Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Структура подсистемы оптимизации отделения пиролиза




При оперативном управлении необходимо обеспечивать решение ло­кальных задач по оптимизации планового выпуска этилена (7.4) или пропилена (7.5). Решение задач оптимизации отделения пиролиза состоит в выборе технологических режимов каждой отдельной пиролизной печи (рис. 7.1) по управляющим параметрам: Sр опт – рас­ход сырья в р -ю печь; Vp опт – относительный расход пара и Тр опт – температура пирогаза на выходе печи. Для эквивалентной пиролизной печи принимаются следующие соотношения:

(7.11)

Кроме этих общих, возникает ряд локальных задач. Одна из задач, способ решения которой определяет в основ­ном структуру построения подсистемы оптимизации отделения пиролиза – задача оптимального распределения нагрузки S o между параллельно работающими бензиновыми пиролизными печами (р = 1,2,..., m).

   
коллектор пирогаза  
Р1  

 

Рис. 7.1. Структурная схема пиролизной печи:

р – номер эквивалентной пиролизной печи; М – молекулярная масса сырья; S – расход сырья; W – расход пара; Т – температура; Р – давление на выходе печи; А – отбор пробы на хроматографический анализ

 

Решение этой задачи, как правило, осуществляется с применением методов декомпозиции и динамиче­ского программирования. Она также может быть решена методом линейного программи­рования.

Ниже рассмотрены особенности построения подсистемы, в которой задача оптимального распределения нагрузки реша­ется с использованием метода линейного программирования для обобщенной математической модели блока бензиновых пиролизных печей, а текущей оптимизации отдельных этановых и бен­зиновых пиролизных печей – на базе адаптивной математиче­ской модели. Такую систему можно отнести к адаптивным ие­рархическим двухуровневым системам с эталонной моделью.

Задача оптимизации отделения пиролиза решается в три этапа.

1. При заданной производительности по блоку этановых пи­ролизных печей рассчитывают оптималь­ный режим каждой печи (например, текущая оптимизация по критерию максимизации выхода этилена), определяют суммар­ный выход целевых компонентов и вычисляют ограничения по этим компонентам для блока бензиновых пиролизных пе­чей.

2. По математической модели блока бензиновых пиролизных печей рассчитывают предварительный оптимальный технологи­ческий режим каждой бензиновой печи и определяют ограниче­ния по выработке этилена и пропилена. Рассчитанный опти­мальный режим используют для предварительной оптимизации бензинового блока.

3. По найденным оптимальным нагрузкам и ограничениям по целевым компонентам производят текущую оптимизацию каждой бензиновой печи по критерию оптимизации максималь­ного выхода этилена при этиленовом режиме или пропилена при пропиленовом режиме.

В этой системе решение задач текущей оптимизации этано­вых и бензиновых печей (этап 1) представляет собой нижний уровень иерархической системы управления. На верхнем уров­не системы решается задача оптимального распределения на­грузки в бензиновом блоке. При этом для реше­ния задачи текущей оптимизации используются градиентные методы. Аналогичные расчеты с использованием метода динамического программирования выполняются в 5 – 10 раз медленнее.

Таким образом, иерархическая структура функциональной подсистемы, несмотря на ее очевидную сложность при про­граммной реализации, весьма экономична в вычислительном аспекте. Некоторая погрешность, вызванная использованием метода линейного программирования, компенсируется при те­кущей оптимизации, где применяется более сложная математи­ческая модель пиролизной печи. Поэтому важной задачей при создании системы управления является выбор математиче­ской модели пиролизной печи.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-10-23; Просмотров: 467; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.