Оптимизация процессов оптимизация процессов

В последние годы уровень автоматизации процессов в нефтепереработке и нефтехимии значительно возрос. Разработаны и внедрены анализаторы качества продукции в потоке, уровнемеры, индикаторы составов, хроматографы, газоанализаторы, на многих предприятиях функционируют товарные парки с полной автоматизацией замера уровня и дистанционным управлением переключения, автоматизированы слив и налив сырья и продукции, разработаны и внедрены локальные системы автоматического регулирования различного назначения (системы автоматизации переключения контактных печей с контактирования на регенерацию, автоматического регулирования состава углеводородной шихты, оптимизации процессов дегидрирования бутана в бутилен и бутилена в бутадиен, автоматического управления процессом эмульсационной полимеризации и др.). [c.109]

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]

Применение метода динамического программирования для оптимизации процессов с распределенными параметрами или в задачах динамической оптимизации приводит к решению диф([)еренциальных уравнений в частных производных. Вместо решения таких уравнений зачастую значительно проще представить непрерывный процесс как дискретный с достаточно большим числом стадий. Подобный прием оправдан особенно в тех случаях, когда имеются ограничения на переменные задачи и прямое решение дифференциальных уравнений осложняется необходимостью учета указанных ограничений. [c.32]

ОБЩАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ [c.13]

Одна из первых задач по оптимизации химико-технологического процесса была сформулирована Г. К. Боресковым [1]. Ряд задач по оптимизации химико-технологических процессов был рассмотрен в работе [2]. Большие работы по постановке и решению задач оптимального расчета и управления химико-технологическими процессами были проведены в США и Франции [3—5]. [c.24]

При статической оптимизации стремятся сделать процесс максимально выгодным с точки зрения принятого критерия в каждый момент времени. Однако имеется ряд процессов, скорость изменения активности катализатора в которых зависит от концентраций веществ и температуры внутри реактора. Стремление вести процесс максимально выгодно в каждый момент времени может привести к быстрому снижению активности катализатора, в результате чего за рабочий цикл будет достигнут макси- [c.33]

Оптимизация процесса. Выбор оптимального управления осуществлялся таким образом, что в любой момент цикла максимальная температура в слое и степень превращения ацетилена на выходе равнялись допустимым. Оптимизация проводилась в двух аспектах а) оптимизация промышленного процесса б) выбор и расчет оптимальной технологической схемы. [c.150]

Вопросы моделирования и оптимизации процесса синтеза третичных ацетиленовых спиртов в среде жидкого аммиака в гомогенных условиях наиболее подробно рассматривались на примерах получения диметилэтинилкарбинола и дегидролиналоола. Эта часть работы выполнена в содружестве с кафедрой кибернетики химико-технологических процессов МХТИ им. Д. И. Менделеева. [c.142]

Автор надеется, что приведенные в книге схемы процессов, их описание, рекомендации по оптимизации процессов, выбору аппаратуры и оборудования, предлагаемые мероприятия по автоматизации и улучшению экономики процессов первичной перегонки — все это поможет научным работникам, проектировщикам и эксплуатационникам усовершенствовать процессы первичной переработки нефти и добиться улучшения технологических и технико-экономических показателей производства. [c.8]

И в а н о в А. 3. п др. Экспериментально-статистические методы получения математического описания и оптимизации сложных технологических процессов. Труды ОКБА. Вып. 2. М., НИИТЭХИМ, 1964. [c.168]

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]

Материал книги охватывает важнейшие проблемы современной инженерной химии приложение законов физической химии к решению инженерные задач, явления переноса массы, энергии и количества движения, вопросы теории подобия, теорию химических реакторов, проблемы нестационарные процессов. Специальные главы посвящены методам математической статистики и вопросам оптимизации химико-технологических процессов. [c.5]

ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕМЕНТАМИ ПРОЦЕССА [c.351]

До сих пор мы рассматривали оптимизацию стационарных элементов процесса. [c.351]

Оптимизация управления нестационарным процессом заключается в том, что независимые технологические переменные, соответствующие неустановившемуся состоянию главного потока, коррелируются так, чтобы целевая функция в каждый момент принимала экстремаль- [c.352]

Аналогичные оценки применят также и при оптимизации процессов с распределенными параметрами, примеры которых приведены в последующих главах. [c.23]

На этом первый этап решения задачи оптимизации миогостадий-ного процесса заканчивается. Выведенные соотиошения (VI,396) и (VI,39г),(VI,38б)и(VI,38г), (VI,376) н(VI,37г),(VI,36б) и (У1,36г) уже определяют оптима.) [,ную стратегию управления )У-стадийным процессом для любого возможного СОСТОЯ ИЯ входа первой стадии. [c.257]

В табл. 27 приведены результаты оптимизации стационарных режимов процесса полимеризации изопрена при следующих значениях параметров а = 10 <7 = 5 и приняты следующие обозначения Рор1 — соответственно начальное и оптимальное значения целевой функции г — число итераций метода штрафов производные вычислялись методом сопряженного процесса. [c.162]

Различают структурную и параметрическую оптимизацию технологических процессов. При структурной оптимизации в технологическом процессе выделяют свойства, характеризующие процесс как единое целое свойства отдельных элементов, из которых процесс состоит связи между отдельными элементами. Делению прсщесса на элементы, элемента на составляющие и далее соответствуют уровни расчленения технологического процесса уровень маршрута, уровень операции, уровень перехода и уровень рабочих и вспомогательных ходов. [c.158]

