第二章工业过程的稳态模型与仿真
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。
化工中的过程模拟与仿真技术
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发展趋势:随着计算机 技术的发展,多尺度模 拟与跨尺度传递技术在 化工中的应用将越来越 广泛
挑战:如何实现不同尺 度之间的信息传递和模 拟结果的准确性是当前 面临的主要挑战
深度学习:提高模拟与仿真的准确性和效率 强化学习:优化模拟与仿真的参数和策略 迁移学习:将已有模型应用于新的模拟与仿真任务 生成对抗网络:生成逼真的模拟与仿真数据,提高训练效果
云计算:提供强大的计算能力,支持大规模的模拟与仿真计算 大数据技术:提供海量的数据存储和处理能力,支持模拟与仿真的数据分析和优化 云计算与大数据技术的结合:实现模拟与仿真的高效、准确和智能化 应用前景:在化工、能源、环境等领域具有广泛的应用前景
PART SIX
计算资源需求大:模拟与仿真 需要大量的计算资源
应用领域:化工生产、储存、运输等环节 目的:评估化工过程中的安全风险,预测事故发生概率和后果
方法:通过计算机模拟,模拟化工过程中的各种情况,如化学反应、设备故障等
应用效果:提高化工生产安全性,减少事故发生率,降低事故损失
PART FIVE
模型精度:随着计算能力的提高,模型精度不断提高,能够更准确地模拟化工过程
模型验证:模 型需要经过验 证以确保其准 确性,但验证 过程可能耗时
且成本高
模型更新:模型 需要根据实际情 况进行更新,但 更新过程可能面 临技术挑战和成
本压力
模型构建:需 要准确描述复 杂系统的物理、 化学和生物过
程
计算资源:需 要大量的计算 资源和时间进 行模拟和仿真
数据处理:需 要处理和分析 大量数据,以 获得有用的信
和产物质量
反应器控制:通 过模拟和仿真技 术,优化反应器 控制策略,提高 反应稳定性和安
全性
反应器故障诊断: 通过模拟和仿真 技术,诊断反应 器故障,及时采 取措施,保证生
第二章 工业过程数学模型的建立 过程控制系统教学课件
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2.1.4 典型工业过程的动态特性
多数工业过程的特性分属六种类型:
1、自平衡的非振荡环节
对象在扰动作用下,平衡状态被破坏后,不需要操作人员或 仪表控制器进行操作,系统自身能重新恢复平衡的特性,
G(S) )
K
(T1S 1)(T2S 1)
静态物料(或能量)平衡关系-----单位时间内进入被控过程的 物料(或能量)等于单位时间内从被控过程流出的物料(或能量)。这 时被控过程处于稳定工况,各种状态变量与参数都稳定不变。
动态物料(或能量)平衡关系-----单位时间内被控过程流入量 与流出量之差等于被控过程内部存储量的变化率。
单位时间内物质/能量流入量-单位时间内物质/能量流出量 =被控过程内部物质/能量存储量的变化率
2.1.1工业过程的数学模型的概念
➢定义:是描述被控过程在输入(控制输入,扰动输入) 作用下,其状态和输出(被控参数)变化的数学表达式。
静态数学模型(输入输出变量达到平稳状态下的数学关系), 常用代数方程表示。
动态数学模型(输入输出之间的动态关系或输出在输入影响 下的变化过程),常用微分方程来表示。
1、流入量和流出量 把被控过程看作一个独立的隔离体,从外部流入被
控对象内部的物质或能量流量成为流入量; 从对象内部流出的物质或能量就称为流出量。 与之相关的基本关系是能量与物质的平衡关系。
2021/4/27
2、平衡关系
只有流入量=流出量保持平衡时,对象才处于平衡状态。
平衡关系一旦破坏,必然反映在某一个量的变化上。例如:液位变 化反映了物质平衡遭到破坏,温度变化反映的是热量平衡遭到破坏。 工业生产中,平衡关系的破坏难以避免,所以经常需要控制流入量 或流出量,通常由执行器(调节阀)来控制某种流体的流量。
过程系统稳态模拟的基本方法及应用
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数学方法程序库
选择解算方 法
编制或装配 计算程序
第六、七步:在现代计 算机上实现计算
上机解算
计算结果整 理解释
第八、 九步: 整理计算结 果与已有试验结果比较
不合理 核对试验结果
核对, 验证数学模型建立 的是否正确
合理
正确解
图 1 过程系统数学模型的建立步骤
3 / 13
环境化学 供应链管理路均被断裂。当然我们需要找到最优的断裂方式使得我们的计算简 单,易于收敛。通常我们的最优断裂方式判据有以下几个: 1) 断裂流线数量最少; 2) 断裂流线的物流变量总数最少; 3) 断裂流线的加权和最小,权重即反映断裂该流线对迭代收敛影响的困难程度; 4) 断裂简单回路的总次数最少, 避免一个简单回路被断裂多次, 每个简单回路最好只 被断裂 1 次。 一般我们有以下几种断裂方法。 1)基本断裂法(判据 3) 基本断裂法的优化模型可以表示为 ;s.t.
2 过程系统稳态模拟基本概念
过程系统稳态模拟是过程系统分析的有效手段, 过程系统分析有效手段, 其目的是通过 对某一化工系统建立数学模型, 利用对数学模型的求解, 研究这一化工系统的整体稳态特性, 即通过稳态过程模拟,分析系统中各单元输入、输出物流,设备结构参数和操作参数间的关 系,及对系统整体特性的影响。 为了对过程系统进行模拟则首先要建立能够描述过程系统性能的数学模型。 该数学模型 是由能描述此系统过程的数学方程及限制条件组成的。 它是对某个过程系统工况特性关系的 数学表达。具体而言,它包括以下几类方程。 单元模型方程, 过程系统通常是由各种单元操作组成, 因此单元模型是过程系统模型的
3 过程系统稳态模拟的基本方法及应用
3.1 序贯模块法
序贯模块法( Sequential Modular method) :模块是指用以描述单元操作,物性及系统其 他功能的子程序; 序贯模块法是按照过程系统的结构。 对组合起来的各种单元模块序贯模拟 计算。 我们知道过程系统由各种单元操作联接而成, 所以序贯分析法基本思想便是依据单元 操作模块,前一模块的输出即为后一模块的输入,这时模拟是逐模块进行的,按这一思想模 式建立的解决过程系统稳态模拟的方法就是序贯模块法的基本思想。 因为过程工业中常有循环操作, 因而其计算必须采用迭代计算, 所以在系统中就出现嵌 套式迭代,其迭代层次如图 3 所示。
第二章=工业过程的稳态模型与仿真
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xtov[] Mbalance[]
NewRap[]
塔设备尺寸及经济指标计算 Diameter[],EC[]
稳态仿真程序介绍
• 主程序;
• 物性数据子程序; • 汽液平衡、上升气体及下降液体流量计算子程 序; • Newton-度分布
温度(K ) 375 370 365 360
理想二元蒸馏塔的模型化 ----分子数归一方程:
Sxi, j = 1.0 j = 1, …, N; i = A,B (5.1)
Syi, j = 1.0 j = 1, …, N; i = A,B
(5.2)
稳态模型的求解
• 商用Mathematica软件求解;
• Mathematica具有求解微分与代数方程组的 优势;
Nf
• 再沸器( j=N ): LN-1*xi,N-1 - LN*xi,N - VN*yi,N = 0
yNT-2 NT-2 xNT-2 xNT-1
yNT-1 NT-1
(1.3)
(j为塔板编号,i为组分编号)
理想二元蒸馏塔的模型化 ----能量平衡方程
• 冷凝器( j = 1 ): V2*H2-L1*H1-D*H1 = 0 (2.1)
塔内气液平衡按下式计算: yi = α*xi/[(α-1)*xi+1] 其中, α 是相对挥发度。 饱和蒸汽压按下式计算: Pj = xA, jPAs + xB, jPBs Ln Pis = Avp, i – Bvp, i/Tj A(Avp/Bvp) = 11.6531/3862 B(Avp/Bvp) = 12.3463/3862 (4.1)
• 冷凝器( j = 1 ): V2*yi,2-L1*xi,1-D*xi,1 = 0
3第二章 化工过程系统的稳态模拟与分析
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方程的主元素选择过程
2.4 过程系统模拟的联立模块法
Simultaneously modular method simulating the process system
两种系统模拟方法的比较
Comparison of two system simulation methods 内容 占用存储空间 迭代循环圈 计算效率 指定设计变量 对初值要求 计算错误诊断 编制、修改程序 序贯模块法 小 多 低 不灵活 低 易 较易 面向方程法 大 少 高 灵活 高 难 较难
x4 y4 x1 y1 x2 y2 x3 y3
2.4.2 建立简化模型的切断方式
Establishment of tearing mode for simple model 流股全切断方式类似于面向方程法。主要区别在 于后者是严格模型方程,变量数也要大得多。 因此,对于较大系统,流股全切断方式建立的简 化模型方程数是很大的。
Ak和Bk。将Ak和Bk代入,得到线性方程组。 过程系统的模型方程组一般由线性方程和非线性方程组
成,因而线性化的对象应该是非线性方程。
2.3.3 联立拟线性方程组法解大型 稀疏非线性方程组
Solution of couple imitate-linear equation 2、稀疏线性方程组的解法 稀疏非线性方程组 稀疏线性方程组
回路切断方式:
相当于把若干个单元作为一个“虚拟单元”处理, 建立虚拟单元的简化模型。 虚拟单元所包含的各单元间的连接流股变量则不 出现在简化模型中,从而大大降低了简化模型的维数。
2.4.2 建立简化模型的切断方式
Establishment of tearing mode for simple model 通常以循环回路为一个虚拟单元,切断再循环流 股,故称为回路切断方式。
