RU2536822C1 - Способ управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков - Google Patents

Способ управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков Download PDF

Info

Publication number
RU2536822C1
RU2536822C1 RU2013139849/04A RU2013139849A RU2536822C1 RU 2536822 C1 RU2536822 C1 RU 2536822C1 RU 2013139849/04 A RU2013139849/04 A RU 2013139849/04A RU 2013139849 A RU2013139849 A RU 2013139849A RU 2536822 C1 RU2536822 C1 RU 2536822C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
δmh
model
viscosity
reactor
models
Prior art date
Application number
RU2013139849/04A
Other languages
English (en)
Inventor
Александр Павлович Веревкин
Олег Валерьевич Кирюшин
Шамиль Флюрович Уразметов
Тимур Мансурович Муртазин
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уфимский государственный нефтяной технический университет"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уфимский государственный нефтяной технический университет" filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уфимский государственный нефтяной технический университет"
Priority to RU2013139849/04A priority Critical patent/RU2536822C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2536822C1 publication Critical patent/RU2536822C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Polymerisation Methods In General (AREA)

Abstract

Изобретение относится к способу управления по показателям качества в производстве этиленпропиленовых каучуков на основе моделей расчета показателей качества, которые адаптируются к текущему технологическому режиму. Способ обеспечивает оперативную адаптацию модели под изменяющиеся характеристики процесса и управление технологическим процессом. Способ включает в себя расчет вязкости по Муни, оценку погрешности расчета вязкости по Муни и расчет константы, обеспечивающей адаптацию модели под меняющиеся характеристики процесса, формирование управляющего воздействия. Технический результат - решение задачи оперативного управления по показателям качества с заданной точностью. 1 ил., 1 пр.

Description

Изобретение относится к области нефтехимической промышленности, в частности к способам управления производством этиленпропиленовых каучуков на основе моделей для расчета показателей качества продуктов.
К настоящему времени разработаны и используются на практике несколько методов управления технологическими процессами, основанными на расчете оптимальных технологических режимов. В основе вычислительной процедуры лежит модель расчета регулируемого показателя качества по измеряемым параметрам. При этом модели расчета показателей качества, как правило, представляют собой полиномиальные зависимости первого или второго порядка. Получение таких моделей связано с анализом корреляционных связей между показателями качества и определяющими параметрами технологического режима, а их использование - с необходимостью периодической адаптации из-за меняющихся характеристик процесса. Адаптация обычно проводится путем изменения коэффициентов моделей.
Известен способ управления качеством продуктов разделения нефтяных смесей методом ректификации на основе вычисления значений показателей качества по технологическим параметрам [Веревкин А.П., Арсланов Ф.А., Иванов В.И., Махов А.Ф., Муниров Ю.М. Изобретение RU 2065761 C1]. Однако способ управления не рассматривает получение и адаптацию моделей.
Известен способ управления процессом каталитического риформинга, в котором задается средневзвешенная температура на входе в реактор на основе расчета октанового числа по модели; при этом модель для расчета октанового числа корректируется по лабораторным данным [Нефть, газ и нефтехимия, Каталитический риформинг, фирма «Эплайд Отомейшн», 1989, №3, с.104]. При параметрической идентификации модели используется система оперативной адаптации на основе собственной запатентованной технологии фирмы-разработчика.
Для большинства процессов полимеризации синтетических каучуков управление процессом введется по главному показателя качества - вязкости по Муни. Для данных целей используются различные методы контроля вязкости и способы управления.
Известны методы контроля показателя качества по косвенным параметрам, для которых используются физико-химические характеристики среды и различные параметры технологического процесса, что позволяет строить системы автоматического управления с использованием математических моделей в реальном времени.
В работе [Поплавский В.Ф. Автоматизация технологического процесса полимеризации изопрена в производстве синтетического каучука. - Канд.дисс.- М.: - МХТИ, 1985] оценка вязкости осуществляется с помощью уравнения множественной регрессии:
Mh=g0+g1γ+g2N2+g3T
где g0, g1, g2 - коэффициенты, γ - концентрация полимера, N2 - мощность, потребляемая электродвигателем мешалки реактора; T - температура реакции.
В работе [Солдатов Е.А. Моделирование и алгоритмизация адаптивного управления непрерывными процессами растворной сополимеризации. - Канд.дисс - Воронеж: ВГТУ, - 1996] управление процессом полимеризации предлагается осуществлять по характеристической вязкости, так же как и в предыдущем методе, с использованием математической модели.
В работе [Дорофеев В.И. Управление динамическими режимами процесса получения разветвленного полибутадиена оптимального качества. - Канд.дисс. - Воронеж: ВПИ, - 1988] контроль предлагается осуществлять с применением математической модели, где используются эквивалент момента молекулярно-массового распределения второго порядка, модуль, учитывающий кинетику реакции, среднее время пребывания реакционной массы в аппарате, значение параметрической вязкости, конверсия мономера, температура реакции, среднемассовая молекулярная масса, молекулярный вес мономера и моменты молекулярно-массового распределения первого и второго порядка соответственно.
В работе [Дорофеев Д.В., Подвальный С.Л. Применение принципа инвариантности для управления процессом полимеризации бутадиен-стирольного каучука // Системы управления и информационные технологии: Межвуз.сб.науч.тр. - Воронеж, 2001. - С.57-62] предложена математическая модель, состоящая из нескольких модулей, в том числе модуля контроля качества, по которому происходит коррекция общей модели, а в качестве способа управления предложена инвариантная подсистема регулирования процесса полимеризации за счет компенсации основных измеряемых возмущений.
Недостатком вышеперечисленных методов контроля на основе моделей является то, что на точность определения показателя качества влияют различные измеряемые и не измеряемые факторы. Предлагаемые методы управления процессом по характеристической вязкости возможны только при небольших отклонениях конверсии в реакторе. Большое количество учитываемых переменных накладывает ограничения на точность оценки показателя качества по модели.
Недостатком рассмотренных методов управления по показателям качества (ПК) является то, что адаптация моделей проводится изменением их коэффициентов, а иногда и структуры, что требует наличия большого объема экспериментов и применения процедур аппроксимации.
Целью изобретения является повышение эффективности управления по ПК получаемых продуктов, базирующееся на использовании расчетных моделей процесса полимеризации, которые оперативно корректируются с использованием процедур адаптации.
Предлагаемое изобретение решает задачу расчета показателей качества по моделям в широком диапазоне варьирования технологических параметров для целей оперативного управления на основе вычислительной процедуры, позволяющей проводить коррекцию моделей по измеряемым параметрам технологического режима.
Поставленная задача решается тем, что в способе управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков на основе моделей расчета показателей качества, включающем регулирование нагрузки реакторов, соотношения расходов катализатора к сокатализатору, давления в реакторе, уровня заполнения растворителя в реакторе, производится расчет вязкости по Муни Mh, при этом проводят адаптивную подстройку моделей расчета показателей качества продуктов при отклонении наблюдаемого ПК, определяемого по данным лабораторных анализов, от расчетного на величину допустимой погрешности (т.е. при нарушении условия | M h л а б M h | < ε д о п ,
Figure 00000001
где Mhлаб - значение вязкости, определенное лабораторно, εдоп - допустимое отклонение); при этом подстройка производится изменением константы модели Mh0 на величину этого отклонения. Модель вычисления вязкости имеет вид
M h = Δ M h + M h 0 , ( 1 )
Figure 00000002
где ΔMh - суммарное отклонение вязкости от некоторого базового значения, определяемое как
Δ M h = Δ M h 1 + Δ M h 2 + Δ M h 3 + Δ M h 4 , ( 2 )
Figure 00000003
где ΔMh1, ΔMh2, ΔMh3 и ΔMh4 - отклонения вязкости в зависимости от частных параметров: температуры низа реактора ТН, верха реактора ТВ, концентрации этилена СЭ и водорода СВ, соответственно. При этом начальное значение константы модели Mh0 определяется как величина вязкости, соответствующая некоторому базовому режиму, адаптация модели проводится изменением константы Mh0=Mhлаб.-ΔMh.
При управлении по показателям качества продуктов проводится адаптивная подстройка моделей ПК при отклонении наблюдаемого ПК, определяемого по данным лабораторных анализов, от расчетного на величину допустимой погрешности. Подстройка производится изменением константы модели на величину этого отклонения.
Сущность изобретения заключается в том, что для управления по вязкости по Муни используется модель расчета вязкости в режиме реального времени, которая адаптируется путем изменения константы модели Mh0.
Начальное значение константы модели Mh0 определяется как величина вязкости, соответствующая некоторому базовому режиму. В базовом режиме: Mh=Mh0 при T H = T H 0
Figure 00000004
, T B = T B 0
Figure 00000005
, С Э = С Э 0
Figure 00000006
, С В = С В 0
Figure 00000007
(верхний индекс «0» соответствует базовому режиму).
Характеристики отклонений вязкости от изменения каждого из параметров имеют следующий вид:
Δ M h 1 = f ( Т H ) = a 2 ( Т H Т H 0 ) ( Т H + a 1 / a 2 Т H 0 ) ; ( 3 )
Figure 00000008
Δ M h 2 = f ( Т B ) = b 2 ( Т B Т B 0 ) ( Т B + b 1 / b 2 Т B 0 ) ;   ( 4 )
Figure 00000009
Δ M h 3 = f ( С Э ) = c 2 ( С Э С Э 0 ) ( С Э + c 1 / c 2 С Э 0 ) ; ( 5 )
Figure 00000010
Δ M h 4 = f ( С В ) = d 2 ( С В С В 0 ) ( С В + d 1 / d 2 С В 0 ) ,   ( 6 )
Figure 00000011
где - a1, a2, b1, b2, c1, c2, d1, d2 - коэффициенты, определяемые экспериментально. Показано, что эти коэффициенты при изменении технологического режима изменяются незначительно, в то время как Mh0 может изменяться в значительных пределах.
На параметры моделей оказывают влияние как измеряемые, так и не измеряемые или не учитываемые моделью факторы: запаздывание, вносимое при измерении концентраций хромотографическим методом, метрологические ошибки измерения приборов и др. Одними из параметров, влияющих на коэффициенты модели, является нагрузка реактора, которая влияет на среднее время пребывания реакционной массы в аппарате, соотношение катализатора к сокатализатору, вводимое в зону реакции и др.
Все указанные выше факторы влияют на точность вычисления Mh по модели, что приводит к необходимости периодической коррекции параметров модели, т.е. ее адаптации к изменению внешних факторов.
Адаптация модели проводится при увеличении погрешности определения по модели Mh вязкости по Муни относительно данных лабораторных анализов (либо измеряемых на потоке) Mhлаб более чем на заданную величину изменением константы Mh0
M h 0 = M h л а б . Δ M h . (7)
Figure 00000012
На чертеже приведена принципиальная схема системы управления, реализующая способ управления процессом производства этиленпропиленовых каучуков, включающая в себя реактор полимеризации 1, сепараторы 2 и 3, холодильник-адсорбер 4, испаритель-холодильник 5, насос 6, смеситель 7, блок 8 задачи ограничений, задатчик 9, управляющее устройство 10, блок 11 адаптации моделей, блок 12 измерения, вычислительное устройство 13, а также потоки: растворитель I, этилен II (сырье), пропилен (сырье) III, водород IV, катализатор V, сокатализатор VI, циркулирующий газ от компрессора VII, раствор полимера (продукт) VIII, жидкий аммиак IX, газообразный аммиак X, непрореагировавшие мономеры на факел XI, непрореагировавшие мономеры на узел компримирования XII.
Способ управления процессом производства этиленпропиленовых каучуков осуществляют следующим образом.
Сигналы о значениях расхода катализатора ΔGкат (FE01), сокатализатора ΔGсокат (FE02), отдувки ΔFотд (FE04) и температуры растворителя ΔТр (TE03), температуры низа ТН (ТЕ05), верха ТВ (ТЕ06), концентрации этилена СЭ (QE07) и водорода СВ (QE08) поступают в вычислительное устройство 13. В вычислительном устройстве 13 рассчитываются по моделям (2)-(5) приращения показателя вязкости по Муни по отклонению измеренных значений относительно базового режима и итоговое значение вязкости по Муни по (1). Рассчитанное значение вязкости по Муни подается на вход управляющего устройства 10. В нем на основе действующих ограничений на параметры режима, задаваемых блоком 8, требуемого качества каучука (Mhзад), определяемого задатчиком 9, и рассчитанном в вычислительном устройстве 13 значении вязкости по Муни (Mh) по определенному алгоритму производится расчет требуемых расхода катализатора (Gкат), сокатализатора (Gсокат), отдувки (Fотд) и температуры растворителя (Tр) с учетом ограничений. Рассчитанные значения поступают в качестве задания на соответствующие регуляторы сепаратных подсистем, которые воздействуют на клапаны-регуляторы на линиях расхода катализатора Gкат(FC01), сокатализатора Gсокат (FC02), отдувки Fотд (FC04) и на линии откачки газообразного аммиака из холодильника 4 (TC03). Периодически рассчитанные по модели значения вязкости по Муни, сравниваются в блоке 11 адаптации моделей с результатами лабораторных анализов продукта (B) или результатами измерения блоком (B*) 12 и проводится подстройка коэффициентов моделей (C).
Пример реализации предлагаемого способа управления процессом производства этиленпропиленовых каучуков
Расчет значения вязкости по Муни и адаптацию модели ведут в следующей последовательности.
Шаг 1. На стадии формирования модели, конфигурирования системы:
1.1 По каждой измеряемой переменной (фактору) fi (i=1,2,3,4): f={ТНВЭВ} выбирается базовая модель с параметрами Т Н = Т Н 0
Figure 00000013
; Т В = Т В 0
Figure 00000014
; С Э = С Э 0
Figure 00000015
; С В = С В 0
Figure 00000016
, значение Mh0 и заданное абсолютное значение допустимых отклонений определения δMh.
1.2 Устанавливается период θПТК определения Mhлаб, текущее значение таймера θТ обнуляется.
Шаг 2. При оперативном управлении в цикле работы контроллера:
2.1 Вводятся измеренные значения факторов f, текущее значение таймера θТ.
2.2 По соотношениям (2)-(6) вычисляется суммарное отклонение ΔMh.
Если на объект управления воздействуют возмущения со стороны измеряемых факторов, при которых
| Δ M h | > δ M h
Figure 00000017
,
то в качестве текущего значения на управляющее устройство 10 отправляется последнее измеренное значение вязкости Mhлаб и осуществляется переход на п.2.6, иначе выполняется п.2.3.
2.3 По модели (1) вычисляется значение Mh.
2.4 Сравнивается значение θПТК с текущим значением таймера θТ.
Если выполняется условие θПТКТ (это означает отсутствие свежего анализа ПК к текущему моменту времени), то в качестве текущего значения Mh на управляющее устройство 10 отправляется значение Mh и осуществляется переход на п.2.6, иначе выполняется п.2.5 (имеется свежий анализ ПК).
2.5 По соотношению (7) рассчитывается смещение Mh0, осуществляется сброс таймера и осуществляется переход на п.2.3.
2.6 Конец цикла.
Использование предлагаемого изобретения позволяет решить задачу оперативной адаптации моделей расчета показателей качества получаемых продуктов для целей оперативного управления, что в целом позволит:
1) сократить время на получение моделей для расчета показателей качества получаемых продуктов;
2) повысить точность поддержания показателей качества на заданных уровнях;
3) обеспечить требования минимальной жесткости режима и минимального запаса на качество получаемых продуктов.

Claims (1)

  1. Способ управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков на основе моделей расчета показателей качества, включающий регулирование нагрузки реакторов, соотношения расходов катализатора к сокатализатору, давления в реакторе, уровня заполнения растворителя в реакторе, расчет вязкости по Муни Mh, отличающийся тем, что проводят адаптивную подстройку моделей расчета показателей качества продуктов при нарушении условия
    | M h л а б M h | < ε д о п ,
    Figure 00000018

    где Mhлаб- значение вязкости, определенное лабораторно, εдоп - допустимое отклонение, изменением константы Mh0 в модели вычисления вязкости
    Mh=ΔMh+Mh0,
    где ΔMh - суммарное отклонение вязкости от некоторого базового значения
    ΔMh=ΔMh1,+ΔMh2+ΔMh3+ΔMh4,
    ΔMh1, ΔMh2, ΔMh3 и ΔMh4 - отклонения вязкости в зависимости от частных параметров: температуры низа реактора ТН, верха реактора ТВ, концентрации этилена СЭ и водорода СВ, соответственно, при этом начальное значение константы модели Mh0 определяется как величина вязкости, соответствующая некоторому базовому режиму, адаптация модели проводится изменением константы Mh0=Mhлаб- ΔMh.
RU2013139849/04A 2013-08-27 2013-08-27 Способ управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков RU2536822C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013139849/04A RU2536822C1 (ru) 2013-08-27 2013-08-27 Способ управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013139849/04A RU2536822C1 (ru) 2013-08-27 2013-08-27 Способ управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2536822C1 true RU2536822C1 (ru) 2014-12-27

Family

ID=53287477

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2013139849/04A RU2536822C1 (ru) 2013-08-27 2013-08-27 Способ управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2536822C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2736727C1 (ru) * 2020-06-10 2020-11-19 Ложкин Андрей Григорьевич Способ управления процессом каталитического риформинга

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU260173A1 (ru) * В. Ш. Береза , Е. Высоцкий Способ автоматического регулирования процесса
SU1273364A1 (ru) * 1985-06-24 1986-11-30 Предприятие П/Я В-8296 Способ управлени процессом растворной полимеризации сопр женных диенов

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU260173A1 (ru) * В. Ш. Береза , Е. Высоцкий Способ автоматического регулирования процесса
SU1273364A1 (ru) * 1985-06-24 1986-11-30 Предприятие П/Я В-8296 Способ управлени процессом растворной полимеризации сопр женных диенов

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2736727C1 (ru) * 2020-06-10 2020-11-19 Ложкин Андрей Григорьевич Способ управления процессом каталитического риформинга

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jia et al. Quality-related fault detection approach based on dynamic kernel partial least squares
Ge et al. A comparative study of just-in-time-learning based methods for online soft sensor modeling
EP3966641A1 (en) Combining machine learning with domain knowledge and first principles for modeling in the process industries
JP2967099B2 (ja) 連続重合反応器中における重合体の性質のオンライン測定
RU2644441C2 (ru) Разработка конструкции и реализация системы и алгоритма управления на основе анализатора
Kaneko et al. Novel soft sensor method for detecting completion of transition in industrial polymer processes
CN104714537A (zh) 一种基于联合相对变化分析和自回归模型的故障预测方法
CN110992209A (zh) 一种流量预测方法
CN112102890A (zh) 一种基于机器学习模型的mcs合成装置反应温度预测方法
RU2536822C1 (ru) Способ управления процессом полимеризации этиленпропиленовых синтетических каучуков
Othman et al. Control of polymer molecular weight using near infrared spectroscopy
RU2753513C2 (ru) Способ и система управления установкой по непрерывному производству полимера
BenAmor et al. Online reaction calorimetry. Applications to the monitoring of emulsion polymerization without samples or models of the heat-transfer coefficient
US6862562B1 (en) Computer method and apparatus for determining state of physical properties in a chemical process
CN102914970B (zh) 工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数的在线数据驱动估计方法
JPH0628009A (ja) 重合プロセスの制御方法
TW487834B (en) Computer method and apparatus for determining state of physical properties in a chemical process
CN111486920B (zh) 运载火箭贮箱容积测量数据判定分析方法、系统及介质
CN111462828B (zh) 一种聚合门尼粘度的实时预测方法和装置
US20230034693A1 (en) Information processing device, display control method, and computer-readable recording medium
JP4022301B2 (ja) ボーナスオクタン価推定装置およびガソリン性状推定装置
Sheibat-Othman et al. Nonlinear observers for parameter estimation in a solution polymerization process using infrared spectroscopy
JP3189332B2 (ja) ポリオレフィンを製造するための重合反応運転支援装置
US20230034851A1 (en) Information processing device, information processing method, computer-readable recording medium, and model generation method
US20230033220A1 (en) Information processing device, information processing method, computer-readable recording medium, and model generation method

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20150828