Оптимизация сложных многостадийных процессов

В книге разработаны основы стратегии моделирования мож-ных многостадийных процессов химической технологии. Рассмотрены условия создания модели химического производства программа, запоминающая цифровые данные и определяющая их перераспределение библиотека стандартных подпрограмм применяемых аппаратов набор данных, описывающих начальный поток переменных и параметры аппаратов. Приводится пример моделирования производства серной кислоты контактным способом. Подробно рассмотрены оборудование и технологический процесс. Дается краткий обзор технико-экономических показателей как критерия эффективности математического моделирования и обсуждаются вопросы использования моделирования для оптимизации сложных схем управления химическими производствами, а также пути применения приобретенных знаний в области математического моделирования к ряду инженерных проблем. [c.4]

Пример процесса с двухстадийным режимом работы приведен на рис. УП1-1б. Тип схемы зависит от того, что является целевым продуктом — пермеат или ретентат. При многостадийных режимах работы оптимизация процесса становится очень сложной и трудной задачей. Два примера трехстадийного процесса приведены на рис. УП1-17 и УП1-18. На рис. УП1-17 приведен трехстадийный процесс, в котором рециркулирует пермеат, аналогично схеме, представленной в верхней части рис. УП1-1б. На рис. УП1-18 описан более сложный трехстадийный процесс разделения природного газа (отделение СО2 от СН4). Утверждается, что такая схема имеет преимущества перед односта- [c.445]

Без существенных усложнений метод множителей Лагранжа можно применить для оптимизации процессов со сложной топологической структурой, т. е. не только многостадийных, а также распространить на процессы, математические описания которых, наряду с конечными уравнениями, содержат и дифференциальные. Разумеется, что во всех перечисленных случаях метод множителей Лагранжа дает лишь самые общие соотношения оптимальности, и наиболее трудной частью решения задачи становится решение получаемых конечных и дифференциальных уравнений для переменных процесса и вспомогательных переменных. Однако сейчас уже разработаны в достаточной мере удобные приемы и алгоритмы решения [4], позволяющие, как правило, получать конечные результаты на вычислительных машинах для процессов высокой степени сложности. [c.201]

Приведенная методика может быть использована также и для оптимизации многостадийных процессов с более сложной схемой рециркулируемых потоков. В качестве примера рассмотрим процесс с перекрещивающимися рециркулируе -мыми потоками (рис. 1-24). [c.284]

Пзи наличии в многостадийном процессе пеекольких ба птаст.пх потоков сложной структуры можно свести задачу оптимизации к он-тими шцин простого многостадийного процесса с )ядом дополнительных условий типа соотиошепий ( 1,191) и (VI,192). [c.303]

Для различных этапов планового периода и уровней решения оптимизируемых задач в монографии разработана система экономико-математических моделей основных элементов химикотехнологических систем. На этапе оперативно-календарное планирование в системе решаются задачи оптимизации технологических и конструкционных параметров химической аппаратуры и модели оптимальной эксплуатации отдельных типовых процессов, их сочетаний и сложного многостадийного химического производства. На этапе текущее планирование в системе используются экономико-математические модели, позволяющие оценивать степень конкурентоспособности новой химической технологии, определять капитальные затраты в новое химическое производство на различных стадиях его разработки. На высшем уровне производственной иерархии в ЕСТЭО-ХТС решаются задачи оптимального перспективного планирования моделируемых подотраслей. [c.142]