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化工生产过程论文摘要怎么写 化工生产过程论文摘要范文参考

2021-02-17 论文大全 39 ℃ 0 评论
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第一篇论文摘要:化工生产过程HAZOP安全评价技术

化工生产过程涉及大量易燃、易爆、有毒、有害物质,一旦物质或能量的正常运行状态遭到破坏,便会发生火灾、爆炸或泄漏导致灾难性后果.为防止化工生产过程危险事故的发生和蔓延,实现事故早期预防,需要对化工生产过程进行安全评价.危险与可操作性分析(Hazard and Operability,HAZOP)是1套应用较广的评价方法,但是人工评价存在费时、费力、成本高等缺点.本文介绍了计算机辅助安全评价技术的发展和人工HAZOP安全评价技术,重点讨论了一种基于SDG(Signed DirectedGraph)的计算机辅助危险与可操作性分析安全评价技术.这种安全评价技术基于SDG定性模型过程模型,通用性强,且又能分析各种具体工艺的特定信息,与人工专家评价相比,该评价技术具有完备性好、省时、省力、成本低、评价结果系统性和条理性强等众多优点.

第二篇摘要范文:精细化工生产过程控制系统研究与设计

近年来,精细化工行业发展迅速,在国民经济中的比重越来越大.但是由于精细化工生产过程具有多批量,小批次,且生产工艺复杂的特点,我国精细化工行业自动化水平还比较低,国内不少企业还停留在早期的生产模式上.因此,对精细化工生产过程控制系统的研究具有重要的意义.

本文以某精细化工公司化工中间体生产线为背景,深入分析了精细化工中间体的工艺特点及控制要求,同时结合西门子全集成自动化的思想,确定了以S7-400H冗余系统为核心,WinCC和触摸屏作为监控系统的总体控制方案.基于总体控制方案之上,考虑到现场设备的特性及现场环境,进行硬件选型及电路设计.针对生产工艺中的一些关键问题,例如压空介质问题、水和有机相分离的问题,反应釜温度控制问题等进行了系统地研究,提出了解决办法并获得良好的应用效果.最后对监控系统的界面设计以及控制系统的网络设计进行了介绍.

整个控制系统的设计已经全完成,并且调试成功.现正运用于某精细化工公司化工中间体生产中,系统运行可靠,解决了之前存在的问题,达到了预期的效果.

第三篇化工生产过程论文摘要:精细化工生产过程的若干安全系统工程技术问题探讨

分析国内外化工安全领域最新技术发展情况,应用过程危险与可操作性(HAZOP)自动分析技术、安全仿真与安全控制技术,探讨适应精细化工间歇生产工艺特点的HAZOP分析和安全评价、安全仿真与安全控制等精细化工过程安全系统工程关键技术问题的研究途径,重点讨论间歇化工生产过程的基于符号有向图(SDG)的HAZOP自动分析的技术策略,提出安全仿真系统设计和安全控制系统设计的技术方案.

第四篇化工生产过程论文摘要模板:化工生产过程计算机仿真控制系统

针对大型化工生产过程控制的仿真对各类操作人员的培训问题,以自主开发设计的甲醇和碳酸二甲酯生产过程仿真控制系统为背景,阐述了化工生产过程计算机仿真控制系统的建模技术及模型求解方法,并给出了基于PID的调节器参数整定方法以及主要控制过程的PID控制仿真实例,该系统不仅适用于化工企业员工的上岗培训,而且适用于化工专业学生的生产实习.

第五篇化工生产过程论文摘要怎么写:基于改进连续蚁群算法的化工生产过程优化

对于化工生产过程系统这种典型的复杂系统而言,优化方法是一种能提高其系统性能的有效手段.优化技术对其效率的提高、能耗的降低、资源的合理利用及经济效益的提高等均有显著的效果.但是随着化工过程目标问题的规模越来越大,模型结构也越来越复杂,实现系统的最优化也越来越困难,对现有的优化方法提出了挑战,因此对高效的智能化的优化技术的需求日益迫切.


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针对这一问题,本文采用一种较新的智能优化方法,即蚁群优化算法(Ant ColonyOptimization,ACO)来对化工生产过程进行优化.蚁群优化算法以其优越的问题分布式求解模式在组合优化问题的求解中取得了极大成功,但很多化工过程上的实际问题通常表达成一个连续的最优化问题.如何拓展蚁群优化算法的功能,使之也适用于连续问题,此为亟待应对的挑战,这也是本文的主要研究内容.

本文首先从生物学原理和数学原理两方面对基本蚁群优化算法进行了深入地分析,并建立了其数学模型和程序框架.

然后讨论了基本蚁群算法的离散本质,以及用其解决连续域优化问题的主要思路.在此思路的指导下,提出了一种改进的连续蚁群优化算法.并选用典型的连续域优化问题,将其与基于网格划分策略的连续域蚁群算法的有效性进行了比较和验证.之后运用算法融合思想,将蚁群优化的基本思想与神经网络相融合,用改进的连续域蚁群算法对神经网络的权阈值进行了优化,弥补了BP网络易于陷入局部最小的缺点.并用实例验证了这一新的连续蚁群BP网络的可行性.

最后将之前提出的改进的连续蚁群算法和基于此算法的BP网络分别运用与丁烯烷化过程的优化和热偶精馏塔的模拟优化,并用MATLAB语言编写了仿真程序.本文提出的此种改进的连续蚁群算法原本只能应用于无约束的连续域优化问题的求解,本文提出将其应用于带约束的丁烯烷化过程的优化,解决了算法适应问题,仿真结果显示,求解的稳定性和全局优化性能良好.而在热偶精馏塔的建模中,新的连续蚁群BP网络也体现了良好的预测效果,具有足够的精度模拟其生产过程.

第六篇摘要范文:化工过程模拟技术及HYSIM模拟系统在化工生产中的应用

论述了化工过程模拟技术的发展现状、作用和用途,并以HYSIM化工模拟系统为例,介绍了化工过程模拟系统在化工生产中的实际应用工作,指出该技术在企业中应用已成为一种必然.

第七篇化工生产过程论文摘要范文:化工生产过程HAZOP安全评价技术

化工生产过程涉及大量易燃、易爆、有毒、有害物质,一旦物质或能量的正常运行状态遭到破坏,便会发生火灾、爆炸或泄漏导致灾难性后果.为防止化工生产过程危险事故的发生和蔓延,实现事故早期预防,需要对化工生产过程进行安全评价.危险与可操作性分析(Hazard and Operability,HAZOP)是l套应用较广的评价方法,但是人工评价存在费时、费力、成本高等缺点.本文介绍了计算机辅助安全评价技术的发展和人工HAZOP安全评价技术,重点讨论了一种基于SDG(Signed Directed Graph)的计算机辅助危险与可操作性分析安全评价技术.这种安全评价技术基于SDG定性模型过程模型,通用性强,且又能分析各种具体工艺的特定信息,与人工专家评价相比,该评价技术具宵完备性好、省时、省力、成本低、评价结果系统性和条理性强等众多优点.

第八篇化工生产过程论文摘要格式:煤化工生产过程多联产技术研究进展

煤化工产业具有投资大、技术不够成熟等特点,单一产品技术路线导致较大的经济风险,因此在生产过程中实施多联产非常必要.本文对煤化工生产过程中多联产技术研究进展进行了评述,主要包括以合成氨为基础、以煤气化联合循环(IGCC)为基础、以煤制天然气为基础、以低阶煤利用为基础等的联产过程.分析认为,大多数过程仍然没有摆脱将单一技术进行简单堆砌排布的思路,指出未来需要注重在生产过程中工艺单元、中间产物、目标产品市场等方面的互补,开发高效、灵活的多联产生产模式.同时,应加大对单一煤化工技术的研发力度,为实施煤化工多联产提供支持.

第九篇化工生产过程论文摘要:精细化工过程控制技术的发展动向

精细化工产品的市场需求快速多变,产品更新换代快,使得精细化工生产过程一般采取小批量、多品种生产,生产过程多为间歇或半连续过程,时变性、非线性强,生产过程的工艺流程复杂,操作步骤繁杂,劳动强度大,精细化工生产过程的工艺介质多为有一定毒性、腐蚀性和易燃易爆性的化学品,过程运行危险性大:这些特点使得精细化工生产过程更难以控制,综合自动化水平普遍较低.为了提高精细化工生产过程的综合自动化水平,需根据精细化工生产过程的特点及其控制需求,进行精细化工生产过程控制技术的研究和应用.目前,精细化工过程控制技术的主要发展动向为:从常规仪表控制向计算机控制、集散式控制系统(Distributed Control System,DCS)控制发展,从简单的顺序控制、程序控制向基于ISA SP88间歇过程控制标准的自动批量生产控制发展,从人工控制、常规PID控制向先进的批次-批次迭代学习优化控制发展:从简单工艺参数的控制向生产工况和生产质量的综合性统计过程控制发展:从简单的工艺参数越限连锁报警向综合性安全保护控制和在线实时非正常工况管理发展.

第十篇摘要范文:一类连续化工生产过程的模型辨识及非线性预测控制研究

化工过程的建模和控制是过程控制领域的研究热点和难点,由于化工过程通常存在很强的时变性和非线性,很难建立准确的机理模型,而对过程的温度、浓度、平均分子量等指标的精确控制影响着产品的产量和质量,具有很强的理论及实际研究价值.预测控制作为一种在实际生产中发展起来的控制方法,已得到了广泛的应用.但传统的预测控制方法都是基于线性模型实现的,而对于具有强非线性的化工过程,线性模型预测控制难以取得满意的控制效果,因此需要进一步研究基于非线性模型的预测控制方法.

本文以典型的连续化工生产过程如一阶连续搅拌反应釜、pH中和过程、MMA聚合反应、生物反应器等为对象,依据过程的输入输出数据建立辨识模型来描述系统的动态特性,并基于所得模型设计非线性预测控制器.同时,结合智能优化算法研究有约束非线性预测控制的控制律求解问题.论文的研究内容主要包括以下几个方面:

1.以一阶连续搅拌反应釜为研究对象,分析其模型的阶跃响应特性和稳定性.将CSTR的机理模型辨识成为LSSVM-ARX结构的Hammerstein模型,并与采用多项式函数结构的Hammerstein模型比较辨识效果.基于辨识所得模型,提出相应的非线性预测控制算法,给出了预测控制律的求解及非线性环节逆模型的构造方法.将该方法用于CSTR的反应物浓度控制中,并与基于多项式函数的Hammerstein模型预测控制以及PI控制器仿真比较其效果.

2.提出了一种辨识Wiener模型的新方法,采用Laguerre正交函数描述模型的线性环节,采用最小二乘支持向量机描述其非线性环节.给出了模型的结构和辨识的具体步骤,并将该方法推广到多输入多输出Wiener模型的辨识中.将所提方法分别针对SISO和MIMO情况进行仿真验证,并与基于多项式函数的Laguerre-Wiener模型比较辨识效果.

3.将线性环节为Laguerre函数的Wiener模型用于pH中和过程的辨识及预测控制.将过程的机理模型分别辨识为Laguerre-LSSVM结构的Wiener模型、Laguerre-SVR结构的Wiener模型、Laguerre-多项式结构的Wiener模型和线性Laguerre模型,比较各模型的辨识效果,分别基于得到的四种模型对pH中和过程实施有约束预测控制,利用SQP算法求解控制律.

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4.以MMA聚合反应为对象,研究基于高斯过程的模型辨识及非线性预测控制.分别针对不同的模型延迟分析高斯过程的动态建模效果,比较其计算时间和预测性能,选择最为合适的延迟建立最终的高斯模型,输出其模型预测结果.将辨识得到的高斯过程模型作为预测模型,构建非线性预测控制算法,并用于MMA聚合过程数均分子量的跟踪控制.

5.针对基本粒子群算法容易出现“早熟”收敛的缺点,提出一种改进的混合遗传粒子群算法,在基本算法的迭代中引入淘汰机制,将满足淘汰条件的粒子与适应度最优的粒子进行多后代择优交叉和一定概率的变异,以期得到适应度更优的新粒子代替被淘汰粒子,从而提高算法的全局寻优能力.将混合遗传粒子群算法用于有约束线性广义预测控制的控制律求解中,仿真验证其有效性.在此基础上,提出了一种基于NARIMAX模型的有约束非线性广义预测控制方法,给出了非线性广义预测控制的参数在线辨识方法和基于混合遗传粒子群算法的控制量求解步骤,并用于开环不稳定生物反应器的控制.

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