[发明专利]一种空分节能过程温度分布的非线性观测系统及方法无效

专利信息
申请号: 201010213882.1 申请日: 2010-06-30
公开(公告)号: CN101884848A 公开(公告)日: 2010-11-17
发明(设计)人: 刘兴高;周叶翔 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: B01D3/14 分类号: B01D3/14;B01D3/42
代理公司: 杭州天正专利事务所有限公司 33201 代理人: 王兵;王利强
地址: 310027 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种空分节能过程温度分布的非线性观测系统,包括与空分塔直接连接的现场智能仪表和DCS系统,所述DCS系统中包括存储装置、控制站和上位机,所述现场智能仪表与存储装置、控制站和上位机相连,所述的上位机包括用以预测空分塔将来时刻的温度分布的观测器,所述的观测器包括检测模块、温度分布函数拟合模块、将来时刻空分塔温度预测模块和温度预测误差补偿模块。本发明也提供了一种空分节能过程温度分布的非线性动态观测方法。本发明能够有效快速的在线预测空分节能过程的温度状态变化,准确地反应空分节能过程的强非线性性,耦合性等复杂非线性动态特性。
搜索关键词: 一种 节能 过程 温度 分布 非线性 观测 系统 方法
【主权项】:
1.一种空分节能过程温度分布的非线性观测系统,包括与空分塔直接连接的现场智能仪表和DCS系统,所述DCS系统包括存储装置、控制站和上位机,所述现场智能仪表与存储装置、控制站和上位机相连,其特征在于:所述上位机包括用以预测空分塔将来时刻的温度分布的观测器,所述观测器包括:温度分布函数拟合模块,用以采用历史数据库中的各块塔板温度Ti拟合温度分布函数,并将拟合参数存储到历史数据库当中,通过式(1)(2)得到:T^i=Tmin,r+Tmax,r-Tmin,r1+e-kr(i-Sr)]]>i=1,2,……,f-1    (1)T^i=Tmin,s+Tmax,s-Tmin,s1+e-ks(i-Ss)]]>i=f,f+1,……,n    (2)其中,i为塔板编号,f为进料板编号,n为上塔塔底编号,为第i块塔板处预估温度,Tmin,r、Tmax,r、kr、Tmin,s、Tmax,s、ks为拟合参数,Sr、Ss分别为空分塔下塔、上塔液相温度分布曲线的位置;将来时刻空分塔温度预测模块,用以根据当前温度数据以及温度分布函数预测将来时刻的温度分布,该模块包括以下过程:①当前时刻温度分布曲线位置变化速度计算,通过式(3)-(9)得到:Xi,N=P×αN×10(Ti+cNbN-aN)-1αN-1---(3)]]>Xi,O=P×αO×10(Ti+cObO-aO)-1αO-1---(4)]]>y1,N(k)=αNx1,N(k)(αN-1)x1,N(k)+1---(5)]]>y1,O(k)=αOx1,O(k)(αO-1)x1,O(k)+1---(6)]]>yf,O(k)=αOxf,O(k)(αO-1)xf,O(k)+1---(7)]]>dSrdt(k)=[-V1y1,N(k)-Lnxn,N(k)+Σi=1nFi(k)xfi,N(k)](αN-1)(1+e-kr(i-sr))2M(xn,N(k)-x1,N(k))N(Tmax,r-Tmin,r)kre-kr(i-sr)Σi=1f-1ln10Ti+cN-aNbN---(8)]]>dSsdt(k)=[-Vfyf,O(k)-Lnxn,O(k)+Σi=1nFi(k)xfi,O(k)](αO-1)(1+e-ks(i-ss))2M(xn,O(k)-x1,O(k))O(Tmax,s-Tmin,s)kse-ks(i-ss)Σi=fnln10Ti+cO-aObO---(9)]]>其中,k为当前采样时刻,下角标i为塔板编号,1为下塔塔顶编号,n为上塔塔底编号,下角标N、O分别代表氮和氧,上角标f代表进料,Xi,N、Xi,O分别为空分塔中第i块塔板处氮、氧的液相组分浓度,P为空分塔压强,Ti为第i块塔板处的温度,αN、αO分别为氮和氧相对于氩的相对挥发度,aN、bN、cN、aO、bO、cO为安东尼常数,Fi(k)为k采样时刻第i块塔板进料流量,Ln为上塔塔底液相流率,V1为下塔塔顶汽相流率,xn,N(k)、xn,O(k)分别为k采样时刻上塔塔底氮、氧的液相组分浓度,xl,N(k)、xl,O(k)分别为k采样时刻下塔塔顶氮、氧的液相组分浓度,yf,O(k)分别为k采样时刻进料板氧汽相组分浓度,y1,N(k)、y1,O(k)分别为k采样时刻下塔塔顶氮、氧汽相组分浓度,xfi,N(k),xfi,O(k)分别为第i块塔板的进料液氮组分浓度和进料液氧组分浓度,M为塔板持液量,分别为下塔、上塔温度分布位置变化速度;②下一时刻波形位置以及下一时刻温度分布,通过式(10)-(13)得到:Sr(k+1)=Sr(k)dSrdt(k)×δ---(10)]]>Ss(k+1)=Ss(k)dSsdt(k)×δ---(11)]]>T^i(k+1)=Tmin,r+Tmax,r-Tmin,r1+e-kr(i-Sr(k+1))]]>i=1,2,……,f-1    (12)T^i(k+1)=Tmin,s+Tmax,s-Tmin,s1+e-ks(i-Ss(k+1))]]>i=f,f+1,……,n    (13)其中,δ为采样周期,Sr(k)、Ss(k)分别为k采样时刻下塔、上塔温度分布曲线位置,Sr(k+1)、Ss(k+1)分别为k+1采样时刻下塔、上塔温度分布曲线位置,为k+1时刻下塔或上塔第i块塔板温度的预测值;温度预测误差补偿模块,用以从历史数据库中获取当前温度测量值,以及预测值,计算预测误差,修正温度预测值,通过式(14)(15)得到ri(k)=Ti(k)-T^i(k)]]>i=1,2,……,n    (14)Xi%(k+1)=T^i(k+1)+ri(k)]]>i=1,2,……,n    (15)其中,Ti(k)为k+1采样时刻第i块塔板的温度,ri(k)为k采样时刻第i块塔板的温度预测误差,为k+1采样时刻第i块塔板的温度预测修正值。
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