侧反应与精馏集成过程的故障动态特性模拟研究

针对甲苯氯化侧反应与精馏集成生产过程,在对实际生产过程合理简化与假设基础上,研制了该生产过程含控制策略的动态模拟系统。在动态模拟系统中合理设置引起反应能力与分离能力不匹配故障因素,如反应器进料配比失调、回流量过低和塔釜加热量不足等过程扰动,进行故障动态仿真研究。分析在故障扰动下整个系统的故障动态特性,获得有效的故障数据,解决了在实际生产装置上无法进行故障实验研究获取系统故障信息的难题。     

基于非线性鲁棒连续回归的汽油干点软测量

针对RCR算法难以建立高精度的非线性软测量模型的问题,提出了一种径向基函数(radial basis function,RBF)与鲁棒连续回归(robust continuum regression,RCR)相结合的非线性RCR(nonlinear RCR,NLRCR)建模方法。该方法首先应用RBF将非线性样本数据映射到高维特征空间中,然后在高维特征空间中建立RCR线性回归模型。本文通过仿真实验,验证了方法的有效性。并将其应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模中,获得了比RCR和RBF-PLS算法更高的预测精度。     

不确定条件下石化企业供应链计划优化

针对石化企业供应链计划层的不确定性,提出了一种多周期、多产品的计划优化模型。基于离散时间建模方法,利用模糊可能性方法将不确定性问题转化为确定性问题,建立了混合整数线性规划模型。同时采用模型预测控制思想,利用模型的动态属性为决策者提供了不同满意度下的决策序列。以某炼油企业供应链为实例,证明了本方法的有效性。     

热定型过程能耗建模及PSO参数优化

热定型过程是印染工业中的主要耗能单元之一。首先,基于定型机的物理结构及工艺原理,依据换热平衡和牛顿热交换公式,推导出能耗与定型过程关键因素间的相互关联模型,即能耗模型。其次,在Matlab/Simulink软件中,对上述模型进行构建。最后,将能耗模型转化为能耗最小的优化问题,运用粒子群优化算法对其进行求解。现场工业数据的仿真研究表明：能耗模型符合现场工艺,粒子群优化结果已得到现场工程师的初步认可。     

基于代价敏感主动学习的氧化铝蒸发过程故障检测

针对氧化铝蒸发过程故障检测中标注者不切实际的假设和控制参数难以确定问题,提出改进的代价敏感主动学习方法。给出了代价敏感主动学习形式化描述和放松了标注者不切实际的假设。为了提高分类精度和减少标注代价,该方法结合粒子群优化和代价敏感主动学习。利用连续的粒子群优化代价敏感主动学习的控制参数,该参数用于最大化未标注样本的信息度和最小化标注代价。将所提出的方法应用于氧化铝蒸发过程故障检测,实验结果表明,该方法能正确地选择控制参数,有效地减少了误分类代价和标注代价,提高了故障检测率。     

基于全局正交配置的非线性预测控制算法

针对非线性预测控制(NMPC)在线优化计算量大这一关键问题,提出一种基于全局正交配置的非线性预测控制算法。该算法以高阶插值正交多项式为基函数同时配置优化时域内的状态变量和控制变量,将连续动态优化问题转化为非线性规划问题(NLP)求解。全局正交配置可以使用较少的配置点而获得较高的逼近精度,这样即使NMPC使用很长的优化时域,离散化后得到的NLP问题的规模也比较小,能够有效地降低在线优化计算量。最后,以连续聚合反应过程为例验证了算法的有效性。     

二次求解具有控制切换结构的动态优化问题

基于多级表述策略,提出了二次求解具有控制切换结构动态优化问题的数值方法。基于常用的优化方法获得初始控制结构。动态优化问题根据控制结构进行分级,每一级对应一个特定的控制弧段,进而将原问题表述为一个多级动态优化问题。基于控制向量参数化(CVP),多级动态优化问题转化为一个非线性规划(NLP)问题进行求解。控制参数和级长作为优化变量。基于Pontryagin极大值原理,构造多级伴随系统,进而获得NLP求解器所需的梯度信息。仿真实例验证了方法的有效性。     

