Математическое моделирование процессов переработки

Математическое моделирование процессов переработки [c.112]

Математическое моделирование процессов переработки дает полную информацию о реологических свойствах перерабатываемых полимеров. В связи с этим следует отметить два направления изучение влияния структур макромолекул и структурных превращений на реологические свойства полимерных систем и выбор соответствующих реологических моделей и аналитическое и экспериментальное изучение конкретных технологических процессов переработки. [c.34]

На современном нефтеперерабатывающем заводе производится широкий ассортимент продуктов — бензин, керосин, дизельные топлива, смазочные масла, смазки, присадки, твердые и жидкие парафины, растворители, битумы и т. д. Нередко на НПЗ необходимо вырабатывать различные фракции, используемые в качестве сырья для нефтехимических производств. Например, низкооктановые бензиновые фракции служат сырьем для пиролизных установок, производящих низ-комолекулярные олефи-ны — этилен, пропилен, дивинил и бутилены бензиновая фракция, выкипающая в пределах 105—140 °С, при наличии достаточно высокого содержания нафтеновых углеводородов и низкого содержания серы, является исходным сырьем для производства ксилолов на установках каталитического риформинга и т. п. Поэтому знание состава перерабатываемых нефтей является важнейшим фактором, определяющим возможность производства, тех или иных продуктов и их экономическую целесообразность. В последние годы данные о составе нефти нередко используют при математическом моделировании процессов ее переработки. [c.5]

Таким образом, решение важной народно-хозяйственной задачи, состоящей в переработке планируемых количеств пластмасс без существенного увеличения рабочей силы, должно включать математическое моделирование процессов и последовательную автоматизацию всех стадий производства с обратной связью а) производства одного продукта (изделия) б) целых предприятий, управляемых централизованной ЭВМ в) систем производств, включая перераспределение продуктов (изделий, деталей) между предприятиями, контролируемыми центральной ЭВМ. [c.165]

Значительную переработку претерпела четвертая часть, где рассмотрены аппараты для проведения процессов массопередачи. При анализе работы аппаратов широко использован метод математического моделирования. Систематизированы математические модели различных типов аппаратов. Расширены вопросы, связанные с оформлением новых методов проведения процессов массопередачи насадочные эмульгационные колонны и аппараты с внешним подводом энергии. Заново представлены обш,ие закономерности гидродинамики барботажного слоя, влияние структуры потоков на эффективность тарельчатых колонн. Дана оценка эффективности массопередачи на тарелках прн разделении многокомпонентных смесей, систематизированы математические модели тарельчатых ректификационных колонн. [c.4]

Как видно из самого названия, математическое моделирование представляет собой имитацию реального перерабатывающего оборудования или процесса формования с помощью математических формул, в которых описание свойств сырья, относительной роли различных физических явлений и геометрии перерабатывающего оборудования всегда имеют приближенный характер. Математическая модель, таким образом, всегда является аппроксимацией реального явления. Чем лучше модель, тем ближе она к реальной действительности. В области переработки полимеров моделируемый процесс представляет собой процесс формования (или его часть), состоящий из ряда сложных, главным образом транспортных физических явлений, происходящих в оборудовании, имеющем также сложную конфигурацию. [c.113]

В учебном пособии рассмотрены современные наиболее точные методы математического моделирования и инженерных расчетов основных физикохимических свойств углеводородов и узких нефтяных фракций, используемых при расчетах массо-теплообменных процессов переработки нефти, природного газа, основного органического и нефтехимического синтеза. [c.2]

Математическое, или, как его называют, физико-химическое моделирование процессов представляет особый интерес для изучения многофазных и многокомпонентных систем при осуществлении химических процессов на производстве, особенно при переработке минеральных продуктов. В этом отношении моделирование является для исследователя и выходом из положения в связи с отсутствием других путей корректного описания сложных систем. [c.15]

При выборе методов исследования следует разумно сочетать традиционные ( старые ) и новые методы. Например, наряду с указанной обычной схемой исследования, в которой предусмотрено последовательное выявление роли отдельных факторов на показатели изучаемого процесса, для сокращения пути исследования целесообразно использовать математическое планирование эксперимента или детальное минералогическое изучение исходных продуктов, а также существующие сведения о методах переработки продуктов аналогичного состава. С этой же целью применяется и моделирование процессов на ЭВМ. [c.219]

В 10-й пятилетке объем производства синтетических смол и пластических масс увеличится по сравнению с 9-й пятилеткой в 1,9—2,1 раза. При этом к 1980 г. примерно в 3 раза возрастет выпуск полиэтилена, полистирола и поливинилхлорида. Будут проведены большие работы по получению новых видов пластмасс с улучшенными свойствами (повышенной термостойкостью и прочностью, негорючестью), а также по расширению ассортимента пластмасс и созданию высокопроизводительных технологических процессов, улучшающих экономику производства. Развиваются работы по созданию материалов и методов стабилизации пластмасс с целью увеличения сроков их службы. Создаются новые армированные высокопрочные материалы с высокопроизводительными методами переработки. Поставлена задача по математическому моделированию технологических процессов для получения продуктов с заданными свойствами. В совершенствовании техники решающая роль принадлежит инженерам — создателям нового оборудования и технологических процессов, организаторам производства. [c.8]

Успехи математического моделирования статики, кинетики и особенно динамики ионного обмена открыли широкие перспективы расчета реальных, практически важных ионообменных процессов. Необходимость таких расчетов вытекает из того обстоятельства, что динамика ионного обмена характеризуется большим числом независимых параметров. Если даже для переработки данного исходного раствора ионит выбран на основании априорных соображений пли простейших, обычно равновесных, опытов (определение коэффициентов распределения компонентов), то динамический процесс может быть реализован на различном количестве [c.17]

Хотя грохоты используются. почти во всех процессах переработки минерального сырья, известно лишь несколько попыток разработать достаточно полные математические модели операций грохочения или использовать такие модели для имитационного моделирования. [c.124]

Создание крупнотоннажного промышленного производства низкомолекулярных олефинов пиролизом, а также перспективы дальнейшего непрерывного роста этих производств потребовали совершенствования существующих и разработки новых эффективных процессов пиролиза. При этом благодаря применению методов математического и физического моделирования, ЭВМ, автоматики, кибернетики, новых методов расчета и экспериментирования, созданию новых конструкций аппаратов и применению высококачественных конструкционных материалов достигнуты значительные успехи в использовании сырьевых ресурсов пиролиза, переработке получаемых продуктов и обеспечению все возрастающих потребностей промышленности, строительства и сельского хозяйства в химической продукции. [c.3]

В данном разделе метод формализации и переработки качественной информации на основе математического аппарата нечетких множеств применен для целей моделирования и управления отдельными технологическими процессами. В частности, процессах варки листового стекла, получения полиэтилена методом высокого давления, ректификации. При синтезе нечетких регуляторов ставилась задача использования в модели [опыта и неформализованных знаний оператора-технолога. [c.118]

Общей технологической задачей является прогнозирование поведения каучуков и резиновых смесей при их переработке на заводском оборудовании и разработка оптимальных производствен- ных режимов и их количественных регламентируемых параметров. Эту задачу решают, как правило, экспериментально по данным лабораторных испытаний, где только и возможен широкий поиск оптимальных режимов и рецептур. Другой путь решения задачи состоит в использовании соответствующих математических моделей и теорий переработки эластомеров, описывающих весьма сложные реологические свойства эластомеров и различные технологические процессы и позволяющих с приемлемой точностью рассчитать основные параметры режимов по свойствам материалов конструктивным характеристикам оборудования и задаваемым условиям переработки. Существующий экспериментальный подход,, хотя и дает конкретные сведения о технологических свойствах материала, страдает ограниченностью и имеет малую прогностическую мощность. При проведении такого рода опытов получают больщое число частных зависимостей, справедливых лишь для изученных случаев и лабораторных масштабов. Обобщение этих частных зависимостей можно получить с помощью теории подобия и моделирования [50, 52]. [c.42]

Если все выходные параметры изучаемой системы обозначить через У, а все входные соответственно через X, то процесс моделирования сводится к переработке входной информации в выходную и установлению вида математической зависимости между выходными и входными параметрами системы [c.32]

При разработке автоматизированных систем управления ректификационными установками большое значение пмеет выбор оптимальных режимов по переработке исходного сырья. Глубокое изучение статических п динамических режимов в процессах ректификации позволит строить более совершенные математические модели и использовать пх при проектировании АСУ ТП. Следует отметить, что в настоящее время моделирование этих процессов в основном охватывает статические режимы их работы. Задачи исследования динамических режимов еш,е практически остаются нерешенными. [c.7]

Авторами использованы результаты исследований закономерностей превращения топлива в процессе его переработки, результаты изучения в лабораториях ИГИ получающихся продуктов, механизма вещественных, структурных и энергетических превращений топлива, термодинамики и кинетики этих процессов, разработанные технологами методы расчета процессов и аппаратов, физического и математического моделирования процессов и их оптиматизации. [c.16]

Для оптимизации технологии и техники переработки газа на всех указанных выше уровнях наряду с проведением экспериментов и промышленных обследований необходимо широкое привлечение современных методов математического моделирования и системного анализа технологических процессов, средств информационной и вычислительной техники с целью создания и промышленной реализации системы автоматизированного проектирования и оптимизации ГПЗ (САПРО—ГПЗ). [c.328]

В большинстве случаев механизация и автоматизация управленческого труда осуществляются поэтапно, в определенной последовательности механизация наиболее трудоемких процессов переработки информации, комплексная механизация этих процессов, использование техники для экономико-математического моделирования и решения управленческих задач, автоматизация обра- [c.316]

Диаграммы, определяющие область переработки. Математическое моделирование, как показано ранее, позволяет для каждого конкретного случая формования с учетом геометрии формы и ее размеров, температуры формы, расхода или перепада давления, начальной температуры расплава полимера или реакционной смеси и свойств материала, а также реокинетики процесса получить функцию изменения давления или расхода в процессе заполнения, распределение степени превращения и температуры. Такой подход полезен для глубокого понимания процесса, но не для использования на практике. [c.185]

Для кибернетики как науки предметом исследования являются системы любой природы и их управляемость, методом исследования — математическое моделирование, стратегией исследования — системный анализ, а средством исследования — вычислительные машины. Поэтому кибернетику можно определить как науку, изучаюшую системы любой природы, способные воспринимать, хранить и перерабатывать информацию для целей оптимального управления. Общее научно-методологическое направление химической кибернетики — получение и переработка информации о химико-технологических процессах и системах для целей управления. [c.8]

Если проследить за хронологией основных технологических достижений, то в течение почти 70 лет компания Мобил постоянно находится среди лидеров в области новых технологий и открытий -высоковакуумная переработка и каталитический крекинг (30-40-е гг.), численное моделирование процесса разработки продуктивных пластов (40-50-е гг.). И затем, по мере усиления конкуренции в нефтегазовом бизнесе, интенсивность Р Ь все более возрастала. Были, в частности, разработаны цеолитовый катализатор для крекинга, синтетическое реактивное топливо, цифровая регистрация сей-смики (60-е гг.), синтетическое топливо для двигателей, массированный гидравлический разрыв пласта, уникальная платформа в Северном море, новый уровень в математическом моделировании продуктивных пластов 70-е гг.), технологии наклонно направленного бурения, преобразования метанола в бензин, ряд присадок к бензинам, технология извлечения тяжелых нефтей (80-е гг.), каталитическая изомеризация топлива, проект платформы, устойчивой к воздействию айсбергов и др. 90-е гг,)- [c.23]

В книге изложены физино-химические основы производства соды и поташа при комплексной переработке нефелинов описаны свойства сырья я способы его переработки, технологические схемы 1И аппаратура содовых цехов глиноземных производств. Особое внимание уделено математическому описанию физико-химических процессов, моделированию статики процесса разделения солей и его оптимлзации, рассмотрены системы автоматического управления, дана сравнительная оценка основных технико-экономических показателей производства. [c.2]

Имеющаяся литература, по переработке нефелинов — И. Н.Кит-лер и Ю. А. Лайнер Нефелино-комплексное сырье алюминиевой промышленности , 1962 г. и Комплексная переработка нефелинового шлама , под ред. В. И. Корнеева, 1974 г. — в основном посвящена получению глинозема и цемента. Производство кальцинированной соды и поташа 01свещен0 в этих работах лишь в незначительной степени. В настоящей книге описано современное состояние Производства соды, поташа и других солей из нефелинового сырья, изложены физико-химические основы производства соды и поташа при комплексной переработке нефелинов рассмотрены свойства сырья и способы его переработки, технологические схемы и аппаратура содовых цехов глиноземных производств. Особое внимание уделено математическому описанию физико-химических процессов, моделированию статики процесса разделения солей и его оптимизации. Раосмотрены системы автоматическото управления дана сравнительная оценка основных технико-экономических показателей производства. [c.5]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология