乙苯脱氢制苯乙烯反应过程专用模拟系统开发

为了实现对乙苯脱氢制苯乙烯反应过程的准确模拟计算,采用MySQL数据库软件建立专用物性数据库,构建等温积分动力学反应器计算模型,基于Cape-Open标准和C++语言,建立苯乙烯反应器模块,并集成到通用流程模拟软件中,形成乙苯脱氢制苯乙烯反应过程的专用模拟系统。采用工厂数据对所开发的模拟系统进行检验,并将计算值与实际值进行对比。结果表明:计算结果与工艺数据基本一致,产品组成、反应器温降和压降的模拟值与实际值的相对偏差都在1%以内,说明开发的专用反应过程模拟系统可进行较为准确的模拟计算。

大规模复杂换热网络联动进化障碍分析及策略改进

针对启发式算法在优化大规模换热网络时出现优化精细度不足的问题,提出一种以小负荷公用工程为导向的换热单元耦合联动强制进化策略。该策略以小负荷公用工程作为导向,构建具有耦合关系的换热单元环路,并对环路内的换热单元热负荷进行联动调整,同时保持环路外换热单元的热负荷和流股匹配不变。该策略旨在最大程度回收流股的能量,以减少小负荷公用工程使用带来的费用增加。将策略应用于强制进化随机游走算法并对两个算例进行测试,算例H8C7和H10C10的优化结果分别为1495292$/a和1713637$/a。与改进前相比,分别降低了7466$/a和7533$/a;与文献中最优解相比,分别减少了2033$/a和1450$/a,证明了该策略的有效性。

高黏附性Pd/SiO_(2)/NF整体式催化剂的制备及加氢性能研究

旋转填充床反应器(RPB)中液体的高速冲刷和较强的离心力容易导致整体式催化剂的涂层和活性组分从基体表面脱落造成损失,限制了整体式催化剂在RPB反应器中的应用。因此,研究整体式催化剂涂层和活性组分的黏附性,以提升催化剂在RPB反应器中的催化活性和使用寿命具有重要意义。基于此,采用超重力喷涂法在泡沫镍(NF)基体表面负载氧化硅(SiO_(2))涂层,制备了具有高黏附性的Pd/SiO_(2(x))/NF整体式催化剂,通过超声振荡、BET、XRD、SEM和XPS等对整体式催化剂进行测试和分析。当RPB反应器的转速为1200 r/min时,整体式催化剂具有优异的黏附性能,涂层的脱落率为4%。以对硝基苯甲醚(PNA)催化加氢制备对氨基苯甲醚(PA)为探针反应,RPB反应器中Pd/SiO_(2(1200))/NF整体式催化剂具有较好的催化活性,180 min时PNA转化率为98.9%。本工作可为开发高黏附性的整体式催化剂提供新的途径。

基于化工机理与工业数据孪生建模的甲醇精馏过程优化

在化学工业生产中,分布式控制系统(distributedcontrolsystem,DCS)数据作为反映过程生产状况的关键信息,通常由于测量误差影响而不能满足过程精准建模与优化的要求。常规过程建模与优化研究一般无法充分考虑工业实际生产与设计数据产生的偏差。为此,本工作在结合化工机理、DCS工业数据及工业经验的基础上,从底层逻辑出发,提出一种基于甲醇精馏工业生产数据与化工机理孪生建模框架来指导工业过程更精准的优化。将仪表的测量范围作为权重赋予测量变量,使用非线性规划算法基于化工机理约束对测量变量进行校正并求解校正值。结合校正值和工业经验提出过程变量的置信分数模型,实现对测量变量的置信评价。基于校正后的测量变量构建更贴近工业实际的甲醇双效精馏过程模型并实现对其更精准的过程工艺优化。该工作提出的化工机理与工业数据孪生建模思想,对构建数字化工孪生系统和智能化工厂的数据甄别、工艺优化等过程具有重要的科学意义和实际应用价值。

基于注意力增强型编解码网络的化工过程故障诊断

化工过程的数据往往含有动态时序特性,传统故障检测对动态信息的使用率较低,限制了故障诊断性能。针对这个问题,提出了一种基于注意力增强的编解码网络模型的化工过程故障诊断新方法。编码部分利用LSTM提取过程数据的特征信息,结合注意力机制,更加有效地利用过程数据间的动态信息;解码部分利用LSTM并结合注意力机制提供的上下文向量,为归一化指数的回归提供更加精准的状态信息,最后利用归一化指数回归得到各个样本数据的故障类别概率值。结果表明,注意力机制的引入,提高了模型在时域下对过程动态信息的使用效率。针对本文提出的方法,利用田纳西伊士曼过程数据进行了实验,并与标准的PCA-SVM、DBN和ResNet的结果进行了对比。结果表明,该方法诊断故障的效果更加理想。