化学修饰啤酒酵母菌对铀的吸附特性

以甲醛为交联剂, 将胱氨酸修饰到啤酒酵母菌(SC)上, 并采用海藻酸钠和明胶固定化, 得到一种新型的生物吸附剂--修饰啤酒酵母菌(MSC)。通过红外光谱(IR)分别表征了两种吸附剂的结构, 考察了其吸附铀的主要影响因素即溶液pH值、吸附时间等。结果表明: MSC细胞表面具有大量吸附铀的基团, MSC和SC吸附铀的最佳条件是: pH值为6.0, 相似文献   

基于仿射传播聚类的发酵过程建模

针对花生四烯酸(ARA)发酵过程复杂,机理模型表达不够准确以及单模型泛化能力弱的问题,提出采用基于仿射传播聚类的支持向量机(SVM)多模型建模算法进行该过程建模。该算法首先用仿射传播聚类(AP)算法对ARA样本数据进行聚类,再用SVM算法对各子类样本分别建立子模型。测试样本根据相似性的测度进行归类,并用所属子类的模型进行预测输出。ARA发酵过程的建模实验表明,与其他建模算法相比,基于仿射传播聚类的SVM多模型建模算法所建立的模型具有更高的回归精度和良好的泛化能力。     

一种新的多种群竞争粒子群优化算法及高密度聚乙烯装置操作优化

利用模糊C均值聚类对种群自适应划分,提出一种基于模糊C均值聚类的多群竞争粒子群优化算法。根据种群规模选择不同的寻优策略,规模大者采用标准粒子群算法寻优,规模小者在最优解邻域随机搜索,增大跳出局部最优概率。在每个聚类内部,个体相互通信,通过竞争学习分别找到各聚类种群的适应值,按照不同聚类的适应值排序,再把适应值小者向其邻近的适应值大者融合,通过种群间的竞争保证种群向最优解搜索。该算法避免陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力,通过标准函数验证了算法的有效性。最后,把提出的优化算法应用到高密度聚乙烯装置（HDPE）乙烯单体总消耗的优化操作,实际应用效果良好。     

基于拉曼分析技术乙醇汽油辛烷值快速测定研究

车用乙醇汽油是通过在基础汽油中掺入一定比例的乙醇调和而成。在调和过程中由于其辛烷值波动较大,因此实时准确地检测汽油的辛烷值对生产高品质的汽油具有重要意义。基于拉曼分析技术汽油辛烷值在线监控系统能够适时监控乙醇汽油中各个组分变化,并给出对应的拉曼分析曲线;利用化学计量学方法结合Lambert-Beer定律,在检测到的数据和采用标准方法测得的属性数据之间建立关联分析模型,并用于乙醇汽油辛烷值的快速预测,指导实际调和过程。实践证明相对传统的检测手段,该系统具有测试速度快、分析时间短、检测费用低、经济效益高等特点。     

拉曼光谱分析技术在汽油调和系统中的应用

针对汽油调和系统的实际需要,研制开发了一套在线拉曼光谱分析系统。该系统应用于实际汽油调和装置,实现了对汽油研究法辛烷值、氧含量及芳烯烃含量等指标的在线分析。通过长时间的运行表明:系统符合设计要求,研究法辛烷值等分析数据能够快速反映调和装置操作条件的变化,可以为工艺装置的操作优化提供准确而重要的检测参数。     

小波变换在Raman汽油辛烷值测定仪中的应用

将小波变换技术应用到Raman汽油辛烷值测定仪的数据预处理中,减弱荧光背景干扰和高频噪声,提高光谱数据的信噪比。实验结果表明,小波变换对汽油Raman光谱的数据预处理比二阶微分、背景趋势消除技术的预处理效果好,显著提高基于偏最小二乘方法建立的汽油辛烷值预测模型精度。     

联合法辛烷值试验发动机的保养与维护

在国家大力发展经济,能源需求日渐增高的前提下,市场对车用汽油的检测需求大大提高,其中研究法辛烷值与马达法辛烷值更为油品检测行业当中较为重要的检测项目,为此,联合法辛烷值试验发动机在油品检测领域中的地位尤为重要。     

非金属汽油辛烷值改进剂工业应用分析

针对FCC汽油降烯烃后辛烷值低影响企业高辛烷值汽油调和的问题,室内评价了不同FCC汽油馏分对WK-602型辛烷值改进剂的感受性及与其它调和组分的相互作用。结果表明WK-602可有效提高汽油辛烷值,基础汽油的辛烷值愈低作用效果愈明显,添加量每增加0.5%,RON值可提高0.7~1个单位,与其它高辛烷值组分/添加剂的互溶性好,无消极作用;工业放大应用显示WK-602与高辛烷值组分/添加剂混合分散均匀,调和生产的97#车用汽油指标满足质量标准要求。应用WK-602辛烷值改进剂调和生产93#、97#汽油产品的经济效益良好。     

MTBE辛烷值测试法的探讨

MTBE作为调合生产高标号无铅汽油的重要的高辛烷值组分油，准确测试其辛烷值在汽油调和生产中具有重要的意义。初步探讨了MTBE研究法辛烷值的测试方法，尝试了用甲苯标准燃料做参比燃料直接测定其净辛烷值，同时也测定了MTBE的混配辛烷值，通过MTBE辛烷值的测试，了解了MTBE的调和效应，确认了在石油二厂无铅汽油调和生产中对催化汽油的MTBE的真实辛烷值约为108／RON，指导了车用无铅汽油的调和生产。     

提高催化裂化汽油辛烷值的技术思路探索

在分析催化裂化汽油馏分单体烃辛烷值特点的基础上,确定了理想的汽油高辛烷值组分,并系统考察了反应深度对大庆蜡油催化裂化反应所得汽油辛烷值和高辛烷值组分含量影响的差异,同时研究了汽油烯烃催化转化生成高辛烷值组分的可行性。结果表明,不同重油催化裂化反应深度下,汽油的烃组成和辛烷值的差异较大,不同烃族对辛烷值的贡献不同。适宜反应条件下,富含C_5~C_7烯烃的汽油和大分子烯烃均可转化为高辛烷值组分。     

S Zorb装置辛烷值损失大原因的分析与措施

辛烷值损失大小是衡量S Zorb装置是否具有经济效益的一个重要指标。中石化洛阳分公司S Zorb装置自2019年扩能改造后,汽油辛烷值损失偏大。分析探讨了制约辛烷值损失大的原因,并通过优化反应系统各项关键参数,抑制或减少烯烃在反应器内形成烷烃反应的可能性,使汽油辛烷值损失较大程度的减少,对提高装置经济效益造有比较明显的影响。     

FCC汽油加氢脱硫/降烯烃工艺技术的研究

在分析催化裂化汽油硫和烯烃分布不均匀的基础上,对催化裂化汽油进行分馏,开发出了活性高和稳定性好的重馏分辛烷值改进催化剂和选择性加氢脱硫催化剂及其工艺技术。采用该工艺技术对RFCC汽油进行轻馏分碱洗抽提脱硫醇,重馏分辛烷值改进/选择性加氢脱硫等改质处理,再按分馏比例回调,产品汽油烯烃含量为24.2v%,较原料油降低了16.0v%,芳烃含量为19.2v%,较原料油提高了4.1v%,硫含量为41.5ppm,总脱硫率为85.46%,RON为87.8,较原料油提高0.4个单位,液收99.1%,可生产符合国Ⅳ规范的清洁汽油。     

高硫FCC汽油加氢脱硫降烯烃DSRA技术开发

在分析催化裂化汽油硫和烯烃分布不均匀的基础上,对催化裂化汽油进行轻、重组分分馏,开发了活性高和稳定性好的重馏分辛烷值恢复催化剂及FCC汽油加氢脱硫降烯烃DSRA技术。采用DSRA技术对高硫格尔木催化裂化汽油进行轻馏分脱硫醇、重馏分加氢脱硫和辛烷值恢复等改质处理,总脱硫率为94.1%,烯烃降至20%,辛烷值不损失,汽油收率97.83%,化学氢耗0.88%,可生产符合欧Ⅲ规范的清洁汽油。