一、催化裂化反再系统计算机模拟与优化（论文文献综述）
张兴硕,罗雄麟,许锋[1]（2022）在《催化裂化装置反再系统动态模拟精细化与控制系统“工艺优先”配对设计》文中进行了进一步梳理催化裂化是目前炼油厂中的核心加工工艺,其反应-再生系统是一个多变量紧密耦合的复杂系统,动态模拟和控制系统设计难度较大。目前,催化裂化装置在进行动态建模时设置了大量假设条件,与实际状况存在诸多不符,另外当前的控制回路配对方法未考虑工艺要求,也不适用于催化裂化这样的开环不稳定系统。基于以上原因,以已建立的反应-再生系统数学模型为基础,建立精细化动态模型,对反应器和再生器模型进行真实逼近,不再忽略气相动态变化,将原模型中气相对时间的导数项恢复,通过离散化的分布参数系统模型,对离散化模型中每段提升管和烧焦罐的时变变量加入时滞。仿真结果表明,精细化动态模型更加接近实际化工生产过程。根据上述模型搭建仿真平台,通过对不稳定的反再系统进行工艺优先的控制系统设计,首先根据化工工艺设计控制回路保证系统的稳定性,然后基于相对增益阵方法设计剩余变量配对,在降低了高维系统设计复杂度的同时保证了生产过程安全。设计结果表明,对于催化裂化装置反再系统,基于工艺特性完成控制回路配对后,剩余变量无须再添加多余的控制回路就能保证控制系统的稳定性和适当的控制性能。
楚明辉[2]（2019）在《催化裂化反应-再生系统不确定性控制方法研究》文中研究说明流化催化裂化反应-再生（Fluid Catalytic Cracking Reaction-Regeneration,FCCR-RG）系统在工业化工过程中属于不可或缺的环节,尤其是将重质原料油裂解成轻质产品油的炼油厂中。因此,对FCCR-RG系统进行建模和优化控制具有十分重要的意义。然而,由于原料油组成复杂、裂解反应网络庞大、催化剂再生过程复杂等诸多因素,使得系统的建模变得十分困难。同时,由于反应装置的复杂、工业现场中不可避免的各种扰动等因素,对系统的控制器参数整定及优化也变得十分困难。因此,研究FCCR-RG系统建模和控制具有实际现实意义。本文所研究内容主要集中在FCCR-RG系统的建模和优化控制方面,其主要研究内容可归纳为以下几方面:（1）FCCR-RG系统机理模型的研究。本文基于基准假组分对原料油进行重新表述,得到原料油裂解的反应网络,构建提升管机理模型;基于烧焦动力学模型,构建再生器机理模型。通过实际工厂中的数据,对FCCR-RG系统机理模型进行校验,从而得到可以反应真实系统的机理模型,同时也为辨识算法提供可靠的模型。（2）多变量系统区间参数辨识方法的研究。选择FCCR-RG系统中再生器通向提升管的催化剂流量和再生器顶端排出烟气流量为操纵变量,提升管出口端温度和再生器内部压力为被控变量,建立2×2多变量系统。同时,考虑到系统的复杂性和实际生产中存在的各种干扰都会对模型参数辨识带来的影响,提出基于仿射蝙蝠算法的模型参数辨识方法,以误差平方和最小为优化目标函数、FCCR-RG系统模型参数为寻优参数,基于MATLAB平台实现基于仿射蝙蝠算法的模型参数辨识,从而得到多变量系统的参数区间,为控制器设计提供可靠有效的传递函数模型。（3）区间参数单变量系统控制器设计。对于参数不确定模型,首先需要对模型进行分析。考虑到边界模型等效替代法可以有效地减少计算量,因此本文主要基于边界模型等效替代法对参数不确定模型进行讨论。本文从两个方向对参数不确定模型进行控制器参数区间的整定。一是对模型的鲁棒性能进行限定,通过图解法整定出控制器参数的取值区间;二是对模型的抗扰性能进行限定,求解出控制器参数的取值区间。通过对参数不确定单变量系统的讨论,为参数不确定多变量系统的控制器整定提供设计思路。（4）区间参数多变量系统控制器设计。对于反应再生系统中强耦合关系,首先需要对多变量系统进行解耦。考虑到等效开环传递函数（EOTF）方法在解耦的同时,可以很好的适应单变量系统中控制器的整定方法,因此选取EOTF方法对参数不确定多变量系统进行研究。本文针对参数不确定多变量系统提出一种控制器参数区间的图解整定方法,基于EOTF方法和Kharitonov定理通过边界模型对参数不确定多变量系统进行等效替代,同时引入裕度测试器对系统的鲁棒性能进行限制,得到多变量系统控制器参数的取值空间。本文所做工作面向实际化工过程中,为FCCR-RG系统的模型建立提供了理论性依据,也为实际复杂FCCR-RG系统的优化控制提供有效的设计方法。
吴鹏伟[3]（2019）在《某炼厂催化裂化装置的过程模拟及用能分析研究》文中研究指明我国的能源局面日趋紧张,作为国民经济支柱的石油化工产业又是耗能大户,其重要的二次加工过程催化裂化的能耗在行业占比1/3左右,其能源利用率与先进水平相比也还有差距。因此,催化裂化装置的节能降耗对于提高炼油行业经济效益有着至关重要的作用,对石油行业有着重大的意义,也是缓解我国能源局面紧张的有效手段。本文即以此为主题展开研究。论文以某个炼油企业的催化裂化装置为研究对象,首先对装置的分馏系统和吸收稳定系统运用了Aspen Plus过程模拟软件进行模拟并分析了模拟结果的准确性,其次对其反应再生系统进行了工艺核算,核算包括物料平衡、热量平衡以及其它必要工艺核算,此外,核算还包括了整个装置的机泵、换热器和空冷等设备。然后结合核算结果和模拟结果,运用三环节能量结构模型得出装置的能量平衡和?平衡,对其分析得出装置的科学耗能状况,实现装置节能潜力的挖掘。结果表明:能量转换环节转换率较高,排烟损失和散热损失占比较高,此环节的节能潜力主要在于降低排烟损失和散热损失;能量工艺利用环节工艺总用能水平较高,此环节的节能工作可从降低设备?损和过程?损入手;能量回收环节回收率较高,但在低温热回收和换热器温位匹配方面还有节能潜力。根据催化裂化装置的用能分析结果,本文提出了一些可行的节能降耗措施:NS-1高效喷嘴、催化剂磁分离技术、干气雾化技术及泵组动力用能优化来降低工艺总用能;在能量利用环节对分馏塔?损进行了分析,借助Aspen Plus软件对主分馏塔的中段回流取热比例进行了调整;能量回收环节提出了低温热回收系统（换热水系统）改造及油浆循环系统改造的节能措施;能量转换和传输环节提出了降低排烟温度的节能措施,并利用A.G.Okkes方程对排烟温度进行了分析。
闫春玮[4]（2019）在《催化裂化3D培训系统及故障诊断模块设计与实现》文中研究说明原油催化裂化是石化生产过程中的一个高危环节,要求催化裂化生产人员必须具备过硬的操作技能和故障排除能力,同时要求化工类院校更加注重在以上两个方面对学生能力的培养。针对目前化工行业的企业培训与实际生产脱节,学校教育无法真正动手的培训现状,基于仿真模拟和故障诊断技术本文提出了催化裂化3D培训系统及故障诊断模块的设计方案并将其应用到催化裂化培训系统中。3D培训系统突破了传统的外操培训方式,实现了2D到3D的跨越;故障诊断模块为提高内操培训用户的故障诊断能力提供一种行之有效的解决方案。本文主要工作内容如下:首先,利用Unity 3D和Visual Studio开发平台结合先进的虚拟现实技术实现了某石化公司的催化裂化3D培训系统;另外,通过数据契约、服务契约和服务接口实现完成了基于HTTP通信协议的WCF数字服务器设计,实现了催化裂化3D培训系统与DCS仿真培训系统的数据通信。其次,对反应-再生系统进行故障分析,建立它的故障树模型,并对其进行定性分析和定量分析。首先对系统进行HAZOP分析得出HAZOP分析表用于确定其故障树模型的顶事件,接下来对系统进行SDG建模用于确定故障树模型中间事件和基本事件及它们的逻辑关系,最后基于HAZOP分析表和SDG模型建立系统故障树模型。然后,对系统的故障树模型进行定性分析得出系统失效模式的最小割集,定量分析求取故障树模型顶事件的发生概率和各基本事件的概率重要度。针对定量分析中基本事件故障发生概率不确定的问题,引入层次分析法（AHP）和三角模糊数（TFN）进行解决。最后,根据反应-再生系统FTA模型及定性分析和定量分析的结果建立DCS仿真系统故障诊断模块的故障库。基于C#语言设计催化裂化DCS仿真培训系统的故障诊断模块,并对其整体功能进行了测试,验证了故障诊断模块的有效性。
焦彤彤[5]（2019）在《催化裂化反应动力学软件开发及多产汽油方案研究》文中研究表明本研究在催化裂化提升管反应器中试装置上进行试验,考察了不同的反应压力对催化裂化产品分布和性质的影响。在考虑催化裂化提升管反应器内的结构特点及反应特征的前提下,基于催化裂化反应中试试验的结果,构建出14集总反应动力学模型。其中的14个集总分别为:原料饱和分（Rs）、芳香分（Ra）、胶质+沥青质（Rrb）、汽油链烷烃（Pg）、汽油环烷烃（Ng）、汽油烯烃（Og）、汽油芳烃（Ag）、柴油链烷烃（Pd）、柴油环烷烃（Nd）、柴油芳烃（Ad）、丙烯（Pl）、其它液化气（El）、干气（Gas）和焦炭（Ck）。依据集总理论和催化裂化反应机理,作出合理假设,建立了包含74个反应的十四集总反应网络和模型的动力学方程。采用四阶龙格-库塔法对微分方程进行求解,采用双群协作粒子群优化算法对目标函数进行优化求解,共计求得74组反应速率常数和活化能参数。统计检验结果表明,所建模型具有良好的预测精度。以催化裂化14集总动力学模型为基础,开发了催化裂化模拟优化软件。该软件可以预测催化裂化主要产品分布、产品性质及最佳操作条件。
曹蓓,陈庆达,丁进良[6]（2019）在《多收率约束的催化裂化反再系统改进差分进化操作优化》文中进行了进一步梳理针对现有催化裂化（FCC）装置操作优化中未根据市场需求考虑多产品收率约束的问题,本文提出了一种求解多产品收率约束催化裂化反再系统操作优化的改进差分进化（iDE）算法.首先针对FCC操作优化中约束多和不同操作变量的可行范围差异大的特点,设计了一种协同交互变异策略产生变异个体,以提高算法的开发和探索能力;其次提出了一种具有修复功能的参数自适应策略来更新变异因子和交叉因子.此外考虑到FCC操作优化具有时效强的特点,提出了对每一代种群中最好个体实施加强搜索的方法,以提高算法的收敛速度.仿真结果表明:在求解多产品收率的FCC反再系统操作优化问题上,该算法具有较强的全局寻优能力、鲁棒性以及较快的收敛速度.