基于代理模型的环氧乙烷制乙二醇工艺优化同步热集成

在当前国家“双碳”目标下,通过优化过程参数以减少化工过程能耗是节能减排的有效手段。环氧乙烷催化水合制乙二醇过程耗能高,优化其工艺参数以降低能耗是非常必要的,但由于生产流程复杂,单纯基于流程模拟很难实现多参数的同步最优化。因此本文采用流程模拟生成数据-构建代理模型-同步优化热集成的思路解决该问题。对年产30万吨环氧乙烷制乙二醇工艺进行流程模拟,根据流程中所需公用工程位点确定代理模型输出变量,通过灵敏度分析进一步确定输入变量。由Sobol随机序列生成样本点并通过模拟得到基于机理模型的可靠数据,以数据驱动方式训练神经网络得到代理模型。最后,以总公用工程费用最小为目标,采用遗传算法与D-G模型组成的同步算法对代理模型进行优化,得到最优工艺参数,总公用工程费用较优化前降低4.89%,既证明了方法的有效性,又展示了其在解决复杂全流程同步优化热集成问题方面的应用前景。

硫酸法烷基化工艺的专用过程模拟系统开发

为了实现硫酸法烷基化工艺装置的准确模拟计算,在Visual Studio2010开发环境下,采用SQLite数据库管理系统建立烷基化物性数据库;基于CAPE-OPEN标准,在已开发的通用过程模拟系统OPEN的基础上,建立烷基化反应模块,采用C++语言实现与通用过程模拟系统OPEN的集成,形成完整的硫酸法烷基化工艺的专用过程模拟系统。通过实例对所开发的模拟系统进行检验,并将计算结果与实际值进行对比。结果表明:产品质量均满足工业生产需求,计算结果与实际工业生产中的主要工艺指标基本吻合,各流股中关键组分模拟值与实际值的相对偏差都控制在2.0%以内,满足计算精度要求,说明开发的硫酸法烷基化工艺的专用过程模拟系统可进行较为准确的模拟计算。

蒸汽再压缩隔离壁蒸馏塔的非对称温度控制

蒸汽再压缩热泵(VRHP)可以提升隔离壁蒸馏塔(DWDC)的稳态性能,但也加剧了被控变量间的相互耦合,给蒸汽再压缩隔离壁蒸馏塔(VRHP-DWDC)的平稳操作带来困难。针对分离中间组分(甲苯)绝对占优的苯/甲苯/二甲苯三元物系的VRHP-DWDC,通过非方相对增益矩阵对操纵与被控变量进行配对,并依据闭环响应分析给出了一种新颖的单温度分散控制系统。由于采用塔顶/侧线热泵压缩机分别控制侧线段/公共提馏段的灵敏板温度,不但加快了侧线产品的响应速度,而且降低了塔底产品的峰值偏差。鉴于高度内部耦合以及失真的温度与组分对应关系导致二者存在较大的稳态偏差,采用双温差结构进一步强化系统设计,由此给出了一种非对称温度控制系统,降低了系统内在非线性因素的影响,因而能够减小侧线和塔底产品的稳态偏差。闭环仿真结果显示了该非对称温度控制系统的优越性。研究表明,VRHP的引入虽然加重了VRHP-DWDC的内部耦合,但也提供了压缩机功率这一潜在操作变量,其较好的控制通道特性与双温差结构的有效应用能在一定程度上改善VRHP-DWDC的闭环操作。

有分流棋盘模型应用于不相容多组分质量交换网络优化

不相容多组分质量交换网络是质量交换网络综合中的难题之一。传统的分级超结构模型在模拟不相容多组分质量交换网络时,需要进行迭代计算,这使得优化过程变得复杂,并且难以兼顾计算效率。因此,本文提出将有分流棋盘模型用于优化不相容多组分质量交换网络问题,并采用基于种群识别策略的强制进化随机游走(RWCE)算法进行求解。有分流棋盘模型简化了模拟时的计算复杂度,且种群识别策略能够解决种群中个体“团聚”现象,从而全面提升了搜索全局最优解的计算效率。焦炉气脱硫算例的验证结果显示:有分流棋盘模型和基于种群识别策略的RWCE算法能够高效地解决不相容多组分质量交换网络问题,并且在优化平均时长和年综合费用方面取得了更为显著的成果。

