PVA聚合工序VAc聚合率波动的原因分析及对策

醋酸乙烯(VAc)聚合率是聚乙烯醇(PVA)生产过程中的重要参数。结合VAc甲醇(MeOH)溶液聚合速率方程和工业生产流程,分析了VAc聚合率波动原因,找出了主要因素,并制定了解决问题的切实可行对策。

近红外快速测定VAC聚合率

本文研究了傅里叶变换红外光谱技术快速测定VAC聚合率的方法。通过样品的近红外光谱与常规分析方法测定的VAC聚合率数据相关联,建立了近红外光谱预测模型,模型的决定系数R2为99.85,交叉验证误差均方根RMSECV为0.604。模型预测值和常规分析方法测定值的偏差基本上小于±1.0%,10次重复测量偏差小于±0.4%,表明方法的检测的准确度及精密度较好。

基于BP网络的醋酸乙烯聚合率软测量研究

针对目前聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯(VAC)聚合率难以在线检测的情况,选取引发剂添加率、甲醇配比、聚合温度、VAC活性度作为辅助变量,VAC聚合率作为主导变量,用BP神经网络来拟合它们之间的非线性关系。给出了基于BP神经网络的醋酸乙烯聚合率的软测量建模方法。并调用Matlab神经网络工具箱,对采集的现场实测数据样本进行训练、仿真。结果证明基于BP神经网络的醋酸乙烯软测量模型是准确有效的。

基于RBF网络的醋酸乙烯聚合率软测量研究

针对目前聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯(VAC)聚合率难以在线检测的情况,提出利用RBF神经网络建立VAC聚合率软测量模型,并运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.仿真结果表明该方法是有效的,所建模型具有较高的精度和良好的泛化能力.