Оптимизация процессов, реактор

Исследование диффузионной кинетики встречает ряд осложнений в связи с трудностями зкспериментального определения диффузионных параметров системы сырье-катализатор. Однако в последние годы зтот подход находит все большее оснешение в литературе. Применение методов диффузионной кинетики для обработки результатов испытания различных катализаторов позволяет более обоснованно выбирать катализаторы, носители для них, размеры зерна и ряд других важных технологических показателей, связанных с оценкой эффективности процесса. При решении проблем моделирования реактора и оптимизации процесса наиболее правильным считается использование диффузионных моделей. [c.71]

Задача локального управления процессом — поиск оптимального режима секций хлоратора Хл для достижения максимума превращения парафина при ограничениях на расход хлора и температуру в секциях реактора. Оптимизация процесса производилась методом Розенброка [84]. Были испытаны два варианта алгоритма управления XI и Х2 [227, 234]. В варианте XI в качестве управляющих воздействий использовались расход хлора на секцию и температура секции. [c.394]

Решение задач, связанных с отысканием оптимальных условий проведения химических реакций, несомненно играет важнейшую роль в общей организации химического производства, так как зачастую позволяет при этом же аппаратурном оформлении и тех же затратах сырья получить большой выход полезной продукции или повысить ее качество. Кроме того, химические процессы решающим образом влияют на > экономику производства, поэтому существенное значение приобретает экономически обоснованный выбор эксплуатационных параметров химических реакторов. В данном разделе изучены оптимальные условия для ряда простейших реакций, проводимых в различных аппаратах, с учетом разных экономических оценок эффективности процессов. При этом рассмотренные ниже примеры могут явиться иллюстрацией возможностей использования методов исследований функций классического анализа для решения частных задач оптимизации химических реакторов. [c.108]

Если при этом учесть, что целью оптимизации процесса в большинстве случаев является улучшение показателей работы реактора на 1—2%, то становится очевидной вся бесперспективность использования приближенной кинетической модели. [c.22]

Применительно к многофазным жидкостным реакторам (МЖР) задача определения оптимального профиля температуры значительно осложняется. Сравнительно высокая теплоемкость реакционной жидкой фазы и наличие продольного перемешивания сглаживают температурный градиент. Кроме того, необходимо учитывать влияние температуры на раснределение компонентов между фазами. Вообще в случае МЖР оптимизация процесса путем создания определенного профиля температур не получила еще такого распространения, как в случае гетерогенно-каталитических процессов, п эта задача нами подробно не рассматривается. [c.171]

Цепочка реакторов идеального смешения. При расчете оптимального режима процесса, протекающего в цепочке реакторов идеального смешения, оптимальному выбору подлежат температуры и времена контакта в каждом из реакторов. Рассмотрим задачу оптимизации процесса, включающего произвольное число реакций. Как и выше, примем обратную нумерацию реакторов (см. рис. IX.3). Очевидно, состав потока в (п 1)-м реакторе есть одновременно состав на входе /г-го реактора. Материальный баланс и-го реактора но каждому из ключевых веществ записывается в виде (см. раздел УИ.З) [c.384]

Вопрос об оптимальном распределении температур на входе в отдельные реакторы — один нз вопросов оптимизации процесса риформинга в целом. [c.209]

При втором методе для математического описания используют эмпирические (формальные) математические зависимости. Было показано что теория подобия не применима к процессам, протекающим в химических реакторах. Отсюда формальные эмпирические соотношения, выведенные для лабораторных установок, нельзя использовать для расчета промышленных реакторов. Таким образом, второй метод мало применим к задаче оптимизации каталитического реактора при проектировании. [c.22]

В сочетании с уравнениями коксообразования и теплового баланса реактора и регенератора принятое описание превращения исходного сырья позволяет осуществлять оптимизацию процесса [c.109]

Методы исследования функций классического анализа, рассмотренные в предыдущих главах, за исключением лишь некоторых случаев, наиболее эффективно применяются для оптимизации процессов с сосредоточенными параметрами. Лишь в ряде случаев, используя особенности математического описания конкретных процессов, указанными методами удается решить некоторые задачи оптимизации процессов с распределенными параметрами. Для этих процессов решение характеризуется не совокупностью значений конечного числа независимых переменных, а соответствующей функцией независимой переменной (как, например, при решении задачи выбора оптимального температурного профиля в реакторе вытеснения). [c.202]

В реакторе интенсивного перемешивания величина модуля водорода не является столь критической более того, слишком большой модуль газа может даже снизить интенсивность перемешивания. Однако в проточных условиях и в этом случае необходим некоторый минимальный избыток водорода сверх потребляемого для реакции и растворимого в жидкости. Роль его состоит в удалении выделяющихся побочных газообразных продуктов (метан, углекислый газ и др.) без существенного снижения парциального давления водорода. Величина модуля избыточного водорода может в этом случае колебаться от очень малой (0,25) [23] до значительной (4—5), в зависимости от конструкции реактора и других факторов, и должна определяться при экспериментальной оптимизации процесса известными методами [35]. [c.126]

В заключение следует заметить, что аппаратурное оформление процесса гидрогеиолиза должно позволять варьировать его параметры в сравнительно широких пределах температуру в реакторах— за счет создания запаса поверхностей нагрева, время контакта — путем применения дозировочных насосов с регулируемой производительностью, модуль водорода — созданием запасов мощности компрессора и поверхностей подогревателей водорода и т. д. В этом случае оптимизация процесса гидрогеиолиза не представит особых трудностей, и задачу можно переложить на управляющую вычислительную машину (при условии разработки надежного математического описания промышленного процесса). [c.142]

Метод динамического программирования применим к любым многостадийным процессам, в которых на каждой стадий надо принимать решения для оптимизации всего процесса. Среди работ, в которых этот метод использовался для оптимизации химических реакторов, прежде всего надо отметить цикл работ Р. Арпса, которые затем были обобщены в его монографии . При полющи указанного метода Р. Арис рассмотрел оптимизацию последовательности реакторов идеального смешения адиабатических полочных реакторов с охлаждением потоков между полками теплообменниками (или исходным реакционным газом, либо газом, отличным от исходного), а также оптимизацию реактора идеального вытеснения. В частности, он получил ранее найденные методом вариационного исчисления уравнения оптимальной температурной кривой в реакторе идеального вытеснения для общего случая. [c.10]

Одним из наиболее важных и сложных этапов оптимизации химических реакторов является разработка математических описаний протекающих в них процессов. [c.17]

Статьи Гоулда с сотр. затрагивают проблему оптимизации управления реактором как нелинейной системы. В работе Бичера и Гоулда обсуждается возможность динамической оптимизации при помощи цифровых машин. Пользуясь методами вариационного исчисления, они вывели систему уравнений Эйлера— Лагранжа, решаемую для определения оптимального пути, по которому должен следовать процесс в реакторе после внесения возмущения. [c.120]

Однако при практической реализации процессов недостаточно оптимизацию работы реактора осуществлять только по интенсивным параметрам. В этих случаях необходимо учитывать и экстенсивные параметры. Этот вид оптимизации в принципе необходим для проектирования и совершенствования промышленных установок. [c.9]

Оптимизация процесса при переменных по длине реактора температуре и давлении. Получение более высоких показателей процесса по сравнению с результатами проведения процесса в промышленных условиях. Оптимизация процесса прп постоянной по длине реактора температуре и переменном давлении. Исследование гипотетических случаев протекания процесса при постоянных температуре и давлении, постоянном давлении и переменной температуре. Сравнение результатов оптимизации процесса при различных условиях. [c.307]

Для оценки чувствительности оптимума гораздо чаще используется прямое сравнение предполагаемого варианта реализации процесса с оптимальным. Именно такой прием применен в последующих главах для оценки оптимального распределения реакционных объемов в каскаде реакторов (см. главу IV, стр. 182) и ступенчатого приближения к оптимальному температурному профилю в реакторе вытеснения (см. главу V, стр. 253). Указанный подход к проверке чувствительности дает хорошие результаты, так как позволяет сразу проверить возможность приближения к оптимальному режиму. Это особенно относится к задачам статической оптимизации процессов с распределенными параметрами, поскольку для подобных задач значительно труднее получить оценки (даже в грубом приближении ), аналогичные формулам (1,40) и (1,41). [c.40]

Решение. Для оптимизации процесса необходимо рассмотреть 17 переменных величин 1) состав поступающего газа 2) тип катализатора 3) температуру поступающего газа 4) точку росы поступающего газа 5) температуру в реакторе 6) долю рециркулирующего газа 7) давление на выходе реактора 8) снижение активности катализатора 9) массовую скорость газового потока [c.443]

Стандартная задача оптимизации процесса с К ключевыми веществами и М управляющими параметрами сводится к решению системы 2К дифференциальных или конечно-разностных уравнений (соответственно для процесса в реакторе идеального вытеснения или в цени реакторов идеального смешения) совместно с М алгебраическими соотношениями, удовлетворяющимися в каждой точке. [c.227]

