[发明专利]一种芳香酸生产中母固料回收系统水分在线分析方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种将电导率原理应用于水分含量在线分析的方法，以及通过神经网络实现水分在线分析的建模技术，具体是一种芳香酸生产中母固料回收系统水分在线分析方法。

背景技术：

精对苯二甲酸(PTA)是生产聚酯切片、薄膜、涂料及工程塑料的重要原料，由对二甲苯经高温氧化，生成粗对苯二甲酸，再加氢精制制得。对二甲苯氧化过程是芳烃上的甲基通过一系列氧化反应最终转变为羧基的过程，是一连串反应，简化的反应路径如下：

精对苯二甲酸(PTA)生产精制单元中，PTA结晶离心分离后的大量母液，经进一步过滤分离后，滤饼中除了TA外，还含有大量的PT酸。PT酸也可作为生产TA的原料。为了节约原料，降低PX单耗，化工厂开发了母固料返回氧化系统的回收技术。回收利用母固料中的PT酸，在提高产品收率的同时降低三废排放量。由于打浆醋酸含水量的不确定性以及母液过滤机操作不稳定性，使得滤饼中水含量不稳定，当滤饼中水含量较高时，打浆重新配料后，会使得氧化反应器中水含量超标。水含量对对二甲苯氧化过程的反应速率、氧化反应的选择性和氧化产物的纯度都有很大影响。实际生产中，由于水含量未进行在线分析，传统的定时取样分析含水量的方式，不能反映生产过程中含水量的瞬时变化。当水含量突然超标时，现有离线分析通常会滞后数小时，远远不能满足生产上的控制要求。母固料回用系统水样中所含成份较复杂，对在线测量水分含量有很大的影响。目前还没有在线分析仪器能够快速、准确测量母固料中水分含量，关于电导率法在芳香酸母固料回用系统水分在线分析的应用未见报导。

测定水分含量最经典的方法是卡尔.费休滴定法。虽然该方法有了很大的改进，但是仍然具有试剂配制繁琐、配置条件苛刻，不能实现真正意义上的实时、在线检测等缺点。另外还有近红外水分测定方法，利用水对近红外波长光的吸收来测定水分含量，但此种方法只用在粉末或片状物料中，不适用于溶液中水含量的测定。电导率法在线测量水分含量具有方便、快速、廉价的特点，并且有很好的灵敏度和选择性，结合人工智能和自动控制对水分含量实施智能控制和优化操作，实时准确的监测循环氧化回收系统水分含量，确保各装置处于最优工作状态。

BP神经网络算法基本原理为：利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。

BP神经网络算法学习的过程为：神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值，以使网络的输出不断地接近期望的输出。学习的本质是对各连接权值的动态调整，学习规则即权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经元的连接权变化所依据的一定的调整规则。

发明内容

本发明提供一种芳香酸生产中母固料回收系统水分在线分析方法，主要解决目前芳香酸生产中母固料循环氧化回收系统水质成份较复杂，水分含量只能采用取样离线分析，操作繁琐，劳动强度大，分析时间长，不能实现装置自动化操作的问题。

本发明技术方案：

一种芳香酸生产中母固料回收系统水分在线分析方法，包括以下步骤：

A)利用分布式控制系统获取芳香酸生产中母固料回收过程中影响打浆醋酸水分含量的工艺参数，包括温度T、物质浓度C、电导率值S，并将温度T、物质浓度C、电导率值S以及打浆醋酸水分含量人工分析值R进行归一化处理；

B)选择步骤A中3个参数做为BP神经网络模型的输入神经元，打浆醋酸中水分含量做为BP神经网络模型的输出神经元，利用改进的标准BP神经网络模型进行模拟计算，在神经网络模型中，输入层的节点数为2-10，隐含层层数为1-10-，隐层节点数为1-50，输出层节点数为1-10，输入层与隐含层之间传递函数为双曲正切tansig函数、隐含层和输出层传递函数为线性purelin函数；

C)BP神经网络模型实时输出值经过反归一化后，利用分布式控制系统通过数据的实时、连续采集，得到水分含量的BP神经网络预测值Y，再利用水分含量人工分析值R对水分含量的BP神经网络预测值Y进行在线校正：

当水分含量的BP神经网络预测值与人工分析值相对误差大于设定值时，通过实时分析得到的定系数对神经网络预测值进行在线校正，得到打浆醋酸水分含量的软测量值；

D)根据上述水分含量的软测量值，据此对温度、物质含量、电导率值进行实时推断控制；通过上述三个操作参数的实时调节，实现对水分含量的调节，即实现水分含量的推断控制。

所述步骤A)中进行归一化处理包括以下步骤：

利用公式