基于高纯度热空气分离塔仿真的非线性动力学的行为与控制外文翻译资料

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基于高纯度热空气分离塔仿真的非线性动力学的行为与控制

摘 要

在这篇文章中，主要是对基于仿真的高纯度热空气分离塔的动态行为（HIASC） 进行研究。不仅提出了基于对HIASC过程的非线性行为分析的一般模型控制方案， 并且进一步展示了一种可以在线修改模型参数的自适应通用模型控制（AGMC）方案。作为可比较的基础，相关内部模型控制方案和多闭环PID（M-PID）方案都有所发展。 在这些线性和非线性控制方案中都详细地进行了比较性的研究。仿真研究结果表 明对于高纯度HIASC所推荐的AGMC方案在伺服控制和调整控制中有很大的优势。

关键词：高纯度热空气分离塔；非线性动态行为；自适应一般模型控制；非线性 控制

1 绪论

空气分离在许多制造工艺流程中具有很重要的地位，其中的原因就是分离的产物比如说氮气和氧气对我们来说很重要。这些工艺流程包括传统行业像是食品 加工业，石油冶炼行业，钢铁冶炼行业，整合的气化联合循环（IGCC）[1]等。随着科学技术的进步和这些行业的规模不断扩大，需要的不仅是大量的氮气和氧气，而且要求它们的纯度要高。空气分离的方法有许多，比如说变压吸附法（PSA），膜技术分离法和低温空气分离法。然而，前面的两种分离方法过去常常用来从原始的空气中仅仅分离一种组分出来，而且产物的纯度不是很高[2-5]。产物中具有高纯度氮气和氧气的分离主要来自于最后一种分离方法。

然而，有一个事实不能被忽略：低温蒸馏法分离空气消耗了很大一部分的能量并且占用了大约空气分离所产生的所有能量代谢的75%[5-11]。为了减少能量的消耗，有许多更深入的研究完成了[12-14]。Pealsica等人分析了在低温蒸馏塔中的操作中冷凝器液位的影响[15]。Dumitrache等人提出了低温蒸馏塔的一个完整的非线性模型并且把它分解成一个准线性模型和一个线性近似模型，这样就简化了模型计算的复杂性[16]。Mahapatra和Bequette根据在IGCC发电厂中关于空气分离单元的模型预测控制设计了一个性能优越的控制器[17]。尽管这些研究提出了一些有用的方法，它们都是以传统的空气分离塔（CASC）为根据的。在传统的空气分离塔中，能量消耗并没有明显地减少，因此在对空气分离塔进行改进是非常必要的。

热集成蒸馏塔（HIDiC）自从被Mah等人提出以来一直都被视为一种节能的技术[18]。在理想情况下的HIDiC相比于传统的蒸馏塔有许多优点，因为它在正常工作的情况下既没有再沸器，也没有冷凝器。它的分离和整合部分被分为两个塔，在这两个塔之中存在一个内部的热耦合，它提供了精馏部分和气流剥离部分所必需的液体流。其结果是，与传统的蒸馏塔相比HIDiC可以使能量大约节省40%[19-25]。然而，HIDiC的一些特征比如说高非线性度，不对称性和相互影响为优化和控制器的设计尤其是在高纯度塔中带来了很多困难。这些特征吸引了很多学者的注意，并且开展了一些研究工作[26-32]。Suphanic通过流程表建模和优化求解器在Aspen Plus[33]中的应用调查了在HIDiC中热量分布的优化问题。Wakabayashi和Hasebe提出了一个在HIDiC中的交互式的设计方法，这个方法使用的是通过利用T-xy图表和H-xy图表[34]的有限内部热交换级。通用模型控制（GMC）是一种在工业基础应用选择的方法[35-38]。Suzuki等人提出了一种设计方法用于使用GMC作为间歇反应器温度控制的一个温度控制系统[39]。Jana设计了一个混合GMC控制算法，使用它的结果表明了这个控制策略已经在有多个稳定状态的连续搅拌反应釜中进行了研究[40]。Zhu和Liu研究了高纯度HIDiC的动态行为[41]。Cong等人在HIDiC将非线性波动模型应用到广义通用模型控制并且它解决了在HIDiC中的一个高纯度系统[42]。

将HIDiC技术应用到空气分离过程中是很合适的，其原因就是空气分离过程中精馏塔具有比汽提塔更高的压力的特征，而这一特征正好是HIDiC所需要的。Seliger等人提出了一个HIASC的动态模型，这个模型可以描述与质量流波动有关的压力动力学，而质量流波动对系统的瞬态特性有很大的影响[43]。Miller和Luyben研究了HIASC的灵活性的改进并且通过使用汇集点使侧整流的动态响应速度更快[44]。Chang等人之前就提出了与HIASC相联结的整个塔的一个新颖结构，并且与CASC过程相比能量代谢单元减少了32%[45]。

图1 HIASC的原理图

图一展示了一种之前由Chang等人提出的高纯度HIASC反应厂[45]，并且它在当前的工作中被考虑了进来。在当前的工作中，这两个塔分别叫做高压塔（HPC）和低压塔（LPC），在低纯度液氮产物（WLN）中的一个侧流是从富氩级抽出。LAIR表示富氧液态空气，GAIR表示富氧气态空气。LO表示氧气产物，GN表示氮气产物，E表示热交换，C表示压缩机然后V表示节流阀。由此可见，HIASC比HIDiC要复杂得多。在某种意义上，HIASC是一种特殊的HIDiC，它应用在一个三组分系统的低温空气分离过程中，这个分离过程与其它的两组分系统的HIDiC不同，比如说HIDiC中的苯-甲苯系统[19,42,46]。

HIASC是一个具有新的结构的节能空气分离塔，它与CASC有很大的不同。然而，HIASC的有效控制策略是一个比较困难的挑战。其原因就是它内部的热耦合和自从它被提出以来的复杂的动态特性。所以对HIASC来说一个有效地控制策略是十分重要的。可以看出，之前的研究主要专注于特征分析和对HIDiC与HIASC的优化[19,20,22,45]。不幸的是，到现在为止，只有很少的一部分文献是关于HIASC的控制方案的研究。在这项工作中，一个基于HIASC的机制的动态模型首先被提出了，非线性动态行为分析在之后才被探讨，最后，在与传统多回路PID控制方案和经典线性控制方案做比较之后，一个关于高纯度HIASC的自适应的非线性控制方案被提出了。这个方案是以非线性动态行为模拟分析为基础。
2 以HIASC机制为基础的动态模型

一个40级全塔耦合的HIASC是下文所叙述的对象，它的基本结构与图一所展示的极为相似。在产物中氮气和氧气的纯度分别为99.934%和99.907%。其具体的操作条件见表一。

表1 HIASC的操作条件

在这篇文章中动态数学模型是一个点对点的模型，它由如下所示的质量守恒和能量守恒，气液平衡和热耦合关系方程组成。

物料守恒方程：

（1）

在这等式中，H是持液量，x是液体摩尔分数，L是液体流率，V是气体流率，G是气侧流流率，y是液体摩尔分数，U是液体侧流流率，F是进料流率，然后z是进料摩尔分数。下标i表示确定的组分氮气，氧气或者氩气；下标j表示塔板级数。

气液平衡方程：

（2）

其中的k是气液平衡常数。

归一化方程：

（3）

或者

（4）

在这之中，C是组分个数。在这个模型中，C=3。

能量守恒方程：

（5）

在这之中，h是摩尔焓，Q是热量交换率。下标l表示液体流，v表示气体流，f表示进料流量。

同时也需要其他的一些等式和关系式。

热耦合关系：

（6）

对耦合的级之间的温度差。

气液平衡常数与温度、压力和摩尔分率之间的关系：

（7）

其中，P是压力，T是温度。

摩尔焓与温度、压力和摩尔分率之间的关系：

（8）

（9）

气体与液体的摩尔流速率为：

（10）

（11）

（12）

之中为潜热，q为进料所需的热量条件。

氮气，氧气和氩气的物理性能是从鹏-罗宾逊状态方程中计算出来的，而Harmens规则是作为一个混合规则[47,48]。

L_j-1 V_j

X_i,j-1 y_i,j G_j

H_l,j-1 h_v,j

P_j

T_j

Q_j F_j Z_i,j h_f,j

h_l,j h_{v,j 1}

U_j X_i,j y_{i,j 1}

L_j V_{j 1}

图2 平衡状态的通用示意图

图2给我们展示了平衡级的通用示意图。

总的变量个数为620（（3C 6.5）*N，N表示塔板的个数），这个与总的方程数相等。

动态模拟流程如下面所示：

（1）给出操作条件和N，F_j，U_j，G_j，P_j，q_j,U_OVA的物理数据。

（2）给出x_i,j的初始值。

（3）利用泡点分离过程计算T_j，y_i,j，k_i,j。

（4）根据等式（6）计算Q_j。

（5）根据等式（10）和（11）计算V_{j 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料}

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