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膜分离过程的优化与控制方法研究 王磊 著 2015年版  下载

360book.com  2023-11-02 15:23:10  下载

膜分离过程的优化与控制方法研究
作者; 王磊 著
出版时间:2015年版
内容简介
  《膜分离过程的优化与控制方法研究》以膜分离过程的优化控制为研究对象,以理想膜分离过程为目标,分别针对气体和液体膜分离过程的优化和控制方法开展研究,并结合新工艺实施方案中的具体要求,完成了如下主要工作:1.针对气体膜分离过程重要性能参数难以在线检测的问题,建立了基于RBF神经网络的气体膜分离过程MIMO软测量模型,对渗透气氢浓度和氢气回收率进行定量预测。2.针对中低压膜的两段流程中原料气入膜温度控制问题,提出了模糊自整定PID控制方法,使膜装置运行得到进一步优化3.针对纳滤随机清洗连续排料时原料罐液位跟踪控制问题,提出了以常规PID为基础控制、以预测函数控制确定设定值的原料罐液位控制方案
目录
前言
1 绪论
1.1 膜分离技术的发展和理想膜分离过程目标
1.1.1 膜分离技术的发展及应用瓶颈
1.1.2 膜分离过程控制的复杂性
1.1.3 膜分离过程控制技术的现状及存在的问题
1.1.4 理想膜分离过程的概念
1.2 过程控制技术的研究现状
1.2.1 控制理论与过程控制的发展
1.2.2 过程控制系统的发展
1.2.3 面向过程的集成优化控制技术
1.3 本书的意义
2 气体膜分离过程两段流程的控制
2.1 气体膜分离机理分析
2.1.1 气体膜分离原理
2.1.2 气体膜分离过程的数学模型
2.1.3 气体膜分离过程的影响因素
2.2 炼厂气氢回收装置的控制
2.2.1 两段工艺流程
2.2.2 基本控制回路
2.3 PID参数整定
2.3.1 PID参数整定原则
2.3.2 PID参数整定方法
2.3.3 原料气入膜温度的模糊自整定PID控制
2.4 现场应用结果
2.4.1 控制系统稳定性
2.4.2 基于机理模型模拟的操作优化
2.5 本章小结
3 气体膜分离过程中性能指标的软测量技术研究
3.1 神经网络软测量技术
3.1.1 软测量技术
3.1.2 神经网络软测量技术
3.2 RBF神经网络建模
3.2.1 主导变量和辅助变量的选择
3.2.2 数据采集和处理
3.2.3 RBF神经网络的建模
3.3 仿真实验
3.3.1 炼厂气氢回收装置的工艺流程
3.3.2 样本的选择
3.3.3 RBF神经网络模型的训练与校验
3.4 结果与讨论
3.5 软测量模型的在线校正
3.6 本章小结
4 气体膜分离过程单级流程性能参数预测研究
4.1 引言
4.2 炼厂气氢回收膜分离过程单级流程
4.3 过程建模变量确定
4.4 数据采集处理和主元分析
4.5 RBFNN智能建模与过程性能参数预测
4.5.1 RBFNN智能建模
4.5.2 过程性能参数预测
4.6 LSSVM智能建模与过程性能参数预测
4.6.1 LSSVM智能建模
4.6.2 过程性能参数预测
4.7 本章小结
5 气体膜分离过程两级流程性能参数预测研究
5.1 引言
5.2 基于PCA-LSSVM的气体膜分离过程性能参数预测
5.2.1 炼厂气氢回收过程两级流程
5.2.2 过程建模变量确定
5.2.3 数据采集处理与主元分析
5.2.4 LSSVM智能建模
5.2.5 过程性能参数预测
5.3 基于PSO-BPNN的气体膜分离过程性能参数预测
5.3.1 天然气脱CO2过程两级流程
5.3.2 过程变量确定与数据采集处理
5.3.3 BPNN智能建模与过程性能参数预测
5.3.4 PSO-BPNN建模与过程性能参数预测
5.4 本章小结
6 气体膜分离过程多级流程性能参数在线预测研究
6.1 引言
6.2 基于LSSVM的炼厂气氢回收过程性能参数在线预测
6.2.1 炼厂气氢回收过程三级流程
6.2.2 过程变量选择和数据采集处理
6.2.3 在线模型的建立与校验
6.2.4 过程性能参数预测
6.3 基于LSSVM的天然气脱CO2过程性能参数在线预测
6.3.1 在线模型的建立与校验
6.3.2 过程性能参数在线预测
6.4 本章小结
7 气体膜分离物料平衡过程的控制与优化
7.1 气体膜分离过程的关键控制参数
7.2 物料平衡控制点的比较
7.3 物料平衡的控制
7.3.1 原料气流量的自动控制
7.3.2 渗透气流量的自动控制
7.3.3 物料平衡的控制方向
7.3.4 物料平衡的双重控制
7.4 物料平衡过程优化控制
7.4.1 过程优化与遗传算法
7.4.2 物料平衡过程优化控制算法
7.5 现场应用结果
7.6 本章小结
8 液体膜分离浓缩过程的控制
8.1 影响反渗透和纳滤膜性能的因素
8.2 浓缩过程的工艺流程
8.2.1 定时清洗间歇排料浓缩工艺流程及循环程序
8.2.2 随机清洗连续排料浓缩工艺流程及控制时序
8.3 大豆低聚糖随机清洗连续排料浓缩工艺流程的控制.
8.3.1 排料量的SCC二级控制
8.3.2 原料罐液位的选择性控制及PFC预测函数控制
8.3.3 大豆低聚糖浓缩过程先进控制系统
8.4 现场应用结果
8.4.1 现场数据
8.4.2 控制效果
8.5 本章小结
9 膜分离过程全集成优化控制系统设计
9.1 膜分离过程优化控制的意义
9.2 膜分离过程全集成优化控制的基本思想
9.3 膜分离过程全集成优化控制系统的设计原则
9.4 膜分离过程全集成优化控制系统的功能设计
9.4.1 膜分离过程全集成优化控制的目标
9.4.2 膜分离过程全集成优化控制系统的总体结构
9.4.3 炼厂气氢回收过程全集成优化控制系统
9.5 现场应用结果
9.5.1 现场数据
9.5.2 技术经济分析
9.6 本章小结
结论
参考文献
附录 膜分离性能预测
名词索引


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