工业过程数学模型
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目 录
2.1 过程模型概述 2.2 机理法建模 2.3 测试法建模 2.4 利用MATLAB建立过程模型
2.1 过程模型概述
2.1.1 被控过程的动态特性
——在过程控制中,被控对象内部所进行的物理、 化学过程可以是各式各样的,但是从控制的观点看, 它们在本质上有许多相似之处。 ——在生产过程中,控制作用能否有效地克服扰 动对被控变量的影响,这就要对被控对象的动态特性 进行研究。
2.1.2 数学模型的表达形式与要求 ——研究被控过程的特性,就是要建立描述被控过程 特性的数学模型。 ——数学模型有静态模型和动态模型之分。 这里讨论工业过程的动态模型。 工业过程动态数学模型的表达方式很多,其复杂程度 可以相差悬殊,对它们的要求也是各式各样的,这主要 取决于建立数学模型的目的何在,以及它们将以何种方 式加以利用。
非自平衡特性——物质或能量平衡关系破坏后,不平
衡量不因被控变量的变化而改变,因而被控变量将以固 定的速度一直变化下去而不会自动地在新的水平上恢复 平衡。这种对象不具有自平衡特性,具有这种特性的被 控过程称为非自平衡过程。 例如图中的单容积分水槽,当进水调节阀开度改变, 其阶跃响应如图2-4所示
4)被控对象往往具有非线性特性 ——严格来说,几乎所有被控对象的动态特性都呈 现非线性特性,只是程度上不同而已。 ——除存在于对象内部的连续非线性特性外,在控 制系统中还存有另一类非线性,如调节阀、继电器等元 件的饱和、死区和滞环等典型的非线性特性。
1.被控过程的分析
——工业生产过程的数学模型有静态和动态之分 ——静态数学模型是过程输出变量和输入变量之间 不随时间变化时的数学关系。 ——动态数学模型是过程输出变量和输入变量之间 随时间变化时动态关系的数学描述。 过程控制中通常采用动态数学模型,也称为动态 特性。
化工系统工程稳态模拟
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通过模拟实验代替实际实验,可以大大缩短新产品的研发 周期,降低研发成本。
02
化工系统稳态模拟基础
化工系统简介
01
02
03
化工系统
指由多个化学反应和物理 过程组成的复杂系统,包 括原料的输入、反应过程、 产物的输出等。
化工系统的特点
具有高度的复杂性、非线 性、时变性和不确定性, 涉及大量的物质、能量和 信息流动。
背景
随着化工行业的快速发展,生产过程越来越复杂,对生产过程的控制和优化要 求也越来越高。稳态模拟作为化工系统工程中的重要技术手段,能够为实际生 产提供理论支持和指导。
稳态模拟的定义和重要性
定义
稳态模拟是指对化工生产过程中的物料平衡、能量平衡和 化学反应等进行的数学建模和计算机模拟。在稳态模拟中 ,系统的状态参数(如温度、压力、流量等)不随时间变 化。
06
结论与展望
结论
稳态模拟是化工系统工程中的重要手段,通过模拟可以预测实际生产过程中可能出 现的各种情况,为优化生产和提高经济效益提供有力支持。
稳态模拟技术在化工生产中得到了广泛应用,不仅提高了生产效率,还降低了能耗 和环境污染,为可持续发展做出了贡献。
稳态模拟技术在实际应用中仍存在一些挑战和限制,如模型精度、计算效率和数据 可靠性等方面的问题,需要进一步研究和改进。
重要性
稳态模拟的重要性主要体现在以下几个方面
1. 优化工艺参数
通过模拟不同工艺参数下的系统性能,可以找到最优的工 艺参数组合,提高产品质量和生效率。
2. 降低能耗
通过模拟不同操作条件下的能耗情况,可以找出最优的能 源利用方案,降低生产成本。
3. 提高安全性
通过模拟潜在的危险操作和事故情况,可以预测系统的安 全性能,及时发现和解决潜在的安全隐患。
2.123化工过程系统稳态模拟
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③非线性
2.2.1 稀疏线性方程组的直接求解方法
(1)稀疏性(Sparseness)
设线性方程组为: A·X = b 式中:A — n×n 阶矩阵; X — n 维向量; B — n 维向量。 系数矩阵 A 中,若大部分元素是零,而非零元素占很小比例,则为稀疏矩 阵(sparse matrix),稀疏性用稀疏比φ 描述: 非零元素数N φ= ——————————×100% A中元素总数(n×n)
2.2.3 非线性方程组的迭代求解方法
(1)直接迭代法与部分迭代法
对于非线性方程组 F(X)= 0
可以化为等价形式:G(X)- X = 0 由此构成直接迭代法(也称“不动点迭代法”)的公式:
1
0
0
2Leabharlann -1-10
0
-4
0
2
3
=
0
3
2
0
0
1
·
0
0
-2
0
1
3
(3)Bending & Hutchison 法
Bending & Hutchison 法是以主元素 Gauss 消去法为基础的
一种求解方法。
求解过程的特点是: 只存贮非零元素; 只对非零元素进行运算。
