Размещено на http://www.allbest.ru/

На правах рукописи

05.17.08 - Процессы и аппараты химических технологий

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Моделирование, оптимизация и аппаратурно-технологическое оформление энергоресурсосберегающих установок синтеза азопигментов при наличии неопределенности

Пешкова Евгения Владимировна

Тамбов 2007

Диссертация выполнена на кафедре «Технологическое оборудование и прогрессивные технологии» ГОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет».

Научный руководитель

кандидат технических наук, доцент Дворецкий Дмитрий Станиславович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Туголуков Евгений Николаевич

доктор технических наук, профессор Матвеев Михаил Григорьевич

Ведущая организация

ОАО «Научно-исследовательский институт химикатов для полимерных материалов» («НИИХИМПОЛИМЕР»), г. ТамбовЗащита диссертации состоится «___» _________ 2007 г. в «___» часов на заседании диссертационного совета Д 212.260.02 в Тамбовском государственном техническом университете по адресу: г. Тамбов, Ленинградская, 1, ауд. 60.

Отзыв на автореферат в 2-х экземплярах, заверенный гербовой печатью, просим направлять по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, ТГТУ, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.260.02.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

1. Общая характеристика работы

Актуальность. При аппаратурно-технологическом оформлении энергоресурсосберегающих химико-технологических процессов (ХТП) фактически всегда разработчики новых химических технологий и проектировщики сталкиваются с неполнотой и неточностью исходной физико-химической, технологической и экономической информации. В этих условиях при моделировании и оптимизации химико-технологических систем (ХТС) необходимо формулировать и решать две важные задачи: 1) оценка гибкости, т.е. способности ХТС сохранять свою работоспособность независимо от неопределенности исходной информации; 2) оптимизация в условиях неопределенности, которая эквивалентна задаче выбора оптимальных коэффициентов запаса технического ресурса технологического оборудования (числа тарелок в ректификационной колонне, объема и длины реактора, поверхности теплообмена в теплообменнике, мощности насосов и мощности электроприводов в аппаратах с мешалками и т.п.), гарантирующих сохранение гибкости ХТС во время эксплуатации.

За рубежом проблемами анализа гибкости и синтеза энергоресурсосберегающих ХТС занимаются ведущие научные школы под руководством профессоров I.E. Grossmann, E.N. Pistikopoulos и др. В России аналогичные исследования проводятся в НИФХИ им. Л.Я. Карпова и Тамбовском государственном техническом университете под руководством профессора Г.М. Островского.

Учет неопределенности исходной информации в самой постановке задач особенно важен при оптимизации и аппаратурно-технологическом оформлении нелинейных процессов тонкого органического синтеза, например, в производстве органических полупродуктов и красителей ввиду повышенной экологической опасности этого производства. При этом возникает острая необходимость разработки новых прогрессивных конструкций реакторов тонкого органического синтеза и технологических схем, формирующих предпосылки эффективного управления и автоматизации.

В связи с вышеизложенным, разработка новых подходов к оптимизации и аппаратурно-технологическому оформлению энергоресурсосберегающих реакторных установок тонкого органического синтеза является актуальной как в научном, так и в практическом плане.

Работа выполнялась в рамках аналитической ведомственной программы «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники на 2002 - 2006 гг.» по проекту «Теоретические основы создания энерго- и ресурсосберегающих процессов и оборудования гибких автоматизированных производств органических полупродуктов и красителей при наличии неопределенности исходной информации» и по гранту РФФИ № 06-08-96327 «Теория и методы интегрированного проектирования гибких химико-технологических систем в условиях неопределенности» в 2006, 2007 гг.

Цель работы. Целью настоящей работы является разработка новых подходов к постановке и решению задач оптимизации и аппаратурно-технологического оформления энерго- и ресурсосберегающих ХТП в условиях неопределенности на примере реакторных установок синтеза азопигментов.

Научная новизна. Разработана методика моделирования ХТП при неточном знании некоторых параметров математической модели и технологических переменных, основанная на построении и анализе областей допустимых режимов функционирования ХТС при изменении неопределенных параметров в некоторой заданной области.

Разработаны модифицированные математические модели статики и алгоритмы компьютерного моделирования непрерывных процессов диазотирования и азосочетания, осуществляемых в турбулентных трубчатых реакторах (непрерывного и циклического действия) с диффузор-конфузорными устройствами турбулизации потока.

Впервые при аппаратурно-технологическом оформлении энергоресурсосберегающих ХТП сформулированы двухэтапные задачи стохастической оптимизации ХТС с различными типами наборов технологических ограничений (мягкими и смешанными) и разработаны алгоритмы их решения, позволяющие научно обоснованно рассчитывать оптимальные (по критерию энергоресурсосбережения) конструктивные и режимные (управляющие) переменные ХТС и коэффициенты запаса технического ресурса ХТС при наличии неопределенностей.

Разработаны оригинальные конструкции гибких энергоресурсосберегающих высокопроизводительных реакторных установок с устройствами турбулизации потока диффузор-конфузорного типа непрерывного и циклического действия для безопасного и качественного осуществления процессов тонкого органического синтеза в условиях неопределенности.

Практическая ценность. Для безопасного и качественного осуществления непрерывных процессов тонкого органического синтеза в анилинокрасочной промышленности рекомендованы высокопроизводительные малогабаритные турбулентные трубчатые реакторные установки синтеза азопигментов, формирующие предпосылки эффективного управления и автоматизации, обеспечивающие безопасное и качественное осуществление процессов тонкого органического синтеза с высоким уровнем энергоресурсосбережения и экологической чистоты.

Разработана принципиальная технологическая схема гибкого производства азопигментов производительностью 1000 т пигментов в год, обеспечивающая высокий выход по стадиям диазотирования (99 %) и азосочетания (99,5 %) и усиление физико-колористических показателей пигментов по сравнению с типовыми образцами.

Разработан комплекс программ компьютерного моделирования и оптимизации непрерывных процессов диазотирования и азосочетания в производстве азопигментов в условиях неопределенности, позволяющий выполнять: 1) построение статических характеристик и областей допустимых режимов функционирования реакторных установок синтеза азопигментов; 2) расчет оптимальных (по критерию энергоресурсосбережения) конструктивных и режимных переменных функционирования турбулентных трубчатых реакторных установок синтеза азопигментов и анализ их гибкости; 3) расчет оптимальных коэффициентов запаса технического ресурса реакторных установок в случае мягких или смешанных технологических ограничений при изменении неопределенных параметров в некоторой заданной области.

Результаты работы (методика компьютерного моделирования ХТС в условиях неопределенности, алгоритмы и комплекс программ компьютерного моделирования и оптимизации при аппаратурно-технологическом оформлении энергоресурсо-сберегающих ХТП с различными типами наборов технологических ограничений (мягкими и смешанными), высокопроизводительные малогабаритные турбулентные трубчатые реакторные установки тонкого органического синтеза) приняты к реализации Тамбовским ОАО «Пигмент», ОАО «Корпорация «Росхимзащита», ОАО «Научно-исследовательский институт химикатов для полимерных материалов» («НИИХИМПОЛИМЕР») и ГНУ ВИИТиН.

Разработанная методика компьютерного моделирования и алгоритмы оптимального проектирования гибких ХТС при наличии неопределенности исходных данных легли в основу созданного при непосредственном участии автора компьютерного лабораторного практикума «Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов и оборудования химических производств», использующегося в учебном процессе ТГТУ при подготовке инженеров и магистров по направлениям 240800 - Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии и 150400 - Технологические машины и оборудование.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: IX и XI научных конференциях ТГТУ (г. Тамбов, 2004, 2006), международной научной конференции «Энерго- и ресурсосберегающие технологии и оборудование, экологически безопасные производства» (г. Иваново, 2004), международной научно-практической конференции «Исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (С.-Петербург, 2005), международной научно-практической конференции «Прогрессивные технологии развития» (г. Тамбов, 2005), российской научной конференции «Новое поколение систем жизнеобеспечения и защиты человека в чрезвычайных ситуациях техногенного и природного характера» (г. Тамбов, 2006), международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-19, г. Воронеж, 2006; ММТТ-20, г. Ярославль, 2007), Международной научной конференции по химической технологии (Москва, 2007).

Публикации. Материалы, отражающие основное содержание работы, изложены в 15 публикациях в научных журналах и сборниках трудов международных и российских конференций, в том числе одна работа в ведущем рецензируемом журнале, рекомендованном ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка используемых источников (127 работ отечественных и зарубежных авторов) и приложений. Содержание диссертации изложено на 155 страницах машинописного текста, включает 22 рисунка и 8 таблиц.

Автор выражает благодарность проф. Г.М. Островскому и проф. С.И. Дворецкому за ценные советы и помощь в работе.

2. Основное содержание работы

Введение. Сформулирована цель работы, обоснована ее актуальность, приведена аннотация основных результатов работы, показана научная новизна и практическая значимость полученных результатов, даны рекомендации по реализации результатов исследований в промышленности и научно-инженерной практике.

1. Обзор современного состояния в области оптимизации и аппаратурно-технологического оформления энергоресурсосберегающих хтС.

В главе описаны основные подходы к компьютерному моделированию и оптимизации ХТС в условиях неопределенности при аппаратурно-технологическом оформлении процессов тонкого органического синтеза, развиваемые в работах профессоров I.E. Grossmann, E.N. Pistikopoulos, L.T. Biegler, C.A. Floudas, Г.М. Островского, А.Ф. Егорова, Е.Н. Малыгина, С.И. Дворецкого и др.