P. A. Юсипов, T. M. Карташева, A. . Шмелев. Моделирование и оптимизация процесса блочной полимеризации винилхлорида. — Труды Всесоюзной конференции по моделированию химических процессов и реакторов Химреактор-5 . Уфа, Изд. Баш. гос. ун-та, 1974, вып. 11, с. 12. [c.197]

Вопросы анализа, расчета и оптимизации рециркуляционных реакторов тесно связаны друг с другом. Рассмотрим реакторные процессы, проводимые в типовых одноконтурных рециклических ХТС, состоящих из смесителя, реактора и сепаратора. По - [c.290]

Большинство исходных данных, необходимых для оптимизации промышленного реактора, можно получить в химической лаборато-рпп. Необходимо иметь сведения о самом дешевом С11 рье, предпочтительной последовательности реакционных фаз при сложном синте.зе, наиболее подходящем катализаторе, возможном нснользованни побочных продуктов и т. п. При оценке результатов экспериментов, связанных с этими вопросами, химик руководствуется в основном полученным выходом целевого продукта. Когда принято решение относительно тина реактора, необходимы дополнительные лабораторные сведения о влиянии переменных процесса па скорости пре-вращепия всех используемых реакций. [c.200]

На рис. 5 приведена структурная схема математической модели. Переменные процесса, некоторые константы (коэффициенты теплопередачи) и сырьевые потоки являются входными параметрами, по ним проводят оптимизацию процесса. Тепловой и материальный балансы сводят с учетом предполагаемых выхода алкилата и поттребления изобутана. Из этих балансов находят условия реакции, которые затем используют при разработке реактора. Расчеты теплового и материального баланса повторяют в том случае, если характеристики разработанного реактора существенно отличаются от использованных при прежних расчетах. Затем рассчитывают значения управляющих переменных и используют их при оптимизации процесса. [c.208]

Помимо описанных моделей процессов, иротекающ,их в реакторах со стационарным слоем катализатора и двухфазным потоком таза и жидкости, разработаны и другие математические модели [42—46], а также упрогценные подходы [18,19,21,47], позволяю-ш,ие исследовать влияние различных переменных на показатели протекания гетерогенно-каталитических процессов и проводить расчеты технологических и конструкционных параметров, а также оптимизацию каталитических реакторов. [c.239]

А что делать, если мы не знаем механизма влияния физических процессов на процессы химические и не умеем управлять физическими процессами в реакторе В этом случае возникают различные приближенные методы нолурасчета-полуоптимизации, основу которых, как правило, составляет отказ от учета влияния физических процессов, попытка провести расчет и оптимизацию работы реактора на основе данных химической кинетики. [c.21]

Общие правила для максимизации выхода продуктов гомогенных реакций одинаково хорошо применимы и к реакциям с твердым катализатором. Указанные правила, приведенные в главе VII, обусловлены режимом движения потока в реакторе. 1Три оптимизации процесса с параллельными реакциями в зависимости от их порядка необходимо поддерживать высокую или низкую концентрацию реагирующего вещества внутри аппарата, а в случае последовательных реакций нужно избегать смешения реакционных смесей разного состава. [c.435]

В качестве примера рассмотрим оптимизацию процесса в реакторе идеального вытеснения в условиях колебательного режима [61, А. Цирлин]. Пусть в реакторе протекает химическая реакция вида [c.240]

При прямом гидрогенолизе глюкозы в стационарных условиях [32, 33] максимальный вы.ход глицерина (34—35%) получается в 20 раз быстрее, чем при гидрогенолизе сорбита. В проточном реакторе идеального смешения для достижения максимального выхода промежуточного продукта требуется гораздо большее время, чем в стационарных условиях [34, с. 177]. Однако и в таком реакторе максимальный выхол глицерина (до 42%) достигается за 20—30 мин [35] (см. также ниже —об оптимизации процесса гид-рогенолиза глюкозы). Естественно, что такой быстрый жидкофаз- [c.113]

Распределение катализатора по ступеням риформинга — одна из задач оптимизации процесса. Частные объемные скорости по ступеням риформинга выбираются с учетом кинетики и тепловых эффектов основных реакций. Для современных промышленных установок характерно неравномерное распределение катализатора по реакторам. Так, для трехреакторного блока распределение катализатора выбирается в пределах от 1 2 4 до 1 3 7 и объемная скорость в первой ступени риформинга, где в основном идет дегидрирование циклогексана и его гомологов, составляет 14—22 ч . [c.152]

