Оптимизация химического процесса сложного

Изучение скоростей реакций позволяет выяснить истинный механизм протекания сложных химических превращений. Это в свою очередь создает перспективы для нахождения путей управления химическим процессом, т. е. его скоростью и направлением. Выяснение кинетики реакций позволяет осуществить математическое моделирование реакций, происходящ 1х в химических аппаратах, и с помощью электронно-вычислительной техники задачи оптимизации и автоматизации химико-технологических процессов. [c.192]

Предлагаемая читателю монография представляет восьмую книгу в единой серии работ авторов под общим названием Системный анализ процессов химической технологии , выпускаемых издательством Наука с 1976 г. Семь предыдущих монографий 1. Основы стратегии, 1976 г. 2. Топологический принцип формализации, 1979 г. 3. Статистические методы идентификации объектов химической технологии, 1982 г. 4. Процессы массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы, 1983 г. 5. Процессы измельчения и смешения сыпучих материалов, 1985 г. 6. Применение метода нечетких множеств, 1986 г. 7. Энтропийный и вариационный методы неравновесной термодинамики в задачах анализа химических и биохимических систем, 1987 г.) посвящены отдельным вопросам теории системного анализа химико-технологических процессов и его практического применения для решения конкретных задач моделирования, расчета, проектирования и оптимизации технологических процессов, протекающих в гетерогенных средах в условиях сложной неоднородной гидродинамической обстановки. [c.3]

Второй — новые, в смысле применения для оптимизации химических процессов, математические методы, учитывающие ранее недоступные или весьма ограниченно доступные для оптимизации области протекания процессов. Например, принцип максимума Л. С. Понтрягина [33] дает возможность определить оптимальный температурный профиль по длине реактора для любой сложной [c.10]

Кинетические описания, позволяющие решать любые задачи оптимизации химических процессов, являются более универсальными, чем статистические, однако они значительно сложное. [c.54]

В учебное пособие включено более 30 характерных примеров решения разнообразных задач химической технологии по моделированию кинетики химических реакций, расчету технологической аппа- ратуры (реакторы, массообменные аппараты, теплообменники, аппараты для очистки сточных вод и отходящих газов и др.), обработке экспериментальных данных в ходе исследовательских работ, принципам расчета сложных химико-технологических схем и оптимизации технологических процессов. [c.2]

Проблема определения механизма сложной химической реакции кинетическими методами — одна из самых актуальных проблем, поскольку является непременной составной частью как чисто теоретических исследований (например, в теории катализа и реакционной способности), так и практических приложений (например, при моделировании и оптимизации химических процессов). Несмотря на свою большую значимость, данная проблема остается все еще нерешенной. [c.5]

Современные химико-технологические процессы отличаются чрезвычайной сложностью. Соответственно сложна и кинетика химических процессов, протекающих в реакторах. Поэтому оптимизация работы химического производства является очень трудной задачей. Один из возможных путей ее решения — это отработка элементов конструкций и технологии на действующих аппаратах производственных размеров. Такой экспериментально-эмпирический метод хотя и дает надежные результаты, связан с большими затратами средств и времени, а в ряде случаев может оказаться и небезопасным, например, когда необходимо выяснить допустимые пределы изменения параметров системы и воспроизводить предельные, т. е. аварийные режимы. [c.321]

Однако преимуществом аналоговой машины служит ее быстродействие. Результат на ней получается практически мгновенно. При оптимизации химических процессов это весьма важно, так как позволяет с большой скоростью проверить на модели многочисленные варианты решения и найти наилучшее. Вместе с тем для управления технологическим процессом высокая точность не требуется. Эти обстоятельства делают аналоговые модели одним из наиболее перспективных способов управления такими сложными процессами, какими являются химические технологические процессы. [c.135]

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

Из сказанного вытекают простейшие способы управления сложными химическими процессами посредством кинетически обоснованной оптимизации температуры. [c.255]

Математическое описание в локальной области сложного химического процесса, протекающего в аппарате с перемешиванием в объеме, можно также выполнить на вычислительной машине, использовав рассмотренный алгоритм решения этой задачи аналитическим методом. На основании полученного математического описания можно построить математическую модель и провести исследование процесса для решения задач масштабирования, автоматизации и оптимизации процесса в выбранной локальной области или даже по отысканию направления оптимума методами направленного эксперимента. [c.183]

Последовательно развивая эту идею, нетрудно заключить, что эффективность процессов повышается, если оптимизировать не отдельные установки, а целые комплексы установок в их взаимодействии. Это является следствием своеобразного синергизма. Правда, это еще больше усложняет задачу. В этом случае опти мальная степень превращения в каждом аппарате становится функцией двух факторов 1) влияния глубины превращения в каждом аппарате на производительность всех других установок комплекса — интерференция производительности 2) удельного значения каждого продукта для повышения величины критерия оптимальности всего комплекса в целом — интерференция критерия оптимальности. По существу, эти два вида интерференции химических процессов, вызываемые степенью превращения в каждом реакторе, приводят к компромиссной оптимальной производительности и селективности между всеми реакторами сложной системы. При оптимизации химических комплексов, конечно, приходится учитывать одновременно взаимное влияние многих других факторов, т. е. специфические свойства всего комплекса в рациональном использовании не только материальных потоков, но и тепловых ресурсов. При этом использование энергетических ресурсов каждой установки должно определяться наиболее эффективным удовлетворением энергетических потребностей всего комплекса в целом. [c.19]

В настоящее время математическое моделирование находит все большее распространение в химической технике и представляет собой, по существу, расширенное и углубленное математическое описание закономерностей процессов. При этом составляется обычно довольно сложная система уравнений, которую называют математической моделью и применяют, в частности, для решения вопросов оптимизации данного процесса. Обращение с такой сложной системой уравнений оказалось возможным в результате создания вычислительных машин. [c.377]

Из термодинамики теория массопередачи целиком заимствует основные положения о физико-химическом равновесии в гетерогенных системах и методы описания диффузионных процессов, из статистической механики — теорию межмолекулярного взаимодействия, из гидродинамики — теорию пограничного слоя и, наконец, из кибернетики — методы математического моделирования противоточных разделительных каскадов и сложных технологических схем, а также методы оптимизации технологических процессов. [c.11]

Химическая кибернетика дала возможность перейти к численному решению системы нелинейных уравнений, описывающих разделение многокомпонентных смесей в противоточном разделительном каскаде, к реализации сложных задач математического моделирования и оптимизации технологических процессов. [c.12]

Для сложных реакций оптимизация селективности промышленного процесса обычно играет первостепенную роль. Включение в число оптимизируемых переменных параметров пористой структуры и размера зерна катализатора для сложных реакций чрезвычайно усложняет задачу оптимизации химического реактора. В принципе аналитические методы (динамического программирования, принцип максимума Понтрягина) позволяют получить условия оптимальности для параметров, характеризующих пористую структуру катализатора. Однако факт, что для определения скорости реакции необходимо решать краевую задачу для системы дифференциальных уравнений 2-го порядка, определяющих изменение концентраций реагентов в зерне, делает бесполезными аналитические методы. [c.199]

Целью кинетического исследования реакции, наряду с другими химическими и физико-химическими методами, является установление наиболее вероятного механизма протекания реакции и построение на этой основе адекватной математической модели реакции (реакционной системы). Помимо чисто теоретического значения, которое имеет изучение закономерностей протекания реакции, создание адекватной математической модели реакции является необходимым условием для успешного применения математических методов моделирования, оптимизации и масштабирования химических процессов, позволяюш,их в кратчайший срок от изучения реакции в лабораторных условиях переходить к ее промышленному внедрению [1]. К настоящему времени накоплен значительный опыт получения математических форм кинетических зависимостей для самых различных типов реакций. При этом внимание главным образом концентрировалось на выводе форм кинетических зависимостей, оставляя открытым вопрос получения оценок констант, входящих в эти зависимости (математические модели реакций). Это привело к определенному разрыву между способностью установить форму математической модели сложной химической реакции и реальной возможностью оценить константы этой модели. Практически в настоящее время известны методы нахождения оценок констант лишь для математических моделей следующих форм [2] [c.53]

Основные научные исследования посвящены химии и технологии очистки поверхностей, воды и отработанных веществ. Разработал теоретические основы создания высокореакционных сорбентов. Установил (1970) критерии оценки полимерных материалов для технологических целей. Обосновал (1965) координационный эффект в реакциях нуклеофильного замещения, закономерности жидкофазной и диффузионной стадий реакций и сложных системах. Эти работы имели основополагающее значение для решения проблемы оптимизации управления химическими процессами в нестационарных условиях. [c.610]

