CN100337711C - 分离多种物质混合物的过程控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在蒸馏塔中分离多种物质混合物的过程控制方法。特别是涉及分离沸点很接近的多种物质混合物，例如异构体混合物，将该混合物分离为高产品纯度的同分异构组分。

Description

分离多种物质混合物的过程控制方法

本发明涉及一种在蒸馏塔中分离已知组分的多种物质混合物的过程控制方法。本发明特别是涉及分离彼此沸点很接近的多种物质混合物，例如异构体混合物，将该混合物分离为具有高产品纯度的同分异构组分。

在甲苯的硝化反应过程，人们可以得到一种异构体混合物，该混合物由邻、间和对硝基甲苯以及二硝基甲苯异构体和其他组分组成。技术任务在于，将邻、间和对硝基甲苯异构体由这些物质的混合物中分离，并获得至少为99.70％的高纯度的产品。此过程可以通过一系列串连的蒸馏塔实施，且其中部分蒸馏塔通过循环流连接在一起。由于所要获得的硝基甲苯异构体沸点差小，因此为实现分离，蒸馏塔就需要有高塔板数和高回流比。特别是邻、间和对硝基甲苯的分离，由于它们的沸点差只有大约3K，因此需要很高塔板数。因此，这些异构体是在如下结构的塔中被分离的，即该塔可以从结构上分为两个相邻的、总共带有一个蒸发器和一个冷凝器的塔段。由于温度灵敏度很小，因此不可能使用柱温作为辅助控制参数来调节沉积在下塔段塔底的对硝基甲苯的浓度。

由于柱温不能被用作辅助控制参数以维持对硝基甲苯的产品规格，因此要利用在线近红外(NIR)光谱仪进行过程控制。但是发现，它们的使用对最终产品的分析，即在塔底出口或塔处会带来两个十分关键的缺陷。它们是：

在测量终产品(对硝基甲苯)的浓度时，NIR分析所提供的测量值，由于对硝基甲苯的高浓度而达不到所需精度。

即使有可能通过分析而实现过程控制所需的精确度，但在终产品流中装配测量仪表也是不可行的，因为在那里探测浓度差过于迟缓，因此也就不能及时实施控制。

由于产品特性，可以预料到在操作过程的起始阶段在终产品流中会产生大量的污染和变色。因此，这就排除了使用光谱法作为测定方法来控制生产过程。

自主研究表明，在塔底产品浓度变化时，在两个塔段间的产品流中的敏感度最高。在所述的产品流中，浓度变化值高于在塔底产品中所得浓度变化值10个因子。此外，与终产品相比，较低的对硝基甲苯浓度出现在塔段间的产品流中。因此，在该产品流中可通过使用分析仪器获得更高精度。该精度大约是在终产品中测量时的两倍高。

本发明的思想基于将分析仪器置于两塔段之间的产品流中。然后如将分析仪器连入一控制电路，则可以保持在两塔段之间的产品流浓度恒定。然而，这不能保证在下塔段的底部吸取出的终产品的浓度也保持恒定。这是因为下塔段位于仪器安装位置和塔底之间，该塔段的分离效率会由于控制介入和干扰影响(Streinflüssen)而持续变化。

本发明的任务是如此实现的，即依照本发明，将在线分析仪器按照如上所述的排布方式，和一种在线过程模型相连结。

本发明提供一种针对带有下塔段和上塔段且能调节塔底物浓度的蒸馏塔的过程控制方法，从而将优选具有彼此非常接近的沸点的多种组分A、B相互分离，并以高纯度获得在下塔段的塔底沉积的组分，该方法的特征在于：

a)组分A、B的浓度是使用分析仪器，特别是近红外(NIR)分光计在线测量的，其测量点是在塔柱上除塔底或塔顶区之外的位置点上，特别是在这样的位置处，即其位于整个塔长最上十分之一到最下十分之一之间的中间区域，

b)在过程控制系统的计算单元中的在线过程模型接受并采用根据a)所测得的至少一种组分A、B的浓度值，然后该过程模型在由过程控制系统和控制技术所决定的间隔时间里，通过使用该测量值和其他直接从塔中测量得的那些选自温度、压力和物质流量特别是进给量、加热媒介进给量、特别是蒸汽进给量和回流量的参数，计算出塔底物浓度X_Asu，

c)将通过使用过程模型计算所得的塔底物浓度X_Asu用于控制调节，从而将由模型计算所得的塔底物浓度X_Asu在控制技术中作为塔底物浓度控制参数的实际值，

d)该过程模型的特定参数由物理上可解释的参数、特别是规整填料或无规填料的理论塔板数和/或塔效率组成，并且以终产品的分析和分析数据录入过程模型中为依据来看，这些参数在更长的时间间隔内--特别是好几个小时，有时甚至几天--均是适于各个塔柱情况的，例如污染度。

在一优选的衍生方案中，该方法还可以用于分成至少两个次级塔的塔(图1a)，从而在次级塔之间的区域进行浓度测量a)。

使用次级塔的方法的一个优选衍生方案的特征在于，在过程模型中使用两个次级塔之间的物质流量以及它们的温度来代替温度、进给和回流物质流量以及热能，特别是蒸气量。

优选是在该方法中将分析仪器布置在整个塔长度的最上五分之一和最下五分之一间的区域内。

或者可以在过程模型中同时使用两次级塔间的液体流测量值和热能值。

除了NIR分光计，也可以使用其它的分析仪器，例如气相色谱仪，UV-VIS分光计，液相色谱仪。

本方法优选适用于分离沸点差至多20K，特别是10K的混合物。

在温度灵敏度给定的情况下，优选通过测定温度和压力来计算浓度。

在本方法的另一个衍生方案中，可以将在线分析和过程模型结合起来用于塔顶产品的浓度控制。

本方法特别适用于硝基甲苯异构体的分离，优选通过如下方法实施。

分析仪器测定两个次级塔(图1a)之间产品流的一个组分(例如对硝基甲苯)的浓度，并将该信息进一步传递给过程模型。根据该信息，模型使用直接在塔中测定的参数，例如流量、蒸气进给量和温度而计算出塔底产品中对硝基甲苯的浓度。将过程模型所计算出的值作为控制参数的实际值。所需值和实际值之间的差值是调节器中的一个输入参数，特别是在过程控制系统的PID-调节器元件中的输入参数。在所需值和实际值产生偏差的情况下，调节器就会改变控制参数，例如蒸气进给量。

在线过程模型所计算出的塔底物浓度值是预报性的。例如由进给流量或进给浓度的改变所引入的干扰，在它们到达塔底之前，就会在两个次级塔间的仪器连接点位置处被记录下来。模型会利用当前测定的浓度值，并根据当前的分离效率而计算出塔底产品的新的浓度值。该数值是如果没有干扰产生，将可以在约20～30分钟后于塔底产品中获得的浓度值。由于模型和调节器的直接连接，调节器在浓度干扰到达塔底之前就会改变蒸气进给量。通过经由模型到调节器的蒸汽量变化的反馈，蒸气量的改变程度仅使其能补偿次级塔间产品流浓度的变化，并且其中下塔段的分离效率已发生改变。因而，该原则同时也就能实现控制参数的内在限制。干扰的早期识别以及及时和精确的控制介入使得过程控制的工作方式精确而稳固。从图1a和1b可以看出，进给量和进给温度以及回流量、回流和塔顶温度的测量值均被引入了过程模型，因而也就实现了一种前馈策略。

为了计算塔底物的浓度，过程模型采用下塔段的液气比以及理论塔板数，而这又取决于塔的内在结构，例如塔板或规整填料。因为理论塔板数可例如由于污染而变化，因此必须在确定的时段内，例如每24小时，并根据分析数据来检测过程模型的起动信号。如果模型值和分析值间有偏差，则模型参数会自动变化。在该情况下，合适的模型参数是理论塔板数，这是一物理上可解释的参数。该参数值和该参数的变化显示了塔内部结构的状况，并可以用作比如决定保养周期的信息。

过程模型的数字控制使其可以连入闭环控制电路。控制技术中所必须的间隔时间最多为0.5s，而在这个时间内模型会计算出新的浓度值。过程模型的优点在于它的算法是稳固的而又不含有迭代法，就如在诸如US-A-5,260,865中所记述的情况一样。与在此出版物中所描述的基于在进给中测定浓度的方法相比，本过程模型从塔中灵敏度最高的位置处的浓度测量开始。

与其他那些其中调节的是辅助控制参数例如温度的所需值的过程控制原理相比，本过程控制还有下列好处，即设备操作者明确地给出最终产品的期望浓度作为控制参数的目标值。

以下将根据图1a和1b，通过实施例来进一步阐释本发明，但是这些实施例并不是对本发明的限定。

图1a是带有两个次级塔的蒸馏装置的流程图。

图1b是带有一个塔的蒸馏装置的流程图。

标记说明：

1-温度传感器

2-进给量传感器

3-分析仪器

4-模型调节模块

5-提取点

6-计算机

7-控制器

8-比较器

9-下塔段(图1b)：9’-下次级塔(图1a)

10-上塔段(图1b)：10’-上次级塔(图1a)

11-温度测定装置

12-回流量控制器

13-上提取管

14-下提取管

15-进料管

16-冷凝器

17-蒸发器

18-蒸汽管

19-蒸汽进给阀

20-回流管

21-冷凝管

22-回流

23-塔底

24-塔顶的温度传感器

25-计算值X_A，su

26-目标值

27-进给点的温度传感器

28-过程控制系统

29-测量点：29’-测量点

30-塔顶

31-蒸汽进给传感器

32-连接管线：蒸汽管线(上)和液体管线(下)

实施例

图1a描述的是一种使用由两个次级塔(9’)和(10’)组成的塔分离异构体的流程图。其中，将含有70％份异构体A(对硝基甲苯)的混合物分离成含有30％异构体组分A的塔顶产物和含有99.70％异构体组分A的塔底产物。

将混合物(对硝基甲苯A，间硝基甲苯B)经进料管15供给到上次级塔10’，供料口位于次级塔10’的下三分之一处。传感器1记录温度，传感器2记录A、B混合物的供给量。

在带有温度传感器24的塔顶30处，低沸点馏份A、B经由管路21引导到冷凝器16中冷凝，并部分经由上提取管13而排出。而其余部分则经由一带有回流量控制器12和温度测量装置11的阀门，作为回流22回流到塔顶部30。

在上次级塔10’和下次级塔9’之间，在连接管32区域内设置测量点29’与近红外分光计3。

在塔塔底23处安装下提取管14，从该管出发，部分塔底产品会经由蒸发器17和回流管20而回流到次级塔9’。蒸发器17通过蒸汽进给阀19从蒸汽管18中进汽。

传感器、回流量控制器和温度测量装置1、2、24、11、12、31和分析仪器3的测量值会被传送到计算器6中。

在提取点5，对塔底产品的样品在确定的时间间隔(例如一天一次)内分析其组成，并和塔底物浓度的计算值进行比较(包括有计算器6的过程控制系统28中的比较器8)。

在此计算机6所使用的二元体系A、B的在线过程模型源自于热力学和流体力学的稳态定律，并被简化使得其一方面能在预设的工作范围内，以过程控制所必需的精确度再现过程工况，另一方面又能在过程控制系统28中通过简化的数字控制进行，并可以在预定的时间间隔内传递为进行控制而所需的结果。

在线过程模型的结果具有预报性。例如如果发生了某种干扰，比如在进给中低沸物浓度上升了，则该模型会在次级塔9’中提前约20分钟模拟出在塔底产品中预计将会出现的浓度升高的情况。该模型会从由分析仪器3在测量点29测量得的A浓度，根据方程1计算出组分A的塔底浓度：

方程式1：

离开塔底的产品流中组分A的浓度对应于塔底浓度X_A，su。该值是由以在线分析仪在测量点29’所测得的组分A的浓度X_{A，在线分析}，和在该测量点和塔底23之间的塔效率而计算得到的。为计算分离效率，模型中还要使用液气比α以及测量点29’和塔底23间的理论塔板数n。

为此还可以使用下列方程式2到6：

方程式2：

$a=\frac{F}{D}$

方程式3：

$F=R_{\mathrm{int}}+{\stackrel{\·}{m}}_{\mathrm{Feed},\mathrm{int}}$

方程式4

$R_{\mathrm{int}}=R\·[1+\frac{c_{\mathrm{ko}}}{I_{\mathrm{ko}}}\·(9_H-9_R)]$

方程式5

${\stackrel{\·}{m}}_{\mathrm{Feed},\mathrm{int}}={\stackrel{\·}{m}}_{\mathrm{Feed}}\·[1+\frac{c_{\mathrm{Feed}}}{I_{\mathrm{Feed}}}\·(9_{\mathrm{kol},\mathrm{Fe}}-9_{\mathrm{Feed}})]$

方程式6

$D=\left(\frac{r_D}{r_{\mathrm{Su}}}\right)\·{\stackrel{\·}{m}}_D$

液气比α可以由传感器2测得的进给量并结合由在温度传感器1和27测得的温度算得的温差，以及由回流量控制器12测得的回流量并结合由在温度传感器11和24测得的温度算得的温差，和在蒸汽进给传感器31测得的通过蒸气管18加入的蒸汽量来计算得到。

塔板数n取决于决定物质交换的流体力学，以及规整填料和液体分配器的状况，塔板数适合使用方程式7借助实验室分析来获得。

方程式7：

为了测定在下提取管14取样的产品流中对应于塔底物浓度X_{A，实验室 分析}的浓度，就需要在更长的时间间隔里在提取点5抽取样品。将该浓度X_{A，实验室分析}通过比较器8与由过程模型计算获得的浓度X_A，su相比较。如果在测定浓度和计算浓度间产生偏差，就要调整过程模型的塔板数(模型调节模块4)。

由于该模型把在测量点上测得的增加的低沸物级份(这里该低沸物是组分B)与当时在干扰出现前足以维持塔底浓度的塔效率相联系，因此就会计算出在塔底浓度中有着更高的低沸物级份，该更高的级份此时还没有出现而且是在平衡状态时才会出现，也就是说要在约20分钟后。将由模型计算得的数值X_A，su作为控制参数的实际值传送到控制器7中。控制器7会立即通过蒸汽进给阀19增加通过蒸气管18加入的蒸汽量，直到在测量点29’上测得的增加的低沸物级份和减少的液气比均回复到塔底浓度的目标值26。因为通过蒸气管18加入的蒸汽量的变化通过计算机6上运行的过程模型而无延迟地回馈到了控制器7，从而便获得了稳定的控制调节。而这已经获得了如下事实的支持，即在干扰到达底部23以前控制器7就介入了，而且由于提前介入，在蒸汽进给阀19控制参数的改变可以以一种精确的方式实现。

如果在测量点29’处低沸物级份减少，则只需减少蒸气量直至减少的低沸物级份和增大的液气比回复到塔底物浓度的目标值即可。经由计算机6上运行的过程模型回到控制器7去的通过蒸汽管18加入的蒸汽量的直接回流过程，仅仅将通过蒸气菅18加入的蒸汽量减少至与在测量点29’处低沸物级份减少情况相一致的程度。这可以被认为是一种内在的控制参数约束机制。实际表明，即使发生了严重的干扰，该系统本身还是运作稳定的，仅仅在过渡阶段导致实际值轻微地偏离目标值。

方程中所用符号列于下表：

塔顶温度，由传感器24测得

在温度测定装置11处的回流温度

进给温度，由传感器1测得

进给点处的塔温，由传感器27测得

c_Feed  进给时的系统比热

c_Ko    塔顶处的系统比热

r_Feed  进给时系统的汽化热

r_Ko    塔顶处系统的汽化热

r_Su    塔底处系统的汽化热

r_D     进给入塔的加热蒸气的汽化热

m       麦凯布-蒂勒(Mccabe-Thiele)图的平衡曲线的正切增量，而麦凯布-蒂勒图在底部左边的点处(低沸物级份等于零)决定了系统和压力

α     在测量点29’和塔底23之间的塔段内的液气比

F      在测量点29’和塔底23之间的塔段内的液体流

D      在测量点29’和塔底23之间的塔段内的蒸汽流

R      回流量，在回流量控制器12处(外部)测得

R_int  在最上次级塔中的内部液体流。这是使用方程4获得的R的修正值，且等于从所测得的回流量R加上在塔中上升的蒸气的冷凝蒸气级份，其冷凝的能量需用来使回流温度升到塔温。

m_Feed         进给量，在进给量传感器2处(外部)测量

m_Feed，int      液体流，其是使用方程式5由进给量m_Feed加上上升的蒸气的冷凝蒸气级份获得的，其冷凝能量需用来使进给温度升到进给点处的塔温

m_D           到塔的通过蒸汽管18加入的蒸汽量，由蒸汽进给传感器31测得

n             在测量点29’和塔底23之间的理论塔板数

X_A，Su        通过过程模型以摩尔分数计算得到的在产品流中的组分A的浓度(相当于在塔底中的浓度)

X_{A，在线分析}    在测量点29’通过在线分析仪器以摩尔分数测得的组分A的浓度

X_{A，实验室分析}   以摩尔分数借助实验室分析所测得的由下提取管14在提取点5采样的产品流的组分A的浓度

Claims (8)

1.一种针对带有下塔段和上塔段且能在线控制塔底物浓度的蒸馏塔的过程控制方法，其中将多种组分A、B相互分离，并以高纯度获得在下塔段的塔底(23)积聚的组分A，从而使纯度即为控制参数的目标值，该方法的特征在于：

a)组分A的浓度X_{A，在线分析}是使用分析仪器(3)在一点处在线测量的，该测量点位于整个塔长的最上十分之一到最下十分之一之间的中间区域，

b)在过程控制系统(28)的计算机单元(6)中的在线过程模型接受并采用根据a)所测得的组分A的浓度值，然后该过程模型通过使用在a)中测得的浓度X_{A，在线分析}和其他直接从塔中测量得的那些选自来自进料量、进给温度、回流量，回流和塔顶温度的参数的组合，计算出塔底物浓度X_A，su，

c)将通过使用过程模型计算所得的塔底物浓度X_A，su用于控制调节，其中将由模型计算所得的塔底物浓度X_A，su在控制技术中作为塔底物浓度的真实值，且在目标值即终产品的纯度与塔底物浓度的真实值间有偏差时调节器会相应改变控制参数即蒸气进给量，

d)控制参数即蒸气进给量的内在限制是通过经由过程模型到调节器的蒸气量变化的反馈而实现的，从而使蒸气量的改变程度仅能补偿产品流浓度的变化，

e)测量相应于塔底物浓度的产品流浓度X_{A，实验室分析}并与由过程模型计算得到的塔底物浓度X_A，su相比较，在测得的产品流浓度X_{A，实验室分析}与计算得到的浓度X_A，su间有偏差时，调整过程模型的理论塔板数。

2.权利要求1所述的方法，其特征在于，塔被分成至少两个次级塔，并且步骤a)中测量的浓度是在次级塔之间的连接部分进行测量的。

3.权利要求1所述的方法，其特征在于，在两塔柱间记录的质量流也用于过程模型中。

4.权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，将分析仪器布置在整个塔长度的最上五分之一和最下五分之一间的区域内。

5.权利要求1所述的方法，其特征在于，使用的分析仪器为NIR分光计、UV-VIS分光计、液相或气相色谱仪或它们的组合。

6.权利要求1所述的方法，其特征在于，用作过程模型的其它参数是由塔顶温度传感器(24)和塔的进给点的温度传感器(27)测定的温度。

7.权利要求1所述的方法，其特征在于，分离沸点差至多20K的多种组分A、B。

8.权利要求1所述的方法，其特征在于，将在线测量和过程模型结合起来用于塔顶产品的浓度控制。

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