项目来源

国家自然科学基金(NSFC)

项目主持人

薄翠梅

项目受资助机构

南京工业大学

项目编号

61673205

立项年度

2016

立项时间

未公开

研究期限

未知 / 未知

项目级别

国家级

受资助金额

62.00万元

学科

信息科学-自动化-控制系统与应用

学科代码

F-F03-F0302

基金类别

面上项目

关键词

协调控制 ; 间歇反应精馏过程 ; 控制结构设计 ; 动态优化 ; 二维系统 ; Batch Reaction Distillation ; two-dimension system ; Dynamic Optimization ; Cooperative Control ; Design of control structure

参与者

汤吉海；李丽娟；杨世品；易辉；黄庆庆；黄燕；牛超；郭伟；杨磊

参与机构

南京工业大学

项目标书摘要：间歇反应与精馏强化技术，通过反应能力与分离能力相互协同作用，可有效提高资源/能源利用率，减少污染。课题根据间歇反应精馏过程多时序、强耦合、非线性特性，研究基于两维(批次+时间)动态信息的实时优化操作与动态协同控制方法，拟解决废液循环利用的批间优化操作与生产调度问题。内容如下:1)建立间歇反应精馏动态数学模型，研究强化过程物料转化与能量利用机制，设计经济集成优化算法获取反应与分离能力最佳匹配的集成结构。2)研究基于经济模型的动态优化与控制协同算法，实现最佳操作轨迹、最短生产周期与跟踪控制同步优化；研究基于批次容量最大化的批间优化控制算法，实现废液批间循环的可持续操作。3)研究二维多模型广义预测迭代控制算法，实现不确定条件下的快速跟踪控制。4)以理想四元可逆反应体系体系为例，研制间歇反应精馏过程一体化流程模拟系统。课题研究对发挥反应精馏过程的高转化率、高选择性、低能耗集成优势具有重要意义。

Application Abstract: The batch reaction and distillation reinforcement technology can improve the utilization of resources and energy,and reduce the pollution by the interaction of reaction and separation capacity.Based on the complex characteristics of batch reactive distillation processes such as multi-time series,strong coupling and nonlinearity,the dynamic optimization and cooperative control methods based on two dimensional(Batch+Time)dynamic information will be studied in the project in order to solve the optimized operation and scheduling problems between batch-to-batch waste-liquor recycling.The following items will be discussed:1)The dynamic mechanism model will be established based on material conversion and energy utilization mechanism,and the optimal matching condition of reaction and separation capacity will be achieved by the economic integration optimization algorithm.2)Algorithm of batch simultaneous model-based optimization and control(BSMBOC)will be researched to obtain optimal operation trajectory and the shortest batch time.And the optimization method based on maximizing batch capacity will be researched to realize the sustainable operation with batch-to-batch waste-liquor recycling.3)The multi-model generalized predictive iterative learning control algorithm(MGPILC)based on two dimensional system will be researched for efficient and accurate tracking control under the uncertain condition.4)An all-in-one simulation experiment system will be built based on the ideal quaternary reversible reaction system.This subject will benefit to developing the integration advantages,such as the high conversion rate,high selectivity and low energy consumption of the reactive distillation processes.

项目受资助省

江苏省

项目结题报告(全文)

间歇反应精馏强化技术，通过反应与分离能力相互协同作用，可有效提高资源和能源利用率，减少和预防污染。本课题根据间歇反应精馏过程多时序、强耦合、周期性特性，利用二维(批次+时间)动态信息，研究了不确定条件下过程实时优化与动态协同控制方法，选取理想的四元可逆反应体系、醋酸甲酯反应体系为例，研制多批次间歇反应精馏过程一体化流程模拟实验系统，验证上述算法的有效性。该项目取得的研究成果目前已累积发表学术论文32篇(其中SC1收录10篇,EIISTP收录18篇),申请国家技术发明专利7项，其中已授权1项，已受理公开6项，培养研究生11名，毕业硕士研究生8名。主要研究内容和结果有:(1)建立了反应精馏过程动态数学模型及提出了快速求解方法；利用非支配遗传算法获取间歇反应精馏过程的最佳集成结构和操作参数，在对强化过程物料转化与能量利用机制研究基础上，通过经济集成优化算法实现反应能力与分离能力的最佳匹配设计;(2)提出基于经济模型的实时优化和动态协同控制算法(BSMBOC算法),通过经济指标与批间最大循环周期数建立综合优化目标函数，将关键变量操作轨迹、最短操作时间与底层跟踪控制同步优化计算，不断优化操纵变量和操作时间的轨迹，以及更新关键操纵变量的控制区域与控制周期，实现废液批间循环的可持续操作。(3)在二维系统迭代学习的基础上，建立了全周期的二维等效过程模型(2D-CARIMA);分别研究了二维PID迭代学习控制算法(2D-PIDILC)和二维广义预测迭代学习控制算法(2D-MGPILC);(4)选取理想的四元可逆反应体系和醋酸甲酯反应体系为例，分别进行批内过程优化算法、基于废液循环的批间优化算法、2D-MGPILC算法的模拟实验验证研究，使用ASPEN PLUS、MATLAB、SupOS平台，研制多批次间歇反应精馏过程一体化流程模拟实验系统，验证上述算法的有效性。上述研究结果，可为实际工程设计提供理论依据，对于丰富间歇过程的协同控制理论内容，以及发挥反应精馏过程高转化率、高选择性、低能耗集成优势具有重要意义与参考价值。