基于自适应变步长同伦法的循环流程收敛算法

包含循环流股的流程模拟面临初值难给定和传统算法收敛困难的问题。针对该问题提出了自适应变步长同伦算法,通过自适应调整同伦参数步长处理中间过程收敛失败的情形,提高收敛效率,并采用回溯线搜索法将迭代变量限制在定义域内,以提升算法的鲁棒性。构建了基于直接迭代法、Wegstein法、Broyden法和牛顿法的同伦算法,分析了同伦参数和辅助函数的影响。以淤浆法工艺生产高密度聚乙烯作为案例,模拟结果表明同伦算法可以提高模型在不同工况下的收敛性。商业流程模型软件Aspen Plus内置的求解器最高仅在21%测试工况下可以获得可行解,而同伦算法收敛案例占比可达88%。

炼化一体化型企业产品碳足迹核算研究

以ISO/TS 14067、GHG Protocol和PAS 2050为依据,描述了炼化一体化型企业全厂碳排放和炼化产品碳足迹的核算方法。通过建立炼化一体化型企业单装置核算模型和全厂核算模型,分析了如何将间接排放分摊到各炼化产品中以及不同碳排放分配方式的适用范围,并对未来炼化一体化型企业产品碳足迹核算的发展进行了讨论。

应用单元活性强化策略的质量交换网络优化

质量交换网络优化后期,存在结构易固化、新单元生成受限的现象,不利于结构变异和全局寻优。因此,文中首先探究了结构固化的成因,并提出单元活性强化策略。在优化过程中,实时监测个体状态,以一定的概率随机抽取一个超过阈值的质量交换器,并将其分化为多个传质单元,以此增强新生单元的活性和个体结构变异能力,提升算法的全局搜索性能。将改进策略应用于废水脱酚和空气除氨2个算例中,所获结构的年综合费用为129 200、336 148美元/a,均优于目前文献最优解。结果表明:单元活性强化策略可以促进结构优选,有效提升算法优化质量。

天然气乙烷回收系统脱乙烷塔和液化气塔的进料位置优化

采用Aspen Plus模拟软件对天然气乙烷回收系统建立了模拟模型,并对脱乙烷塔和液化气塔进行了灵敏度分析,考察了进料位置对产品质量与再沸器热负荷的影响。结果表明:随着进料位置的下移,脱乙烷塔塔顶产品中乙烷的摩尔分率呈倒U形变化,塔底产品中乙烷的摩尔分率和再沸器热负荷呈U形变化,脱乙烷塔最适宜的进料位置为第17块塔板上方;随着进料位置的下移,液化气塔再沸器热负荷呈U形变化,塔底异戊烷和正戊烷的摩尔分率均呈倒U形变化,而塔顶产品中丙烷的摩尔分率逐渐减小,液化气塔最适宜进料板位置为第8~10块塔板。

创新方法在提高化工行业生产效率方面的应用

通过设计一套基于微通道反应器的连续流系统,进行特定化学合成反应的实验研究,优化了温度控制和流体动力学设计,以提高反应速率和产物选择性。研究发现,随温度提升反应效率从70%增至80%,随压力增加产物选择性从75%提升至85%,反映了精确控制反应条件对提升生产效率和产品质量的重要性。对比新工艺与传统工艺的能效,显示能源消耗量降低35%,热效率提高近15个百分点,单位产物能耗节省37.5%。环境影响评估表明,通过过程优化,废物总量降低30%,CO_(2)排放量减少37.5%,资源回收率提高100%,减轻了化工生产对环境的影响。此外,新型催化材料的引入显著提升了催化活性和产品选择性,同时降低了反应时间和能耗。数字化和智能化技术的应用进一步提升了生产效率至95%,产品质量至98%,同时降低了20%的能源消耗,设备故障率由5%降至2%,维护成本节省了25%。研究成果不仅为化工行业提供了一套有效的技术优化方案,还为其他工业领域的生产过程优化提供了参考。

不同烟气CO_(2)含量下近等温相变捕集工艺调节策略模拟分析

CO_(2)相变捕集工艺具有较低的再生能耗,但在实际生产中,上游工艺产生的烟气中CO_(2)含量(物质的量分数,下同)不稳定,可导致工艺的整体能耗发生变化,因此需研究不同烟气CO_(2)含量下该工艺参数的调节策略。通过Python语言调用AspenPlus对近等温CO_(2)相变捕集工艺进行了模拟计算,分析了不同CO_(2)含量下吸收塔温度(ta)、解吸塔温度(td)、液/气比(v)、胺浓度(c)、解吸液循环比(s)对再生能耗和CO_(2)捕集率的影响以及相应的调节策略。结果表明,td对CO_(2)捕集率的影响最显著,当CO_(2)含量为5.00%时,其相关性系数最高(74.78%);ta对再生能耗的影响最显著,当CO_(2)含量为20.00%时,其相关性系数最高(-55.26%)。在维持CO_(2)捕集率大于等于90.00%的条件下,随着CO_(2)含量从5.00%升高至20.00%,再生能耗从2.35GJ/t降低至2.13GJ/t。此外,应根据CO_(2)含量对ta、td、c和v进行相应调节,以确保CO_(2)捕集率大于等于90.00%并且再生能耗最低。