设线性方程组 A·X = b,经消元后转化为 U·X = b′,U为 上三角阵,方程组的求解可以通过自上而下“回代”求出X。
出现的顺序接着编号。
⑤ 从最后选择的那个主元素开始,按相反的顺序进行回代,依次求出
各
变量值。
【例2.2】 稀疏线性方程组:
1 3 2 x1 x 2 0
① ② ③ ④ ⑤ ⑥
3
x1 x 3 0
化工系统工程课件_化工过程系统稳态模拟与分析48页PPT
![化工系统工程课件_化工过程系统稳态模拟与分析48页PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/54dee0f531126edb6e1a1098.png)
化工系统工程课件_化工过程系统稳态 模拟与分析
21、静念园林好,人间良可辞。 22、步步寻往迹,有处特依依。 23、望云惭高鸟,临木愧游鱼。 24、结庐在人境,而无车马喧;问君 何能尔 ?心远 地自偏 。 25、人生归有道,衣食固其端。
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❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
过程控制(第二版)第二章
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其矩形脉冲响应曲线
y*( t )=y1 ( t ) – y1 ( t – a ) y1( t )=y* ( t ) – y1 ( t – a ) 可以用分段作图法求取阶跃响应曲线。 t = 0 ~ a, y1(a )=y* ( a ) + y1(0 )
一、检测仪表的基本概念
(一)测量误差:测量结果与被测变量真值之
差
误差产生的原因:选用的仪表精确度有限,实验 手段不够完善、环境中存在各种干扰因素,以及 检测技术水平的限制等原因.
1、绝对误差
绝对误差指仪表指示值与被测参数真值 之间的差值,即
x x x0
思考
χ——仪表指示值 χ0——被测量的真值
A
B
0-100℃
0-1000℃
x 1℃
2、相对误差
实际相对误差:绝对误差与被测变量的真
值之比的百分数
引用相对误差(相对百分误差):
x x0 100% 100% x上 x下 仪表量程
最大引用相对误差:
max
max x上 x下 100%
28
25 t/min
120
0 2
6
本节重点
掌握过程数学模型的特点; 掌握常用机理建模方法; 掌握二阶以下的阶跃响应曲线建模方法;
第二节 过程变量检测及变送
过程变量检测主要是指连续生产过程中的温度、 压力、流量、液位、和成分等参数的测量 过程变量的准确测量可以及时了解工艺设备的 运行工况;为操作人员提供操作依据;为自动 化装臵提供测量信号。 仪表组成: 传感器—直接感受被测变量,并将它变换成适于 测量的信号形式。(一次仪表) 中间环节—将传感器检测信号加以转换和传送; 显示器---将转换的物理量用仪表加以显示就地 指示型仪表、单元组合型仪表、数字式显示仪 表 。(二次仪表)
(完整版)化工过程分析与合成2.3-3复杂精馏塔的稳态模拟-松弛法
![(完整版)化工过程分析与合成2.3-3复杂精馏塔的稳态模拟-松弛法](https://img.taocdn.com/s3/m/c8e7982125c52cc58bd6bee7.png)
于是上面等式改为:
(
d
(
H
L j
dt
xij
)
)t
't
=
[V j1 yij1 L j1xij1 (V j W j ) yij (L j U j )xij Fj zij ]tt
假定液存量为定值,则:
dH
L j
0
dt
又当t 0,上式整理成:
H L dxij
j
dt
t
[(Vj1 yij1
d. 进行热量衡算,求各板气、液流量
V L n 和 n
j
j
方法同三对角线矩阵法。
xk 1
e. 用松弛法基本公式求各板上新的液相组成 ij
并圆整之(因松弛法计算后
xk1 1 ij
)。
i
x k 1 x x ij圆
k 1 ij
k 1 ij
i
以新的圆整液相组成重复c至e 步的全部计算过程。 f. 若满足下式,则计算结束,输出计算结果
U
j )xij
Fj zij
]k
j
t
H
L j
称为松弛因子
通过上式可以计算全塔液相组成分布:
x x j 1, 冷凝器 :
k 1
i1
k i1
1[V2
yi 2
V1 yi1
(L1
U1)xi1]k
2 j N 1:
x x k1 ij
k ij
j [(Vj1 yij1
L x j1 i
j 1 )
(Vj
Wj ) yij
(Lj
U
j )xij
Fj zij ]k
x x j N,再沸器 :
k1
《工业机器人虚拟仿真技术》教学教案
![《工业机器人虚拟仿真技术》教学教案](https://img.taocdn.com/s3/m/70c71b55591b6bd97f192279168884868762b8db.png)
《工业虚拟仿真技术》教学教案第一章:工业简介1.1 工业的概念与定义1.2 工业的分类与特点1.3 工业的应用领域1.4 工业的发展历程与趋势第二章:工业虚拟仿真技术概述2.1 虚拟仿真技术的概念与定义2.2 虚拟仿真技术在工业中的应用2.3 工业虚拟仿真技术的发展现状与趋势2.4 工业虚拟仿真技术的重要性和优势第三章:工业虚拟仿真系统的设计与实现3.1 虚拟仿真系统的设计流程与方法3.2 虚拟仿真系统的硬件与软件要求3.3 工业虚拟样机的建立与建模3.4 虚拟仿真系统中的控制器与驱动算法第四章:工业虚拟仿真技术的应用案例分析4.1 工业虚拟仿真在焊接领域的应用案例4.2 工业虚拟仿真在搬运领域的应用案例4.3 工业虚拟仿真在装配领域的应用案例4.4 工业虚拟仿真在制造过程优化中的应用案例第五章:工业虚拟仿真技术的实践与操作5.1 工业虚拟仿真软件的选择与使用5.2 工业的虚拟操作与编程5.3 工业在虚拟仿真环境中的调试与优化5.4 工业虚拟仿真技术在实际应用中的注意事项第六章:工业虚拟样机的建模技术6.1 几何模型的建立6.2 运动学模型的建立6.3 动力学模型的建立6.4 传感器模型的建立第七章:工业虚拟仿真中的控制策略7.1 位置控制策略7.2 力控制策略7.3 视觉控制策略7.4 智能控制策略第八章:工业虚拟仿真在工业应用中的案例分析8.1 虚拟仿真在路径规划中的应用8.2 虚拟仿真在避障中的应用8.3 虚拟仿真在视觉识别中的应用8.4 虚拟仿真在协同作业中的应用第九章:工业虚拟仿真技术的评估与优化9.1 虚拟仿真技术评估指标体系建立9.2 虚拟仿真技术评估方法9.3 虚拟仿真技术优化策略9.4 虚拟仿真技术在工业性能优化中的应用第十章:工业虚拟仿真技术的未来发展趋势10.1 工业虚拟仿真技术的创新方向10.2 工业虚拟仿真技术与其他技术的融合10.3 工业虚拟仿真技术在智能制造中的应用10.4 工业虚拟仿真技术在国际竞争中的地位与挑战第十一章:工业虚拟仿真技术的编程与调试11.1 虚拟仿真环境下的编程技术11.2 虚拟仿真环境下的调试技术11.3 编程与调试举例11.4 编程与调试中的注意事项第十二章:工业虚拟仿真技术在教育与培训中的应用12.1 虚拟仿真技术在教育中的应用12.2 虚拟仿真技术在培训中的应用12.3 虚拟仿真技术在教育与培训中的优势与挑战12.4 虚拟仿真技术在教育与培训中的案例分析第十三章:工业虚拟仿真技术的产业化应用13.1 虚拟仿真技术在产业化过程中的应用13.2 虚拟仿真技术在产业化中的优势与挑战13.3 虚拟仿真技术在产业化案例分析13.4 虚拟仿真技术在产业化应用中的前景展望第十四章:工业虚拟仿真技术的经济效益分析14.1 虚拟仿真技术对研发的影响14.2 虚拟仿真技术对生产的影响14.3 虚拟仿真技术对应用的影响14.4 虚拟仿真技术的经济效益评估与分析第十五章:工业虚拟仿真技术的伦理与法律问题15.1 虚拟仿真技术在工业应用中的伦理问题15.2 虚拟仿真技术在工业应用中的法律问题15.3 伦理与法律问题在我国的现状与发展趋势15.4 针对虚拟仿真技术的伦理与法律教育重点和难点解析1. 工业的基本概念、分类、特点和应用领域。
第二章 工业过程数学模型
![第二章 工业过程数学模型](https://img.taocdn.com/s3/m/dc439ef7700abb68a982fb48.png)
2.2.2 动态数学模型的类型
被控对象动态数学模型类型有三种:
(1)集总参数数学模型
(2)分布参数数学模型
(3)多级数学模型 动态数学模型的表达方式很多,对它们的要求也各 不相同,主要取决于建立数学模型的目的。
非参量形式:即用曲线或数据表格来表示。 (形象、直观,但对进行系统的设计和综合不方便)。 参量形式:即用数学方程来表示。(微分方程、传递函 数、差分方程、脉冲传递函数、状态方程等)
16
差分方程的参数模型中是否含有随机扰动,可 分为:(以SISO系统为例)
确定性模型 随机模型
A( z ) y(k ) z B( z )u (k )
1
d
1
A( z 1 ) y(k ) z d B( z 1 )u (k ) C ( z 1 ) (k )
自回归模型(AR) 滑动平均模型(MR) 自回归滑动平均模型(ARMA) 带控制量的自回归模型(CAR) 带控制量的自回归滑动平均模型(CARMA) 带控制量的自回归积分滑动平均模型(CARIMA)
(1)主体上按照机理方程建模,对其中的部分参数则通过实 测得到;
(2)通过机理分析,得出数学模型的函数形式,这样估计参 数就比较容易; (3)由机理出发,通过计算或仿真,得到大量的输入/输出数 据,再用回归方法得出简化模型。控制用的数学模型有实时性 要求,必须简单,但机理模型在数学上较为复杂,不能直接用 作控制用的模型,因此只能预经计算或者仿真得到数据,然后 回归出数学模型。
无自衡反向特性
G
K1 K ( K T K ) S K 2 K (1 Td S ) 2 1 1 2 T1S 1 S (T1S 1) S (T1S 1) S
28
过程控制系统-第2章-工业过程数学模型
![过程控制系统-第2章-工业过程数学模型](https://img.taocdn.com/s3/m/47e7788502020740bf1e9b4c.png)
经验模型的优点和弱点与机理模型正好相反,特别是现 场测试,实施中有一定难处。
2.1.1机理建模
从机理出发,也就是从过程内在的物理和 化学规律出发,建立稳态数学模型
最常用的是解析法和仿真方法 解析法适用于原始方程比较简单的场合。
《过程控制系统》
引言
在过程控制系统的分析和设计中,过程的数学模型是极其重要的基础资料。 一个过程控制系统的优劣,主要取决于对生产工艺过程的了解和建立过程的数学模型。
一. 研究并建立数学模型的目的
➢1.设计过程控制系统和整定调节器参数。
前馈控制 最优控制 参数整定
➢2.进行仿真试验研究。 计算机计算 分析 节省成本 加快进度 ➢3.指导生产工艺设备的设计。破坏性试验 指导工艺设计 ➢4.培训运行操作人员。安全 方便
这里又分两类:
一是求输入变量作小范围变化的影响,通常采 用增量化处理方法;
二是求输入变量作大范围变化时的影响,这通 常需要逐步求解,如采用数值方法或试差方法, 则与仿真求解无甚区别了。
2.1.1机理建模(续)
现以两侧流体都不起相变化的换热器(见图2-1)作为 例子,讨论输入变量作小范围变化的情况。
程成为线性形式。例如:
可改写成
ya11u1a12u1u2a22u2 2
机理建模也有两个弱点:
1)对于复杂的过程,人们对基本方程的某些参数不完全 掌握,例如,换热器的K值,由传热学书籍提供的公式 可能有±(10%-30%)的误差。又如,精馏塔这样已经 研究得比较透彻的设备,对塔板效率、塔板流体中的汽 液比值等参数,很难预先精确估计。
对于非线性情况,模型结构需先确定,除非对过程的物理、化 学规律十分清晰,否则没有固定的方法,只能凭e借iu 一些技巧。
2第二章 化工过程系统的稳态模拟与分析解析
![2第二章 化工过程系统的稳态模拟与分析解析](https://img.taocdn.com/s3/m/ba8d43dbbb4cf7ec4afed0db.png)
输出变量的指定方法:输出变量是可通过其所存在
的方程中其它变量求解的变量,且每个变量只能被指定 一次作为输出变量。
2.3.2 大型稀疏非线性方程组的降维解法
Falling dimension solution of great and sparsity nonlinear equations
输出变量指定方法的步骤:
方程组的分解方法有回路搜索法和矩阵法两大类。
2.3.2 大型稀疏非线性方程组的降维解法
Falling dimension solution of great and sparsity nonlinear equations
(2)回路搜索法分解方程组
回路搜索法分解方程组,是在描述方程组的有向图
上进行回路搜索。为了用有向图表示方程组的结构,首 先必须对每个方程指定一个变量作为其输出变量。
有向图
图中每个节点代表一个方程。
如果方程fi的输出变量存在 于fj中,则从节点fi向fj作一
有向边这个图代表了方程间
f5
2.3.2 大型稀疏非线性方程组的降维解法
Falling dimension solution of great and sparsity nonlinear equations
2.4 过程系统模拟的联立模块法
Simultaneously Modular Method of Process Simulation
2.5 工艺流程的模拟与分析
Simulation and Analysis of Ammonia Synthesis Process
2.3 过程系统模拟的面向方程法
选事件矩阵中元素最少的行和元素最少的列的交点 处元素对应的变量,作为优先指定的输出变量;
2 第2章 工业过程动态数学模型
![2 第2章 工业过程动态数学模型](https://img.taocdn.com/s3/m/805995e09b89680203d825c2.png)
第四节 机理分析建模 八. 典型工业过程建模
1. 液体贮槽
假设条件:
(1) 液体贮槽开口,液面
和流出管出口压力均 为大气压 (2) 忽略管线上的阻力
第四节 机理分析建模 八. 典型工业过程建模
物料衡算
A dh Qin Qout dt
Qout A0 2 gh
线性化
Qout
A
Qout g Qout, 0 h Qin , 0 A0 h h 0 2h0
第四节 机理分析建模 二. 机理分析建模方法
1. 输入/输出速率
对流流动(流体的主体流动) 扩散(包括相内扩散和相间传递)
扩散的推动力:流体相内或相间存在的“浓差” 浓差:密度差、温度差和混合物组分组成差
第四节 机理分析建模 二. 机理分析建模方法
(1) 对流(传送流)
由于流体的流动引起衡算量的流动 通量 j = Γu
第四节 机理分析建模 一. 机理分析建模的基本依据
质量守恒,即物质不灭定律
能量守恒,即热力学第一定律 系统能量的增加等于加入系统的热量减去系统 对外所做的功
动量守恒,即牛顿第二定律
系统的动量变化率与作用在该系统上的力相等
第四节 机理分析建模 一. 机理分析建模的基本依据
从传递过程机理上讲,物质、热和动量的传递 具有许多可以相互类比的特性
f ( 2) ( x0 )( x x0 ) 2 ( x0 )( x x0 ) 2!
( x x0 )
x0
( x x0 )
x0
dx f dt x
x
x0
第四节 机理分析建模 七. 线性化
非线性微分方程组 x f ( x, u)
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F 2 3
Vc2,y2 Lc2,x2 Lc3,x3 Vc3,y3
(1.1)
Nf-1
yNf xNf-1 yNf+1 xNf
• 中间塔板( 1 < j < N ): (1.2) Vj+1*yi,j+1 +Lj-1*xi,j-1 - Lj*xi,j - Vj*yi,j + Fj*zi,j= 0
蒸馏塔的操作问题
• 给定一个蒸馏塔当前的操作情况,确定操 作变量的调整,以使得该系统能够实现所 要求的混合物的分离操作。
• 主要决策变量: 1. 回流量; 2. 再沸器的热负荷。 • 主要输出变量: 1. 塔顶产品浓度; 2. 塔底产品浓度。
蒸馏塔的设计问题
• 给定一个要分离的混合物的流量及组成, 确定一个蒸馏塔的结构与操作条件,使得 该系统能够实现最佳的分离操作。
0 5 10 15 20 25 30 35
塔板编号
—●—:A组分液相浓度 —■—:B组分液相浓度
稳态仿真结果 ---上升气量与下降液量的分布
流量( mol s )
气、液相流量分布
150
• Newton-Raphsion迭代方法。
设计型稳态仿真的归纳
• 给定: 进料流量为100 mol/s; 进料浓度是A:B = 0.5:0.5; 塔顶产品浓度为0.95 (A); 塔底产品浓度也为0.95 (B) 。
• 要求给出: 回流量的大小?再沸器的热负荷?
稳态仿真流程图
开始 给定物性参数,操作条件,塔板数等已知条件 读入塔板组分浓度和回流量、再沸器负荷等初始数据
2. Cott, B. J., R. G. Durham, P. L. Lee, and G. R. Sullivan; “Process Model-Based Engineering, ” Computers & Chemical Engineering, 13, 973 – 984 (1989).
100
50
0
5
10
15
20
25
30
35
塔板编号
—●—:液相流量 —■—:汽相流量
课堂演示
• 稳态模型的编程: 显示稳态模型的程序结构。
• 设计型仿真之一: 塔顶A组分与塔底B组分的浓度分别为0.90。
课堂演示
• 设计型仿真之二: 塔顶A组分与塔底B组分的浓度分别为0.95。
propdata[] ReadList[“ABxtry.nb”,Number ] xtov[] Mbalance[]
NewRap[]
塔设备尺寸及经济指标计算 Diameter[],EC[]
稳态仿真程序介绍
• 主程序;
• 物性数据子程序; • 汽液平衡、上升气体及下降液体流量计算子程 序; • Newton-Raphson迭代子程序;
例子: 一个理想 二元蒸馏塔的模型化与仿真
• 给定一个二元精馏塔,分离由物质A 和B组 成的混合物,其相对挥发度为2。进料流量 为100 mol/s, 进料浓度是A:B = 0.5:0.5。塔 顶产品浓度为 0.95(A), 塔底产品浓度也为 0.95(B) 。 操作压力是 9 bar 。气化潜热为 6944 cal/mol (满足衡分子流假设)。塔板稳 态滞液量为 1 kmol 。冷凝器和再沸器的稳 态液量分别为30 kmol。塔板水力学时间常 数是8秒。
工业过程的稳态模型化原理
• 物料平衡原理;
• 能量平衡原理; • 动量平衡原理; • 其它相关原理; 反应动力学与平衡,汽液平衡等。
稳态模型的求解策略
• 操作型求解策略; 给定工业过程的结构与操作条件,要给 出能够导致的操作结果。
• 设计型求解策略; 给定要实现的操作结果,要给出具有一 定结构的工业过程的操作条件。
理想二元蒸馏塔的模型化 ----分子数归一方程:
Sxi, j = 1.0 j = 1, …, N; i = A,B (5.1)
Syi, j = 1.0 j = 1, …, N; i = A,B
(5.2)
稳态模型的求解
• 商用Mathematica软件求解;
• Mathematica具有求解微分与代数方程组的 优势;
汽相组成分布
浓度( mole fraction) 0.8 0.6 0.4 0.2 塔板编号
稳态仿真程序流程图
ABDistillationColumn[38, 21, 0.95, 0.95]
开始 给定物性参数,操作条件,塔板数等已知条件 读入塔板组分浓度和回流量、再沸器负荷等初始数据 利用所读入的数据进行气液相流量,塔板组成,塔板温度的计算 根据xtov[]的计算结果进行塔板物料平衡和产物浓度误差的计算, 并得到最大误差cov cov <= 10-8? 否 调整回流量及再沸器负荷,继续进行xtov[]和Mbalance[]的计算 并得到最大误差cov cov <= 10-8? 是 得到计算结果,画出塔内气液相流量,温度,组成分布曲线 结束 否 是
利用所读入的数据进行气液相流量,塔板组成,塔板温度的计算 xtov[] 根据xtov[]的计算结果进行塔板物料平衡和产物浓度误差的计算, 并得到最大误差cov Mbalance[]
cov <= 10-8? 否 调整回流量及再沸器负荷,继续进行xtov[]和Mbalance[]的计算 并得到最大误差cov cov <= 10-8? 是 进行经济指标的计算(包括设备投资费用CI和操作费用OC及年总费用TAC ) Diameter[],EC[] 得到计算结果,画出塔内气液相流量,温度,组成分布曲线 结束 否 是
稳态仿真结果 ---塔板温度的分布
温度分布
温度(K ) 375 370 365 360
355
0
5
10
15
20
25
30
35
塔板编号
稳态仿真结果 ---汽相浓度的分布
(4.2) (4.3)
由气液相平衡计算塔板温度
Pj = xA, jPAs + xB, jPBs
Pis = Exp(Avp, i – Bvp, i/Tj)
Pj = xA, j Exp(Avp, A – Bvp, A/Tj) + xB, j Exp(Avp, B – Bvp, B/Tj) = [xA, j Exp(Avp, A)+xB, j Exp(Avp, B)]/Exp(Bvp, A/Tj) Bvp, A/Tj = ln{ [xA, j Exp(Avp, A)+xB, j Exp(Avp, B)]/Pj } Tj = Bvp, A/ln{ [xA, j Exp(Avp, A)+xB, j Exp(Avp, B)]/Pj }
0 5 10 15 20 25 30 35
—●—:A组分汽相浓度 —■—:B组分汽相浓度
稳态仿真结果 ---液相浓度的分布
液相组成分布
浓度( mole fraction) 0.8 0.6 0.4 0.2
主要内容
• 稳态模型及其作用;
• 建立稳态模型的基本原理; • 稳态模型的求解方法; • 一个理想二元蒸馏塔的稳态模型化与仿真。
稳态模型及其作用
• 稳态模型是反映一个系统输入与输出定常关系 的一种关系; • 稳态模型是工业过程开发与设计的主要工具; • 稳态模型能够用于工业过程的操作与控制; • 稳态模型能够用于工业过程的优化。
• 设计型仿真之三: 塔顶A组分与塔底B组分的浓度分别为0.99。
总结
• 本章概括地介绍了工业过程稳态模型化的基 本原理,即物料平衡、能量平衡、动量平衡 以及其它相关原理。 • 稳态模型的求解方法要与模型的用途相一致 , 即模型的用途一般决定模型的求解方法。 • 通过一个理想二元蒸馏塔,显示了稳态模型化 与仿真的主要原理与求解策略。
• 中间塔板( 1 < j < N ): (2.2) Vj+1*Hj+1 + Lj-1*Hj-1 - Lj*Hj - Vj*Hj +Fj*Hj= 0
• 再沸器( j = N ): LN-1*HN-1 - LN*HN - VN*HN = 0 (2.3)
(j为塔板编号)
理想二元蒸馏塔的模型化 ----能量平衡方程
Nf
• 再沸器( j=N ): LN-1*xi,N-1 - LN*xi,N - VN*yi,N = 0
yNT-2 NT-2 xNT-2 xNT-1
yNT-1 NT-1
(1.3)
(j为塔板编号,i为组分编号)
理想二元蒸馏塔的模型化 ----能量平衡方程
• 冷凝器( j = 1 ): V2*H2-L1*H1-D*H1 = 0 (2.1)
作业
建立一个理想二元蒸馏塔的稳态数学模型 并进行仿真。要求采用设计型求解策略。 即给定塔顶与塔底的浓度,要求给出在一 定结构条件下的回流量与回热量的大小。
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阅读文献
1. Luyben, W. L.; Process Modeling, Simulation and Control for Chemical Engineers, McGraw-Hill, New York (1990).