Достоинство работ Р. Ариса заключается в том, что он с единых позиций подошел к решению большого числа задач оптимизации химических реакторов. Однако применение методов динамического программирования встречает большие трудности, что отмечает и сам Арис, в том случае, если процессы в реакторе описываются системой уравнений порядка ге зг 3. При этом могут потребоваться очрнь большие объемы памяти вычислительной машины. [c.10]

Вообще говоря, описанный режим является динамическим. Однако вследствие того, что вредные вещества осаждаются достаточно медленно, удается значительно упростить динамические уравнения объекта. Задачу оптимизации таких режимов будем называть задачей квазистатической оптимизации. В отличие от нее при статической оптимизации стремятся сделать процесс максимально выгодным по принятому критерию в каждый момент времени. При квазистатическом режиме такой подход неприменим из-за возможного интенсивного выделения катализаториых ядов, в результате чего активность катализатора быстро упадет и за цикл работа реактора будет далеко не оптимальной. Поэтому в данном случае приходится ставить задачу оптимизации работы реактора за цикл. В дальнейшем рассматриваются только задачи статической и квазистатической оптимизации каталитических реакторов. [c.18]

Задача оптимизации процесса получения окиси этилена в кппящем слое катализатора заключается в нахождении значений (варьируемых) параметров давления Р на входе в реактор [c.120]

Для успешного применения вычислительных машин с целью оптимизации химических реакторов необходимы а) развитие теоретических и практических исследований в области математического описания процессов, происходящих в реакторах, что, в свою очередь, требует изучения кинетики химических превращений, процессов тепло- и л1ассообмена б) создание методов расчета оптимальных режимов работы химических реакторов. [c.8]

Для целей расчета и оптимизации промышленного реактора иногда применяют более простую "равновесную" модель, устанавливавдую связи меаду входными и выходными параметрами процесса. Но такая модель ничего не может сообщить о развитии процесса внутри реактора. [c.111]

Бесков и Слинько проанализировали условия, необходимые для оптимизации каталититеских реакторов. Анализ предварительно полученных кинетических закономерностей позволяет определить теоретический оптимальный режим, т. е. такие условия ведения процесса, при которых заданные выходы продукта и избирательность достигаются при минимальных затратах катализатора например, для одной обратимой реакции оптимальная температура снижается с ростом степени превращения (рис. У1-9, а). Аналогичная картина возможна для двух последовательных реакций (рис. У1-9, б), но для двух параллельных реакций оптимальная температура может возрастать (рис. У1-9, в). На рис. У1-9 приведены и другие примеры оптимального температурного режима. [c.436]

Оптимизация трубчатого реактора со слоем катализатора, пане енного на стенки трубок. Экспресс-информация Процессы и аппа-рагы химических производств и химическая кибернетика . 1975. № 21. Реф. 129. [c.245]

Рассмотрим кинетическую модель и оптимизацию процесса дегидрирования изопентана на алюмохромовом катализаторе (К-401А) в изотермическом проточном реакторе при 512, 536 и 560 °С [3]. Кинетическая модель дегидрирования изопентана описывается схемой, включающей основную и ключевые побочные стадии [c.123]

Последовательная модель предполагает, что поток поступает в реактор в сегрегированном состоянии. Часть потока, имеющая время пребывания меньше а покинет реактор в том же состоянии, а другая часть попадет в зону микросмешения. Прн параллельном расположении зон часть потока в реакторе будет находиться в состоянии сегрегации, а часть — в состоянии микросмешения. Дальнейшее развитие теории микро- и макросмешения применительно к биохимическим реакторам на основе обобщенной модели, учитывающей структуру потоков и уровень сегрегации ферментационной среды, позволило осуществить оптимизацию процесса выращивания биомассы в промышленных реакторах [22]. [c.82]

Островский Г. М., Вопросы оптимизации химико-технологического процесса, в сб. Кибернетику на службу коммунизму . Изд. Энергия , 4, 1967. Островский Г. М., В о л и н Ю. М., Методы оптимизации хнмпческих реакторов. Изд. Химия , 1967. [c.26]

Предлагаемая компанией ЮОП технология каталитического крекинга в псевдоожиженном слое также соответствует самым строгим требованиям рынка, прежде всего за счет принципиально новой конструкции ряда аппаратов, разработанных на основе комплексного подхода, обеспечивающего жесткую зависимость между конструкцией установки, составом ката 1Изатора и технологическими параметрами процесса. Технология, получившая название контролируемого каталитического крекинга /ССС/, была разработана с целью получения оптимальной структуры выхода целевых продуктов за счет оптимизации конструкции реактора и регенератора, а такжг [c.247]