После 1945 г. химическая технология сделала огромный скачок. Ее методы и техника обеспечили быстрый прогресс производств, занятых получением полупродуктов, и распространились за пределы химической промышленности. Проектирование и строительство больших заводов, использующих новые технологические приемы, потребовали тесного сотрудничества инженеров-строи-телей, механиков, электриков и инженеров по управлению, поскольку автоматическое управление на этих за водах играет жизненно важную роль как с позиций экономичности производства, так и с позиций безопасности. В основе химической технологии лежат законы химической кинетики и термодинамики и, как и в других отраслях техники, проблемы проектирования и эксплуатации химических производств включают ряд математических требований, которым должно удовлетворять автоматическое управление, чтобы обеспечить в соответствии с законами кинетики быстрое превращение веществ при оптимальных условиях ведения процесса. Эти задачи управления много труднее, чем задачи, скажем связанные с механическими или электрическими установками, так как мы не можем заранее вычислить достаточно точно динамические характеристики и их приходится получать из опыта эксплуатации агрегатов. Следовательно, оптимизация является задачей сложной. [c.12]

Поэтому приводимые ниже результаты исследований в области оптимизации некоторых химических процессов иллюстрируют лишь особенности работы простейших систем оптимизации и методические соображения, связанные с построением более сложных систем. Однако эти особенности и соображения носят такой характер, что они могут быть использованы и при созда НИИ системы автоматической оптимизации сернокислотного производства. [c.292]

В химической технологии при оптимизации сложных процессов химического превращения вещества, с целью достижения наилучшего распределения продуктов реакции и обеспечения максимального выхода целевого продукта, исходят из анализа гидродинамической обстановки в реакторе. Гидродинамический режим движения характеризует перемешивание реагирующих веществ в аппарате (в зоне реакции) и в значительной мере определяет избирательность протекания как простого, так и сложного процесса химического превращения вещества. При этом движение потоков взаимодействующих веществ в реакторе должно быть организовано таким образом, чтобы обеспечивалась максимальная производительность аппарата по целевому продукту, а режим ведения химического процесса должен быть таким, чтобы скорость побочных реакций, а следовательно, и выходы их были минимальными. Для этого в случае протекания в реакторе параллельных реакций необходимо уменьшать или увеличивать концентрации исходных веществ в реакционном объеме (в зависимости от порядка реакции), а в случае последовательных реакций — избегать перемешивания реакционных смесей, имеющих разный состав продуктов реакции. [c.12]

Однако во многих случаях, особенно для очень сложных процессов, данные, имеющиеся в распоряжении химиков, недостаточны для составления полного математического описания. Кроме того, не всегда системы уравнений, полученные при составлении математического описания, могут быть решены даже машинами. Поэтому весьма перспективным является такой вид оптимизации, когда изучение процесса, анализ и составление программы оптимизации предоставлены вычислительному устройству тогда-- можно обойтись без предварительного всестороннего исследования химического процесса. В принципе такой вид автоматической оптимизации возможен. Для этого могут быть использованы самонастраивающиеся или самообучающиеся системы. [c.121]

Особенность проектирования химического оборудования связана с тем, что в большинстве машин и аппаратов химических производств протекают сложные механические, гидродинамические, массообменные, тепловые и химические процессы. Они предъявляют определенные тре вания к конструкции оборудования и режиму его работы. Поэтому необходимо знать закономерности процессов, протекающих в оборудовании проектируемого типа, которые можно найти в технической литературе [1, 6, 11] или установить их путем исследований протекающего процесса в лабораторной модели оборудования разрабатываемого типа. Наиболее удобной формой представления закономерностей процесса является его математическая модель, которая позволяет проводить оптимизацию основных параметров процесса [11]. [c.16]

Таким образом, математико-статистические методы планирования эксперимента позволяют решать проблемы оптимизации изолированно от сложных и недостаточно изученных физико-химических закономерностей процесса. Характерной особенностью планирования эксперимента является сочетание строго формализованных приемов организации эксперимента с интуитивными решениями на различных стадиях иссле- [c.223]

В случае использования квазиравновесной плазмы, генерируемой в дуговых или других типах плазмотронов при атмосферном давлении, набор продуктов и области параметров, оптимальные для их получения, могут быть предсказаны в общих чертах на основании термодинамических расчетов, а оптимизация процессов может приводить, как правило, лишь к уменьшению энергозатрат, повышению выхода целевого продукта и т. д. Для неравновесной плазмы задача оптимизации более сложна и распадается на две отдельные. Первая — определение внутренних параметров плазмы (концентрация заряженных и возбужденных частиц и их распределения по энергиям), напряженности электрического поля в плазме по заданным внешним параметрам (состав сырья, давление, мощность разряда, сила тока и частота электрического поля, геометрия плазмотрона). Вторая — расчет кинетики физико-химических процессов. [c.4]