Задачи оптимизации с учетом неопределенности на порядок сложнее обычных оптимизационных задач (где неопределенность в математической формулировке не учитывается). В работах проф. Г.М. Островского сформулирован ряд новых постановок задач: задача с неопределенностью на двух уровнях (большей на первом и меньшей на втором), задача с двумя группами параметров (когда параметры одной группы могут быть измерены на этапе работы ХТС с высокой точностью и потому считаться известными, а параметры другой группы известны лишь с доверительными интервалами), двухэтапная задача оптимизации с двумя группами ограничений (жесткими и мягкими). Однако учет неопределенности информации и различных требований к ограничениям оптимизационной задачи требует разработки новых математических постановок задач (двухэтапные задачи стохастической оптимизации ХТС с различными типами наборов технологических ограничений (мягкими и смешанными)), новых подходов и методов их решения (алгоритмы оптимизации, позволяющие научно обоснованно рассчитывать коэффициенты запаса технического ресурса ХТС при наличии неопределенностей в случае мягких и смешанных ограничений), методики компьютерного моделирования ХТП при неточном знании некоторых параметров математической модели и технологических переменных. Для решения оптимизационных задач с жесткими ограничениями коллективом ученых под руководством проф. Г.М. Островского разработан эффективный метод, основанный на последовательном решении ряда «нижних» и «верхних» задач оптимизации, с большей точностью аппроксимирующих снизу и сверху исходную оптимизационную задачу. Им создан единый подход для решения различных задач анализа гибкости ХТС, который мы также будем использовать в настоящей работе.

Обзор работ в области создания непрерывных технологических процессов тонкого органического синтеза показал, что только переход к непрерывной технологии позволит обеспечить высокое и стабильное качество химических продуктов, существенно повысить удельную производительность, уровень энерго- и ресурсосбережения и экологической безопасности реакторных установок, снизить материалоемкость технологического оборудования. Однако действующие в настоящее время в России промышленные реакторы тонкого органического синтеза (емкостной аппарат с мешалкой проточного типа; многоцарговая реакторная установка, состоящая из модулей типа «царга-тарелка» с перемешивающим устройством и нижним подводом реагентов; реакторная установка, состоящая из модулей трубчатого типа в вертикальном исполнении) не в полной мере удовлетворяют вышеперечисленным требованиям. В связи с этим и с целью повышения конкурентоспособности продукции производств «малотоннажной химии» возникает острая необходимость в разработке гибких высокопроизводительных малогабаритных реакторных установок тонкого органического синтеза.

В заключительном разделе главы определены задачи настоящей работы. Основными из них являются: разработка методики компьютерного моделирования ХТС при неточном знании некоторых параметров математической модели и технологических переменных; уточнение и модификация математических моделей статики и алгоритмов компьютерного моделирования непрерывных процессов диазотирования и азосочетания, осуществляемых в турбулентных трубчатых реакторах; формулирование новых двухэтапных задач стохастической оптимизации с мягкими и со смешанными ограничениями; разработка алгоритмов решения сформулированных двухэтапных задач стохастической оптимизации, позволяющих за приемлемое время производить расчет оптимальных значений конструктивных, режимных параметров и коэффициентов запаса технического ресурса реакторных установок тонкого органического синтеза в случае мягких и смешанных технологических ограничений при изменении неопределенных параметров в некоторой заданной области; разработка новых конструкций энергоресурсосберегающих турбулентных трубчатых реакторных установок тонкого органического синтеза; практические рекомендации по модернизации действующих и проектированию новых производств «малотоннажной химии».

2. Новые подходы к оптимизации ХТС в условиях неопределенности.

2.1. Методика компьютерного моделирования ХТС в условиях интервальной неопределенности параметров ММ и технологических переменных. Разработанная методика компьютерного моделирования ХТС в условиях интервальной неопределенности некоторых параметров математической модели и технологических переменных включает: постановку задачи исследования ХТС с использованием компьютерной модели; установление граничных значений технологических ограничений и показателей эффективности ХТС; построение математической модели, учитывающей интервальную неопределенность некоторых параметров и технологических переменных; разработку моделирующего алгоритма и программного комплекса, позволяющего имитировать функционирование ХТС в условиях неопределенности; исследование чувствительности показателей эффективности функционирования ХТС и выявление наиболее значимых управляющих воздействий; планирование вычислительного эксперимента по исследованию существования допустимых режимов функционирования ХТС в пространстве управляющих переменных; построение и анализ областей допустимых режимов функционирования ХТС при изменении неопределенных параметров в заданных интервалах; постановку экономически целесообразной задачи стохастической оптимизации ХТС; разработку алгоритмов стохастической оптимизации и исследование гибкости ХТС.

2.2. Постановка двухэтапных задач стохастической оптимизации ХТС с мягкими и смешанными ограничениями. Пусть имеются конструктивные , режимные (управляющие) переменные и множество значений неопределенных параметров, при которых могут быть выполнены ограничения задачи с заданной вероятностью , т.е. Вер [ ] зад . Введем целевую функцию и вектор-функцию условий осуществления технологического процесса в ХТС. Тогда критерий оптимизации строится следующим образом:

,

где ;

;

- математическое ожидание от величины целевой функции; Вер - вероятность, P - плотность распределения вероятности неопределенных параметров; J - множество индексов ограничений; A - штрафной коэффициент. Сформулируем задачу стохастической оптимизации со смешанными ограничениями: в первую группу входят жесткие ограничения с индексами , во вторую - мягкие ограничения с индексами . Требуется определить векторы и такие, что



при условиях выполнения ограничений с заданной вероятностью

и гибкости ХТС

.

2.3. Разработка «быстродействующих» алгоритмов стохастической оптимизации ХТС. Для решения сформулированных двухэтапных задач стохастической оптимизации с мягкими (в автореферате не приводится) и со смешанными ограничениями в диссертации разработаны «быстродействующие» алгоритмы, позволяющие за приемлемое время научно обоснованно рассчитывать коэффициенты запаса технического ресурса ХТС при наличии неопределенностей.

Алгоритм решения задачи со смешанными ограничениями

Шаг 1. Принять k = 0. Выбрать совокупность аппроксимационных точек I1 и начальное множество критических точек . Задать начальное приближение .

Шаг 2. Сформировать новое множество критических точек из выбранного множества , если нарушается ограничение

,

.

Сформировать новое множество критических точек из выбранного множества , если нарушается ограничение

,

.

Шаг 3. Заменим многомерный интеграл целевой функции квадратурной формулой и решим задачу:

при ограничениях gj (d, z i, i) 0, j J, i I1; gj (d, z p, p) 0, j J1, p I2;

gj (d, z l, l) 0, j J2, l I3. Получим решение .

Шаг 4. В точке вычислить вероятность выполнения мягких ограничений с использованием имитационной модели и проверить выполнение условия

.

Вычислить и проверить условие

.

Если условия (6) и (7) выполняются, решение получено, иначе переходим к шагу 5. Шаг 5. Образовать некоторую дополнительную совокупность критических точек :



Шаг 6. Принять и перейти к шагу 2.

2.4. Описание комплекса программ компьютерного моделирования и стохастической оптимизации ХТП в условиях неопределенности. Разработанный комплекс программ состоит из блоков моделирования и оптимизации ХТС в условиях неопределенности. С использованием процедур пакета MATLAB были реализованы алгоритмы решения математических моделей статики процессов диазотирования и азосочетания и их стохастической оптимизации. Математические модели процессов диазотирования и азосочетания представляют собой системы жестких нелинейных дифференциальных уравнений в обыкновенных производных для трубчатых частей реакторов (решались методом Гира) и алгебраических уравнений для модулей смешения (решались методом Ньютона). Для вычисления вероятностей выполнения ограничений использовался метод Монте-Карло. Для вычисления многомерного интеграла использовали метод Монте-Карло с повышенной скоростью сходимости и квадратурную формулу, в которой узлы образуют равномерную (кубическую) сетку в единичном кубе d-мерного пространства. Особенностью применяемого метода Монте-Карло является вероятностный характер сходимости, при этом порядок сходимости хотя и не высок, но зато не зависит от кратности интеграла d. Вероятную ошибку вычислений оценивали в ходе самих вычислений, и она составила порядка 5 %. Для решения задачи нелинейного программирования использовали метод последовательного квадратичного программирования.

Счетное время (Intel Pentium 4, CPU 3,2Ггц, ОЗУ 512 Мб) составило: для алгоритма оптимизации процесса диазотирования в диффузор-конфузорном реакторе с мягкими ограничениями 146 мин, 3 итерации; со смешанными ограничениями - 189 мин, 2 итерации; для алгоритма оптимизации процесса азосочетания в трубчатом реакторе с мягкими ограничениями - 70 мин, 2 итерации; со смешанными ограничениями - 96 мин, 2 итерации.

3. Компьютерное моделирование непрерывных процессов тонкого органического синтеза в условиях неопределенности.

3.1. Разработка модифицированного математического описания кинетики непрерывных процессов диазотирования и азосочетания в производстве азопигментов. Изучена кинетика массообменных процессов и химического взаимодействия, протекающих при диазотировании 3-нитро-4-аминотолуола нитритом натрия и азосочетания 3-нитро-4-диазотолуола 2-нафтолятом. Установлено, что процессы растворения твердой фазы ароматического амина в соляно-кислой среде и кристаллизации пигментов алого концентрированного, лакокрасочного и желтого светопрочного протекают в смешанных диффузионно-кинетических областях. Экспериментально найденные кинетические уравнения и интервалы изменения коэффициентов с приемлемой для практики точностью описывают процессы растворения амина, образования и роста кристаллов азопигментов, скорости целевых химических реакций диазотирования и азосочетания, побочных реакций разложения диазосоединения и азотистой кислоты, имеющие место при синтезе азопигментов. С использованием уравнений кинетики процесса синтеза пигмента алого лакокрасочного и уравнений покомпонентного материального и теплового балансов были построены математические модели непрерывных и циклических процессов диазотирования и азосочетания, осуществляемых в турбулентных реакторных установках различных конструкций.

При моделировании процесса диазотирования учитывали смешение дозируемых в аппарат компонентов, химическое взаимодействие в трубчатой части реактора и изменение условий протекания массообменных процессов при наличии устройств турбулизации потока диффузор-конфузорного типа, расположенных в местах ввода в реактор раствора нитрита натрия.

Для расчета колористических показателей азопигментов использовали трехслойные нейронные сети, обученные по экспериментальным данным. При обучении нейронных сетей применяли метод регуляризации, позволяющий получать сглаженные аппроксимирующие функции. Оптимальное значение параметра регуляризации подбирали итерационным методом (обычно требовалось не более 5 - 7 итераций).

Адекватность математических моделей проверяли по обширному массиву экспериментальных данных, полученных в ходе проведенных экспериментальных исследований на пилотной турбулентной трубчатой установке. Среднеквадратичное отклонение расчетных от экспериментальных данных для моделей статики процессов диазотирования и азосочетания не превышает 9 %, максимальное рассогласование - 12 %.

3.2. Обоснование выбора типа прогрессивных конструкций энергоресурсосберегающих реакторных установок тонкого органического синтеза. При проведении процесса диазотирования и азосочетания интенсивность перемешивания реакционных сред оказывает значительное влияние на количества целевого и побочных продуктов реакций. Кроме того, особенностью процесса диазотирования является наличие растворения твердых частиц ароматического амина в среде соляно-кислой суспензии с образованием быстроразлагающейся азотистой кислоты и выделением тепла. При этом поддержание постоянной оптимальной температуры в зоне реакции позволяет избежать образования нитрозных газов и осмоления частиц амина. Поэтому для проведения этих процессов были разработаны конструкции реакторов, представленные на рис. 1.

Основными элементами реактора с устройствами турбулизации потока диффузор-конфузорного типа (рис. 1, а) являются вертикально расположенные трубчатые модули 1, соединительные колена 2, форсунки для распыления нитрита натрия 3, диффузор-конфузорные устройства турбулизации потока 4 и теплообменные рубашки 5. Подача раствора нитрита натрия в реактор осуществляется через форсунки непосредственно перед тремя диффузор-конфузорными устройствами турбулизации потока (камерами смешения), расположенными на входе в реактор, на 28-м и 60-м метрах реактора. Камеры смешения имеют следующие параметры: диаметр камеры D = 0,1 м, длина камеры lк = 1,0 м, угол расширения диффузора бд = 60є и сужения конфузора бк = 30є.

Рис. 1. Турбулентные реакторы

Основными элементами турбулентного реактора циклического типа (рис. 1, б) являются вертикально расположенные трубы 1, помещенные в теплообменную рубашку 2 и закрепленные в трубной решетке 3, эллиптические крышки аппарата 4. Перед началом работы реактора производится его загрузка соляно-кислой суспензией амина через штуцер 7 (с коэффициентом заполнения 0,8), затем включается насос 5 для циркуляции реакционной смеси в реакторе.

Раствор нитрита натрия подается в реактор через штуцер 6 при снижении концентрации азотистой кислоты в реакционной смеси ниже 7 моль/м3. Готовый диазораствор выгружается через штуцер 8.

Трубчатый реактор азосочетания представляет собой набор трубчатых модулей 1, соединенных коленами 2 (рис. 1, а). Ввод реагентов в реактор осуществляется через форсунки.

3.3. Компьютерное моделирование непрерывного процесса диазотирования, осуществляемого в трубчатых реакторных установках с диффузор-конфузорными устройствами турбулизации потока и циклического типа. Проведены вычислительные эксперименты по исследованию статических режимов функционирования реакторных установок диазотирования с диффузор-конфузор-ными устройствами турбулизации потока и циклического типа. Технологическим регламентом непрерывного производства азопигментов к реакторной установке диазотирования предъявляются следующие требования (ограничения): по выходу диазосоединения KD ? 97,0 %; по «проскоку» твердой фазы амина ? 0,25 %; по содержанию диазосмол П ? 0,9 % и нитрозных газов Пу ? 5,0 % в диазорастворе. Выполнение вышеперечисленных требований необходимо обеспечить в условиях неопределенности отдельных параметров: концентрации твердой фазы амина [Ca(0)]s = 370,0 (±4 %) моль/м3, кинетических коэффициентов растворения твердой фазы амина А = 5,4·105(±5 %), кинетических коэффициентов (энергий активации E04 = 87 150 (±0,2 %) Дж/моль, E05 = 63 690 (±0,2 %) Дж/моль) реакций разложения диазосоединения.

На рис. 2, 3 представлены статическая характеристика и области допустимых режимов функционирования реакторной установки диазотирования в координатах «доля расхода раствора нитрита натрия в первую секцию реактора - температура соляно-кислой суспензии амина на входе в реактор » при случайном изменении концентрации твердой фазы амина []s в питании реакторной установки (рис. 3). Анализ графиков и областей допустимых режимов функционирования реакторной установки диазотирования производительностью 1000 т/год позволяет сделать следующие выводы: 1) при случайных отклонениях концентрации твердой фазы амина []s от регламентного значения и кинетических коэффициентов в уравнении растворения A и энергий активации образования диазосмол E04, E05 от номинальных значений выход диазосоединения снижается, и нарушаются требования технологического регламента (ограничения). Это обстоятельство позволяет рассматривать эти переменные как неопределенные параметры; 2) для управления процессом диазотирования целесообразно использовать распределение подачи раствора нитрита натрия по длине реактора , добиваясь при этом стабилизации температуры реакционной среды Tc; 3) при изменении неопределенных параметров в заданных пределах существуют допустимые области изменения управляющих переменных и имеет место пересечение этих областей (заштрихованная область), что подтверждает возможность и целесообразность постановки задачи оптимизации реакторных установок диазотирования в условиях неопределенности.

компьютерный моделирование диазотирование турбулентный

Рис. 2. Поверхность изменения проскока сырья на выходе из реактора диффузор-конфузорного типа в зависимости от температуры и расхода соляно-кислой суспензии амина в процессе диазотирования

Рис. 3. Области допустимых режимных воздействий реактора диазотирования диффузор-конфузорного типа при нижнем (область 1), номинальном (область 2), верхнем (область 3) значении E04

3.4. Компьютерное моделирование непрерывного процесса азосочетания, осуществляемого в турбулентном трубчатом реакторе. Технологическим регламентом непрерывного производства азопигментов к реакторной установке азосочетания предъявляются следующие требования (ограничения): по выходу пигмента K ? 99,0 %; по содержанию диазосмол П ? 0,1 %; по колористическим и физико-технологическим свойствам пигмента , . Выполнение вышеперечисленных требований к реакторным установкам необходимо обеспечить в условиях неопределенности отдельных входных параметров: входной концентрации диазосоставляющей CD = 394 (±5 %) моль/м3, входной концентрации азосоставляющей CAz = 487 (±5 %).

На рис. 4, 5 представлены статические характеристики и области допустимых режимов функционирования реакторной установки азосочетания трубчатого типа при изменении концентрации диазосоставляющей CD в питании реактора.

Анализ графиков и областей допустимых режимов функционирования реакторной установки азосочетания производительностью 1000 т/год позволяет следующие выводы: 1) при проведении процесса азосочетания отклонение входных концентраций диазо- и азосоставляющих CD, CAz от номинальных значений приводит к нарушениям технологических ограничений; 2) для управления процессом азосочетания целесообразно использовать pH реакционной среды и мольное соотношение подач диазо- и азосотавляющей в питании реактора ; 3) при изменении неопределенных параметров в указанных пределах существуют допустимые области изменения управляющих переменных и имеет место пересечение этих областей, что подтверждает возможность и целесообразность постановки задач стохастической оптимизации статических режимов в условиях неопределенности.



Рис. 4. Изменение выхода пигмента из реактора азосочетания в зависимости от значения pH среды и мольного соотношения подачи диазо- и азосоставляющей S в питании реактора

Рис. 5. Области допустимых режимных параметров для реактора азосочетания при нижнем (область 1), номинальном (область 2), верхнем (область 3) значении CD

4. Оптимизация и аппаратурно-технологическое оформление энергоресурсосберегающих процессов тонкого органического синтеза в производстве азопигментов.

Целевая функция для оптимизации аппаратурного оформления непрерывных процессов диазотирования и азосочетания представляет собой приведенные затраты на производство 1 т пигмента. Были решены задачи оптимизации реакторов диазотирования с устройствами турбулизации потока диффузор-конфузорного типа и циклического типа, азосочетания трубчатого типа с мягкими и смешанными ограничениями.

Задача 1. Требуется определить конструктивные переменные реактора диазотирования диффузор-конфузорного типа d* (длину трубчатой части lтр и диаметр трубы dтр реактора, объем диффузор-конфузорных устройств турбулизации потока Vкам) и режимные переменные z* (температуру реакционной среды Tc, распределение подачи нитрита натрия (i) по зонам i = 1, 2, 3 (длине) трубчатой части реактора), при которых достигается минимум целевой функции при связях в форме уравнений ММ и технологических ограничениях.

Мягкие ограничения. Длина цилиндрической части 92,2 м, диаметр трубы реактора 0,04 м, объем камер смешения 0,025 м3, температура 305 К, распределение раствора нитрита натрия по длине реактора 81 % : 13 % : 6 % (C = 2162 у.е./т).

Смешанные ограничения. Длина цилиндрической части 94,4 м, диаметр трубы реактора 0,04 м, объем камер смешения 0,025 м3, температура 306 К, распределение раствора нитрита натрия по длине реактора 84 % : 12 % : 4 % (C = 2278 у.е./т).

Задача 2. Требуется определить конструктивные переменные реактора 8а диазотирования циклического d* (длину трубчатой части реактора lтр и диаметр трубы dтр реактора, объем камер смешения Vкам), режимные переменные z* (температуру реакционной среды Tc и распределение подачи нитрита натрия (i) в течение процесса), при которых достигается минимум целевой функции при связях в форме уравнений ММ и технологических ограничениях.

Мягкие ограничения. Количество рециркуляционных циклов 63; температура 307 К, распределение раствора нитрита натрия по времени пребывания 60 % : 28 % : 12 %; (C = 2159 у.е./т).

Смешанные ограничения. Количество рециркуляционных циклов 65, температура 307 К, распределение раствора нитрита натрия по времени пребывания 49 % : 36 % : 15 %, (C = 2163,5 у.е./т).

