工业轻烃回收装置的全流程静态仿真模型

为提高轻烃回收 (natural gas liquids recovery,NGL) 装置的产品收率、降低生产能耗,同时确保生产安全、降低装置停车造成的损失,开发了某油田轻烃回收装置的全流程静态仿真模型。基于CAPE OPEN技术,建立流程中的精馏塔等单元,通过模拟计算分析工艺参数,并以现场实际数据为参考进行校正。结合提高乙烷收率的生产要求,评价分析了各工艺参数的影响程度,给出脱甲烷塔的最佳工艺参数。结果表明:该模拟计算结果与实际工艺相吻合,最优工艺参数可应用于指导实际工业生产。     

生物基1， 3-丙二醇连续发酵过程的稳态分析与反馈控制

生物发酵甘油生产1,3-丙二醇的自动化控制是其工业化应用亟待解决的关键问题。首先,采用数学函数连续性分析深入研究了克雷伯氏杆菌连续发酵甘油生产1,3-丙二醇过程的多稳态特性。在不同的初始甘油浓度或稀释速率下,系统均会出现多稳态现象,通过双因素分析确定了多稳态出现的临界区域,该区域内部的稳态是不稳定的。之后,基于反馈控制理论和多稳态分析结果,设计优化了受残余甘油和产物浓度影响的稀释速率控制策略。在连续发酵过程中,调整时间从81.27 h缩短到34.11 h,显著提高了发酵初期阶段甘油的利用率;同时甘油转化率由0.478 mmol·mmol^-1提高至0.563 mmol·mmol^-1,生产强度由85.70 mmol·L^-1·h^-1提高到101.10 mmol·L^-1·h^-1,显著提高了生产性能。     

天然气回收装置换热网络优化设计

对某天然气回收装置换热网络的节能潜力进行了研究,应用夹点分析法找出了原换热网络不合理的环节及原因,并据此对该装置的换热网络进行优化设计,形成翻新设计方案.该翻新设计改进了换热网络中不合理的环节,使装置换热网络的加热公用工程和冷却公用工程分别节省37.7％和27.4％的电能.优化改进后的换热网络提高了过程能量回收能力,每年可节省电能37.6万kWh,达到了降低过程能耗的目的.     

全流程污水生化处理过程的仿真设计

根据国际水协会IWA发布的国际评价基准Benchmark,基于2号基准仿真模型BSM2协议,构建了面向全流程污水生化处理过程的仿真平台。该仿真平台采用模块化结构,具有动态信息处理量大、直观性好以及操作简便等特点。利用该仿真平台,可完成稳态计算、动态特性模拟、三类性能指标的计算以及各种先进控制策略的评价等任务。通过对关键水质参数的仿真和相关性能指标的计算,验证了该仿真平台的有效性。     

工程规划建模研究及流程优化的实现

基于数学规划中的线性及非线性规划理论,着重研究了非线性规划中多变量重构搜索算法、建模并集成诸多线性/非线性解题器以实现求解不同类型的规划与优化问题.在此基础上以C++/GCC及wxWidgets图形库为开发工具,集成多类型规划解题器及统一规范的XML规划模型,开发出通用规划/优化平台系统GIEPT,为解题器、优化公用体的集成提供了条件.应用标准测试算例进一步验证GIEPT的相关功能,并通过典型的二元精馏塔模型及精馏流程的优化,验证GIEPT的工程应用.测试结果表明,GIEPT可完成大规模非线性规划问题的求解,同时以规划的方法对精馏塔进行仿真计算,表明其在工业流程中具有广阔的应用前景。     

超材料智能表面在MIMO无线网络中辅助应用的仿真研究

在当今5G或未来无线通信中,广泛采用智能新材料和深度学习算法,在提高波谱利用率、降低能源消耗等方面,开始展现出诱人的发展态势.本文以毫米波和大容量多输入所输出（multiple-input multipleoutput, MIMO）无线网络数据集作为移动通信场景,研究信道模型估计.进一步引入具有少量反射单元可灵活配置的大规模智能表面,设计了以信道特征参数为输入、以可达接收速率为输出标签的多感知神经元网络模型.综合应用包括仿真基准、智能超表面、深度学习等技术,仿真评价了智能超表面的反射单元组成、有源单元数量,以及发射功率、训练数据集大小等因素对移动用户可达速率的影响,计算结果表明,通过这些选项的适当设计,能增加深度学习在无线网络环境特性感知方面应用的有效性.