Процессы переработки пластических масс в изделия и полуфабрикаты разнообразны и сложны. Без интенсификации и оптимизации этих процессов переработка возрастающих количеств пластических масс в будущем станет невозможной, поскольку не будет обеспечена рабочей силой. Поэтому очень актуальным становится обобщение колоссального практического опыта, накопленного в процессе совершенствования переработки пластических масс в изделия. Прогресс в области переработки пластмасс возможен на основе использования последних достижений химии и физики полимеров, химического машиностроения, вычислительной техники, автоматики и других отраслей фундаментальных и прикладных знаний. [c.9]

Исходя из основных положений теории рециркуляции в комплексных системах, недостаточно оптимизировать локально отдельные агрегаты или даже целые регионы, состоящие либо из одной, либо из ряда однотипных установок и имеющие общие элементы. Оптимальная работа отдельно взятых составляющих химического комплекса будет коренным образом отличаться от оптимальной работы их в условиях, когда они испытывают влияние сопряженной работы других установок. Поэтому определение условий проведения отдельных процессов должно проводиться в соответствии с лаилучшими результатами работы всего комплекса. Оптимизацию сложных комплексов теория рециркуляции осуществляет на базе математического описания всей совокупности и взаимосвязи химических, физических, физико-химических процессов и их экономики. Такая оптимизация названа глобальной созданы методы ее практического осуществления [55.......58]. [c.272]

Поэтому при проектировании ГАПС необходимо ставить вопрос о минимальной избыточности аппаратов и обеспечении их максимальной универсальности. Разработка таких систем является сложной проблемой, связанной с решением комплекса задач, а именно выбором оборудования и трубопроводов, оптимизацией расписания работы отдельных аппаратов и системы в целом, синтезом маршрутов получения отдельных продуктов, разработкой системы управления, составлением оперативно-производственных планов. Выбор оборудования и трубопроводов представляет большие трудности при ориентации на минимальную избыточность, поскольку, во-первых, ГАПС имеет сложную систему трубопроводов, а транспортные процессы связаны с передачей веществ с различными физико-химическими свойствами и в различных агрегатных состояниях и, во-вторых, универсальность оборудования требует для его изготовления высококачественных конструкционных материалов. К тому же большие проблемы связаны с процессами очистки и переналадки оборудования. Отсюда следует важность выбора соответствующего критерия оценки эффективности работы ГАПС. [c.526]

Понятие физико-химической системы и технологического оператора. Основу современного кибернетического подхода к решению проблем химической технологии составляет системный анализ, в соответствии с которым задачи исследования и расчета отдельных технологических процессов, моделирования и оптимизации сложных химико-технологических систем (ХТС), оптимального проектирования химико-технологических комплексов решаются в тесной связи друг с другом, объединены обш,ей стратегией и подчинены единой цели созданию высокоэффективного химического производства. [c.6]

Ограничения можно накладывать также из экономических соображений. Так, при использовании сложного критерия оптимизации ограничения накладывают на выходные переменные процесса. Математическая формулировка различных типов ограничений переменных химического реактора рассмотрена в главе И. [c.17]

Необходимым этапом поиска путей повышения эффективности как проектируемых, так и действующих химических производств является оптимизация. Несмотря на го, что с рециркуляцией проводится большое количество промышленных процессов, часто они протекают в условиях, далеких от оптимальных. Это связано с тем, что оптимизация рециклических процессов является сложной задачей ввиду сложности фаничных условий, налагаемых в этом случае на систему. В конце 1960-х гг. М. Ф. Нагиевым был разработан принцип супероптимальности, явившийся обобщением теоретических положений, на которых базируется оптимальное проведение рециклических процессов. Было показано, что когда уже ни один из регулируемых параметров не может привести к дальнейшему повышению эффективности ХТП, улучшения показателей можно добиться воздействием на процесс количеством и(или) составом рециркулята. Рециркуляционные параметры вызывают увеличение скорости химической реакции и приводят к росту селективности процесса и производительности единицы реакционного объема. [c.300]

Как соединить эмпирический подход с глубоконаучным Сложная задача. Фундаментальный научный подход требует много времени. Может быть, помогут математики В последние годы они пропагандируют методы оптимизации химических и многих других процессов. Могущество математики безгранично. [c.132]

Последняя, девятая глава посвящена применению динамического программирования для оптимизации стохастических процессов, модели которых формулируются на основе статистических вероятностных закономерностей. В этих случаях максимизируется математическое ожидание целевой функции (дохода), определяемой с помощью рекуррентного соотношения между N- а ф — 1)-й стадиями. Значительный интерес представляет проведенное автором с большой наглядностью и методичностью сопоставление детерминированных и стохастических процессов. Для современных химических процессов и больших химических систем (цех, завод) все более характерным становится замена однозначного детерминизма вероятностными связями между событиями. От изучения простых систем и единичных явлений переходят к изучению сложных систем и массовых явлений, когда важен уже не результат отдельного события, а общий эффект основной массы событий. Венцом практической реализации и управления стохастическими процессами являются адаптивные, или самоорганизующиеся, модели, основанные на стохастической природе явлений. [c.9]

Успешно применяет ЭВОП американская цианамидная компания В частности, ЭВОП применено для оптимизации производства синильной кислоты из метана, аммиака и кислорода 2°, благодаря чему выход увеличился на 4%. Оптимизация сложного периодического химического процесса описана в работе [c.109]

На современном этапе расчеты с применением ЭВМ можно рекомендовать в следующих случаях I) когда сложность технологии и условий нагрева или охлаждения не позволяет достаточно точно описать ее упрощенной схемой, которая принята для инлсеиерного расчета (сложная конфигурация металла, неравномерный нагрев или охлаждение, учет химических процессов, нестационарные режимы и т.д.) 2) когда требуются многочисленные вариантные расчеты, обычно для решения задач оптимизации режимов работы или конструктивных элементов печи 3) для управления режимом работы печей, когда требуется проводить большой объем расчетов в кратчайшее время. [c.10]

Дальнейшее развитие средств ААИ идет по пути совершенствования эксиериментальных методов визуализации объектов исследования — применения адсорбционных индикаторов для выделения определенных элементов структуры, применения различных люминесцентных индикаторов для визуализации потоков, применения рентгеновских ионных анализаторов в качестве приставок к электронным микроскопам, позволяющих проводить высокоспецифичный анализ распределения химических элементов в структуре [17] и многих других. Одновременно быстро развиваются методы [18] и средства для оптимизации и машинной обработки изображения. Увеличение объема памяти и быстродействия вычислительных машин, примененпе систем искусственного интел.лекта способствует развитию систем распознавания динамических образов и соответственно расширению возможностей анализа быстроиротекающих процессов и построению динамических моделей объектов со сложной пространственной структурой. [c.126]

Результаты эксперимента в химии и химической технологии были и остаются главным критерием при решении практических задач и при проверке теоретических гипотез. Изучение сложных технологических процессов сопряжено с трудоемким и длительным экспериментом. Для увеличения эффективности научных исследований, сокращения сроков разработки новых технологических процессов несбходима оптимизация экспериментальных исследований на всех стадиях разработки, исследования, внедрения и эксплуатации хи-ми ю-технологических процессов. [c.5]

Модели, основанные на линеаризации. При оптимизации сложных химико-технологических систем плодотворной оказывается идея использования двухуровневых моделей — точных и приближенных. Точная модель представляет собой детальное описание рассматриваемого процесса на всех уровнях (например, по фазовому равновесию, кинетике химического превращения и массопереноса и т. д.). Однако ее применение при решении задач оптимизации ХТС весьма громоздко и времяемко. Поэтому основным назначением точных моделей является получение и коррекция упрощенных моделей. Упрощенная модель используется вместо точной итеративно сначала совместно с ограниче- [c.427]

Конечная цель системного анализа на уровне отдельного химико-технологического процесса — построение функционального оператора (модуля химико-технологического процесса), который используется в дальнейшем для решения задач оптимизации, управления, проектирования процессов, а также для решения задач выс-щих ступеней иерархии химического производства. Необходимость применения системного подхода особенно остро стоит при анализе сложных ФХС, т. е. систем, для которых характерны многообразие явлений, совмещенность и взаимодействие явлений различной физико-химической природы. К таким системам можно отнести процессы массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы. [c.3]

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]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология