本文關(guān)鍵詞：基于正交和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的二氯甲烷—乙醇精餾工藝優(yōu)化

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【摘要】：本文采用ASPEN PLUS軟件對(duì)二氯甲烷-乙醇-水混合物系分離進(jìn)行模擬分析。以塔頂產(chǎn)品質(zhì)量分?jǐn)?shù)和塔釜能耗為目標(biāo)函數(shù),利用單因素分析法考察了精餾塔理論板數(shù),原料進(jìn)料位置,萃取劑進(jìn)料位置,回流比,溶劑比等操作參數(shù)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了流程工藝的準(zhǔn)確性。根據(jù)影響精餾過(guò)程的因素,設(shè)計(jì)正交試驗(yàn)。對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行極差直觀分析和方差分析,從而選取最佳操作條件。對(duì)于二氯甲烷精餾塔,以塔頂二氯甲烷質(zhì)量分?jǐn)?shù)為目標(biāo)函數(shù)時(shí),最佳操作條件為20塊理論板,第17塊板進(jìn)料,回流比為1.8,此時(shí)塔頂二氯甲烷的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為99.20%。以塔釜能耗為目標(biāo)函數(shù)時(shí),最佳操作為20塊理論板,第15塊板進(jìn)料,回流比設(shè)為1.2,塔釜能耗為20.07kW。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立優(yōu)化模型,求解的較優(yōu)結(jié)果為,二氯甲烷質(zhì)量分?jǐn)?shù)為99.28%,塔釜能耗為18.25kW。對(duì)于乙醇精餾塔,以塔頂乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)為目標(biāo)函數(shù)時(shí),最佳操作條件為12塊理論板,第11塊板進(jìn)料,回流比為1.4,萃取劑進(jìn)料所在位置在第4塊理論板,溶劑比為1.1。此時(shí)塔頂乙醇的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為99.99%。以塔釜能耗為目標(biāo)函數(shù)時(shí),最佳操作為15塊理論板,進(jìn)料位置為第8塊板,回流比設(shè)為1.0,萃取劑的進(jìn)料位置在第3塊板,溶劑比為0.7,塔釜能耗為0.97kW。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立優(yōu)化模型,求解的較優(yōu)結(jié)果為,乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)為99.71%,塔釜能耗為0.78kW。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與正交試驗(yàn)二者結(jié)合用于二氯甲烷-乙醇-水物系的精餾工藝參數(shù)優(yōu)化過(guò)程中,可以明顯縮短優(yōu)化工藝參數(shù)的時(shí)間,提高工藝設(shè)計(jì)效率,并能獲得比單純使用正交試驗(yàn)更為優(yōu)化的結(jié)果。本文提供了二氯甲烷-乙醇-水混合液的分離研究和優(yōu)化方法,對(duì)其溶媒回收利用具有十分重要的意義,為進(jìn)一步的中試和工業(yè)應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：二氯甲烷 乙醇 精餾 正交設(shè)計(jì) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TQ028.31
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 精餾技術(shù)11-14
• 1.1.1 化工分離11-12
• 1.1.2 精餾技術(shù)12
• 1.1.3 精餾節(jié)能技術(shù)12-14
• 1.1.3.1 改變精餾工藝13-14
• 1.1.3.2 改變操作參數(shù)14
• 1.2 共沸物14-16
• 1.2.1 共沸物研究14-15
• 1.2.2 共沸物分離方法15-16
• 1.3 化工過(guò)程模擬16-17
• 1.3.1 過(guò)程模擬技術(shù)的發(fā)展16
• 1.3.2 模擬軟件16-17
• 1.4 優(yōu)化方法17-18
• 1.4.1 正交設(shè)計(jì)法17
• 1.4.2 均勻設(shè)計(jì)法17
• 1.4.3 響應(yīng)面法17-18
• 1.4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18
• 1.4.5 粒子群算法18
• 1.5 主要工作與意義18-21
• 第二章 精餾分離二氯甲烷-乙醇-水物系的工藝優(yōu)化21-29
• 2.1 精餾分離工藝的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)21-22
• 2.1.1 體系物性分析21-22
• 2.1.2 熱力學(xué)方程的選取22
• 2.2 精餾工藝模型的建立22-23
• 2.2.1 工藝流程22-23
• 2.2.2 優(yōu)化目標(biāo)與參數(shù)23
• 2.3 精餾實(shí)驗(yàn)研究23-28
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)試劑及儀器23-24
• 2.3.1.1 實(shí)驗(yàn)試劑23-24
• 2.3.1.2 實(shí)驗(yàn)儀器24
• 2.3.2 二氯甲烷精餾實(shí)驗(yàn)24-26
• 2.3.2.1 實(shí)驗(yàn)流程24-25
• 2.3.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論25-26
• 2.3.3 乙醇精餾實(shí)驗(yàn)26-28
• 2.3.3.1 實(shí)驗(yàn)流程26-27
• 2.3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 二氯精餾塔優(yōu)化29-47
• 3.1 單因素分析29-31
• 3.1.1 二氯精餾塔理論板數(shù)29-30
• 3.1.2 二氯精餾塔進(jìn)料位置30-31
• 3.1.3 二氯精餾塔回流比31
• 3.2 正交試驗(yàn)優(yōu)化31-37
• 3.2.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)31-33
• 3.2.2 結(jié)果與討論33-37
• 3.2.2.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的極差分析33-35
• 3.2.2.2 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析35-37
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化37-46
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介37-41
• 3.3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型37-38
• 3.3.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)38-40
• 3.3.1.3 RBF網(wǎng)絡(luò)40-41
• 3.3.2 二氯甲烷塔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型41-44
• 3.3.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型41-43
• 3.3.2.2 RBF網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型43-44
• 3.3.3 結(jié)果與討論44-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 乙醇精餾塔的優(yōu)化47-61
• 4.1 單因素分析47-50
• 4.1.1 乙醇精餾塔理論板數(shù)47-48
• 4.1.2 乙醇精餾塔進(jìn)料位置48
• 4.1.3 乙醇精餾塔回流比48-49
• 4.1.4 乙醇精餾塔萃取劑進(jìn)料位置49-50
• 4.1.5 乙醇精餾塔溶劑比50
• 4.2 以乙醇含量為目標(biāo)函數(shù)50-54
• 4.2.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)51-52
• 4.2.2 結(jié)果與討論52-54
• 4.2.2.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的極差分析52-53
• 4.2.2.2 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析53-54
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化54-60
• 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型54-58
• 4.3.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型54-56
• 4.3.1.2 RBF網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型56-58
• 4.3.2 結(jié)果與討論58-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第五章 結(jié)論與展望61-63
• 5.1 結(jié)論61-62
• 5.2 展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 附錄A67-69
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果69-71
• 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：726135