摘要
合成塔是石油化工中的核心设备,其操作温度直接影响产品的质量和能源效率。然而,合成塔操作过程中常常会出现超温现象,对设备及生产造成巨大影响。为了有效解决这个问题,本研究对合成塔超温预警和实时控制策略进行了优化。首先,利用大数据和机器学习技术,建立了合成塔的超温预测模型,可以提前预测超温风险并做出提醒。其次,基于模型预测控制(MPC)理论,研发了一套实时控制策略。实验结果表明,该策略可以根据预警信息自动调节操作参数,有效防止超温发生,同时也大大提高了生产效率和产品质量。此研究为石油化工以及其他具有温度控制需求的工业领域提供了新的解决方案和参考。
