2020年整理化工系统过程模拟与优化.doc

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化工系统工程__化工过程系统稳态模拟与分析(可编辑)

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化工系统工程__化工过程系统稳态模拟与分析2 化工过程系统稳态模拟与分析概述通过对化工工艺流程系统进行稳态模拟与分析也就是对过程系统建立模型并对模型进行求解可以解决下述三方面的问题①过程系统的分析与模拟②过程系统设计③过程系统参数优化①过程系统的分析模拟对某个给定的过程系统模型进行模拟求解可得出该系统的全部状态变量从而可以对该过程系统进行工况分析如图21所示②过程系统设计当对某个或某些系统变量提出设计规定要求时通过调整某些决策变量使模拟结果满足设计规定要求如图22所示③过程系统参数优化过程系统模型与最优化模型联解得到一组使工况目标函数最佳的决策变量优化变量从而实施最佳工况如图所示 2 化工过程系统稳态模拟与分析相关的基本概念 1 系统为了某种目标由共同的物料流或信息流联系在一起的单元组合而形成的整体称为系统 2 子系统组成系统的系统下一层次的事物简单系统子系统就是某个单元复杂系统它的子系统又可能包含有子系统基本概念 3 系统的特性由两方面构成 1系统内各个单元的特性复杂系统则是各子系统的特性 2系统流程的结构特性树结构和再循环结构的概念 4 过程拓扑将过程流程图转换为信息流程图再把信息流程图转变为过程矩阵的过程称为过程拓扑过程流程→信息流程用有向线段表示信息流用方框表示设备或节点信息流程→过程矩阵将信息流程数字化使计算机可以识别根据信息流图可以得出过程矩阵 2.1 过程系统模拟的基本方法过程系统模拟计算量大且复杂手工计算难以完成计算机和计算技术的发展为过程系统的整体研究提供了技术手段各种类型的过程系统模拟软件不断出现但就其模拟计算求解方法而言可以归纳为三类序贯模块法 Sequentia1 Modular Method 面向方程法 Equation Oriented Method 联立方程法联立模块法 Stmultaneously Modular Method 2 11过程系统模拟的序贯模块法序贯模块法按照由各种单元模块组成的过程系统的结构序贯的对各单元模块进行计算从而完成该过程系统的模拟计算的方法序贯模块法对过程系统的模拟以单元模块的模拟计算为基础依据单元模块入口的物流信息以及足够的定义单元特性的信息计算出单元出口物流的信息序贯模块法的优点与实际过程的直观联系强模拟系统软件的建立维护和扩充都很方便易于通用化计算出错时易于诊断出错位置序贯模块法的主要缺点计算效率较低尤其是解决设计和优化问题时计算效率更低序贯模块法计算效率低的原因只能根据模块的输入物流信息计算输出物流信息在进行系统模拟的过程中对有再循环物流单元模块的计算需要考虑断裂物流收敛计算使问题复杂 2 12 过程系统模拟的面向方程法面向方程法将描述整个过程系统的数学方程式联立求解从而得出模拟计算结果的方法面向方程法又称联立方程法面向方程法的优点可以根据问题的要求灵活地确定输入输出变量而不受实际物流和流程结构的影响模型中所有的方程可同时计算和同步收敛面向方程法的问题形成通用软件比较困难不能利用现有大量丰富的单元模块缺乏与实际流程的直观联系计算失败之后难于诊断错误所在对初值的要求比较苛刻计算技术难度较大等 2 13 过程系统模拟的联立模块法联立模块法将过程系统的简化模型方程与单元模块严格模型交替求解又被称作双层法 2.2 过程系统模拟的序贯模块法 2.2.1序贯模块法的基本原理单元模块依据相应过程单元的数学模型和求解算法编制而成的子程序如图28 a 中的闪蒸单元可依据闪蒸单元模型和算法编制成闪蒸单元模块单元模块的单向性结定单元模块的输入物流变量及参数可计算出相应的输出物流变量但不能由检出变量计算输入变量也不能由输入输出变量计算模块参数序贯模块法的基本思想从系统入口物流开始经过对该物流变量进入的单元模块的计算得到输出物流变量这个输出物流变量就是下一个相邻单元的输入物流变量依次逐个的计算过程系统中的各个单元最终计算出系统的输出物流计算得出过程系统中所有的物流变量值即状态变量值 2.2.2 再循环物流的断裂当涉及的系统为无再循环流的树形结构时序贯模块法的模拟计算顺序可以按过程单元的排列顺序一一顺利完成用序贯模块法处理具有再循环物流系统的模拟计算时需要用到系统分解断裂 Tearing 和收敛 Convergence 等多项技术 Step1 假定断裂物流S4的变量值然后依次计算单元模块ABC得到物流S4的变量值 Step2利用收敛单元比较S4与S4的相应变量值若不等则改变S4为新的变量值重复Step1过程直到S4与S4两个变量值相等为止问题收敛单元设置在哪个物流处既如何选择断裂物流本问题中不仅可以是物流S4处也可以设置在物流S2或S3处对于复杂系统收敛单元设置的位置不同其效果也将不同究竟设置在何处为好这要通过断裂技术去解决如何得到新的S4变量值如何保证计算收敛如何加快收敛取决于收敛算法还与断裂物流变量的特性有关 2.2.2 再循环物流的断裂 1 断裂的基本概念首先考察方程组的断裂假设有一个由四个方程四个未知变量组成的方程组也可以由另外的方式进行求解例如假设x2的猜值则 f1解出x3 f2解出x4 f3解出x1 最后利用f4来检验最初没定的猜值x2 是否正确如果f4为零则可认为得到了方程组的解若此处的f4 不为零则需修正x2的值再重新进行迭代计算这样可将四维求解问题降阶成了四个一维问题通过迭代计算把高级方程组降阶为低级方程组的办法称为断裂考察过程系统中的不可分隔子系统如图211断裂物流可以选为S10当然也可以选为S11选择不同的断裂物流则其相应的迭代序列也不一样从表面上看上列的两种计算序列似乎没有什么很大的区别但由于系统中各物流及其变量特性的不同在收敛计算上常是有很大差异的如变量个数的多少方程求解的难易程度等如何选择断裂物流确定迭代序列是实施序贯模块法进行过程系统模拟计算过程中必须要解决的问题 2 断裂方法的研究早在20世纪60年代初就有人提出了断裂的思想此后随着流程模拟技术的不断发展有关研究断裂的文章不断出现他们提出判断最佳断裂的准则分为四类 1 断裂的物流数最少 2 断裂物流的变量数最少 3 断裂物流的权重因子之和最少 4 断裂回路的总次数最少另一种归纳 1断裂的流股数目最少 2断裂流股包含的变量数目最少 3对每一流股选定一个权因子该权因子数值反映了断裂该流股时迭代计算的困难程度应当使所有的断裂流股权因子数值总和最小4选择一组断裂流股使直接代入法具有最好的收敛特性四条准则是一般性的原则 3 回路矩阵过程系统中的简单回路可以用回路矩阵 1oop/stream Matrix 表示矩阵中的行代表回路列代表物流若某回路i中包括有物流J则相应的矩阵元素aij=1否则为空白或零不独立的列 f 1 与 f 值较大的列相比较若某列中的非零元素与 f 值较大列的非零元素同行则该列相对于 f 值大的列不独立如S2的f 值较大与其余小于它的列相比较会发现S2的非零元素为C行和A行而S1列C行非零 S3A行非零其余列中无与S2同行的非零的元素则判别出 S1 S3相对于S2不独立表示为 S1 S3 S2 S5 S6 S4 流股断裂方法一L - R 分解法 L – R分解法遵循的原则断裂流股数目最少且将所有循环路打开例现有一个为最大循环网的不可分割子系统其信息流图如下1 42 53 S4 S3 S2 S1 S6 S5 S7 S8 4流股断裂方法分析在这个信息流程图中有 8个流股S1S2 S8 五个节点12345构成了ABCD四个环路 1 4 2 5 3 S4 S3 S2 S1 S6 S5 S7 S8 A D C B在Lee – Rudd 法中首先分析信息流图再用环路矩阵表示出来 A B C D 环路S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 01 1 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 1 1 1 1 01 0 0 0 0 0 0 0 11 1 1 0 流股 f R 1 42 53 S4 S3 S2 S1 S6 S5 S7 S8A C DB 矩阵做法Si 流股若在 A 环中出现则标 1若不出现则标 0例如 A 环由S2S3 两流股构成其余为零矩阵中还有加和行用f 表示它由每一列中的非零元素加和构成加和列R它将每一行非零元素加和构成 f 称为环路频率代表某流股出现在所有环路中的次数R 称为环路的秩代表某环路中包含的流股总数经运算可得出加和 f 和R值环路矩阵成为下面样子 A B C D S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 0 1 1 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 10 R 2 2 3 4 f 1 2 1 2 1 1 2 1 不独立的列 A B C D S1 S2 S3 S4 S5S6 S7 S8 0 1 1 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 11 1 1 0 1 0 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 R 2 2 34 f 1 2 1 2 1 1 2 1 不独立的列基本概念工艺流程图过程流程过程拓扑举例信息流图-13 序贯模块法的基础是单元模块子程序通常单元模块与过程单元是一一对应的过程单元的输入物流变量即为单元模块的输入单元模块的输出即为过程单元的输出物流变量如 A B H G F E C D 系统分解对复杂系统将所有模型方程全部联立求解很困难直接用序贯法又存在相互影响这时可将该系统分成几个相对独立的部分各自联解再序贯求解将大的复杂系统分解为若干个小的子系统的过程称为大系统的分解目的是识别出不可分割子系统 AB H G F ECD 不可分割子系统不相关子系统 A B H G FE C D A B C A B CG F E D 流股断裂 Tearing 一般对于大系统分解得到的子系统已是不可分隔的如ABC构成的当这样的子系统仍很复杂时联立求解仍困难若断开某一个流股则可采用序贯法求解而断开的流股变量则作为迭代变量选择断裂流股是该技术的关键 A B H G F E C D 断裂物流迭代计算步骤如下该方程组可以通过联立求解得到它的解图210 描述了断裂的过程其中流股x2称为断裂流股该流股只有一个变量x2 称为迭代变量流股的收敛性指的就是其中变量x2 的收敛性能问题如果不选择流股x2是否可达到简化的目的。

化工生产过程中的控制与优化研究

化工生产过程中的控制与优化研究

化工生产过程中的控制与优化研究化工生产是一个高度复杂的过程,需要掌握许多技术和理论知识。

在这个领域中,控制和优化对于生产效率和产品质量的提高都非常重要。

本文将从控制和优化两个方面探讨化工生产的研究现状和未来发展趋势。

一、控制在化工生产中,控制系统有着重要的作用。

它们能够监测和控制各种反应条件和流程参数,以确保生产过程的稳定性。

目前,化工生产的自动控制系统已经非常成熟,可以精确控制温度、压力、流量、浓度和pH值等各种参数。

1. 传统控制技术传统控制技术包括反馈控制和前馈控制。

反馈控制是通过传感器对反应器内的实际参数进行实时监测,并根据反馈信号调整控制器输出信号,以使实际参数与给定参数一致。

前馈控制是在反馈控制的基础上,通过预测未来反应器内的参数变化,提前调整控制器输出信号,以避免反应器参数偏离给定值。

这些传统控制技术在化工生产中都得到了广泛应用。

它们能够精确控制反应物质的质量比例、物料输送和工艺参数等,从而提高生产效率和质量,减少能源消耗和废料排放。

2. 先进控制技术随着科学技术的不断发展,先进的控制技术也逐渐在化工生产过程中得到了广泛应用。

模型预测控制(MPC)是一种先进的控制技术,它能够利用物理和化学模型来预测反应器的未来状态,然后对系统进行调整。

MPC技术能够较好地解决非线性和多变量问题,提高反应器的反应速率和产品质量。

目前,许多大型化工企业已经开始使用MPC技术,例如在炼油、石化和化肥制造领域中。

另一个先进的控制技术是多元统计过程控制(MSPC)。

MSPC技术能够对反应器内的多个变量进行分析和建模,以提高生产效率和产品质量。

相比传统控制技术,它可以更好地处理多变量问题,并且不需要事先了解反应器内部机理。

MSPC 技术在制药和特种化工等领域中已经得到了应用,但在工业化程度还需要进一步提高。

二、优化优化是化工生产中一个更加重要和广泛的领域。

化学工艺的优化旨在提高生产效率、降低成本、减少废物排放,并且保证产品质量。

化工过程模拟与优化

化工过程模拟与优化

02
化工过程模拟的原理与技术
单元操作模拟
总结词
单元操作模拟是针对化工过程中单个操作单元的模拟,通过 数学模型描述单元内部物料和能量的传递、转化和平衡。
详细描述
单元操作模拟基于物理化学原理,通过建立数学模型来描述 单元设备的内部过程,如流体流动、传热、传质等。通过单 元操作模拟,可以预测设备性能、优化操作参数和提高设备 效率。
04
化工过程模拟的挑战与解决方案
数据缺失与不确定性
总结词
数据缺失和不确定性是化工过程模拟中的常见问题,需要采用数据填充、概率建模和蒙特卡洛模拟等 方法进行处理。
详细描述
在化工过程中,由于实验成本高昂或历史数据不足等原因,常常存在数据缺失的情况。为了减小数据 缺失对模拟结果的影响,可以采用插值、回归等方法对缺失数据进行填充。同时,可以采用概率建模 和蒙特卡洛模拟等方法来处理不确定性问题,为决策提供更全面的信息。
目的
优化化工过程,提高产品质量、降低 能耗和减少环境污染,实现经济效益 和环境效益的双重提升。
模拟的重要性
提高生产效率
通过模拟,可以预测和优化化工过程 的操作条件,提高生产效率。
降低实验成本
通过模拟,可以在实验室内进行大量 虚拟实验,避免了实际生产中的高昂 成本和安全风险。
优化产品设计
通过模拟,可以对新产品的设计和开 发进行预测和优化,缩短产品开发周 期。
总结词
优化算法用于寻找化工过程的最优操作 参数和配置,以提高生产效率和降低能 耗。
VS
详细描述
优化算法基于数学规划、梯度下降等方法 ,通过迭代搜索最优解。常见的化工过程 优化算法包括线性规划、非线性规划、遗 传算法等。通过优化算法的应用,可以找 到最优的操作参数和配置,提高生产效率 和降低能耗,实现化工过程的节能减排和 可持续发展。

化学工程师中的化工流程模拟的方式

化学工程师中的化工流程模拟的方式

化学工程师中的化工流程模拟的方式化工流程模拟是化学工程师在设计和优化化工生产过程中应用的一种重要方法。

它通过建立数学模型,模拟和预测化工流程中的物质传递、能量转移和反应转化等过程,为工程实践提供可靠的依据。

本文将介绍化学工程师中常用的三种化工流程模拟方式:物质平衡模拟、能量平衡模拟和反应转化模拟。

一、物质平衡模拟物质平衡模拟是化工流程模拟中最基本也是最常用的方式之一。

它通过建立物质的输入输出平衡方程,描述化工系统中物质的流动和转化过程。

具体而言,物质平衡模拟涉及以下几个方面:1. 原料和产品流程分析:通过对化工系统进行调研和实地考察,了解原料的组成和性质,以及产品的规格要求。

在模拟过程中,需要将原料的输入流量、组成和物理性质与产品的产出进行平衡,确保产品质量和产能的稳定。

2. 系统流程图绘制:根据化工系统的特点和工艺流程,绘制系统的流程图。

流程图需要涵盖各个单元操作、设备和管道的连接关系,以及物料在流程中的流动方向和方式。

这有助于在模拟过程中更好地理解物质的传递路径和流动规律。

3. 过程参数测量与计算:在物质平衡模拟中,需要准确测量和估算化工系统中各个单元操作的参数。

例如,温度、压力、流量、浓度等关键参数的测量和计算,能够为物质平衡模型提供准确的输入数据。

二、能量平衡模拟能量平衡模拟是化工流程模拟中考虑能量转移和转化的重要方式。

它通过建立能量的输入输出平衡方程,揭示化工系统中能量的流动和转化规律。

以下是能量平衡模拟的主要内容:1. 热力学分析:在能量平衡模拟过程中,需要进行热力学分析,确定化工系统中各个单元操作的热力学性质。

例如,焓、熵、比热等参数的测量和计算,能够为能量平衡模型提供准确的物理数据。

2. 热流分析:通过对化工系统中热能流动路径和传热方式的研究,建立热流分析模型。

该模型可以描述热能在系统中的传递和转化过程,为能量平衡模拟提供必要的理论支持。

3. 能量损失计算:在能量平衡模拟中,要考虑能量的损失和利用效率。

化工过程优化与控制技术研究

化工过程优化与控制技术研究

化工过程优化与控制技术研究在化工工业的发展过程中,化工过程的优化与控制技术一直是关注的焦点。

通过不断研究和改进,不仅可以提高产品的质量和产量,还可以提高企业的经济效益和环境可持续性。

本文将从优化目标、优化方法和控制技术等方面展开介绍,探讨化工过程优化与控制技术的研究进展。

一、优化目标化工过程的优化目标通常包括提高产品质量,提高生产能力,降低生产成本和减少对环境的影响。

1. 提高产品质量:化工过程中的优化可以通过控制参数的调整,如温度、压力、反应时间等,来提高产品的纯度和稳定性。

2. 提高生产能力:通过优化生产工艺和流程,使生产能力得到最大程度的发挥,提高产品的产量。

3. 降低生产成本:通过减少能源和原料的消耗,降低废弃物的产生和处理成本,从而降低生产成本。

4. 减少对环境的影响:通过优化过程条件,减少废气、废水和废渣的排放,降低对环境的污染,实现绿色生产。

二、优化方法化工过程的优化方法主要包括传统优化方法和先进优化方法。

1. 传统优化方法:传统优化方法包括试验设计、响应曲面方法和经验法则等。

试验设计是通过设计实验方案,系统地收集和分析实验数据,确定影响因素和响应之间的关系,从而优化工艺条件。

响应曲面方法是建立数学模型,通过寻找模型的极值点来确定最优操作条件。

经验法则是基于专家经验和常识,通过调整操作参数的经验规律来实现优化。

2. 先进优化方法:随着计算机技术的发展,先进优化方法逐渐兴起。

先进优化方法包括遗传算法、模拟退火算法、神经网络等。

这些方法可以利用计算机快速搜索最优解,可以解决大规模的优化问题。

三、控制技术化工过程的控制技术主要包括传统控制技术和现代控制技术。

1. 传统控制技术:传统控制技术主要包括PID控制、分布式控制系统(DCS)和模糊控制等。

PID控制是最常用的控制方法之一,通过调节比例、积分和微分控制器的参数来实现对过程的控制。

DCS是一种集中控制和分散控制相结合的控制系统,可以实现对整个过程的自动控制和监测。

化工系统工程课件 第四章 化工过程系统的优化

化工系统工程课件  第四章 化工过程系统的优化





(5)可行路径法和不可行路径法 按约束条件处理方法分, 可行路径法:整个搜索过程在可行域内进行,变 量的取值,必须满足约束条件。 优点:简单可靠, 缺点:计算量很大。 不可行路径法:搜索过程从不可行域向最优解 逐步逼近,但在最优解处必须满足条件。 优点:与可行路径法相比,计算量显著减少 缺点:求解过程可能不稳定。

当目标函数为一元函数时,函数与自变 量的关系可以用平面直角坐标表示。
对于二元函数,一般用三维直角坐标表示,但已 经比较困难了
三维照片


为了能在平面直角坐标 上清楚地表示二元函数 的值与自变量之间的关 系,我们引入等高线 (等值线)的概念。 等高线的定义:在最优 化研究中,把具有相同 目标函数值的自变量的 点连成一条曲线,称这 样的线为等值(高)线。
x1
x2
4.2.2最优化问题的建模方法


建立过程系统优化问题的模型方程时,要根据 问题的实际情况,采用不同的建模方法。 过程机理清楚的问题:采用机理模型进行优化. 优点:结果比较精确。 缺点:机理模型的约束方程是通过分折过程的 物理、化学本质和机理,利用化学工程学的基 本理论(如质量守恒、能量守恒、化学反应动 力学等基本规律)建立的, 形式往往比较复杂.



过去许多大型、复杂的最优化计算问题只能定 性、粗略地在理论范畴内加以分析、比较。 如今应用电子计算技术,已能进行精确的定量 研究,并应用于实际。 为了普及与推广使用最优化技术,已有了将各 种优化计算方法的程序做成了方便使用的优化 技术软件系统,这种系统能帮助使用者自动选 择算法、运算并对计算结果进行评价,使用户 能有效地解决实际优化问题。
4.1 概述

2020年整理化工过程分析与合成期末考试试卷.doc

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《化工过程分析与合成》期末考试试卷
一、填空题每空1分共10分
1稳态模拟的特点是描述过程对象的模型中_(不包括)_时间参数
2(动态数学) 模型认为状态变量在系统中呈空间均匀分布如强烈搅拌的反应罐就可以用这一
类模型来描述
3(黑箱模型) 又称为经验模型纯粹由统计、关联输入输出数据而得。

( ) 又称为机
理模型
4( 结构)优化和(参数)优化是过程系统的两大类优化问题它们贯穿于化工过程设计和化
工过程操作。

5换热网络的消耗代价来自三个方面(换热单元数)、(传热面积)、(公用工程消耗)。

6在分离序列的综合中根据试探法的经验规则M1在所有分离方法中优先采用使用(能量分离剂的)
方法
二、判断正误并用1—2句话说明原因每题2分共10分
1间歇过程的瓶颈问题很容易就能找到因此只需要对给定的设备加工顺序进
行排序就可以得到最优的操作方案了。

2化工过程的优化因其所含变量太多而难以进行为了简化计算的难度某人建
议只考虑决策变量对目标函数的影响这种方式是否可行
3非线性规划的求解比线性规划困难的多因此对于非线性规划问题不可能
通过求取目标函数的一阶导数并令其为0来得到最优解。

4对于存在三个加工设备的间歇过程是无法通过Johnson规则来求解的。

5在一个工厂的设计中要想最大限度的减少公用工程的用量可以通过采用高
效率的换热器并增大换热面积来实现。

三、简答题列出详细步骤不需要具体求解5分
对于一个复杂的、有多个反馈回路的化工过程采用序贯模块法进行求解时应当
如何进行计算
四、
对于一个需要三级压缩机的工况目标函数如下p是压力
1。

化工过程动态仿真与优化系统开发技术

化工过程动态仿真与优化系统开发技术

料 。就本例来说 , 其使用压 力、 温度 和介质都 符合 Q 3 25一B 的条件 , 有 厚 度 还 未 知 , 超 过 了 2 r 则 只 能 使 用 唯 若 0m a 1 M R, 6 n 本例就暂定 使 用 Q 3 25一B 。完 成 了这 些技 术 特性 表, 我们已得 到容器外形 , 设计初步完成 , 接下来完善配置各
态 模 拟所 用 的模 型 假 设 过 多 , 模 拟 优 化 结 果 较 为抽 象 , 其 且
谨、 正确 的自由度分析 ; 全部方程 同时求解 。 只有符合 以上标准者方可称为真正 的机理模型 , 可用 方 于构造具有优化功能的模拟 系统 。而对于如此复杂 的模型 , 欲实现超实时动态模拟( 仿真) 需解决许多基本技术 问题。 在 D O系统中, 学模型 的建立 与求解借 鉴 了稳态流 S 数
D O 完全依据机理模 型开发并在科研和实际生产 中应 用近 S)
两 年 , 过 不 断完 善 , 经 取得 良好 实 际 效果 。 D O系统 的组 织 继 承 了 经 典 稳 态 流 程 模 拟 系 统 的 数 据 S
结构和重要算法与概念 [ ] 并结合动态模 拟的特点进行 了 2, 补充和修改。其实现 的关键在于机理数学模 型及求解算法 。
此 处 机理 模 型 意 指 具 有 以下 特 点 的 系 统 : 定 的 组 分 , 一 确 统
化工基础物性数据库 ; 基础 物性预测 和估算体 系; 化工热 力 学基本计算 ; 流程 拓扑 结构 自动识 别 与输入 及调用 顺序 编 排; 内存管理及 主调 用模块 ; 单元过程 动态模拟 及控制 系统 模拟 ; 管网流量分配 、 压力分布计算子系统代数 、 微分方程组 数值求解及最优化算法 ; 过程数据输入 、 出子系统。 输

化工生产过程的控制与优化

化工生产过程的控制与优化
,
汇报人:
01
02
03
04
05
06
控制生产过程:确保生产过程稳定, 减少波动和异常
提高产品质量:通过控制生产过程, 提高产品质量,满足客户需求
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
提高生产效率:通过优化生产过程, 提高生产效率,降低生产成本
减少浪费:通过优化生产过程,减 少原材料和能源的浪费,降低生产 成本
数字化工厂的构 建:包括生产过 程监控、生产计 划调度、设备健 康管理、产品质 量管理等方面
数字化工厂的实践: 需要企业具备一定 的信息化基础、技 术人才和资金投入, 同时也需要政府和 企业之间的合作与 支持
汇报人:
添加项标题
优化方案:根据数据分析结果,制定优化方案,如调整工艺参数、改进设备等
添加项标题
实施优化:按照优化方案,实施工艺参数优化
添加项标题
效果评估:评估优化效果,如生产效率提高、能耗降低等,并根据评估结果调整优化方案
设备选择:根据 生产需求选择合 适的设备
设备布局:合理 规划设备布局, 提高生产效率
设备维护:定期对 设备进行维护和保 养,保证设备正常 运行
设备升级:根据生 产需求,适时升级 设备,提高生产效 率
优化目标:提高生产效率、降低成本、 提高产品质量
优化方法:工艺优化、设备优化、控制 优化、管理优化
工艺优化:选择合适的工艺路线、优化 工艺参数、改进工艺设备
设备优化:选择合适的设备、优化设备 配置、提高设备利用率
石油化工:通过优化生产工艺,提高石油转化率,降低能耗 化肥行业:通过优化生产工艺,提高化肥产量,降低成本 精细化工:通过优化生产工艺,提高产品质量,降低能耗 生物化工:通过优化生产工艺,提高生物转化率,降低能耗

第四章化工过程系统的优化

第四章化工过程系统的优化

4 解析法与数值法
根据解算方法,则可分为解析法和数值法。 解析法又称为间接最优化方法。只适用于目标函 数(或泛函)及约束条件有显函数表达的情况。 要求把一个最优化问题用数学方程式表达,然后 用导数法或变分法得到最优化的必要条件,通过 对必要条件方程求解得到问题的最优解。 古典的微分法、变分法、拉格朗日乘子法和庞特 里亚金最大值原理等都属于解析法。
(4-10)
f ( w, x, z ) 0
(流程描述方程)
(尺寸,成本方程) (等式设计约束) (不等设计约束)
c( w, x, z ) 0
h( w, x) 0
g ( w, x) 0
动态优化模型中引入了时间变量,过程变量、目标函数和 约束条件均可为时间变量的函数。集中参数的动态优化模型, 通常由常微分-代数方程组成
讨论
对于上述优化问题,变量数为m+r+s,等式约束方程 数为m+l+s,问题的自由度为 d=变量数-方程数=r -l 若l=0,自由度等于决策变量数r; 若l=r,自由度等于零,此时最优化问题的解是唯 一的(即等于约束方程的交点),没有选择最优 点的余地; 若l>r,则最优化问题无解。由此可见,l<r是最 优化问题有解的必要条件之一
数值法又称为直接最优化方法,或优选法。
不要求目标函数为各种变量的显函数表达式,利 用函数在某一局部区域的性质或一些已知点的数 值,逐步搜索、逼近,最后达到最优点。
5 可行路径法和不可行路径法
对于有约束最优化问题,视其如何处理约束条
件可分为可行路径法和不可行路径法。
可行路径法的整个搜索过程是在可行域内进行
由于非线性规则问题求解困难,有时将其近似地
线性化,用比较成熟的线性规划技术求解

化工工程中的化工过程模拟与优化

化工工程中的化工过程模拟与优化

化工工程中的化工过程模拟与优化引言:化工工程是一门综合性学科,涉及到化学、物理、数学等多个学科的知识。

在化工生产中,化工过程模拟与优化是非常重要的环节。

通过模拟和优化,可以提高化工过程的效率、降低成本、减少环境污染,从而实现可持续发展。

本教案将从化工过程模拟和优化的基本概念、方法与技术、实践案例等方面进行探讨。

一、化工过程模拟的基本概念化工过程模拟是指利用数学模型和计算机仿真技术对化工过程进行描述和预测的过程。

它可以帮助工程师了解和分析化工过程的运行规律,为优化设计和操作提供依据。

化工过程模拟的基本概念包括:数学模型的建立、模型参数的确定、模型的求解和模型的验证等。

1.1 数学模型的建立数学模型是化工过程模拟的基础,它是对化工过程中各种物理、化学和传递现象的数学描述。

常见的数学模型包括质量守恒方程、能量守恒方程、动量守恒方程等。

在建立数学模型时,需要考虑化学反应、传热传质、流体流动等多个因素,并结合实际情况进行简化和假设。

1.2 模型参数的确定模型参数是指数学模型中的未知参数,如反应速率常数、传热系数等。

确定模型参数是化工过程模拟的关键步骤,需要通过实验或经验公式来获取。

对于复杂的化工过程,常常需要进行大量的实验来测定参数值,以提高模型的准确性和可靠性。

1.3 模型的求解模型的求解是指利用数值计算方法对数学模型进行求解,得到化工过程的数值解。

常用的求解方法包括有限差分法、有限元法、代数方程求解法等。

在求解过程中,需要选择合适的数值方法和计算工具,并进行计算精度和稳定性的分析。

1.4 模型的验证模型的验证是指将模拟结果与实际数据进行比较,判断模型的准确性和可靠性。

验证过程中,需要考虑模型的可重复性、稳定性和灵敏度等指标。

如果模拟结果与实际数据吻合较好,则说明模型是可信的,可以用于进一步的优化设计和操作。

二、化工过程优化的方法与技术化工过程优化是指通过改变工艺参数、操作条件和设备结构等方式,使化工过程达到最佳状态的过程。

化工过程模拟与优化考核试卷

化工过程模拟与优化考核试卷
2.化工过程优化是通过调整操作参数来最大化产出或最小化成本的过程。在实际生产中,它有助于提高效率、减少资源消耗和提升产品质量。
3.稳态模拟关注长期稳定状态,动态模拟关注系统随时间的变化。稳态适用于长期运行分析,动态适用于启动、停车和瞬态操作。
4.选择算法时考虑问题类型、目标函数和约束条件。常用算法有线性规划、非线性规划和遗传算法。
化工过程模拟与优化考核试卷
考生姓名:__________答题日期:______/______/______得分:_________判卷人:_________
一、单项选择题(本题共20小题,每小题1分,共20分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)
1.化工过程模拟的主要目的是()
A.提高生产效率
C.拉格朗日法
D.所有上述
18.在化工过程模拟中,以下哪个环节通常不涉及模型验证?()
A.参数估计
B.模型构建
C.结果分析
D.生产实施
19.以下哪个软件不是用于化工过程模拟与优化的?()
A. Aspen Plus
B. HYSYS
C. MATLAB
D. Microsoft Excel
20.在化工过程优化中,以下哪个概念用于描述生产过程的经济性?()
B. MATLAB
C. Aspen Plus
D. AutoCAD
11.在化工过程优化中,以下哪些策略可以采用?()
A.改变操作条件
B.修改工艺流程
C.更新设备
D.减少安全措施
12.以下哪些化工单元操作通常需要进行模拟与优化?()
A.精馏塔
B.压缩机
C.换热器
D.泵
13.在化工过程模拟中,以下哪些模型被广泛应用?()

化工生产过程控制与优化指南

化工生产过程控制与优化指南

化工生产过程控制与优化指南第1章绪论 (3)1.1 化工生产过程控制概述 (3)1.2 化工生产过程优化的重要性 (4)第2章化工过程控制系统 (4)2.1 控制系统的基本组成 (4)2.2 控制系统的分类及特点 (5)2.3 控制系统设计原则 (5)第3章控制回路设计 (6)3.1 控制回路的基本类型 (6)3.1.1 顺序控制回路 (6)3.1.2 连续控制回路 (6)3.1.3 逻辑控制回路 (6)3.1.4 程序控制回路 (6)3.2 控制器参数整定方法 (6)3.2.1 经验法 (6)3.2.2 临界比例度法 (7)3.2.3 ZieglerNichols法 (7)3.2.4 模型参考自适应法 (7)3.3 控制回路功能评估 (7)3.3.1 稳定性 (7)3.3.2 快速性 (7)3.3.3 精确性 (7)3.3.4 鲁棒性 (7)3.3.5 经济性 (7)第4章过程监测与故障诊断 (7)4.1 过程监测技术 (8)4.1.1 参数监测 (8)4.1.2 分析仪表监测 (8)4.1.3 在线监测 (8)4.2 故障诊断方法 (8)4.2.1 基于模型的方法 (8)4.2.2 基于信号处理的方法 (8)4.2.3 基于人工智能的方法 (8)4.3 故障诊断应用实例 (8)4.3.1 催化裂化装置反应器故障诊断 (8)4.3.2 聚合反应釜故障诊断 (9)4.3.3 精馏塔故障诊断 (9)4.3.4 乙烯裂解炉故障诊断 (9)第5章优化控制策略 (9)5.1 优化控制方法概述 (9)5.2 模型预测控制 (9)5.3 神经网络控制 (9)5.4 智能优化算法 (10)第6章过程控制系统仿真 (10)6.1 过程控制系统仿真技术 (10)6.1.1 仿真技术概述 (10)6.1.2 过程控制系统仿真方法 (10)6.1.3 过程控制系统仿真的应用 (11)6.2 仿真软件介绍 (11)6.2.1 常用仿真软件概述 (11)6.2.2 仿真软件功能特点 (11)6.3 仿真案例分析 (11)6.3.1 案例一:精馏塔控制系统仿真 (11)6.3.2 案例二:换热器控制系统仿真 (11)6.3.3 案例三:反应釜控制系统仿真 (11)第7章生产过程数据分析 (12)7.1 数据采集与处理 (12)7.1.1 数据采集 (12)7.1.2 数据处理 (12)7.2 数据分析方法 (12)7.2.1 描述性统计分析 (12)7.2.2 相关性分析 (12)7.2.3 假设检验与方差分析 (12)7.2.4 时间序列分析 (12)7.3 数据挖掘在化工生产中的应用 (12)7.3.1 故障诊断与预测 (13)7.3.2 过程优化与控制 (13)7.3.3 生产计划与调度 (13)7.3.4 能耗分析与节能 (13)第8章先进控制技术在化工生产中的应用 (13)8.1 先进控制技术概述 (13)8.2 自适应控制 (13)8.3 智能控制 (13)8.4 网络控制 (14)第9章化工生产过程安全性分析 (14)9.1 安全性分析基本方法 (14)9.1.1 故障树分析(FTA) (14)9.1.2 事件树分析(ETA) (14)9.1.3 危险与可操作性研究(HAZOP) (14)9.2 危险与可操作性研究 (14)9.2.1 HAZOP方法概述 (14)9.2.2 HAZOP分析步骤 (15)9.3 安全仪表系统 (15)9.3.1 安全仪表系统概述 (15)9.3.2 安全仪表系统设计原则 (15)9.3.3 安全仪表系统应用实例 (15)第10章化工生产过程优化案例分析 (15)10.1 案例一:合成氨生产过程优化 (16)10.1.1 优化反应器设计 (16)10.1.2 优化操作参数 (16)10.1.3 优化控制系统 (16)10.2 案例二:聚乙烯生产过程优化 (16)10.2.1 优化聚合反应条件 (16)10.2.2 优化树脂干燥过程 (16)10.2.3 优化控制系统 (16)10.3 案例三:炼油过程优化 (16)10.3.1 优化炼油工艺流程 (16)10.3.2 优化加热炉操作 (17)10.3.3 优化设备运行 (17)10.4 案例四:生物发酵过程优化 (17)10.4.1 优化发酵培养基 (17)10.4.2 优化发酵条件 (17)10.4.3 优化控制系统 (17)第1章绪论1.1 化工生产过程控制概述化工生产过程控制是现代化学工业生产中不可或缺的技术手段,涉及自动控制、电气工程、化学工程等多个领域的知识。

化工系统模拟与优化

化工系统模拟与优化

化工系统模拟与优化丁二烯和二氧化硫合成丁二烯砜的案例研究0 输入信息1. 反应信息a. 可逆反应:∆H R =-48,000Btu/mol , K eq =(6.846×10-11)exp[-36,940/T(0R)], k 1=(8.172×1015)exp[-52,200/T(0R)], k 1=k -1K eq [mol/(ft 3·h)], 反应速率符合化学计量关系,并且采用CSTR 反应器。

b. 反应条件:反应温度=90 0F , 反应器压力=150psia 。

c.假设反应的选择性为1:x ==尔数反应器进料中丁二烯摩转化的丁二烯摩尔数丁二烯转化率d. 反应动力学:反应在产品沸点下有显著的逆反应速率,这时应选择适宜的反应温度、二氧化硫与丁二烯的摩尔比,不仅要求转化率高,还要求生产控制稳定、产品成本低,一般选择二氧化硫与丁二烯的摩尔比r =1.0,丁二烯的转化率为40%e. 液相,无催化剂2. 丁二烯砜产量:P 丁二烯砜 = 80mol/h3. 丁二烯砜的产品纯度:x D ≥ 0.9854. 物化数据:一般需要的信息是分子量、沸点、蒸汽压、热容、汽化热、反应热、液体密度和逸度系数(或状态方程)。

5. 费用数据:SO 2=0.064$/mol ,丁二烯=6.76$/mol ,丁二烯砜=8.50$/mol ,反应器的年均建设费是3150558.0R V [$/(ft 3·a)]。

丁二烯+SO 2 丁二烯砜1间歇对连续采用间歇操作颇为有利的因素1.产率:a.当产率低于10×106lb/a时,有时采用间歇;b.如果产率低于1×106lb/a时,一般采用间歇;c.多产品装置。

2.市场的力量:a.季节性生产;b.产品的生存期短。

3.放大问题:a.反应的时间非常长;b.要处理低流速的浆料;c.快速结垢性的物料。

产率较低,约为0.17×106lb/a(操作时数按8150 h/a计),一般采用间歇,但根据反应的特点,决定选择一个连续的过程,操作费用和物流费用以年为基准,操作时数为8150 h/a 。

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学号:20095053007《化工系统工程》课程论文学院化学化工学院专业化学工程与工艺年级2009级姓名论文题目化工系统过程模拟与优化指导教师职称讲师成绩2012年6月15日目录化工系统过程模拟与优化摘要:化工系统过程模拟是计算机化工应用中最为基础、发展最为成熟的技术之一。

本文从分子模拟、单元过程模拟及流程模拟三个模拟层次综述其发展现状及发展趋势。

并对过程的优化和当前流行的国际国内商业化化工过程模拟软件及其主要功能、应用领域作了系统的总结。

关键词:过程优化;分子模拟;过程模拟;流程模拟Abstract:Chemical process simulation system is the most basic computer chemical application, development of one of the most mature technology. This article from molecular simulation, unit process simulation and process simulation three simulation in its development level situation and the development tendency. And the process optimization and the current popular international and domestic commercial chemical process simulation software and its main function and application field is the summary of the system.Keywords:Process optimization; Molecular simulation; Process simulation; Process simulation前言利用计算机高超的能力解算化工过程的数学模型[1],以模拟化工过程系统的性能,这种技术早在50 年代已开始在化学工业中应用。

经过40年的发展,现已成为一种普遍采用的常规手段,广泛应用于化工过程的研究开发、设计、生产操作的控制与优化,操作工的培训和老厂技术改造。

而且随着计算机硬件的性能价格比的迅速提高、软件环境的改善与丰富,过程模拟技术发展的势头有增无减。

1 发展迅猛的成因这种发展的成因可以归结为以下几个方面:首先,化工行业市场竞争剧烈,要求化工新产品、新工艺开发周期短,用数学模拟可以大大加快筛选进度、减少实验工作、提高工程放大倍数、降低研究开发成本,从而提高竞争能力。

其次,老厂面临愈来愈严酷的竞争,环境保护规定愈来愈严,安全规定及质量要求愈来愈高,而过程模拟正是计算机辅助操作运营的基础对老厂改进操作优化控制及挖潜技术改造具有重要作用。

再次,过程模拟也是计算机辅助工艺设计的基础是每个化工工程设计单位不缺少的手段。

从系统工程角度来看,一个大型化工厂由一些不同层次的子系统组成。

因此,就化过程模拟而言[2] ,也就有不同层次的过程模拟。

2 化工过程模拟的进展一个化工厂流程模拟的象在十儿米至上百米的规模范围,而其单元程子系统则为几厘米至几米大小。

进一步深模拟每个单元过程设备的内部传递过程和反过程,则模拟对象小到毫米至亚微米级,而在计算分子物性或研制新的药品时,要模拟分子的性能,这时模拟对象可小到纳米级。

下面分3个层次来介绍化工过程模拟的进展,重点介绍化工流程模拟和优化。

2.1 分子模拟分子模拟又可分为两个不同的层次:一种是对大量分子在运动中产生的宏观性质的模拟;另一种则是研究单个分子的内部结构与其药物活性之间关系,即所谓“分子设计”。

根据统计力学法则,从分子位置及运动的统计来计算所要求的宏观性质,不仅可以大大节省试验工作量,而且有时成为实验所不可能完成的唯一手段,在以下几个方面十分有用:(1)复杂系统的相行为预测极端压力及温度条件下的流体相图,电离系统的相图,熔融盐类及胶体悬浮体系,生物流体中的双元及高元缔合液的相行为这在生物工程发展中十分重要。

(2)微孔介质和相介面性质在分子数量很少的系统中,如液滴、气泡、孔穴中的流体及凝胶粒子等,用经典热力学来解释表面现象平衡是不适用的。

用分子模拟[3]可以预测催化剂颗粒、吸附剂、膜分离等微孔介质中的流体特性;预测直径小于20£时,液滴表面曲率强烈影响下的液滴性质;模拟分子性质与表面活性之间关系以便为三次采油回收及其他工业过程设计找出更好的表面活性剂。

