Оптимизация процессов параметр

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]

Более сложная задача возникает при использовании метода динамического программирования для оптимизации процессов с байпасными потоками. Поскольку направление расчета противоположно направлению такого потока, при выборе оптимального управления на стадии, к которой он подводится, состояние этого потока, так же как и состояние выхода предшествующей стадии, необходимо исследовать во всем возможном диапазоне изменения его параметров. Другими словами, размерность задачи выбора оптимального управления изданной стадии увеличивается на размерность состояния байпасного потока. [c.297]

В табл. 1 дана характеристика областей применения различных методов оптимизации, при этом за основу положена сравнительная оценка эффективности использования каждого метода для решения различных типов оптимальных задач. Классификация задач проведена по следующим признакам 1) вид математического описания процесса 2) тип ограничений на переменные процесса и 3) число переменных. Предполагается, что решение оптимальной задачи для процессов, описываемых системами конечных уравнений, определяется как конечный набор значений управляющих воздействий (статическая оптимизация процессов с сосредоточенными параметрами), а для процессов, описываемых системами обыкновенных дифференциальных уравнений, управляющие воздействия характеризуются функциями времени (динамическая оптимизация процессов с сосредоточенными параметрами) или пространственных переменных (статическая оптимизация процессов с распределенными параметрами). [c.34]

Для оптимизации процессов с распределенными параметрами предпочтительнее все же оказывается принцип максимума, которому посвящена следующая глава. Однако всегда нужно учитывать воз-мо кность аппроксимации непрерывного процесса дискретным многостадийным процессом и пользоваться указанной возмо кностью для решения оптимальных задач невысокой размерности. Это обусловлено 1см, что метод динамического программирования представляет в распоряжение исследователя весьма удобную процедуру оптимизации многостадийных процессов, которая сравнительно легко программируется на вычислительных ма1[шнах. [c.319]

Допустим, ЧТО В математическую модель процесса входят р независимых технологических параметров х ,. . . , vi q зави- симых параметров г/у ,,. . . , у . При оптимизации процесса параметры х ,. . . , Хр уже не могут рассматриваться как заданные. Задается лишь область их возможного изменения сами же значения Xi,. . . , Хр должны быть определены в ходе оптимизации. [c.220]

Из вышеизложенного следует, что при варьировании оперативными параметрами процесса каталитического крекинга выходные показатели крекинга будут изменяться по сложным и часто экстремальным зависимостям. Это обстоятельство обусловливает необхо — димость оптимизации технологических параметров с целью достижения максимального выхода целевых продуктов высокого качества. Пример определения максимального выхода бензина при крекинге вакуумного газойля на шари — ковом ЦСК представлен на рис. 8.7. [c.132]

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

В химической технологии более 50% исходных данных на проектирование и оптимизацию процессов составляют физико-химические и теплофизические свойства веществ [35]. Причем точность их имеет решающее значение для определения параметров процесса. Другим видом информации, необходимой для работы САПР, являются данные о технологическом оборудовании. Данные по оборудованию необходимы для работы подсистемы конструкционного расчета, а стоимостные характеристики — для оценки эффективности реализации процесса. По существу, это [c.112]

В химической технологии более 50% исходных данных на проектирование и оптимизацию процессов составляют физикохимические и теплофизические свойства веществ. Причем точность их имеет рещающее значение для определения параметров процесса. Другим видом информации, необходимой для работы САПР, являются данные о технологическом оборудовании. Данные по оборудованию необходимы для работы подсистемы конструкционного расчета, а стоимостные характеристики - для оценки эффективности реализации процесса. По существу, это то, что содержится в ГОСТах на оборудование. Третий вид информации связан с типовыми рещениями, составляющими своего рода память , или опыт , системы. Эта информация [c.74]

Оптимизация значений параметров процессов и схем [c.43]

Проблема оптимизации формулировалась здесь как задача оптимизации качества продукта. В начале исследования была выделена подзадача оптимизации последней стадии процесса, т. е. переработки полимера на экструдере. Параллельно с оптимизацией процесса экструзии решалась задача моделирования системы с целью исследования зависимости отдельных компонентов вектора нормативных показателей качества получаемой продукции К от параметров предшествующих стадий. [c.274]

Методы оптимизации дискретных параметров циклических адсорбционных процессов [c.144]

Следовательно, задача оптимизации процесса сводится в основном к следующим этапам выбору критерия оптимальности и упрощению функции цели, исходя из конкретных особенностей процесса математическому (или физическому) моделированию процесса с целью получения зависимостей выходных параметров процесса от входных и управляющих воздействий и представлению экономического критерия через варьируемые технологические параметры, связанные между собой известными зависимостями. [c.172]

В связи с этим задача оптимизации промышленного процесса рекуперации бензина сводилась к исследованию процесса с использованием критерия оптимальности с целью определения режимных параметров, обеспечивающих минимальное значение критерия в виде интегральной оценки себестоимости согласно выражению (4.1.20) при поддержании качества очистки рекуперируемого продукта в пределах не ниже заданных. Таким образом, оптимизация процесса была сведена к решению математической задачи поиска экстремума некоторой функции многих переменных в достаточно большом временном интервале (Т = = 4160 ч/год) при соблюдении следующих ограничений концентрация паров бензина в паровоздушной смеси, покидающей адсорбер, не должна превышать предельно допустимую концентрацию (ПДК), установленную для этого вещества > [c.175]

Для оптимизации использовались статистические методы планирования экспериментов [4]. По априорным данным в качестве независимых параметров были выбраны Х1— весовая скорость подачи изобутилена (1—С4), г/г час — концентрация раствора С НаО, % вес Хд-молярное отношение реагентов х —температура процесса параметрами оптимизации Ух, у — выходы МВД в расчете на пропущенный и превращенный формальдегид. Условия проведения опытов, матрица планирования и результаты пред ставлены в табл. 1. [c.138]

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]

Задача оптимизации процесса заключается в нахождении таких значений параметров, р и, которые обращают в минимум (или максимум) некоторый критерий [c.216]

С целью оптимизации процесса в настоящей работе проведены исследования влияния технологических параметров на процесс в промышленных условиях. Изучалось влияние интенсивности [c.120]

Как показали результаты дисперсионного и регрессионного анализов, эти уравнения неадекватно описывают процесс, а так как эффекты взаимодействий имеют порядок одинаковый с линейными членами, можно считать, что эксперименты проводились в почти стационарной области 4]. При сравнении уравнений (1) и (2) видно, что все коэффициенты при соответствующих членах имеют одинаковые знаки и порядок. Это позволяет для оптимизации процесса по двум параметрам использовать одну серию опы- [c.139]

Третий путь составления математических моделей с целью оптимизации процесса основывается на применении современных методов математической статистики с получением математических зависимостей, необходимых для вычисления экстремальных значений технологических критериев. Математико-статистические модели формулируются в виде алгебраических уравнений (регрессий) и снимаются непосредственно с эксплуатируемых установок [56]. Для снятия этих математических моделей необходимо варьировать отдельные технологические параметры, что на заводских установках не всегда безопасно. [c.35]

На основании этой статистической модели была проведена оптимизация процесса замедленного коксования она заключалась в подборе применительно заданному значению нерегулируемого параметра Х1 таких значений регулируемых параметров (Хз, Х4, 5, Хб , чтобы выход кокса (критерий оптимизации) принял максимальное значение при ограничениях, приведенных ниже [c.263]

Одной из основных проблем использования физико-химических моделей для моделирования и оптимизации процесса каталитического риформинга является определение кинетических параметров моделей, обеспечивающих соответствие расчетных и экспериментальных выходов и температур в реакционных устройствах. [c.125]

Выполненный объем исследований, с учетом влияния всей совокупности как конструктивных, так и технологических параметров, позволил получить данные дЛя оптимизации процесса хлорирования пропилена. [c.257]

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]

Это особенно относится к задачам статической оптимизации процессов с распределенными параметрами, поскольку для подобных задач значительно труднее получить оценки (даже в грубом приП.аижснпи ), аналогичные формулам и (1,41). [c.39]

Четоды исследования функций классического аиализа, рассмотренные в предыдущих главах, за исключением метода миожителей Лагранжа, наиболее эффективно применяются для оптимизации процессов с сосредоточенными параметрами. Лишь в ряде случаев, используя особенности математического онисания конкретных н[)оцессов, указанными методами удается репитгь некоторые задачи оптимизации процессов с распределенными параметрами. Для этих процессов решение характеризуется пе совокупностью значений конечного числа независимых переменных, а соответствующей функцией от независимо/ переменной (как, например, ири решении задачи выбора оптимального температурного профиля в реакторе вытеснения). [c.191]

