possible measurement bias respectively. High nonlinearity between selected input–output pair was reduced by using variable transformation. Dynamic simulations demonstrated that such a control scheme with nonlinear transformed variable was capable of providing much superior control performance than the one using natural variable.     

State estimation and inferential control for a reactive batch distillation column

An optimal reflux ratio profile is obtained for a reactive batch distillation system utilizing the capacity factor as the objective function in a nonlinear optimization problem. Then, an Artificial Neural Network (ANN) estimator system, which utilizes the use of several ANN estimators, is designed to predict the product composition values of the distillation column from temperature measurements inferentially. The network used is an Elman network with two hidden layers. The designed estimator system is used in the feedback inferential control algorithm, where the estimated compositions and the reflux ratio information are given as inputs to the controller to see the performance of the ANN. In the control law, a scheduling policy is used and the optimal reflux ratio profile is considered as pre-defined set-points. It is found that, it is possible to control the compositions in this dynamically complex system by using the designed ANN estimator system with error refinement whenever necessary.