TCS-S热偶精馏过程的最优控制

根据严格逐板计算的结果 ,运用差分法求出灵敏度系数 ,对TCS -S热偶精馏进行灵敏度分析 ,确定灵敏板的位置即确定最优控制点 ,在此基础上选择最优控制方案 ,实现TCS -S热偶精馏塔的最优设计。

TCS-S热偶精馏过程的优化设计

建立了TCS-S热偶精馏过程优化设计的数学模型,给出非精晰分割精馏塔最小回流比的求解方法,并给出简捷计算和严格计算的求解过程,编制了计算机程序。用苯-甲苯-乙苯物系为例进行考核计算,与普通塔的两个分离序列进行比较,节能效果十分显著。

热偶精馏过程的优化计算及控制

建立了TCS热偶精馏过程优化设计的数学模型,编制了逐板计算的计算机程序,根据严格逐板计算的结果,运用差分法求出灵敏度系数,对TCS热偶精馏进行了灵敏度分析,确定灵敏板的位置即找到最优控制点,在此基础上选择最优控制方案,实现TCS热偶精馏塔的最优设计。对苯—甲苯—乙苯物系进行了优化设计,提出了本流程最优控制方案。

热偶精馏过程的研究

本文建立了ＴＣＳ和ＴＣＳ—Ｉ热偶精馏过程优化设计的数学模型；给出非清晰分割精馏塔最小回流比求解的通用数学模型和求解方法；也给出了以回流比为优化决策变量，以操作费加设备投资折旧费为目标函数的ＴＣＳ和ＴＣＳ—Ｉ热偶精馏的优化设计过程，编制了计算机通用程序；用苯—甲苯—乙苯物系为例进行了考核计算，并与普通精馏的两个分离序列进行比较，加热蒸汽节省２９％，年费用节省３０％，节能效果十分显著。

精馏过程节能技术

本文总结了精馏过程主要的节能技术,按照流程是否改变及是否利用过程技术对各类技术的进行分类,即过程技术节能,特殊精馏工艺和精馏塔高效材料等类型,对各个类型的主要节能方法、优缺点和适用范围进行了综述,并介绍了我国精馏过程的节能现状与趋势。

热偶精馏过程模拟与优化的改进

热偶精馏是一种新的节能方式,但传统的热偶精馏模拟计算过程繁复,且基于传统模拟过程的优化方法也难以得到良好的可行解。针对这一问题,本文利用人工神经网络和遗传算法的特点,提出将二者结合以改进热偶精馏过程的优化方法,并将该方法应用于丁二烯分离及乙腈回收流程的研究中,先由神经网络建立黑箱数学模型,再由遗传算法优化热偶精馏的操作参数,通过计算结果比较,表明该方法可以迅速得到优化变量和目标函数,而且获得全局最优解。