В книге описаны вредные примеси нефти, вызывающие коррозию нефтезаводского оборудования и загрязняющие получаемые нефтепродукты. Дана характеристика водонефтяных эмульсий. Изложены теоретические основы образования и стабильности эмульсий и рациональные методы их разрушения. Приведены технологические схемы обезвоживания и обессоливания нефти на современных ЭЛОУ, методы расчета параметров с целью оптимизации процесса. Даны характеристика и анализ эффективности применяемых деэмульгагоров. [c.198]

Для получения углеводородных продуктов с заданными свойствами в зависимости от характера сырья требуется подбор оптимального режима деасфадьтивации (температура, давление, соотношение растворитель-сырье), обеспечивающего выделение насыщенного раствора целевого продукта с максимальным выходом деасфальтизата и эффективную регенерацию растворителя из растворов экстракта и рафината. Вопросы оптимизации режимных параметров процесса деас-фальтизации обобщены в монография) С1.3.13. .372 и других публикациях, поэтому в данном оОаоре они подробно не рассматриваются, а дается только анализ основных тенденций развития процесса деасфальтизации, которые заключаются в совершенствовании технологии процесса на стадиях экстракции сырья и регенерации растворителя. [c.20]

I, может измеряться приблил енно достаточно иметь возможность 1 роранжировать эти величины. При этом можно одновременно учитывать несколько параметров оптимизации выход продукта, стоимость, чистоту и т. д. Параметр оптимизации может не измеряться количественно. Метод не предъявляет жестких требований к аппроксимации поверхности отклика плоскостью. Симплекс-план может быть использован как алгоритм при оптимизации процесса с использованием управляющей машины. [c.226]

Для описания термодеструктивных процессов применяют также систему регрессионных уравнений, показывающих зависимость Bofi TB и выхода продуктов крекинга от параметров процесса. При составлении уравнений используют статистические методы пассивного эксперимента. Полученная модель полезна для анализа и оптимизации процесса крекинга нефтепродуктов. [c.83]

Изложены теоретические основы образования и стабильности эмульсий и рациональные методы их разрушения. Приведены технологические схемы обезвоживания и обессоливания нефти на современных электрообезвоживающих установках, методы расчета параметров для оптимизации процесса. Даны характеристика и анализ эффективност применяемых деэмульгаторов. [c.2]

В последнее время совершенствование процесса обессоливания идет по пути конструирования новых и улучшения старых технологических схем и аппаратов для отделения воды (электродегидраторов) [59—65], автоматизации и оптимизации обессоливающих установок 166—69], синтезирования новых высокоэффективных деэмульгаторов 170—71 ] и оптимизации процесса обессоливания по управляемым технологическим параметрам, таким, как подача промывочной воды, темпера- турный режим, дозировка и место подачи дезмульгатора и др. Большая часть проведенных исследований, оформленная в виде рекомендаций по улучшению качества обессоливания, уже реализована на промышленных установках или находится в стадии проектирования. Так, существуют обессоливающие установки, работающие в три и даже в четыре ступени. Созданы и работают установки, работающие при 140—160 °С (раньше процесс обессоливания проводили при темпера-туре не выше 70—90 °С). Реализовано в металле и испытано в промышленных условиях большое число вариантов электродегидраторов аппараты вертикального, шарового и горизонтального типа, аппараты с радиально-щелевыми и продольно-щелевыми распределительными головками аппараты с вертикальным вводом сырья через распределительные устройства и слой промывочной воды аппараты с различной конструктивной организацией и напряженностью электрического поля и др. В результате исследовательских работ в последние годы удалось существенно улучшить качество обессоливания неф и, хотя [c.45]

Степень автоматизации адсорбционных установок различна от использования локальных регуляторов невзаимосвязанных параметров до управляющих вычислительных машин, т. е. работы проводятся до заранее намеченного уровня без предварительного обоснования экономической эффективности работы на этом уровне. Известны и отдельные попытки применения прямого цифрового управления, однако реализация этого направления сдерживается высокими требованиями, предъявляемыми к надежности и другим характеристикам управляющих вычислительных машин. Поэтому наиболее распространенной является каскадная система управления, состоящая из двух подсистем. Старшая подсистема осуществляет функции оптимизации процессов при помощи управляющих вычислительных машин, а младшая подсистема поддерживает заданные оптимальные значения управляющих режимных параметров при помощи автоматических регуляторов. При определенных условиях применение систем автоматического управления может оказаться эффективнее применения систем автоматического управления с использованием УВМ, поэтому вопрос о реализации старшей подсистемы может быть решен только после сравнения ожидаемого экономического эффекта от применения системы автоматической оптимизации и системы регулирования при заданных настройках регуляторов с экономическим эффектом, установленным по результатам оптимизационных расчетов [69]. Для определения [c.183]

Подобные исследования могут быть проведены не только для оптимизации технологических параметров работь ректификационной колонны К-201 промышленной установки Г-43-107, но и для оптимизации сеищй ректификации других вторичных процессов переработки нефти (термический крекинг, коксование пиролиз и т.д.). [c.87]

В состав параметров оптимизации процесса включены расход реагента температура процесса, время контактирования реагента с нефтяной эмульсией агрегативная устойчивость эмульсии. Конечным результатом оптимизирован ного процесса предварительного сброса воды является получение воды с со держанием 1СВЧ не более 50 мг/л. [c.227]

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]

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

Авторы выражают благодарность сотрудникам НИФХИ им. Л. Я. Карпова и других организаций, оказавшим помощь при подготовке следующих Разделов Методы сопряженных направлений (А. Р. Беляевой), Расчет стационарных режимов химико-технологической схемы изомеризации н-пентана (Н. Н. Зиятдинову и В. Б. Покровскому), Оптимизация процесса полимеризации изопрена в производстве синтетического каучука (С. Л. Подвальному и Е. М. Михайловой), Расчет отделения синтеза аммиака (Д. Н. Мотылю), Оптимизация конструкционных параметров в теплообменной системе (Г. В. Михайлову и В. С. Виткову). [c.5]

В связи с этим вопросы оптимизации рехиивых параметров давления, температуры, соотношения пар газ, и интенсификация процесса теплопередачи являются актуальными при проектировании реакторов конверсии. [c.81]

Расчет многокомаонентной ректификации на электронных вычислительных машинах. Как указывалось, расчет ректификации многокомпонентных смесей наиболее точными методами значительно облегчается при использовании ЭВМ, все шире применяемых для расчета, анализа и оптимизации процессов разделения. Использование машин позволяет достигнуть большой скорости вычислений при высокой их точности. Для расчетов применяют как цифровые, так и аналоговые вычислительные машины. Последние более просты и обычно работают как электрическая модель, в которой изменению того или иного параметра ректификации соответствует изменение напряжения тока. Машинный расчет складывается из подготовки исходных данных и составления системы уравнений, необходимых для расчета (эта часть задачи обычно выполняется химиками-технологами) и перевода намеченной схемы расчета на язык машины, т. е. собственно программирования. Методы расчета много компонентной ректификации на вычислительных машинах рассмотрены в специальной литературе . [c.511]

Опыт работы печей прямой графитации показал, что качество электродов не всегда оказьшается стабильным. Причина этого связана с влиянием множества факторов на термические напряжения в заготовках и конечную максимально достигаемую температуру в печи. Для оптимизации процесса требуется информация об изменении температурного поля и термических напряжений в нагреваемых заготовках. На ОАО НЭЗ разработан комплекс различных математических моделей (ММ) процесса прямой графитации. Процессы нестационарного теплообмена моделировались на основе метода элементарных энергетических балансов с формированием объемной пространственной сетки по заданной схеме укладки заготовок и геометрии печи. Для каждого узла сетки электродного пространства, помимо расчета температур выполнялся расчет термических напряжений. Распределение тока в пространстве печи решалось на основе законов Кирхгофа итерационным методом. С помощью ММ проведены исследования и оценено влияние различньге параметров технологии. [c.123]

Для получения углеводородных продуктов с заданными свойствами в зависимости от характера сырья требуется подбор оптимального режима деасфальтизации (температура, давление, соотношение растворитель-сырье), обеспечивающего выделение насыщенного раствора целевого продукта о максимальным выходом деасфальтизата и эффективную регенерацию растворителя из растворов экстракта и рафината. Вопросы оптимизации режимных параметров процесса деасфальтизации обобщанн в монографиях. [1,3,12,36,37] и других публикациях, поэтому в данном обзоре они подробно не рассматриваются, а дается только анализ основных тенденций развития процесса деас- [c.18]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология