汪跃龙[1]2001年在《基于神经网络模型的环氧乙烷反应器预测控制》文中认为环氧乙烷（EO）反应器的控制技术是保证其在最佳工况下运行，提高其经济效益的关键技术。本文主要研究用人工神经网络（ANN）建立EO反应器的模型，实现其过程预测优化控制的原理和方法。主要研究内容与成果如下： ①基于过程测量数据可以反映对象的规律和特征，提出采用过程测量数据建立对象模型的构想。在分析研究TDC-3000系统结构的基础上，提出采用DCS系统本身的数据检索功能收集过程测量数据，经由DCS操作站的打印机接口向外部通用计算机传送数据的方案，经试验，实现了DCS与互连网的实时数据传送。采用共享内存和动态数据交换技术，研究解决了不同计算机系统（UNIX，Windows操作系统）之间、不同应用程序（进程）之间的实时数据动态交换问题。提出过程数据预处理办法及样本点广义距离均匀分布规则和算法，解决了从海量过程测量数据中撷取少量样本数据的问题。 ②提出一种双ANN结构的EO反应器模型。该模型的主结构采用RBF网络，离线训练，用来代表对象的大范围变化规律；模型的副结构采用BP网络，在线训练，用来代表主结构的误差，也用来消除因对象缓慢时变所导致的模型误差。主、副ANN结构线性迭加构成对象模型。经模型预测—实测对比，其最大误差不过2％，较好地解决了EO反应器模型的构造、学习算法和误差校正等问题。 这种双ANN网络模型，与所提出的过程数据采集和样本数据撷取算法相结合，对于建立非线性缓慢时变的MIMO过程对象模型，具有实用价值。 ③基于模型预测控制算法原理，对于EO反应器预测优化控制中的数据预处理、参数预测、慢趋势预测、滚动优化控制、期望目标（约束边界）计算与约束处理等问题，提出了计算原理和算法公式，并确认了相关的计算参数。提出了MPC预测误差的ANN模型校正方法和不同控制方式之间的切换办法。 以上研究成果，基本解决了用人工神经网络建立EO反应器模型，实现其预测优化控制的计算原理和方法问题，并将应用于工程实际。
李翠清, 刘守义[2]2002年在《环氧乙烷反应器工况模拟软件开发》文中进行了进一步梳理采用基于windows面向对象的可视化开发工具VB5.0,结合BP神经网络,开发了环氧乙烷反应器工况模拟软件。软件以环氧乙烷反应器神经网络模型为核心,包括训练、回忆、预测及说明四个部分。软件界面良好、操作方便,对于预测实际生产的产品质量及学生生产实习过程中模拟实际生产操作都具有一定指导意义。
赵琳[3]2014年在《可燃气体（或蒸气）最小点火能与物质结构的构效关系研究》文中提出最小点火能(minimum ignition energy，MIE)是表征可燃物危险性的重要参数之一。最小点火能越小说明可燃物质对电火花越敏感。研究可燃气体、可燃液体蒸气的最小点火能量对于了解介质对于电火花的着火敏感性、采取有效的预防措施具有重要意义。目前对可燃气体（或可燃液体蒸气）最小点火能影响因素的研究主要集中在实验研究方面，对烃类物质结构与其最小点火能的构效关系研究则比较缺乏。本论文拟基于定量结构-性质相关性(Quantitative Structure-Property Relationship，QSPR)的基础理论，将实验测定与数值模拟结合，建立相应分子结构参数和理化性质间的定量关系模型，实现根据分子结构预测其理化性质的目的，弥补实验测试存在的不足，探寻可燃气体（或蒸气）的最小点火能随物质结构的变化规律。基于上述思路，本课题开展了以下研究内容并取得了预期的研究成果:（1）首次采用目前应用广泛的定量构效关系（QSPR）理论，采用线性回归方法计算了80种可燃气体及蒸气的分子描述符，建立了基于最佳多元线性回归方法（B-MLR）与启发式回归方法（HM）的最佳预测模型，用来预测可燃气体（或蒸气）最小点火能，并得出影响可燃气体或蒸气的主要分子结构特征。根据构建的模型可预测任一种可燃气体或蒸气的最小点火能。B-MLR与HM方法构造的模型预测集的复相关系数2分别为0.9802和0.9806，说明所建模型拟合效果很好。（2）首次在国家标准测试方法的基础上对最小点火能测试装置进行改进，使得该装置能够测试不同温度下的可燃气体（或蒸气）。（3）首次完成高温下可燃气体最小点火能的测试。用可燃气体(蒸气)最小点火能测试系统测试了20-80℃范围内丙烯、异丁烯、异丁烷、环氧乙烷气体的最小点火能，探讨了初始温度对可燃气体或蒸气的影响规律，并验证了所建模型的预测结果的准确性。总之，本课题的研究对于可燃性气体或蒸气安全生产、防止重大燃爆事故有着重要的理论意义和实用价值，为安全操作和条件控制提供技术支持。
张兆东[4]2016年在《乙二醇装置水合与精制单元先进控制》文中研究指明在某50 000吨/年环氧乙烷/乙二醇装置的水合单元与精制单元,使用成熟的商业软件设计先进控制器。实现了水合比的闭环控制。在稳定控制的基础上,控制器进行卡边优化,减少了高压蒸汽用量。同时提高DEG塔的塔底温度,增加了DEG的回收量。
参考文献：
[1]. 基于神经网络模型的环氧乙烷反应器预测控制[D]. 汪跃龙. 西北工业大学. 2001
[2]. 环氧乙烷反应器工况模拟软件开发[J]. 李翠清, 刘守义. 北京石油化工学院学报. 2002
[3]. 可燃气体（或蒸气）最小点火能与物质结构的构效关系研究[D]. 赵琳. 青岛科技大学. 2014
[4]. 乙二醇装置水合与精制单元先进控制[J]. 张兆东. 橡塑技术与装备. 2016