Метод анализа поведения химико-технологичных систем. Оценка воспроизводимости и однородности информации

Введение
Метод анализа поведения химико-технологических систем
Химические данные и информация
Общая методология анализа данных. Модели и методы.
Оценка воспроизводимости и однородности информации
Заключение
Список литературы

Метод анализа поведения химико-технологичных систем. Оценка воспроизводимости и однородности информации

Совмещенные многоассортиментые ХТС (СМ-ХТС) - это многоассортиментные системы, которые в зависимости от видов сырья в различные периоды времени позволяют выпускать, используя одни и те же элементы (аппараты) при определенных жестких технологических связях между этими элементами и заданных режимах работы периодических ХТП, одновременно несколько видов продуктов. ДЛЯ СМ-ХТС характерны высокие значения коэффициентов использования технологического оборудования и возможность применения крупнотоннажных аппаратов.1
Следует, однако, отметить, что СМ-ХТС имеют ряд недостатков, связанных с необходимостью останова оборудования для промывания и очистки при переходе с выпуска одного ассортимента продуктов на другой, с возможностью загрязнения одного продукта другим, с некоторыми потерями продукции при смене ассортимента, с трудностями подбора оптимального ассортимента выпускаемых продуктов, с выбором оборудования из-за различия параметров ХТП при производстве разных продуктов. Несмотря на это, использование оптимально организованных СМ-ХТС для производства малотоннажных продуктов является, несомненно, экономически выгодным, в частности для производства химических реактивов, органических красителей и промежуточных продуктов, пестицидов и др.
Гибкие химико-технологические - это ассортиментные системы, которые в различные периоды времени в зависимости от видов сырья позволяют выпускать, используя определенный набор элементов (что обусловлено изменением состава элементов и периодических ХТП, изменением структуры технологических связей между ними, а также перенастройкой технологических режимов функционирования ХТП), одновременно различные совокупности нескольких видов продуктов. ГМХТС дают реальную возможность существенно интенсифицировать и увеличить ТЭП производств различных малотоннажных продуктов.
Глава 2. Метод математического моделирования
2.1. Метод математического моделирования.
Решение разнообразных задач математического моделирования и анализа, действующих ХТС методологически осуществляют по следующим шести основным этапам:
1. постановка задачи - сформулировать инженерно-технологическую постановку задач анализа ХТС, которые необходимо решать с использованием вычислительного эксперимента на ММ; определить, с какой точностью требуется получить решение задач математического моделирования и анализа ХТС;
2. изучение физико-химической сущности ХТП, входящих в структуру ХТС - выявить конструкционные и технологические параметры ХТП, оказывающие существенное влияние на себестоимость продукции; собрать данные по материальному и тепловому балансам, режимам эксплуатации и о функционировании АСУ ТП. На основе технологической схемы ХТС составить логико-информационную схему, составить приближенные математические модели ХТП, если такие модели еще не входят в библиотеку модулей расчета ХТП; эти приближенные модели должны соответствовать реальным технологическим режимам эксплуатации ХТС;
3. разработка математической модели основного варианта технологического режима ХТС и анализ чувствительности ХТС - создать ММ действующего основного варианта ХТС с единым набором технологических параметров; выявить такие ХТП и параметры, которые оказывают наименьшее влияние на основной вариант режима эксплуатации, а также найти параметры ХТП, оказывающие наибольшее влияние на переменные, которые представляют интерес с точки зрения целей анализа ХТС;
4. анализ затрат ресурсов на математическое моделирование ХТС - необходимо сопоставить цели математического моделирования и анализа ХТС с наличием имеющегося персонала исследователей, средств вычислительной техники и времени; проанализировать требуемую точность расчета ХТС, которая может быть достигнута с использованием модулей расчета ХТП, обладающих наибольшей чувствительностью; в случае необходимости составить план сбора экспериментальных данных, проводя лабораторные и производственные измерения; решить, насколько общими (в противоположность частным) должны быть ММ, и установить способ обработки физико-химических параметров, основываясь на этих решениях; разработать более общие модули расчета ХТП и новую логико-информационную схему ХТС с целью более точного описания режимов реальных ХТП и аппаратов; разработать алгоритм стратегии анализа ХТС и алгоритмы ускорения сходимости численных расчетов СУ математических моделей, с тем, чтобы удовлетворялась вся система заданных ограничений и соблюдались материальный и энергетический балансы для всех возможных технологических режимов ХТС;
5. разработка модулей расчета параметров и состояний ХТП;
6. разработка математической модели ХТС в целом;
7. проведение вычислительного эксперимента на ЭВМ с математической моделью ХТС для получения результатов анализа функционирования отдельных технологических блоков, агрегатов и узлов с последующим анализом производства (установки) в целом.1
Рассмотрим более подробно характеристику некоторых операций основных этапов математического моделирования и анализа действующих ХТС. На этапе постановки задачи необходимо оценить, насколько сложными должны быть модули расчета (МР) отдельных ХТП, предназначенные для поиска решений поставленных инженерно-технологических задач; насколько велико число однотипных МР для всей ХТС, причем требуется оценить эту величину не только для отдельного основного варианта технологического режима ХТС, но и для всех исследуемых вариантов. Но чем сложнее оказываются отдельные МР, тем меньше возможности моделирования полной ХТС. На вопросы, касающиеся отдельного ХТП или элемента ХТС, можно ответить, применяя вычислительный эксперимент на конкретной, сложной ММ, описывающей этот ХТП, тогда как для ответа на вопросы о функционировании ХТС в целом приходится использовать более простые МР. Тем не менее, если химическое производство состоит из сложных ХТП, можно применять широко информационные МР этих аппаратов для получения с помощью методов планирования эксперимента упрощенных МР, которые будут использованы в ММ производстве.
Необходимо дать предварительную оценку требований, которые предъявляются к математической модели ХТС: 1) четкое формулирование целей исследования; 2) применение на начальном этапе простых МР аппаратов, позволяющих установить необходимый уровень точности вычислительного эксперимента; 3) наличие достоверных и (или) необходимых производственных данных; 4) наличие данных о физических и химических свойствах веществ и смесей, перерабатываемых в ХТС.
На этапе изучения ХТП, входящих в структуру ХТС, необходимо при составлении списка параметров ТП выполнить следующие условия:
1) информация должна соответствовать целям, поставленным перед моделированием. Иногда полезно предвидеть требования, которые могут быть предъявлены к математическому моделированию в дальнейшем, но список не должен быть излишне подробным. Во многих случаях химические компоненты можно распределять на группы, а этим группам следует приписывать такие средние молекулярные веса, чтобы сходился МБ. Как правило, компоненты обратных технологических процессов являются наиболее важными, так как они существенно влияют на эффективность ХТС;
2) список должен включать также химические компоненты, которые непосредственно не влияют на цели моделирования, но тесно связаны с основными компонентами, перерабатываемыми ХТС;
3) видоизменение информации о входных ТП может описываться с одинаковой точностью во всех МР. Состояние знаний об основных явлениях, происходящих в рассматриваемом аппарате, может оказаться недостаточным для описания аппарата с требуемой точностью;
4) выбрать рациональные единицы измерения параметров ТП, а в качестве информационных переменных на МР выбрать те, которые отвечают на поставленные вопросы, являются основными компонентами в обратных ТП и наиболее точно рассчитываются в МР.
Требования, предъявляемые к информации о физических и химических свойствах веществ, о химическом равновесии и выходах реакций, о степенях превращения и кинетических параметрах ХТП, также зависят от целей моделирования ХТС. Конечно, если не нужно составлять тепловой баланс, то не нужно знать и значения удельной теплоемкости. Однако обычно необходимо знать теплоемкость, плотность и основные данные о равновесной концентрации, поэтому в приближенных МР эти свойства можно принять постоянными. На основании знаний и практического опыта необходимо выявить ТО, играющие, особенно, важную роль в функционировании ХТС.
Основными характеристиками работы промышленного химического реактора являются его удельная производимость (т. е количество целевого продукта, которое образуется в единицу времени в единице объема реактора) а так же селективность (доля превращенного сырья, использованного на образование целевого продукта). Для достижения наиболее оптимальных или даже наилучших экономических результатов необходимо добиваться, более высоких значений этих показателей. Для этого необходимо выбрать определенные условия протекания процесса с использованием его математической модели, который основан на использовании законов природы, которые лежат в основе химических и физических процессов, протекающих в реакторе, а так же других аппаратах различных технологических стадий. К ним обычно относятся уравнения химической кинетики, термодинамики, которые описывают скорости образования основных и побочных продуктов реакции, так же состав реакционной массы как функцию температуры, начальных концентраций реагентов и степени их конверсии, уравнения гидродинамических, тепловых и массообменных процессов, сопровождающих реакцию или протекающую в отдельных аппаратах. Данные уравнения используют, затем для построения функции себестоимости или дохода связывающие эти критерии с параметрами процесса.1
Рассмотрим конкретный пример решения проблемы оптимизации химико-технологического процесса с использованием наиболее простых моделей.
В качестве примера решим задачу подбора параметров процесса для обеспечения максимальной производительности.
Предположим, что производство определенного продукта который образуется по реакции АВ функционирует с 40-х годов по старой технологии. Согласно производственному регламенту, реакция проводится в периодическом реакторе, в который загружается раствор исходного реагента А с начальной концентрацией СА,0 = 1моль/л. В количестве V=100л. реакционная масса термостатируется с помощью теплообменных устройств реактора (рубашка змеевик) в течение времени t= 3ч. За это время часть исходного реагента А превращается в продукт реакции В. При этом степень конверсии Х исходного реагента А в В:
(1)
где СА и СВ – концентрации А и В (моль/л) в реакторе в момент времени t=3ч.
При достижение заданной конверсии реакционная масса охлаждается, продукт реакции В отделяется, а не превращенный исходный реагент А попадает в отходы производства. Суммарное время загрузки и выгрузки реакционной массы составляет t0=1 ч.
Для таких регламентных показателей загрузки реагента А для проведения одной операции составляет nА,0 =V .СА,0=100 моль, а количество образовавшегося за время реакции продукта nB= nA,0.X=100 . 0,75=75 моль. Отсюда часовая производительность П установки, выраженная в молях продукта В, полученного в единицу времени :
моль/ч, или
18,75 . 24 = 450 моль/л . ч

Для решения поставленной задачи максимальной производительности проведем исследования кинетики реакции АВ. Находим, что ее скорость описывается кинетическим уравнением второго порядка:
 моль/л . ч (2)
с константой скорости k = 1 л/моль. ч. Уравнение (2) представляет собой в данном случае математическую модель описанного выше периодического реактора. Воспользуемся этой моделью для определения степени конверсии Х и времени t, обеспечивающих максимальную производительность установки. Очевидно, что такое время существует, поскольку при малом времени реакции t, несмотря на высокую скорость реакции (СА близко к СА,0), общая производительность установки мала из –за большой доли непроизводительных затрат времени t0. К тому же при большом времени реакции t доля непроизводительных затрат снизится и скорость реакции из – за малой концентрации СА к концу реакции (см. ур. 2).
Для определения оптимальных значений Х и t выразим через СА через Х (СА=СА,0( 1 - Х )), подставим в уравнение (2)
и проинтегрируем
или
Подставив приведенные выше значения k и CA,0 в последнее уравнение, получим
(3)
Запишем теперь уравнение для расчета производительности установки. Для этого количество молей продукта В, производимых за одну операцию,
nB=VCB=VCA,0=100X
разделим на время операции t+t0 :
моль/ч.