基于模式识别的合成氨统计过程控制

合成氨生产过程因影响因素多且关系复杂,容易引发各类异常.利用模式识别方法,依据操作类和目标类之间的对应关系,提出"越类量"概念,并给出计算方法.对"越类量"利用统计过程控制方法进行跟踪,在线检测过程异常,在一套年产8×104t的氨合成系统实际投运中取得了满意的效果.     

中小氮肥合成氨生产系统操作条件优化

针对国内中小氮肥企业合成氨生产系统的设备条件和技术水平,以提高氨净值为目标,将整体优化问题进行合理有效的分解,采用广义预测控制算法实现氨合成塔热点温度自动调节,以保证在线优化调节的稳定;抽取单向优化因素进行卡边操作,最终实现合成氨生产操作条件的自适应在线操作优化,氨净值提高0. 4％,系统压力降低1. 2 MPa,实现节能降耗,说明了该方案的有效性。     

用于过程优化的改进模式识别方法及其应用

为克服模式识别优化方法在过程优化中应用的困难,根据特征权重与梯度思想,有针对性地提出样本权重和类间斜率概念,改进模式识别优化方法.对非线性、多变量、强耦合系统的仿真结果和与自适应优化的对比证明:改进后的方法在优化效果上有较大改善.在一套年产8万吨的氨合成塔上对氨净值实施在线优化,改善了氨合成塔的操作条件,氨净值提高0.38%,取得明显的经济效益.     

氨合成塔温度先进控制

分析了氨合成工艺和冷激式氨合成塔床层温度控制的特点，并构造多个阶梯式广义预测控制器，控制塔内各段的床层温度．各段温度控制回路之间通过前段温度前馈联系起来；同时引入操作压力、入塔气温度、循环氢含量、氨冷温度等前馈，并为控制器设计了有效的监督级．实际应用效果证明了这种控制系统良好的控制品质．