基于FLNN的空冷器系统氯化铵结晶温度预测

空冷器是炼油工业的核心设备,氯化铵(NH4Cl)沉积腐蚀是空冷器系统的主要失效形式之一。本文通过深层机理和实验分析,选择铵盐结晶温度作为沉积腐蚀的关键决策变量。由于函数链神经网络适合处理非线性问题,且迭代速度快,采用函数链神经网络作为模型的基本算法。为了提高模型的泛化性能,建立了一个带小规范权重的混合函数链神经网络。利用训练得到的模型对酸水汽提塔空冷器NH4Cl结晶温度进行了预测。实验结果表明,与PLS模型,BPNN模型和传统FLNN模型相比,改进的FLNN算法具有更好的泛化性能。     

基于模糊数学的工业换热器除垢自适应注水系统设计

分析了工业换热器的服役工况条件,研究了流动-传热环境下的铵盐结垢机制,明确了换热器管束内结垢的影响因素,着重探究了注水对铵盐结晶的影响。基于铵盐结垢形成机制,设计了一种基于模糊数学的换热器除垢自适应注水系统。该系统对来自温度变送器、压力变送器和流量变送器的换热器进出口温度、压力和流速信号进行误差分析,以三类信号的平均相对误差及其变化率作为模糊控制系统的输入量。采用模糊数学控制调节阀的阀门开度,实时调节不同服役工况下清洗铵盐垢物所需要的注水量,并采用该方法计算了某一实际工况下所需的注水量。该文设计的系统解决了间歇性注水盲目性和滞后性的弊端,且符合节能环保的理念。