(3)研究蛋白质在溶液中的稳定性由蛋白质的化学结构来预测其空间折叠结构,从而预测小团蛋白质在溶液中的稳定极限。

这在生物工程中很有用处,这类分子模拟的数值计算方法有两大类蒙特卡洛方法和分子动力学法。

这些方法假定的群体分子数目N=100~1000,数目愈大准确度愈高,但计算工作量也相应加大。

规定其周期性边界条件及分子间势能,然后进行统计计算。

不言而喻,这种计算工作量极大,要求速度高及内存大的巨型机(如Cray机)才能完成。

近年来由于计算机硬件的长足进展[4],在小型机或工作站上也可以进行了。

国内北京化工大学在蒙特卡洛法估算热力学性质方面做了有益工作。

所谓“分子设计”意在化学合成某种分子之前,按照人们指定性能在计算机上设计出分子结构,在计算机上筛选结构可以省去大规模的实验筛选工作,这在药品研制中具有重大意义。

不仅可以节省上亿元投资,而且可以大大加快开发速度,在竞争中保持优。

当“指定性能”是生物活性(如杀虫活性、杀菌活性、除草活性、对某种酶的抑制活性)时,这种方法称为“定量结构一活性关系”QSAR方法,这也是计算化学中最活跃的领域。

此外在高分子新型材料的研究开发中也常用分子设计[5]。

我国在承认化合物知识产权之后,医药、农药和精细化工行业均面临严峻的挑战,必须迅速建立起我国自己的研究、创制,开发、放大体系。

在这方面,中国科学院化工冶金研究所计算化学开放实验室领先一步做了几年工作,取得可喜的进展。

国际上已有一些专门的公司销售商品化的通用分子模拟软件,例如:美国的TRIPOS公司、Molecular Simulation公司和BIOSIM公司等。

2.2 单元过程的模拟单元过程的数学模型的详细程度或严格程度应视其应用目的不同而异,至少应区别以下几种不同的情况。

(1)工程放大及设计用数学模型这是要工程放大及设计用数学模型[6],这是要求最严格的模型,不仅基于机理推导,而且往往要积累相当多中试及工程实践数据加以校验及修正。

一旦证明这种模型可靠实用,就可以用它替代试验,直接进行放大设计,因而这种模型价值也最高。

(2)工艺流程筛选用数学模型这是在概念设计阶段为了比较各种候选工艺流程合理性时做粗略计算用的。

这个阶段并不需要深入详细的计算,其结果只要相对正确就够了,因此是一种近似模型。

(3)操作或控制优化用数学模型这种模型往往是针对性强的专用数学模型。

因其专用性强,因而准确度可以很高。

如果用于实时控制,则往往要求解算时间要快。

近15年来单元操作的模拟主要在以下几个方面有了较大进步:首先,传统的相平衡级分离模型在使用了近100年之后已被基于速率方程[7]的级分离模型所逐步取代。

相平衡级模型的基本假定是:①液体在塔板上全混合;②蒸汽穿过液体为活塞流流动。

这当然与实际差别很大,这种差异就靠塔板效率来纠正。

这使将分离塔模拟计算长期不够准确,而且也无法对现场操作塔进行棋拟。

基于传递速率的棋型则认为相平衡只在汽液相界面上才成立,而分离程度取决于两相接触中的质及能盈传递。

这样就使准确度大为提高,而且便于处理含化学反应的分离过程。

其次,与环境保护有关的单元过程模拟有了很大发展,例如:膜分离过程;离子交换,反渗透,吸附与化学吸附等。

第三,单元过程模拟中的多解间题可用同伦拓展(Homotopy)方法解决。

因为描述单元操作的物料及热量衡算往往涉及代数及超越方程组,这种非线性代数方程组在以下情况下用常规迭代求解法往往失败:①初始迭代值不好时;②没有唯一解时。

这时用同伦拓展法往往可顺利算出所有的解。

第四,化学反应器的模型[8]化正沿着两条路径发展:一条是提供基本模型组块,对一个具体反应器而言,用户可以自己用组块搭建复杂反应器模型。

一条是建立可调节的通用反应器模型,用户针对自己的反应器可以改变部分参数。

2.3 化工流程模拟2.3.1 模型化的方法将一个由许多单元过程组成的化工流程用数学模型[9]表现,并在计算机上解算其物料及能量衡算,并进一步计算各单元设备尺寸及成本的模拟称之为流程模拟。

就其数学模型的表述及解算方法而言,已发展了两类模型化方法序贯模块法和联立方程法。

从50年代就开始发展的序贯模块法至今仍然是当前使用的主要方法,而60年代由英国帝国理工学院Sargent教授首先创始的联立方程法虽然有很多的优越性,但至今尚未很好地商品化模型化发展的方向是把序贯模块法的通用性和联立方程法的适应灵活性结合到一个面向对象的模型化环境中去,使之既可供非专家使用,也可供模拟专家使用。

面向对象就意味着以一批常用基本模块为对象,因此必然是模块化的,但其解算方法又具有联立方程法的优越性。

终用户可以把一些基本模型对象用图形建模器搭接起来,形成用户单元模型[10]。

每个模块对象应当提供有关自身的所有的重要信息给联立方程解算器,例如:方程结构、残差、导数等。

此外,这些模块对象还包括着定性工程知识以协助用户来给定规定或进行诊断。

这种思路已被DOT Products的NOV A 系统和美国Carnegie-Mellon大学的ASCEND系统部分采用,前者已商品化。

既然今后的面向对象模型化采用模块[11],当然就不难想到如何使之标准化以便重复利用,甚至可以嵌入其他程序之中应用。

现在不同的化工软件供应商提供的模块完全没有互换性的状,已使广大用户愈来愈难以容忍。

美国化工学会成立了一个过程数据交换委员会(PDXI),正在起草过程工程应用程序茹数据库及各种组织之间数据共享的标准数据交换规范。

这里涉及到过程工程涉及到哪些活动?每种活生成和要求提供哪些数据?这些数据应如何识别、构造和组织等,这是一项系统工程。

2.3.2 动态流程模拟动态流程模拟的发展[12]比稳态模拟晚10~15年,因为有以下一些难点,所以要开发出通用性强而解算又可靠、使用方便的软件十分不容易:(1)高维数的微分与代数混合方程组,常常大于1000个程;(2)稀疏性强(只有1%的雅可比矩阵元素非零);(3)非线性方程常常碰到病态方程(刚性问题);(4)可能碰到对时间不连续间题。

90年代以来,动态模拟的技术发展和应用呈迅速上升趋势,这是由于一方面计算机性能价格比提高极快,过去需要消耗过多计算机时的障碍不存在了;另一方面CAPO发展也要求使用动态模拟的工具。

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