化工過程系統(tǒng)動態(tài)模擬與分析技術講義-全文預覽
【正文】 已經(jīng)得到廣泛應用的吸附分離技術? 其基本原理是利用平衡吸附量隨著壓力的提高而增加的規(guī)律，人為地使吸附塔的操作壓力周期性變化，加壓階段，流體混合物中的易吸附組分被吸附在吸附劑表面上，從而與難吸附組分分離開，難吸附組分則從吸附塔流出來；在減壓階段，被吸附組分從吸附劑上解吸出來；經(jīng)過吹掃再生即可用于下一個循環(huán)。因此，精餾塔數(shù)學模型的處理方法和計算策略歷來是從事過程模擬研究的人十分關注的，比較有效的計算方法也很多 開工過程模擬與分析開工過程模擬與分析 假設給定了 MD、 Mn、 MF、 MB和 XD、 Xn、 XF和 XB的初始值，并且 F、 Q為已知? 要求：要求： 考察在全回流 (D＝ 0)和不采出塔底殘液（ B＝ 0）的條件下，開工過程的動態(tài)特性。塔板溫度的計算塔板溫度的計算? 多組分混合物任一組分兩相平衡的條件應當寫成：其中 i表示組分代號， n與前述相同，表示塔板序號。? 在這些過程中，通常每一級都可用一相似的一階或二階微分議程來表示，尤其當這些方程式的系數(shù)矩陣呈雙或三對角線形式排列時，它的特征解可用解析法求得，求解時可用有限差分和差分微分法? 本節(jié)以二元板式精餾塔作為研究對象，討論怎樣利用多級集中參數(shù)模型對其動態(tài)特性進行模擬與分析。這時，只有一個著眼組分，設為 A? 對于任意給定的某一初始條件（ 3－ 28），利用龍格－庫塔或其它適當?shù)那蠼獬Ｎ⒎址匠探M初值問題的方法，可以得到式（ 3－ 26）、（ 3－ 27）的數(shù)值解：t 0 t1 t2 ．．． tL．．． t?CA CA,0 CA,1 CA,2 ．．． CA,L．．． CA,sT T0 T1 T2．．． TL．．． Ts其中 下標 S表示定常態(tài)（表示定常態(tài)（ Steady State））? 將 CA和 T的瞬時數(shù)據(jù)標注在相平面上并連成標注了運動方向的光滑曲線就得到一條相軌線。? 如果在給定的定態(tài)近旁，模型常微分方程組的雅可必矩陣的所有特征值都具有負實部，則該定常態(tài)是漸近穩(wěn)定的。如果有多重根，就意味著系統(tǒng)有可能出現(xiàn)多重定態(tài)? 即，在設計參數(shù)（像 V、 A等）、物性參數(shù)（ ?、 Cp等）和操作參數(shù)（ F， Ci,f,Tf等）都不變的情況下，我們可以看到不只一個定常狀態(tài)? 至于實際上看到的是哪一個定態(tài)，取決于開工條件定態(tài)的局部穩(wěn)定性定態(tài)的局部穩(wěn)定性? 定態(tài)操作只是一種理想的操作狀態(tài)。 應用應用 1― 開工過程分析開工過程分析? 計算開工過程所需要的時間計算開工過程所需要的時間 ：： 從給定的初始條件出發(fā)，求模型的數(shù)值解，求取直至狀態(tài)變量的每一個分量 Ci、 T接近定常值所需要的時間，就是近似的開工時間? 研究初始條件對開工過程的影響：研究初始條件對開工過程的影響： 改變不同的初始條件，通過數(shù)值分析考察初始條件（開工條件）的不同對開工時間的影響，了解在開工過程中系統(tǒng)狀態(tài)變化的經(jīng)歷與初始條件的相互關系，從而可以幫助制訂適當?shù)拈_工方案，達到既縮短開工時間，又不致使開工過程出現(xiàn)某些工藝上不允許的溫度和濃度 應用應用 2― 動態(tài)響應的數(shù)字仿真動態(tài)響應的數(shù)字仿真? 在控制系統(tǒng)合成過程中，了解被控制對象的輸入輸出關系是最基本的需要。++ HINT? 運用化學反應工程課程中關于化學反應計量學的知識，還可以對上述模型進行簡化。? 通常假定反應罐內(nèi)處于分子級理想混合，且為液相均相反應，因此可以認為反應混合物的 溫度 和 組成 在反應區(qū)里是均勻的，? 進一步假定反應區(qū)的 容積 不隨時間變化，則加料與排料的流量也可以認為是近似相等的，即Fin ＝ Fout=F。? 積分，并利用初始條件 t=0時， V＝ V0，可以得出：? 其中， B為積分常數(shù)。 設攪拌罐的橫截面積為 A，排液量與罐中料液的高度成正比關系，即： Fo＝ k? 歸結(jié)為動態(tài)微分方程（組）的定性分析，對應于現(xiàn)代應用數(shù)學中非?；钴S的一個分支 — 非線性分析或非線性現(xiàn)象與復雜性分析。? 參數(shù)估計就是尋找 181。? 最優(yōu)化的目標函數(shù)被定義為在 M個離散時刻狀態(tài)變量的采集值與模型計算值偏差的平方和。的最優(yōu)值，使限制下的解最大限度地逼近已采集到的狀態(tài)變量在不同時刻的離散數(shù)據(jù) 。? 對信息的處理響應速度快，自適應性強，具有自學習能力等，在過程系統(tǒng)動態(tài)模擬與控制方面有獨特的優(yōu)勢 確定性動態(tài)模型的數(shù)學處理確定性動態(tài)模型的數(shù)學處理? 正問題 — 模型方程組的求解? 逆問題 — 模型參數(shù)的估計? 過程系統(tǒng)的定性分析正問題正問題 —— 模型方程組的求解模型方程組的求解? 所有的參數(shù)（包括設計、物性、傳遞和操作參數(shù)等）都已給定，利用模型來預測系統(tǒng)的狀態(tài)分布及其在時間域的運動（變化）情況。?根據(jù)對過程系統(tǒng)中狀態(tài)變量分布特征的不同描述方式： 集中參數(shù)模型 分布參數(shù)模型 多級集中參數(shù)模型?根據(jù)建立模型的不同方法： 統(tǒng)計模型 確定性模型 介于兩者之間的半經(jīng)驗模型模型的分類模型的分類
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