Таким способом технологическую системы удается описать формулами и уравнениями. Совокупность таких уравнений, не обладая всей широтой охвата, который н])исущ детально разработанной теории процесса, после проверки эмпирическими методами все же может вполне удовлетворительно использоваться для технических целей. Эта совокупность уравнений называется математической моделью. Новые статистические методы, новые вычислительные устройства и повышенный интерес к задачам, связанным с оптимизацией процессов и управлением ими, во многом способствовали совершенствованию методов построения таких моделей. Важнейшие новые методы включают планирование последовательности измерений для выяснения клю- [c.6]

В работе [10] приведен пример использования универсальной машинной программы для проектирования процесса производства акролеина методом окисления пропилена в отделении Mond фирмы I I (Англия) на ЭВМ тина IBM 360/50. Расчет одного варианта с учетом ввода и вывода информации потребовал 1—2 мин, выбор оптимального варианта — 20—40 мин. Значительная стоимость машинного времени в последнем случае с лихвой перекрывается эффектом, полученным от оптимизации процесса. Так, затраты труда на программирование этой задачи составили 9 человеко-месяцев работы опытных программистов, стоимость машинного времени и составление программы оцениваются в несколько тысяч фунтов стерлингов, а экономия, связанная с оптимизацией процесса, достигает десятков и сотен тысяч фунтов стерлингов в зависимости от объекта проектирования. [c.15]

Рис. 15-21. Динамическре программирование а — оптимизация предпоследней ступени на основе обобщенной целевой функции б — оптимизация предпоследней ступени на основе локальной целевой функции этой ступени в — оптимизация ряда элементов процесса на основе локальных целевых функций отдельны ступеней г — общая схема динамического программирования.

Способов изменения коэффициента емкости существует достаточно много, и рассмотренные выще параметры выбраны нами главным образом потому, что их влияние на коэффициенты емкости предсказуемо (см. разд. 4.2.3) и в определенной степени обычно. В связи с этим следует заметить, что некоторые хроматографические параметры вообще не влияют на коэффициент емкости и, следовательно, на селективность. К их числу относятся длина колонки, скорость потока и диаметр упакованных колонок. Таким образом, эти параметры не имеют отиоще-ния к процессу оптимизации селективности. Однако иногда перечисленными параметрами можно оперировать в ходе оптимизации селективности, рассматривая их в связи с другими параметрами, действительно влияющими на селективность. Так, снижение температуры в газовой хроматографии может приводить к повыщению селективности, но, чтобы при этом не возросла длительность анализа, приходится увеличивать скорость потока. Тем не менее в больщинстве случаев имеет смысл рассматривать те параметры, которые не влияют на селективность, отдельно, после завершения процесса оптимизации. Некоторые соображения о выборе значений этих параметров приведены в конце книги (гл. 7). [c.15]

Для изучения процесса конверсии нами был разработан реактор непрерывного действия с движущимся слоем катализатора. Производительность реактора по водороду до одного литра в минуту. На лабораторном реакторе отработана конструкция аппарата и проведена оптимизация основных параметров процесса пиролиза. Состав предлагаемого катализатора пиролиза оптимизирован по выходу водорода и температуре процесса. Одновременно с этим рещаются смежные с этой задачей проблемы создание технолох ии выделения водорода, разработка схемы автоматизации и контроля процесса. [c.61]

В работе до оптимизации процесса сульфирования этилбензола на параэтил бензолоульфокислоту методом ортогонального планирования эксперимента [1] нами была получена математическая модель процесса в виде полинома второго порядка, связывающего выход параизомера по серному ангидриду У с независимыми параметрами процесса температурой Х, временем реакции Х2, мольным соотнощением реагентов Хг, общим содержанием серного ангидрида в сульфирующем агенте 4. Модель имеет вид [c.142]

Ннтенсифипаиия процесса ШШ Стимулирование процесса Оптимизации процесса [c.7]

На рис. VI-29 поиазана система оптимизации процесса разделения в изобутановой колонне с максимизацией прибыли от изобутана за счет изменения в допустимом диапазоне расхода пара через кипятильник и отбора дистиллята при колебании расхода и состава исходной смеси и других неконтролируемых пе)рем енных. Система оптимшации реализована на базе аналогового вычислительного устройства, в которое поступает информация от регуля- [c.337]

Статические модели включают уравнения, отражающие связь между основными переменными процесса в установившихся (стационарных) режимах. Эти модели пре,цназначены для получения статических характеристик исследуемого объекта и статической оптимизаци процесса. [c.8]

Л и с е н к о в А. Н. и др. Оптимизация процесса синтеза метакриловой кислоты.— Заводская лаборатория , 1966, 32, № 10. [c.169]

Обсуждаются вопросы теории и методов расчета химических реакторов, а также проблемы оптимизации хпмико-технологических процессов. [c.4]

Задача оптимизации процесса синтеза аммиака формулируется следующим образом при каком методе производства себестоимость аммиака будет иннн-мальной [c.335]

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]

Методы вариационного исчисления (см. главу V) обычно используют для решения задач, в которых критерии 0птнмал1л10стн представляются в виде ((функционалов (1,27) и решениями которых являются неизвестные функции. Такие задачи возникают обычно при статическо оптимизации процессов с распределенными параметрами или в задачах динамической оптимизации. [c.31]

Динамическое программирование (см. главу VI) служит эффективным методол решения задач оптимизации дискретных многостадийных процессов, для которых общий критерий оптимальности 01И1сьшается аддитивной функцией критериев оптимальности отдельных стадии. Без особых затруднений указанный метод можно распространить на многостадийные процессы с байпасными и рецир- [c.31]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология