Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Современное состояние технологии и исследований в области моделирования и управления процессом синтеза ММА
1.1 Краткое описание технологического процесса синтеза ММА 8
1.2 Анализ процесса синтеза ММА как объекта управления 21
1.3 Системы управления процессом синтеза ММА 23
1.4 Общая постановка задач оптимального управления процессом синтеза ММА 31
1.5 Цели и задачи исследования 39
Глава 2 Математическое моделирование процессов протекающих в контактном аппарате трубчатого типа при производстве мономети-ланилина
2.1 Разработка математической модели процесса синтеза ММА в контактном аппарате трубчатого типа 41
2.2 Разработка математической модели процесса нагрева и испарения смеси в нагревателе и испарителе 50
Глава 3 Идентификация математической модели и имитационное исследование процесса синтеза ММА 54
3.1 Идентификация и проверка точности математической модели процесса синтеза ММА 54
3.1.1 Методика идентификации математической модели объекта 54
3.1.2 Идентификация математической модели процессов, протекающих в контактном аппарате 58
3.2 Имитационное исследование процесса синтеза ММА 65
Глава 4 Оптимальное управление режимами функционирования контактного аппарата при производстве ММА 76
4.1 Формализация технологических условий и ограничений 76
4.2 Математическая формулировка критерия оптимизации 77
4.3 Формулировка задачи оптимального управления 82
4.4 Определение видов варьируемых функций 89
4.5 Решение задачи оптимизации №1 93
4.6 Формулировка и решение задачи оптимального управления №2 99
4.7 Формулировка и решение задачи оптимального управления №3 104
Глава 5 Разработка системы управления процессом синтеза ММА 110
5.1 Формирование множества структур СУ процессом синтеза ММА
5.2 Реализация алгоритмов управления процессом синтеза ММА 119
5.3 Разработка системы автоматизации процесса синтеза ММА на основе SCADA-программы «КРУГ - 2000» 122
Выводы по результатам диссертационной работы 127
Литература 128
Приложения 137
- Краткое описание технологического процесса синтеза ММА
- Разработка математической модели процесса синтеза ММА в контактном аппарате трубчатого типа
- Методика идентификации математической модели объекта
- Математическая формулировка критерия оптимизации
Краткое описание технологического процесса синтеза ММА
Основными производственными стадиями при получении добавок к топ-ливам, являются [100]: подготовка основного и вспомогательного сырья; получения исходной смеси; нагрев и испарение исходной смеси; синтез ММА; охлаждение полученного катализата; вакуумная ректификация катализата; добавление различных присадок в ММА - получение добавок к топливу; отгрузка готового продукта. Синтез ММА осуществляется взаимодействием анилина с метанолом (алкилирование) в присутствии катализатора. При этом синтез может осуществляться двумя основными способами: в жидкой фазе и в паровой фазе. Алкилирование ароматических аминов в жидкой фазе часто осуществляется действием спиртов с добавкой кислотных агентов (минеральных кислот, треххлористого фосфора и т.п.) при высокой температуре, обычно под давлением [31]. Из минеральных кислот при алкилировании спиртами применяют обычно серную или соляную кислоты. Метилирование при помощи метилового спирта ведется в присутствии серной кислоты. Поэтому при получении монометила-нилина (ММА) в автоклавах наиболее распространенным катализатором является серная кислота. При нагревании в автоклаве (180-200 С) солянокислого анилина с метиловым спиртом отмечен наибольший выход ММА в 58 %. Исследование кинетики реакции анилина с метиловым спиртом при температуре около 200 С в присутствии 0,0766 эквивалента серной кислоты показало, что константы скорости метилирования анилина и ММА равны. Реакция метилирования идет по уравнению первого порядка, скорость ее прямо пропорциональна концентрации амина. При этом энергия активации равнялась Еакт=24 ккал. При повышении температуры на 13 С скорость реакции удваивалась. ММА можно также получить из диметиланилина (ДМА) с выходом в 55 % действием хлоргидрата анилина при 180 С, а также анилина в присутствии BF3 (катализатор кислота). Рассмотренное выше алкилирование аминов спиртами в присутствии минеральных кислот является гомогенно-каталитическим процессом, протекающим в жидкой фазе. Основными недостатками этого способа алкилирования является периодических характер процесса, наличие агрессивной среды (кислот), невысокий выход ММА. Алкилирование аминов спиртами может проводиться в паровой фазе [31]. Реакция может быть осуществлена в паровой фазе как гетерогенно-каталитический процесс с использованием обычных дегидратирующих (а также дегидрирующих) катализаторов. Каталитическое алкилирование аминов получило наибольшее промышленное применение. В качестве катализатора этой реакции чаще всего упоминается активная окись алюминия, применение которой позволяет осуществлять алкилирование аминов спиртами при более высоких температурах. Катализатор, состоящий из окиси алюминия, на которую нанесены окись меди (являющаяся типичным дегидрирующим катализатором) и трудно восстанавливаемый окисел металла (СаО, ZnO, Cr202, MgO, Fe203) позволяет получить при алкилировании аминов спиртами (в токе водорода), в качестве главного продукта вторичный жирноароматический амин. Например, на окиси алюминия, содержащей 4,6-5 % меди и 9,0 % цинка, анилин, реагируя с 1,5 молями метанола в присутствии 2,5 моля водорода при 250 С и атмосферном давлении дает смесь аминов, содержащую 96,1 % ММА, 2,8 % анилина и 1,1 % ДМА. В качестве алкилирующих амины средств применяются также простые эфиры (например, метиловый (СНъ)20). Реакция осуществляется пропусканием паров эфира и амина через окисный катализатор {А12Ог, ThO, Ти02, ZnO) при 250-350 С. Возможно, применять и смесь метилового спирта с эфиром. Применение эфира позволяет снизить температуру (с 270-280 С до 230-235 С), но на выходе в качестве основного продукта получается в основном ДМА, который не имеет ценности как основа для добавок к топливу.
Метиловый эфир применяется как алкилирующий агент в производстве одного из важнейших жирноароматических аминов ДМА, который используется при производстве красителей и полупродуктов. Метилирование осуществляется пропусканием паров анилина с эфиром над активной окисью А1 при 230-235 С. Применяемый в избытке метиловый эфир насыщается парами анилина в испарителе. Смесь паров поступает в контактный аппарат V = 2 м3, проходя сначала для отвода тепла реакции через трубки, вставленные в слой катализатора, а затем через катализатор. Получается 94-96 % ДМА. Контакт (катализатор) работает 5-6 лет без замены. Это достигается применением испарителя с циркуляцией анилина (при испарителе с полным испарением анилина катализатор работает лишь 6-8 недель).
Высокая производительность труда, компактность и простота аппаратуры, а также высокий выход продукта позволяют оценить катализное парофазное алкилирование как один из наиболее интересных и перспективных методов производства алкилированных аминов (особенно многотоннажных продуктов).
В промышленном масштабе монометиланилин чаще всего получают каталитическим алкилированием анилина метанолом. Процесс протекает в паровой фазе при температурах 220-300 С. Катализатором выступают металлы или их окислы, нанесенные на носитель с развитой поверхностью и пористостью. Каталитическое алкилирование сложный процесс, включающий ряд стадий: дегидрирование метилового спирта до альдегида (1.1), взаимодействие анилина с альдегидом с образованием анилинметилена (1.2) и гидрирование последнего до монометиланилина (ММА) (1.3) [31].
Разработка математической модели процесса синтеза ММА в контактном аппарате трубчатого типа
При выборе классов (вида функции) 3,- принимают во внимание следующие соображения: найденные оптимальные режимы должны быть легко практически реализуемы; с ростом индекса к классы функций должны, после -35 довательно усложнятся и в пределе сходиться к наиболее общему кусочно-непрерывному классу; при формировании множества варьируемых функций из некоторого класса функций, необходимо учитывать опыт эксплуатации.
Основным недостатком этого подхода является сложность учета ограничений на фазовые координаты.
Второй подход связан с построением минимизирующей последовательности траекторий, причем в качестве аргумента берут не управление, а решение уравнения связи (обратный метод решения вариационных задач), что позволяет легко учитывать разнообразные ограничения на координаты системы. Однако учет ограничений на управление при этом затруднителен. Кроме того, данный метод создавался для обыкновенных дифференциальных уравнений, и применимость его для распределенных систем нуждается в обосновании.
Динамическое программирование [18] служит эффективным методом решения задач оптимизации дискретных многостадийных процессов, для которых критерий оптимальности задается как аддитивная функция критериев оптимальности отдельных стадий. По существу метод динамического программирования представляет собой алгоритм определения оптимальной стратегии управления на всех стадиях процесса. При этом закон управления на каждой стадии находят путем решения частных задач оптимизации.
Метод динамического программирования позволяет достаточно просто учитывать не только ограничения на управления, но и ограничения, накладываемые на оптимальную траекторию.
Одним из существенных преимуществ метода является гарантия того, что полученное решение представляет собой глобальный минимум функционала [99].
Главный недостаток динамического программирования в чрезмерных требования к объему памяти ЭВМ [113]. Так, например, если вектор состояния х имеет размерность п и каждая переменная состояния в допустимой области представлена М дискретными значениями, то необходимо от шага к шагу запо -36-минать таблицу из М" значений. В четырехмерной задаче при М=100 нужна таблица в 10 данных. При нескольких переменных управления поиск оптимального управления становиться значительно более сложной задачей. Делалось много попыток ослабить требования к памяти, предъявляемые алгоритмом динамического программирования. Одним из наиболее значительных достижений в этой области является алгоритм приращения состояния, предложенный Ларсоном. Решение задач оптимального управления с помощью динамического программирования в системах более высокого порядка, чем четвертый, и при нескольких переменных управления все еще связано с большими трудностями, а во многих случаях оказывается невозможным.
Принцип максимума [26, 96] применяют для решения задач оптимизации процессов, описываемых системами дифференциальных уравнений. Достоинством математического аппарата принципов максимума является то, что решение может определяться в виде разрывных функций; это свойственно многим задачам оптимизации, например задачам оптимального управления объектам, описываемыми линейными дифференциальными уравнениями.
Нахождение оптимального решения при использовании принципа максимумов сводится к задаче интегрирования системы дифференциальных уравнений процесса и сопряженной системы для вспомогательных функций при граничных условиях, заданных на обоих концах интегрирования, т.е. к решению краевой задачи. Аналитическое решение двухточечной краевой задачи, за исключением нескольких очень простых случаев, связано с очень большими трудностями. Получение численного решения двухточечной краевой задачи также достаточно сложно. Формулировка принципа максимумов значительно усложняется в задачах с ограничениями состояний в виде неравенств.
Методы нелинейного программирования применяют для решения оптимальных задач с нелинейными функциями цели. На независимые переменные могут быть наложены ограничения также в виде нелинейных соотношений, имеющих вид равенств или неравенств. По существу методы нелинейного про -37 граммирования используют, если ни один из перечисленных выше методов не позволяет сколько-нибудь продвинуться в решении оптимальной задачи. Поэтому указанные методы иногда называют прямыми методами решения оптимальных задач.
Задача математического (нелинейного) программирования состоит в отыскании экстремума функции многих переменных при ограничениях в форме систем неравенств и равенств [102].
Из многих достоинств методов математического программирования основными являются: 1. Большинство алгоритмов математического программирования эффективно справляются с ограничивающими неравенствами. Многие сложные ограничения в форме неравенств, наложенные как на переменные состояния, так и на управления, или на интервалы дискретного времени, которые крайне усложняют двухточечную задачу, относительно легко учитываются алгоритмами математического программирования. 2. Алгоритм математического программирования при задачах со сравнимым числом переменных не требуют столь большого объема памяти ЭВМ, как динамическое программирование. Отсюда не следует, что методы математического программирования являются универсальным средством для получения численных решений задач оптимального управления. Многие классы задач математического программирования (в частности нелинейные, невыпуклые) связаны с большими вычислительными трудностями. Есть классы задач оптимального управления, для которых другие подходы оказываются более эффективными. Однако для большого класса задач оптимального управления математическое программирование является наиболее эффективным подходом, а в ряде случаев и единственным, фактическим применимым на практике.
Методика идентификации математической модели объекта
Современный этап автоматизации предусматривает создание автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) на базе универсальных управляющих микропроцессорных приборов (микроконтроллеров), выпускаемых большими сериями, и с помощью которых имеется возможность развивать и наращивать систему управления, создавать распределенные АСУ ТП (РАСУ ТП).
На основании анализа применяемых систем и изложенных требований рекомендуется включать в состав систем автоматического управления процессом синтеза ММА в контактных аппаратах трубчатого типа малоканальные, многофункциональные микроконтроллеры "Direct Logic" фирмы "PLC DIRECT by Коуо" США [97]. Этот микроконтроллер отлично себя зарекомендовал во многих отраслях промышленности.
Для оценки стоимости технических средств реализующих найденные алгоритмы, разработаны функциональная схема автоматизации нижнего уровня СУ процессом синтеза ММА на базе PLC DirectLOGIC.
Для автоматизации процесса синтеза ММА в контактных аппаратах трубчатого типа предлагается использовать одну из 6-х моделей микроконтроллера DirectLOGIC: модель серии DL205.
На рисунке 5.5 представлена структурная схема АСУ ТП синтеза ММА. Микроконтроллер серии DL205 построен по модульному принципу. Для стадий нагрева, испарения смеси и синтеза ММА используется 4-ти местный каркас D2-04BDC-1 с питанием 24 В постоянного тока, включающий в себя блок питания на 5 В (1550 мА). В каркасе помещаются последовательно процессорный модуль D2-250, модуль аналогового ввода F2-08AD-1 на 8 входов, модуль аналогового выхода F2-08DA-1 на 8 выходов, модуль-заглушка на пустой слот каркаса. Пустой слот может быть использован для расширения возможностей контроллера: установка дополнительных модулей ввода-вывода, коммуникационного модуля Ethernet 10 BASE (кооксиал, витая пара) или Ethernet 10 BASE-FL (оптоволокно), модуля передачи данных (RS232/422). Процессор D2-250 имеет в своем составе: 1. 7.6 Кб памяти ППЗУ, 2. 2 коммуникационных порта, 3. возможность выполнять булевые операции, 4. 4 контура ПИД регулирования с автонастройкой, 5. встроенный MODBUS ведущий/ведомый, 6. часы/календарь реального времени. Система, построенная на базе контроллера DL205, может осуществлять по четырем независимым контурам регулирования следующие функции: 1) регулировать температуру, расход по заданной во времени программе, состоящей из 3-х и более участков; 2) осуществлять аварийную сигнализацию по параметру процесса, скорости изменения и отклонению; 3) пускать, останавливать, сбрасывать программы с помощью панели оператора; Другие стадии производства ММА: подготовка основного и вспомогательного сырья, получения исходной смеси, охлаждение полученного катализата, вакуумная ректификация катализата, добавление различных присадок в ММА - получение добавок к топливу, отгрузка готового продукта также могут быть автоматизированы с помощью микроконтроллеров DirectLOGIC. Эти контроллеры могут объединяться в локальную вычислительную сеть шинообраз-ной конфигурации, которая взаимодействует с любым внешним абонентом (например, персональной ЭВМ), имеющим интерфейс RS232 или сетевую плату типа Ethernet. Таким образом, создается РАСУ ТП производства добавок к топливу. Контроль за процессом осуществляется оператором-технологом через автоматизированное рабочее место (АРМ) оператора включенную в сеть. Такая система управления обеспечивает экономию энергоресурсов и сырья, позволяет повысить качество выпускаемого продукта.
Для стадий подготовка основного и вспомогательного сырья, получения исходной смеси, нагрева и испарения исходной смеси, синтеза ММА, охлаждение полученного катализата была разработана система автоматизации на базе открытой SCADA-системы "КРУГ - 2000".
Программно-технический комплекс (ПТК) «КРУГ-2000» первый на отечественном рынке средств автоматизации открытый сертифицированный комплексом, предназначенным для создания АСУ ТП для объектов с сосредото-ченными и распределенными параметрами, разработанный научно-производственной фирмой (НПФ) КРУГ (Контроль Регулирование Управление Гарантии), г. Пенза [74].
Работа ПТК «КРУГ-2000» поддерживается SCADA - пакетом «КРУГ-2000», структура которого представлена на рисунке 5.6.
Математическая формулировка критерия оптимизации
Для стадий подготовка основного и вспомогательного сырья, получения исходной смеси, нагрева и испарения исходной смеси, синтеза ММА, охлаждение полученного катализата была разработана система автоматизации на базе открытой SCADA-системы "КРУГ - 2000".
Программно-технический комплекс (ПТК) «КРУГ-2000» первый на отечественном рынке средств автоматизации открытый сертифицированный комплексом, предназначенным для создания АСУ ТП для объектов с сосредото-ченными и распределенными параметрами, разработанный научно-производственной фирмой (НПФ) КРУГ (Контроль Регулирование Управление Гарантии), г. Пенза [74].
Работа ПТК «КРУГ-2000» поддерживается SCADA - пакетом «КРУГ-2000», структура которого представлена на рисунке 5.6. Функции пакета «КРУГ-2000» соответствуют типовому набору функций SCADA-программы: контроль технологических параметров; управление, непосредственно с клавиатуры персонального компьютера, регуляторами и дискретными исполнительными механизмами; блокировки и защиты; контроль срабатывания блокировок и защит; запоминание предыстории параметров; печать режимного листа и протокола событий; ручной ввод данных; выполнение вычислительных операций; формирование и выдача данных персоналу; самодиагностика технических средств; оперативная настройка; конфигурация программного обеспечения. -124-Процесс создания системы контроля и управления на основе SCADA системы «КРУГ-2000» состоит из следующих этапов: 1. Детализация технических требований на создание системы контроля и управления. 2. Разработка проектно-сметной документации (в полном или сокращенном объеме). 3. Сбор исходных данных. 4. Составление полного перечня переменных. 5. Комплектация системы. 6. Разбиение объекта управления на технологические участки; компоновка переменных по участкам и группам. 7. Заполнение (генерация) базы данных. 8. "Рисование" статических частей мнемосхем. 9. Заполнение мнемосхем динамическими элементами. 10. Составление схемы переходов между мнемосхемами. 11. Генерация печатных документов. 12. Верификация базы данных. 13. Разработка эксплуатационной документации. 14. Тестирование системы в автономном режиме (без УСО). 15. Монтаж. 16. Тестирование системы в рабочем режиме (с УСО). 17. Внедрение, в том числе пуско-наладка и обучение персонала. При создании систем контроля и управления возможно распараллеливание некоторых видов работ, что обеспечивает существенное сокращение срока создания системы. Конечно, эта последовательность является ориентировочной и на практике возможна, например, корректировка базы данных на всех этапах выполнения работ, включая внедрение. При разработке системы автоматизации процесса синтеза ММА на основе SCADA-программы «КРУГ - 2000» было выделено два участка: участок приготовления исходной смеси и участок синтеза ММА (рисунок 5.7). На мнемосхемах отображены все основные аппараты производства. Контролируются все основные технологические параметры, такие как уровень жидкостей, расход, температура, давление, степень открытия регулирующего клапана, состояние клапана (открыт - закрыт) и насоса (включен - выключен). Контроль уровней осуществляется как в числовом виде, так и в виде анимиро-ванного барграфа. Так же осуществляется аварийная сигнализация технологических параметров путем задания минимального и максимального значения. Информация о ходе технологического процесса архивируется на жестком диске ЭВМ, и может быть отображена в виде трендов за определенный промежуток времени на дисплее ЭВМ или распечатана на принтере.
Похожие диссертации на Моделирование и оптимальное управление процессом синтеза монометиланилина в контактном аппарате трубчатого типа