Задача 3. Требуется определить конструктивные переменные реактора азосочетания трубчатого типа d* (длину трубчатой части реактора lтр и диаметр трубы dтр реактора), режимные переменные z* (распределение по длине трубы подачи диазосоставляющей и pH(i) среды реакции), при которых достигается минимум целевой функции при связях в форме уравнений ММ и технологических ограничениях.

Мягкие ограничения. Длина 18,7 м; pH1 = 8,2; S1 = 85 % на участке 0 - 5 м; pH2 = 7,5; S2 = 15 % на участке 5 - 18,7 м, приведенные затраты C = 2325 у.е./т.

Смешанные ограничения. Длина 23,2 м; pH1 = 9,4; S1 = 82 % на участке 0 - 5 м; pH2 = 7,5; S2 = 18 % на участке 5 - 23,2 м, приведенные затраты C = 2326 у.е./т.

Рассчитанные конструкции энергоресурсосберегающих реакторных установок тонкого органического синтеза рекомендуются для использования при модернизации действующих и проектировании новых многоассортиментных химических производств. На основе рассчитанных гибких энергоресурсосберегающих турбулентных трубчатых реакторных установок диазотирования и азосочетания разработана технологическая схема гибкого автоматизированного производства азопигментов производительностью 1000 т/год.

Основные результаты работы

1. Разработана методика моделирования ХТП при наличии неопределенности исходной информации, позволяющая выявлять наиболее эффективные режимные (управляющие) переменные (воздействия) и возмущающие факторы (неопределенные параметры), оказывающие наибольшее влияние на показатели эффективности функционирования ХТС и делать выводы о целесообразности постановки задачи оптимизации ХТС.

2. Разработаны математические модели статики непрерывных процессов диазотирования и азосочетания, учитывающие особенности кинетики процессов растворения твердой фазы ароматического амина (имеющего полидисперсный состав в питании реактора) и кристаллизации азопигментов, протекающих в смешанных диффузионно-кинетических областях; процессов разложения диазотирующего агента и диазосоединения; закономерности формирования колористических и физико-технологических показателей азопигментов алого концентрированного, лакокрасочного и желтого светопрочного в зависимости от pH среды и других условий осуществления процесса азосочетания. Среднеквадратичное отклонение расчетных от экспериментальных данных для моделей статики процессов диазотирования и азосочетани не превышает 9 %, максимальное рассогласование - 12 %.

3. Сформулированы новые двухэтапные задачи стохастической оптимизации конструктивных и режимных переменных ХТС (с мягкими и со смешанными ограничениями) при наличии неопределенности исходных данных, дающие возможность подстройки режимных (управляющих) переменных на этапе функционирования ХТС.

4. Разработаны оригинальные «быстродействующие» алгоритмы решения сформулированных двухэтапных задач стохастической оптимизации, позволяющие за приемлемое время получать решение задач оптимизации при аппаратурно-технологи-ческом оформлении промышленных процессов химической технологии при наличии неопределенности исходных данных, т.е. научно обоснованно рассчитывать оптимальные (по критерию энергоресурсосбережения) конструктивные и режимные (управляющие) переменные ХТС и коэффициенты запаса технического ресурса ХТС.

5. Для безопасного и качественного осуществления непрерывных процессов тонкого органического синтеза предложены и обоснованы оригинальные конструкции гибких энергоресурсосберегающих высокопроизводительных реакторных установок с диффузор-конфузорными устройствами турбулизации потока непрерывного и циклического действия для осуществления процесса диазотирования труднорастворимых ароматических аминов и трубчатого типа - для синтеза азопигментов.

6. Решены двухэтапные задачи стохастической оптимизации конструктивных и режимных переменных турбулентных трубчатых реакторных установок диазотирования (с диффузор-конфузорными устройствами и циклического типа) и азосочетания производительностью 1000 т/год с мягкими ограничениями. Установлено, что при использовании мягких ограничений запас технического ресурса реакторных установок составляет 6 % (для реакторной установки диазотирования с диффузор-конфзорными устройствами), 3,3 % (для реакторной установки циклического типа) и 22,2 % (для трубчатой реакторной установки азосочетания).

7. Решены двухэтапные задачи стохастической оптимизации турбулентных трубчатых реакторных установок диазотирования и азосочетания производительностью 1000 т/год со смешанными ограничениями. Установлено, что при использовании смешанных ограничений запас технического ресурса реакторных установок составляет 8,5 % (для реакторной установки диазотирования с диффузор-конфузорными устройствами), 6,6 % (для кожухотрубчатой реакторной установки циклического типа) и 51,6 % (для трубчатой реакторной установки азосочетания).

8. Для реализации в анилинокрасочной промышленности рекомендуются малогабаритные высокопроизводительные турбулентные трубчатые реакторные установки с диффузор-конфузорными устройствами и циклического действия, обеспечивающие безопасное и качественное осуществление процессов тонкого органического синтеза с высоким уровнем энерго- и ресурсосбережения и экологической чистоты. Спроектированы турбулентные трубчатые реакторные установки диазотирования и азосочетания для непрерывного производства азопигментов алого концентрированного, лакокрасочного и желтого светопрочного производительностью 1000 т/год, определены оптимальные режимы их функционирования при наличии неопределенностей.

9. Разработана технологическая схема гибкого автоматизированного производства азопигментов производительностью 1000 т/год, состоящая из гибких энергоресурсосберегающих турбулентных трубчатых реакторных установок диазотирования и азосочетания. В разработанной схеме обеспечивается выход азопигментов - 99 %, содержание диазосмол в пигменте - не более 0,1 % и значительное усиление колористических и физико-технологических показателей азопигментов по сравнению с типовыми образцами.

10. Практические рекомендации по модернизации действующих и оптимизации при аппаратурно-технологическом оформлении новых многоассортиментных производств «малотоннажной химии» приняты к использованию в АО «Пигмент», ОАО «Ниихимполимер», ОАО «Корпорация «Росхимзащита», ГНУ «ВИИТиН».

11. Результаты работы (компьютерный лабораторный практикум «Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов и оборудования химических производств») используются в учебном процессе ТГТУ при подготовке инженеров и магистров по направлениям 240800 - Энерго- и ресурсберегающие процессы в химической технологии.

Основное содержание диссертации изложено в следующих публикациях

1. Дворецкий, Д.С. Математическое моделирование и оптимизация процессов тонкого органического синтеза в условиях неопределенности / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - Тамбов, 2007. - T. 13, № 1А. - С. 119 - 129.

2. Дворецкий, Д.С. Оптимизация процессов синтеза азопигментов при наличии неопределенностей / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Труды ТГТУ : сб. статей. - Тамбов, 2004. - Вып. 15. - С. 58 - 61.

3. Дворецкий, С.И. Ресурсосберегающая непрерывная технология синтеза азокрасителей и пигментов в турбулентных трубчатых реакторах / С.И. Дворецкий, Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Тез. докл. междунар. науч. конф. «Энерго- и ресурсосберегающие технологии и оборудование, экологически безопасные производства». - Иваново, 2004. - С. 46.

4. Дворецкий, С.И. Интеллектуальная система интегрированного проектирования химико-технологических процессов, аппаратов и систем автоматизированного управления / С.И. Дворецкий, Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Тез. докл. междунар. науч.-практ. конф. «Исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности». - СПб., 2005. - С. 36 - 38.

5. Дворецкий, Д.С. Синтез гибких автоматизированных производств: стратегия, методы, реализация / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Труды ТГТУ : сб статей. - Тамбов, 2005. - Вып. 17. - С. 78 - 82.

6. Дворецкий, Д.С. Решение одноэтапных задач оптимизации ХТС в условиях неопределенности / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Тез. докл. междунар. науч.-практ. конф. «Прогрессивные технологии развития». - Тамбов, 2005. - С. 295 - 297.

7. Дворецкий, Д.С. Компьютерное моделирование трубчатого реактора в условиях неопределенности / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Сб. трудов XIX междунар. науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях». - Воронеж, 2006. - Т. 3. - С. 100 - 102.

8. Дворецкий, Д.С. Определение управляющих переменных трубчатого реактора методом компьютерного моделирования / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Пленарные докл. и краткие тез. XI научной конференции ТГТУ. - Тамбов, 2006. - С. 68 - 72.

9. Дворецкий, Д.С. Исследование влияния «неопределенных» параметров на функционирование трубчатого реактора / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Труды ТГТУ : сб. статей. - Тамбов, 2006. - Вып. 19. - С. 82 - 86.

10. Дворецкий, Д.С. Решение задачи оптимального проектирования ХТП в условиях неопределенности / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Сб. трудов Рос. науч. конф. «Новое поколение систем жизнеобеспечения и защиты человека в чрезвычайных ситуациях техногенного и природного характера». - Тамбов, 2006. - С. 225 - 233.

11. Пешкова, Е.В. Исследование влияния неопределенных параметров на функционирование непрерывного реактора диазотирования / Е.В. Пешкова, А.А. Батманов, А.В. Бойко // Труды ТГТУ : сб. статей. - Тамбов, 2007. - Вып. 20. - С. 82 - 86.

12. Пешкова, Е.В. Исследование малогабаритных турбулентных трубчатых реакторов диазотирования непрерывного действия / Е.В. Пешкова, В.В. Шепелев // Труды ТГТУ : сб. статей, 2007. - Вып. 20. - С. 86 - 90.

13. Дворецкий, Д.С. Моделирование и оптимизация комбинированного реактора диазотирования в условиях неопределенности / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Сб. трудов XX междунар. науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях». - Ярославль, 2007. - Т. 3. - С. 61 - 64.

14. Дворецкий, С.И. Оптимальное проектирование турбулентной реакторной установки тонкого органического синтеза в условиях неопределенности / С.И. Дворецкий, Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Тез. докладов междунар. конф. по химической технологии ХТ07. - Москва, 2007. - Т. 3. - С. 209 - 211.

15. Дворецкий, Д.С. Математическое моделирование непрерывного процесса синтеза азопигментов в условиях неопределенности / Д.С. Дворецкий, Е.В. Пешкова // Тез. докладов междунар. конф. по химической технологии ХТ07. - Москва, 2007. - Т. 3. - С. 211 - 214.

Размещено на Allbest.ru