天然气水合物开采耦合重整制氢系统的能效和经济性评价

为提高天然气水合物开采耦合重整制氢系统能效,对该系统进行了工艺设计及建模,并建立了能效评估和经济性分析模型。围绕重整过程中燃料供热或电重整的选择,电重整中是否集成海上风电,H_(2)分离过程中膜分离或醇胺法的选择,对比了不同技术方案下系统的㶲效比和年度总费用。结果表明,系统C重整单元采用电重整,未集成海上风电,分离单元采用膜分离,其㶲效比最高(2.25)。系统B重整单元采用燃料供热,分离单元采用膜分离,年度总费用最低(5803.91×10^(6) CNY/a)。系统F集成了海上风电,分离单元采用醇胺法,年度总费用最高(5862.09×10^(6) CNY/a),比经济性最好的系统B仅高约1.0%,但系统能效更高。这说明膜分离和海上风电应用于水合物开采平台,在能效和经济性方面都具有较大潜力。

面向实际化工过程故障诊断的强化深度卷积神经网络模型构建与应用

基于数据驱动的故障诊断技术可以帮助操作人员及时有效发现和检测异常情况,是当前工业与大数据融合的热点领域之一。深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)是最常用的基于数据驱动的故障诊断模型,但其激活过程存在正负值计算不匹配以及信息流通效率低导致的参数冗余问题。本文提出一种基于最大平滑单元(maximum smoothing unit,MSF)函数的新激活机制克服传统激活函数的缺点,并且引入注意力机制(attention mechanism)结合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)提升DCNN的信息流通效率克服参数冗余问题,以综合提升传统DCNN模型的故障诊断性能。强化深度卷积神经网络(enhanced deep convolutional neural networks,EDCNN)的现有模型表现出显著提高的故障诊断性能,这在工业致动器控制系统和工业酸性气体吸收过程中的应用得到了验证。两个过程的平均故障诊断率均超过99.0%。

基于子系统规模调配的烯烃生产过程模拟与优化

针对单个烯烃生产系统节能潜力有限的问题,提出基于烯烃生产子系统规模调配的方法,构建混合整数非线性规划(MINLP)优化模型。以单位产量1 t×h^(-1)为基准规模,当丙烷脱氢和乙烷裂解的规模系数分别为50.0和89.4时(即产量分别为50.0 t×h^(-1)和89.4 t×h^(-1)),系统的能量回收率达到最大,为82.6%。与两者独立子系统相比,公用工程负荷减少502.7 MW,对应的中低压蒸气消耗量减少544.9 t×h^(-1),电能减少0.5 MW,碳排放量减少0.5 t×h^(-1),节能减排的效果非常显著。结果表明,多个系统间能量交互可以有效提高能量回收率,且最优的规模系数使系统整体能量回收率达到最大。

煤层气制乙炔流程模拟与分析

为缓解电石法制乙炔中高污染、高能耗的现状、推广甲烷部分氧化法工艺,同时改善国内煤层气(Coal-Bed Methane,CBM)利用率,本文搭建了一套以煤层气为原料且采用部分氧化法生产乙炔的工艺模型。结合乙醇胺(MEA)脱碳工艺吸收CO_(2),利用Aspen Plus软件完成了煤层气制乙炔的全流程模拟,并进行了技术经济和环境影响分析。结果表明:本工艺年产乙炔3×10^(4) t(纯度大于99%),乙炔成本为12423.73 CNY/t,还可以副产1.86×10^(4) t氢气(纯度99.99%),具备良好的综合经济效益;本工艺每生产1 t乙炔排放3048.66 kg CO_(2),仅为主流电石法碳排放量(6560 kg)的46.5%,碳减排优势突出。

基于DRM的天然气制氢减排与甲醇联产方案及关键参数优化

基于甲烷CO_(2)重整(DRM)建立了天然气制氢减排与甲醇联产耦合系统,利用DRM反应处理天然气制氢工艺废气并生产甲醇,实现天然气制氢系统的碳减排和资源化利用。基于反应平衡和甲醇合成反应经验模型建立了耦合系统的Aspen Plus模拟模型和高效分析优化数学模型,并对关键参数进行了优化。模拟结果表明,DRM的最佳温度范围为805~825℃;在甲烷水蒸气重整(MSR)温度为850℃时,甲烷补充量、水蒸气补充量和DRM温度的最佳值分别为14.0 mol/s、8.0 mol/s和805℃,耦合系统的碳排放较传统天燃气制氢工艺降低38%;MSR和DRM的甲烷进料配比可用于产品结构调整,在甲醇与H2的市场价格比大于3.0时,提高DRM反应甲烷补充量可提高经济效益。