Аппарат оптимизация

Изучение скоростей реакций позволяет выяснить истинный механизм протекания сложных химических превращений. Это в свою очередь создает перспективы для нахождения путей управления химическим процессом, т. е. его скоростью и направлением. Выяснение кинетики реакций позволяет осуществить математическое моделирование реакций, происходящ 1х в химических аппаратах, и с помощью электронно-вычислительной техники задачи оптимизации и автоматизации химико-технологических процессов. [c.192]

Современное химико-технологическое производство представляет собой систему взаимосвязанных аппаратов. Оптимизация отдельных аппаратов без учета их связей с остальными аппаратами может привести к неоптимальной работе всей химико-технологической системы (ХТС). Отсюда возникает задача оптимизации всей системы в целом, в которой учитывается взаимное влияние аппаратов. Как и при постановке задачи оптимизации в любой другой области, здесь необходимо сформулировать математическую модель системы, критерий оптимизации и ограничения на переменные. Математическая модель ХТС состоит из двух частей — совокупности математических моделей отдельных блоков и математической модели структуры ХТС. Математическая модель отдельного блока имеет вид [c.7]

ПРИМЕРЫ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕПЛООБМЕННЫ> АППАРАТОВ [c.97]

За последние годы литература по научным основам химической технологии значительно обогатилась, особенно в части теории химических реакторов, математических методов моделирования и оптимизации химико-технологических процессов. При этом широко используется метод теоретических обобщений, так хорошо себя оправдавший в общеинженерном курсе процессов и аппаратов химической технологии. [c.5]

На этапе макрокинетических исследований решают следующие задачи 1) выбор типа опытного реактора, осуществляемый в соответствии с данными об организации процесса 2) определение модели гидродинамики процесса на основе данных о структуре потоков 3) анализ диффузионных эффектов, процессов массо- и теплопереноса в аппарате и оценка соответствующих тепловых и диффузионных параметров 4) синтез статической математической модели и процесса, установление ее адекватности 5) статическая оптимизация 6) синтез динамической модели процесса и установление ее адекватности анализ параметрической чувствительности 7) анализ устойчивости теплового режима процесса 8) динамическая оптимизация. [c.29]

В современной технической литературе часто встречается термин оптимизация . По существу он уже знаком нам. В гл. 2 это понятие было выражено следующим образом человек или общества стремятся к удовлетворению своих потребностей с наименьшими затратами труда. Наука о процессах и аппаратах химической технологии, вычислительная техника, техника управления в наши дни достигли такого высокого уровня, что способы совершенствования технологических процессов, основанные только на производственном опыте, можно развить в сознательные, охватывающие все моменты инженерной деятельности методы оптимизации. [c.315]

Для оптимизации тепло- и массообменных аппаратов и химических реакторов необходимо выявить участки с наихудшей для осуществляемого процесса гидродинамической обстановкой. Для [c.128]

Расчет характеризующих процесс сушки параметров по приведенной схеме может быть легко автоматизирован. Моделирование на ЭВМ дает возможность сэкономить дорогостоящие материалы и время поиска оптимальных условий, при которых будет достигнуто удовлетворительное соотношение между доступным уровнем потерь и уровнем качества материала и производительностью аппарата. Оптимизация проводится за счет изменения размеров секций, температуры воздуха в секциях, времени пребывания. [c.665]

Совершенствование и развитие стандартов на аппараты с перемешивающими устройствами идет по пути освоения новых конструкционных материалов, в том числе титана, алюминия, низколегированных сталей и других материалов, по пути увеличения рабочих объемов аппаратов, оптимизации и интенсификации процессов перемешивания в них, по пути усовершенствования конструкций приводов, торцовых уплотнений и других ответственных узлов аппаратов, а также увеличение ассортимента аппаратов с герметическими приводами. Одновременно решается важнейшая задача по обеспечению всех типов конструкций аппаратов с мешалками прогрессивными стандартными методами расчета (прочности, гидродинамики, тепломассообмена и т. д.). [c.264]

На этой же стадии формулируется ряд новых экстремальных задач к ним относится оптимальное конструирование аппарата, оптимизация установившегося технологического режима в ТП выбор эффективной структуры ТП. [c.42]

Сформулируем задачу оптимизации, как задачу определения оптимального температурного профиля в реакторе Т (т), при котором в аппарате заданных размеров можно достигнуть максимальной степени превращения х. Конечное значение степеии превращения и с учетом уравнения (VI,250) может быть рассчитано как величина функционала [c.315]

На стадии внедрения технические средства АСУ устанавливаются одновременно с монтажом технологических аппаратов или сразу же после него. При наладке и испытаниях этих аппаратов производится сбор данных, необходимых для проверки адекватности математической модели и ее идентификации (уточнение части параметров или изменение структуры уравнений). Затем уточняются результаты решения задач, касающихся оптимального конструирования аппаратов, оптимизации установившегося технологического режима, выбора эффективной структуры ТП, оптимального управления, синтеза технической структуры системы управления кроме того, вносятся необходимые исправления и добавления в рабочие проекты технологического процесса и АСУ. [c.46]

Неформальные ММ аппаратов содержат разнообразную и обширную информацию о конструкциях объектов и механизмах и скоростях протекающих в них физико-механических процессов. Это позволяет использовать неформальные ММ для оптимального-конструирования аппаратов, оптимизации режимов их работы,, оптимального управления и т. п. [c.249]

Основой методов оптимизации химико-технологических процессов служит достаточно подготовленный сейчас математический аппарат, средством реализации которого являются электронные вычислительные машины. На современном этапе важнейшая задача химической технологии заключается в составлении и использовании двух алгоритмов оптимального проектирования процесса и оптимального управления данным процессом. [c.9]

В развитии работ по моделированию и оптимизации химикотехнологических процессов можно выделить два этапа. На первом этапе в основном проводились работы по моделированию и оптимизации отдельных аппаратов, например различных реакторов и ректификационных колонн. Однако химико-технологические процессы всегда состоят из взаимосвязанных, влияющих друг на друга аппаратов. Оптимизация только одного из них без учета его связей с остальными аппаратами может привести к тому, что весь процесс будет работать далеко не в оптимальном режиме. Это обстоятельство вызвало широкое развитие работ по моделированию и оптимизации сложных схем [1 —4 ]. [c.364]

Задачу оптимизации для такого реактора можно сформулировать различно, в зависимости от того, какая цель при этом преследуется. Например, для заданного общего времени пребывания т и заданного числа ступеней N необходимо найти входные температуры ступеней Tf > (г = 1,. . N) и время пребывания реагентов на каждой ступени т,- (i 1,. .., N) так, чтобы общая степень превращения в реакторе была максимальной. Иная постановка оптимальной задачи заключается в требовании достижения заданной степени превращения ху, при минимальном общем времени пребывания реагентов в аппарате и заданном числе ступеней. [c.124]

Следует отметить, что значение линейного программирования не исчерпывается решением задач только указанных типов. Сообщается , что в методах решения задач так называемого выпуклого программирования существенным образом используется вычислительный аппарат линейного программирования. Кроме того, иногда при рассмотрении сложного нелинейного объекта иногда удается представить его математическое описание в некоторых локальных областях изменения независимых переменных приближенными линейными соотношениями. Это позволяет свести исходную задачу оптимизации к задаче линейного программирования. Тем самым становится возможным применять его математический аппарат, который в настоящее время разработан достаточно подробно и при наличии цифровой вычислительной машины обеспечивает решение оптимальных задач весьма высокой размерности. [c.413]

Проблему надо рассматривать в целом (стадии производства взаимосвязаны) и результаты вычислений размеров аппаратов проверять, используя методы оптимизации. [c.13]

Для проведения оптимизации аппарата необходима разработка математической модели, включающей адекватное описание элементарных процессов в абсорбционной зоне аппарата. Экспериментальных работ, которые дают материал для разработки и проверки подобных моделей, крайне мало. Это объясняется сложностью и трудоемкостью, а зачастую и отсутствием методов измерения характеристик двухфазного течения газ — капельная жидкость и массообмена в области параметров, характерных для промышленных аппаратов. Например, в работе [374] в опытах по абсорбции фтористого водорода водой исследовался вопрос об интенсивности массообмена в зависимости от расстояния от форсунки. Однако полученные авторами интересные выводы нельзя распространить на промьшшенные колонны, так как опыты проводились на колонне диаметром 0,1 м при Ур = 0,13 м/с, 5 = 0,23 м /(м ч), средним диаметром капель 8 мкм. [c.251]

Системы управления конкретным процессом могут отличаться по своим возможностям и по степени сложности. Нет необходимости повторять, что степень сложности применяемого математического аппарата сильно меняется при переходе от простой системы регулирования к более сложной. Различают следующие уровни автоматизации в порядке возрастания сложности стабилизация входных параметров, динамическое регулирование выходных параметров, статическая оптимизация как основа настройки систем управления, самонастраивающееся управление и, наконец, динамическая оптимизация. [c.110]

Этот метод называется динамической оптимизацией. Математический аппарат для изучения такой системы обычно включает вариационное исчисление, чтобы получить для каждой [c.119]

Применение вычислительных машин сокращает продолжительность расчетов и позволяет решать задачи по оптимизации параметров проектирования. Стоимость теплообменных аппаратов зависит от многих факторов величины поверхности теплообмена, применяемых материалов, конструкций, рабочей температуры, давления и т. д. Так, при повышении давления с 6 до 43 ат стоимость аппарата возрастает на 60%, а с повышением температуры с 300 до 480" С — в 2 раза. Наибольшую стоимость при данной поверхности теплообмена имеют теплообменники с плавающей головкой, наименьшую — с жесткими трубными решетками. [c.269]

Расчетные профили масс и температур по длине аппарата н данные промышленной установки приведены на рис. 40. Установлено, что соответствие расчетных и промышленных данных удовлетворительное, т. е. полученная структура математического описания может быть использована для моделирования и оптимизации процесса. [c.142]

Все сказанное выше относительно оптимальной температурной последовательности в реакторе вытеснения относится в равной мере к реакторам смешения. Если проводить рассмотренные реакции в аппарате этого типа, то будет иметь место ряд оптимальных стационарных температур для различных ступеней. В этом случае для оптимизации можно воспользоваться еще одной группой переменных — относительными объемами или временами пребывания. [c.138]

Однако на практике всегда существуют флюктуации и дрейф технологических параметров, связанные с колебаниями в подаче и изменениями состава и свойств сырья и вспомогательных материалов, неравномерностью работы отдельных аппаратов и узлов агрегата. Вследствие этих и ряда других причин состояние системы в каждый момент времени не может адекватно определяться точкой в пространстве параметров оптимизации. В реальных условиях функционирования каждое состояние агрегата характеризуется некоторой областью неопределенности, размеры которой определяются величинами амплитуд колебаний параметров в окрестности своих номинальных значений. В силу этих причин решения, получаемые с помощью традиционных методов оптимизации, могут существенно отличаться от реального оптимума и оказаться нереализуемыми практически. [c.272]

Многоуровневая оптимизация. Набор моделей обеспечивает семиуровневую оптимизацию теплообменного оборудования оптимизация типоразмера теплообмвйного аппарата оптимизация конструкции аппарата [c.311]

В развитии работ по моделированию химико-технологических процессов можно выделить два этапа. Вначале работы по моделированию и оптимизации развивались применитель но к отдельным аппаратам схемы — реакторам, ректификационным к олоннам и т. д. Однако процессы химической технологии всегда сос тоят из взаимосвязанных, влияющих друг на друга аппаратов. Оптимизация только одного аппарата, без учета его связей с остальными аппаратами, может привести к тому, что весь процесс будет протекать далеко не в оптимальном режиме. Это вызвало широкое развитие работ по моде.тарованию и оптимизации сложных химико-технологических схем (с. х.-т. с.) [1—5]. [c.9]

Процесс в слое идеального вытеснения (после изучения процесса по уравнениям типа (I) (3) и выбора соответствующих условий протекания процесса в неподвижном сдое катализатора дальнейшее изучение процесса и расчет контактных аппаратов - оптимизация, определение устойчивости, парамет] чвской чувствительности и т.д. - проводятся по описанным ниже уравнениям) [c.496]

Перед полифункциональными катализаторами, от которых их трудно отграничить, каталитические системы имеют то преимущество, что, меняя состав системы по ходу реактора,. можно достигнуть оптимального проведения реакции. Л1атематическнй аппарат оптимизации состава каталитических систем изложен в [27]. [c.43]

Принцип максимума (см. главу УП) применяют для решения задач оптимизации процессов, описываемых спстемами дифференциальных уравнений. Достоинством математического аппарата принципа максимума является то, что решение может определяться в виде разрывных функций это свойственно многим задачам оптимального управления, если, например, объект описывается ли-иейиымп дифференциальными уравнениями. [c.32]

Ряд методов оптимизации, как, например, динамическое программирование, дает достаточную информацию о чувствительности оптимума уже в процессе их использования для решения оптимальных задач. Другие методы менее приспособлены к анализу чувствител ,-ностн оптимума. Лишь для задач линейного программирования имеется до некоторой степени разработанный математический аппарат (параметрическое линейное программирование), позволяюи1Ий изучать поведение оптимального решения при измеиенпи коэффициентов математического описания . [c.39]

В качестве примеров математических моделей теплообменных аппаратов ниже проанализированы модели теплообменников простейших типов, в которых осуществляется передача тепла между двумя потоками — теплоносителем и хладоагентом. Во всех математических описаниях предполагается, что движение потоков теплоносителя и хладоагента характеризуется простейшими гидродинамическими моделями идеальное смешение и идеальное вытеснение . Кроме того, допускается, что коэффициент теплопередачи через стенку, разделяющую теплоноситель и хладоагеит, является постоянной заданной величиной, которая не зависит от их объемных расходов. Последнее допущение, строго говоря, неточно однако оно принято в дальнейшем для упрощения математических выкладок при решении задач оптимизации. [c.62]

Рассмотренные до сих пор методы и примеры решения задач оптимизации химически.х реакторов основывались на предположеппи об известном механизме химической реакции, проводимой в аппарате, 1 ип которого задан в постановке оптимальной задачи. В.месте с тем, иа практике часто встречаются случаи, когда исчерпывакзщая информация о механизме реакции в форме кинетических уравнений отсутствует. В таких случаях может оказаться полезной информация [c.128]

Основная идея в применении метода неопределенных .пюжителей для оптимизации рассмотренного выше многостадийною процесса состоит в том, что при решении задачи оптимизации соотношения (IV,90), характеризующие связь входных н выходных параметров и управляющих воздействий на всех стадиях процесса, принимаются как ограничивающие условия, имеющие вид равенств, наложенные на переменные процесса часть из которых входит в выражение критерия оптимальности (IV,88). Это, в свою очередь позволяет использовать для решения оптимальной задачи математический аппарат метода неопределенных множителей Лагранжа (см стр. 139). [c.155]

Задача оптимизации становится задачей определения такого температурного профиля, при котором заданное значение концентрации продукта Р на выходе реактора может бытlJ достигнуто при лишимальном времени пребывания реагентов в аппарате. [c.222]

С такими задачами можно встретиться при оптимизации реактора с использованием экономического критерия оптимальности, когда эффективность работы аппарата выражается соотношением (VII,29(5), в котором величины с,- являются стоимостнымп оценкамп продуктов реакции. [c.367]

Прп оптимизации дискретных многостадийных процессов использование математического аппарата принципа максимума зачастую оказывается более эффективным, чем нримепенне метода динамического программирования. В особенности это относится к ранению оптимальных задач, где размерность отдельных стадий затрудняет использование вычислительной процедуры метода динамического программирования [c.393]

Для достижения таких эффектов необходимо умело сочетать эмпирические исследования с современными математическими методами, позволяющими определить оптимальный вариант технологического процесса в наикратчайшеё время и при разумном риске. В течение последних лет для этой цели разработаны прогрессивные методы, использующие достижения математики и технической кибернетики, — так называемая стратегия разработки систем, или системотехника. Как и при использовании метода масштабирования, в этом случае также составляется математическая модель, но она описывает весь технологический процесс (или наиболее важную его часть) как систему взаимосвязанных элементов. Модель, в которой ряд величин и зависимостей экстраполируется с объекта меньшего масштаба, вносит в проектные расчеты фактор ненадежности. Системотехника включает также способы оценки надежности и принятия оптимальных решений при проектировании в определенных условиях. Важным преимуществом комплексного математического описания процесса является, возможность определения оптимальных рабочих параметров не для отдельных аппаратов, а для всей технологической цепочки как единого целого. Подробное описание математических методов оптимизации, оценки надежности и теории решений выходит за рамки данной книги, поэтому мы вынуждены рекомендовать читателю специальную литературу (см. список в конце книги). Ниже будут рассмотрены основные понятия, применяемые в системотехнике, и принципы разработки систем, а также их моделей. [c.473]

Рассмотрены вопросы устойчивости и автотермичности реакторов, расчета оптимальных режимов. В качестве примеров для изучения взяты реакторы с неподвижным слоем, прежде всего реакторы для синтеза аммиака и окисления двуокиси серы, играющие наиболее важную роль в химической промышленности. Приведены также расчеты реакторов с псевдоожиженным слоем (основы теории псевдоожил ення являются предметом ряда специальных монографий и здесь не излагаются). Из контактных аппаратов других типов приведены колонны Кёлбела с катализатором, суспендированным в жидкости. В книге не рассматривались реакции, осуществляющиеся в жидкой фазе с взвешенным в ней катализатором. В конце книги кратко излагаются вопросы оптимизации реакторов, а также применения электронно-вычислительных и аналоговых машин. [c.10]

Авторы надеются, что книга будет полезна псследователям, работающим в области теоретических основ химической, нефтехимической и биохимической технологии, кибернетики и системного анализа химических и биохимических процессов, научным и инженерно-техническим работникам, занимающимся разработкой процессов п аппаратов химической технологии п работающим над проблемами оптимизации, управления и оптимального проектирования процессов химической, нефтехимической, микробиологической промышленности, а также аспирантам и студентам старших курсов. [c.4]

Процесс конструирования и оптимизации оболочек ЭС в гетерогенном катализе наглядно проявляется в том, что совершенствуются автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), автоматизированные системы подготовки модулей промышленных аппаратов (АСПМ), системы машинной обработки кинетической информации (СМОКИ), системы автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП), гибкие автоматизированные системы экспериментальных и производственных комплексов (ГАПС) и т. п. По существу, каждая из названных автоматизированных систем представляет собой отдельную составляющую в глобальной многофункциональной системе искусственного интеллекта в области решения проблем гетерогенного катализа. [c.8]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология