Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Оптимизация ХТС теплового процесса

    Однако имеющимся разработкам присущи два крупных не- достатка. Во-первых, нет единой системы алгоритмов и программ для решения задач оптимизации на всех уровнях объектов (от- i дельный аппарат, теплообменник, система теплообменников, совокупность теплообменников предприятия, отраслевой парк теплообменников, общегосударственный парк теплообменников), поэтому оптимизация аппаратуры, выполняемая при решении каждой отдельной задачи, осуществляется без учета результатов оптимизации, полученных при решении других задач. Во-вторых, применяемые в проектировании алгоритмы и программы несовместимы по критериям оптимальности, полноте и точности элементов теплового, гидравлического, конструктивного и экономического расчетов. Они имеют недостаточную область приложения V по процессам теплообмена, конструкциям аппаратов, схемам тока сред в аппаратах и теплообменниках и по ряду других признаков Если исходить из ориентировочной цифры Ю " частных алгоритмов, требуемых для оценки эффективности работы всех возможных, в том числе и перспективных, вариантов теплообменников, то нетрудно определить, что сейчас имеется таких алгоритмов в триллион раз меньше. Поэтому идти по пути накопления большого числа частных алгоритмов по меньшей мере бесперспективно и связано с распылением сил и большими расходами. [c.309]


    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]

    При изготовлении изделий в реальном производстве оптимизацию тепловых режимов вулканизации целесообразно осуществлять по фактическим параметрам технологического процесса. Для этого различными фирмами созданы разнообразные методы и устройства [439] оптимального управления. [c.418]

    Оптимизация теплового процесса. Задача оптимизации теплового процесса — обеспечение минимальных затрат (капитальных и эксплуатационных) на проведение процесса. [c.67]

    Оптимизация процесса. Оптимизация теплового процесса ставит своей задачей обеспечить минимальные затраты (капитальные и эксплуатационные) на его проведение. [c.236]

    Основная цель обследования состояла в том, чтобы получить данные о возможности оптимизации теплового режима печи при установленных рабочих параметрах процесса пиролиза и сопоставить теплотехнические и эксплуатационные показатели работы печных агрегатов с различными топливными системами. [c.285]

    В связи с этим возникает задача построения математической модели процесса отмывки ионита, которая отражала бы взаимосвязь релаксационных, химических, диффузионных, тепловых явлений, сопровождающих процесс отмывки, объясняла бы основные закономерности процесса и могла бы служить основой для расчета и оптимизации промышленных процессов. [c.376]

    Структура температурного поля обусловлена тепловыми процессами в компрессоре. От оптимизации этих процессов зависят показатели, характеризующие качество компрессора. [c.114]

    Расчет теплопритоков через слой разреженного газа. Основными факторами, влияющими на температурный режим работы системы, являются теплопритоки излучением и от панелей экрана к криопанелям с сорбентом через разреженный газ. Теплопритоки теплопередачей через компоненты системы, а также вызванные процессами конденсации и сорбции не будем рассматривать, так как эти факторы регулируются оптимизацией тепловой изоляции и задаваемым режимом работы. [c.137]


    Поскольку средний срок службы газодобывающего и газоперерабатывающего оборудования составляет около 30 лет, для оптимального использования вкладываемых средств ежегодный объем отбора газа из месторождения не должен превышать 3 % реально извлекаемых запасов. Это означает, что для вовлечения в эксплуатацию малых месторождений с запасами газа несколько миллиардов кубометров и менее потребуются газохимические установки производительностью 50 млн мЗ/год и менее. Потребляя всего несколько тысяч кубометров газа в час, такие установки смогут использовать в качестве сырья и другие источники газов, в том числе попутный нефтяной газ и угольный метан. Удаленность районов перспективных газовых месторождений требует максимальной автономности технологических процессов. Поэтому большое развитие, видимо, получат энергохимические технологии, позволяющие одновременно с производством жидких продуктов вырабатывать электро- и тепловую энергию как для покрытия собственных потребностей производства, так и для энергообеспечения сторонних потребителей. Такое сочетание, особенно при малотоннажном производстве, увеличивает возможности оптимизации тепловых потоков и используемого технологического оборудования и позволяет снизить потери исходного сырья и объем отходов. [c.80]

    Все процессы химической технологии можно разделить иа шесть основных групп механические, гидродинамические, тепловые, диффузионные, или массообмен-пые, химические, управления и оптимизации ]1р()м )-водств. [c.87]

    В более сложных задачах оптимизации, возникающих на практике, нашей целью может быть сведение к минимуму стоимости последовательности реакторов, зависящей некоторым, иногда весьма сложным образом от параметров процесса. Нри этом может оказаться необходимым учитывать уравнение теплового баланса, поскольку расходы на ведение процесса, очевидно, будут зависеть от температуры в реакторах и количества теплоты, которое следует отвести. Таким образом, расходы на ведение процесса и капитальные затраты будут некоторой функцией варьируемых параметров [c.197]

    Следует отметить, что оптимизацию можно проводить и беа экономического рассмотрения, если возможные варианты проведения процесса сопоставимы по основным количественным техническим показателям. Такими показателями могут быть безразмерные коэффициенты, например, тепловой к. п. д. или выход. Другая группа безразмерных технических показателей указывает обычно на количество израсходованной энергии, реагентов, человеческого труда, занятый объем аппаратуры для получения единицы продукта желаемого качества (удельный расход, удельный объем и т. д.). Однако технологически возможную альтернативу в общем случае нельзя охарактеризовать одним только показателем, так как различные [c.315]

    Тепловая устойчивость процессов гидрокрекинга рассмотрена в главе V оптимизация их с учетом дезактивации катализатора — в главе VI. [c.363]

    Необходимо дальнейшее совершенствование тепловых, гидромеханических, конструкторских, экономических и других моделей по пути создания моделей с распределенными параметрами. Так как эти модели громоздки в реализации и могут значительно затруднить решение оптимизации задач, целесообразно исследовать путь создании гибридных моделей — адекватных аппроксимативных моделей со сосредоточенными параметрами, корректируемых в процессе счета путем эпизодических обращений к совершенным моделям с распределенными параметрами. [c.317]

    Ранее было отмечено, что контактные узлы сернокислотного производства (см. рис. 23, 24) содержат обратные связи по теплу между реакционной смесью и исходным газом, т. е. представляют собой замкнутые химико-технологические системы. Как показано в работах [85, 86], наличие в схемах контактных узлов обратных тепловых потоков может привести к появлению неустойчивых режимов при определенных значениях параметров. При этом условия баланса по веществу и теплу в разрывах обратных потоков, выполнения которых обычно достигают при проведении итерационного расчета схемы относительно переменных в разрывах , целесообразно перенести на уровень оптимизации, рассматривая их как ограничения типа равенства и считая переменные в разрывах дополнительными варьируемыми переменными [см. задачу 4, выражения (I, 79)—(I, 81)]. Это позволяет в каждой точке расширенного пространства варьируемых переменных, полученной в процессе оптимизации, выполнять расчет лишь разомкнутой схемы, и, таким образом, избежать при выполнении вычислений появления нежелательных нулевых режимов и неоднократной проверки условий неустойчивости. Эти условия достаточно проверить лишь в конечной (оптимальной) точке. Таким образом, прием вынесения ограничений в критерий оптимизации (составную функцию), позволяет перейти к эквивалентной задаче оптимизации для разомкнутой схемы в расширенном пространстве варьируемых переменных. [c.146]


    В монографии [18] рассмотрено влияние колебательного движения среды на тепломассообмен при вынужденном движении среды. В. М. Бузник систематизировал вопросы интенсификации теплообмена, он приводит приближенные теоретические решения задачи [19]. Обобщения методов экспериментального и теоретического анализа теплообмена и гидродинамики в колеблющихся потоках выполнено Б. М. Галицейским, Ю. А. Рыжовым и Е. В. Якушем [20]. Моделирование и оптимизация тепловых процессов при их интенсификации рассмотрены И. М. Федоткиным [21]. [c.155]

    Возможен и третий путь оптимизации путем проведения серии расчетов печёй для различных вариантов их работы с последующим выбором наилучшего. К сожалению, такой путь крайне трудоемкий и к нему прибегают только ари создании новых типов печей. Тип печи для данного технологического процесса и вид используемой энергии устанавливаются исходя, из общезаводских и общецеховых соображений. Температурный режим работы печи и производительность" взаимосвязаны, поэтому одна из этих характеристик устанавливается на основе оптимизации тепловой работы, другая определяется, как зависимая величина, расчетом. [c.255]

    II в течение длит, времени была чисто опнсат. разделом прикладной химии. Выделение X. т. в отд. отрасль знаний началось в 1-й пол. 19 в. Именно в это время в Российской АН была утверждена кафедра хим. технологии (1803). Окончательно X. т. оформилась в самостоят. науч. дисциплину в первом десятилетии 20 в., когда было разработано учение об осн. процессах и аппаратах хим. произ-в и общих закономерностях химико-технол. процессов. Плодотворное влияние на развитие X, т. в последующие годы оказали работы по моделированию гидродинамич. и тепловых процессов (см. Подобия теория). Новым этапом в развитии X. т. явилось проникновение в нее в кон. бО-х гг. идей, методов и техн. ср-в кибернетики (см. Кибернетика химическая) и, как результат, развитие методов матем. моделирования, оптимизации и автоматизированного управления химико-технол. процессами. [c.646]

    Отсутствие точных методов расчета затрудняет рациональное распределение тепловых потоков между отдельными поверхностями нагрева, снижает надежность эксплуатации горелочно-топочных устройств, а иногда даже делает невозможным обеспечение проектной производительности парогенераторов. Устранение погрешностей расчета путем изменения поверхностей нагрева или конструкции топочных устройств в процессе освоения парогенераторов связано с большими яятпатами сил, средств и времени. Трудности расчета и оптимизации теплового режима значительно возрастают при работе парогенератора с переменной нагрузкой или при сжигании различных видов топлива. [c.111]

    Расчетное проектирование [434] теплового режима проводят поэтапно от предпроектной подготовки до собственно расчетов и оптимизации на данной стадии. Предпроект-ная подготовка включает в себя определение размерности и вида математической модели (ММ), необходимых и достаточных для получения требуемой точности при решении задач теплопроводности, а также определение геометрической области моделирования теплового процесса, теплофизических (ТФХ) и вулканизационных (ВХ) характеристик материалов объекта, его начальных (НУ) и граничных (ГУ) [c.413]

    Отметим, что ориентировка на использование в расчетах параллельно протекающих физико-химических и тепловых процессов на величины тепломассообменных КПД (обменных физико-химических и тепловых завершенностей) и Г1 , а также степеней регенерации различных видов (см. табл. 4.26-4.28 и рис. 4.19) делает определение массовых и энергетических потоков в энерготехнологических афегатах термодинамически и кинетически обоснованным. По сравнению с обычно применяемыми табличными методами представления материальных и тепловых балансов методика расчета при этом делается алгоритмически выразительной и очень удобной для проведения процедур сравнения, оценивания и оптимизации [4.22,4.23]. [c.335]

    Разработана теория и методика макрообменного анализа энерготехнологических агрегатов, в том числе при совместно протекающих физико-химических и тепловых процессах в режиме угфавления позволяет на н чно-теоретической основе определять основные материальные и энергетические потоки на основе тепломассообменных КПД и обобщенных химико-тепловых КПД — базовые параметры при создании и проектировании технологических процессов, оценивать узкие места при разработке материало- и энергосберегающих технологий, вырабатывать ориентиры в оптимизации и совершенствовании процессов и подойти к созданию стратегических моделей оптимального управления технологическими процессами. Тем самым проложен термодинамический мостик и к оценке важнейших показателей энергосбережения энергоемкости продукции и глобального энергетического КПД. [c.354]

    Изучена возможность оптимизации теплового режима реактора синтеза винной кислоты (СВК) с ЩСЭУ с прогнозированием устойчивости системы с учетом критерия качества. Методом математического прогноза структурная схема объекта исследования представлена в виде последовательного соединения экстремального звена со звеньями чистого запаздывания с определением значений оптимального ведения синтеза через равные интервалы времени. Цель способа оптимизации режима синтеза в нахождении последовательности управлений x f,) — температур подачи пергидроля с доведением концентрации СВК до максимальной. Вывод математических моделей, определяющих стратегию приспосабливающегося к горизонтальному дрейфу быстрого поиска оптимума позволит прогнозировать устойчивость управления процессом. Рис. 1, библиогр. 3 назв. [c.181]

    Процессы в тонких жидкостных слоях являются одними из весьма перспективных в химической технологии. Применение пленочных аппаратов наиболее целесообразно в тех случаях, когда технологические условия позволяют применить однопроходные режимы, что, например, имеет место в ряде случаев нагрева и охлаждения жидкостей, в абсорбционных холодильных установках и т. д. Эти аппараты наиболее эффективны при нагреве, охлаждении и упаривании жидкостей при малых значениях тепловых потоков ( < 40 10 вт/м ) и малой разности температур (Д< до 10° С). При высоких значениях д и М применение пленочных аппаратов будет вполне оправдано в случае оптимизации технологических процессов. [c.3]

    Оптимальное использование энергии и топлива. Производство должно осуществляться при минимальных затратах энергии и топливана единицу продукции (энергосберегающие технологии) и, следовательно, тепловые загрязнения окружающей среды также минимальны. Энергосбережению способствуют укрупнение и энерготехнологическое комбинирование процессов переход на непрерывные технологии совершенствование процессов разделения применение активных и селективных катализаторов, позволяющих проводить процессы при пониженных температуре и давлении рациональная организация и оптимизация тепловых схем и схем рекуперации энергетического потенциала отходящих потоков снижение гидравлического сопротивления в системах и потерь тепла в окружающую среду и т. д. Нефтеперерабатывающие и нефтехими- [c.845]

    Необходимость постановки и решения ОЗТО появляется в различных теплофизических исследованиях, при создании и эксплуатации теплонагруженных технических объектов, а также при оптимизации тепловых режимов технологических процессов, связанных с нагревом или охлаждением материалов. Ниже мы остановимся на ряде возможных приложений методов обратных задач, перечень которых можно было бы продолжить дальше. [c.21]

    Оптимизация процесса регенерации реального аппарата невозможна без определения условий проведения процесса на единичном зерне для оценки возможных местных перегревов, приводящих к снижению механической прочности и каталитической активности катализатора. Поэтому изучение процесса регенерации целесообразно провести последовательно на единичном зерне, в неподвижном слое, в реальном аппарате. Такой подход не нов процесс на единичном зерне и в неподвижном слое исследовался в СССР Г. М. Панченковым и Н. В. Головановым [1], Д. П. До-бычиным и Ц. М. Клибановой [2]. Особенностью излагаемого ниже подхода является одновременное решение элементарных уравнений материального и теплового баланса с учетом методов, изложенных в главах II, IV и VIII. Такой подход позволяет получить строгое и достаточно точное описание неизотермического процесса, некоторые новые результаты (например, определить температуру разогрева зерна, температуру горячей точки слоя, моделировать различные реакционные системы и т. п.) и, главное, обоснованно подойти к созданий математического описания промышленного регенератора. [c.295]

    Впервые в СССР расчет теплообменников на ЭВМ начал проводиться в Институте газа АН УССР в 1960 г. Начиная с 1964 г. машинные расчеты стали широко внедряться в проектную и исследовательскую практику. В настояш,ее время к таким расчетам приступили практически все ведущие институты химической, нефтяной, нефтехимической и газовой промышленности, например ВНИПИНефть (Москва), УФВНИИНефтемаш (Уфа), Укр-НИИХиммаш (Харьков), Ленниихиммаш (Ленинград), ГИАП (Москва), Гипрокаучук (Москва), Нижне-Волжский филиал Гроз-НИИ (Волгоград), ВНИИнефтемаш (Москва) и др. В отличие от имеющейся практики задачей этих разработок явилось создание методов и алгоритмов машинной оптимизации процессов теплообмена при использовании наиболее точных методов теплового, гидравлического и экономического расчетов. [c.294]

    В монографии приводятся результаты оригинальных теоретических и экспериментальных исследований гетерогенных каталитических процессов в искусственно создаваемых нестационарных условиях, при которых увеличиваются Яроиз-водительность и избирательность катализатора. Обсуждаются вопросы математического описания нестационарных процессов на поверхности катализатора и в реакторе в целом, их оптимизации, формирования и движения теплового фронта в неподвижном слое катализатора. Описываются различные методы организации нестационарных процессов, рассматривается широкое промышленное применение нестационарных методов катализа. [c.2]

    ХТС — определение параметров фнзнко-химических свойств технологических потоков и характеристик равновесия /3 — разработка приближенных или простых математических моделей элементов 14 — выбор параметров элементов 15 — разработка априорной математической модели ХТС 16 — выделение элементов, изменение параметров которых оказы вает наибольшее влияние на чувствительность ХТС — определение материально-тепловых нагрузок на элементы (расчет матернально-тепловых балансов) 18 — компоновка производства и размещение оборудования 19 — разработка более точных стационарных и динамических моделей элементов 20 — уточнение значений параметров элементов 2/— информационная модель ХТС 22 — математическая модель для исследования надежности и случайных процессов функционирования ХТС 25 — математическая модель динамических режимов функционирования ХТС 24 — математическая модель стационарных режимов функционирования ХТС 25 —значение характеристик помехозащищенности 25 — значение характеристик надежности 27 — значение характеристик наблюдаемости 28 — значение-характеристик управляемости 29 — исследование гидравлических режимов технологических потоков ХТ(3 30 —значение характеристик устойчивости 37 —значение характеристик ин-терэктности 32—значение характеристик чувствительности 33 —значение критерия эффективности ХТС 34 — оптимизация ХТС 35 — алгоритмы для АСУ ХТС 36 —параметры технологического режима 37 — параметры насосов, компрессоров и другого вспомогательного-оборудования Зв —параметры элементов ХТС 39 — технологическая топология ХТС 40 — выдача заданий на конструкционное проектирование объекта химической промышлен ностп. [c.55]

    Алгоритмизация этого этана состоит в разработке математических моделей типовых процессов химической технологии. Необходимо не только качественное, но и количественное описание явлений, определяющих процесс. К настоящему времени известно большое количество алгоритмов расчета типовых процессов, отличающихся степейью детализации отдельных составляющих модели, но, по сути, предназначенных для решения систем уравнений материального и теплового балансов, нельнейность которых зависит от точности описания равновесия, химической кинетики, кинетики тепло- и массопереноса, гидродинамики потоков. Объем входной информации зависит от точности модели, однако выходная информация подавляющего большинства алгоритмов практически одинакова профили концентраций, потоков и температур по длине (высоте) аппарата, составы конечных продуктов. Правда, соответствие результатов расчета реальным данным будет определяться тем, насколько точно в модели воспроизведены реальные условия. И все же, несмотря на обилие алгоритмов, нельзя сказать, что проблема разработки моделей (и соответственно расчета) решена — по мере углубления знаний об объекте модели непрерывно совершенствуются. Тем более что до сих пор в определенном классе процессов отсутствуют алгоритмы, обеспечивающие получение решения в любой постановке задачи и обладающие абсолютной сходимостью. Надо учесть еще, что задача в проектной постановке часто решается как задача оптимизации с использованием алгоритмов в проверочной постановке. [c.120]

    Алгоритмически задача выбора технологической схемы состоит в разработке или выборе методов ее анализа, оценки, оптимизации и синтеза. На этапе анализа составляются уравнения математического описания, задаются переменные процесса и схемы, и в результате решения получается информация о потоках, температурах, давлении, составах, размерах и т. д. Оценка состоит в совмест-ном использовании информации с предыдущего этапа и экономических данных для определения целевой функции. Оптимизация состоит в поиске наилучшего набора переменных процессов. Традиционно разработка технологических схем проводится на основании итерационного выполнения указанных этапов, и лишь в последнее время стало уделяться внимание этапу синтеза, который призван объединить в себе все предыдущие этапы на основе некоторого метода. Известно большое число методов синтеза [4, 52], основанных на различных подходах, и многим из них присуща необходимость использования некоторого метода решения систем нелинейных уравнений или метода оптимизации. Последние используются для сведения материального и теплового баланса схем. Задачи решения систем уравнений и минимизации некоторого функционала взаимосвязаны и могут быть сведены одна к другой. Например, условием минимума функции Р х) является равенство нулю частных производных дР1дх1 = О, 1 = 1, 2,. . ., п, а система уравнений f х) = О, I = 1, 2,. . ., п, может быть решена путем минимизации соответствующим образом подобранного функциона- [c.142]

    Существенным недостатком описанной схемы является также распределение топливного газа равномерно по всем панельным горелкам таким образом, интенсивность излучения всей 1Ю1 ерх-ностн стен топки одинакова. В то же время расчетное исследование процесса пиролиза этана, проведенное на математических машинах [31 32], показало, что для эффективного использования поверх иости нагрева змеевика и возможности оптимизации процесса ве личина тепловых напряжений в различных (по высоте) зонах змеевика должна быть неодинаковой. [c.80]

    Структура алгоритмического обеспечения ГЭС сформирована исходя из структуры, алгоритма функционирования и МПЗ, принятых в системе, с учетом специфических особешосгей исходной 1шформащш (возможной неполноты и нечеткости). Алгоритмическое обеспечение ГЭС для управления процессами коксования включает следующие группы алгоритмов функционирования ма-шины логического вьшода математической модели (материального, теплового и гидравлического балансов) оптимизации комбинированным методом система управления базой система управления базами знаний и правил сбора и оценки достоверности экспертных знаний блока объяснений интеллектуального интерфейса прогнозирования возникновения нештатной ситуации консультации в режимах ограниченно-естественного языка и советчика оператора внесения управляющих воздействий. [c.61]

    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]

    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]

Библиография для Оптимизация ХТС теплового процесса: [c.435]   
Смотреть страницы где упоминается термин Оптимизация ХТС теплового процесса: [c.270]    [c.138]    [c.32]    [c.156]    [c.643]    [c.373]    [c.646]    [c.236]    [c.266]   
Методы кибернетики в химии и химической технологии (1985) -- [ c.260 ]



ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов оптимизация



© 2025 chem21.info Реклама на сайте