孙长伟[7]（2018）在《催化裂化装置吸收塔工艺优化及改造》文中提出催化裂化是炼油工业中重要的二次加工工艺,是提高企业轻质油品收率和经济效益的主要工艺。因此,对催化裂化工艺进行研究具有重要意义。本文以山东石大科技公司催化裂化装置吸收塔改造为工程实例,针对吸收稳定系统存在的超负荷运转,塔板效率下降甚至出现液泛、淹塔、冲塔等问题,利用流程模拟软件Aspen Plus对吸收塔进行流程模拟,通过灵敏度分析确定装置的主要优化改进方向,并制定了优化改进方案。然后进一步对改进方案进行数值模拟,和原工艺流程进行对比,通过对模拟结果的分析,对比了前后的效果,确认了该改进方案的合理性,为实际生产的优化改进给出了指导性意见,说明了模拟技术在实际工业中的具体应用,取得了很好的应用效果。
陈来夫[8]（2018）在《DCS控制系统在催化裂化装置中的应用与研究》文中研究表明随着生产过程的自动化,集散控制系统（DCS）被广泛的应用到石化、电力、冶金、化工等领域,而且在DCS应用的基础上,人们又开发出先进控制系统（APC）,并且也得到了广泛应用,这样就极大的提高了企业产品的竞争力。DCS本身具有强大的软硬件设备和控制能力,要实现它控制的先进性,主要得靠工程技术人员因地制宜,根据实际的控制要求对系统的软硬件进行深入研究和学习,这样才能真正提高控制系统的实际应用水平。为了满足中原地区对成品油的需求,一催化裂化装置为了进一步降本增效,提高成品油产量和质量,满足催化裂化装置高复杂性的控制要求,2017年一催化引进了Yokogawa的CS-3000控制系统,极大的提高了控制水平,取得了很高的应用价值。本文以日本横河集散控制系统（DCS）为平台,接合催化裂化装置对系统硬件、软件、具体应用等方面进行设计和研究,具体内容包括:（1）结合洛阳石化催化裂化装置DCS的应用实际,对系统软硬件配置进行介绍和研究,为后期的系统二次开发做准备;（2）研究横河DCS常用的组态方法,应用DCS软件组态实现温压补偿,解决氢气测量不准的难题;（3）结合洛阳石化催化裂化装置控制策略的使用情况,对典型和重要的控制策略进行了研究和改进;（4）为满足催化裂化装置优化控制,实现卡边操作的需求,研究实现先进控制（APC）在催化装置中的应用;（5）为解决催化剂储料罐过滤器经常被粉尘堵塞的难题,设计实现粉尘过滤系统。
郭丽佳[9]（2018）在《催化裂化反—再系统稳态机理模型的研究》文中研究指明流化催化裂化装置（Fluid Catalytic Cracking Unit,FCCU）是炼油领域中重质油轻质化的重要生产工艺设备之一,经过将近60年的发展,目前我国FCCU的总加工能力已达150Mt/a,当今已进入工业4.0时代,对其技术的优化及创新性研究具有重要的现实意义。FCCU建模的主要困难点在于:①原料油及各种产品油气的特征化表达;②反应器提升管内裂化反应数以万计;③复杂反应中的动力学参数优化和辨识;④整个反应系统的数学建模存在非线性、强耦合和热效应等特点。针对以上问题,本文旨在对FCCU反-再系统稳态机理模型进行研究和优化,具体的工作如下:（1）基于基准假组分（Special pseudo-components,SPCs）的原油特征化方法,本文对Zhang等人提出的六参数（k0,v,τ,E0,A,B）进行了多解性及敏感性分析后建立了三动力学参数（k0,b,τ）提升管模型,引入三个实际生产中的提升管装置及六组原油数据进行模型模拟和预测,结果表明本文提出的三个动力学参数具有局部可辨识性且提升管模型预测性良好。（2）基于Han和Chung等人的再生器稳态模型的研究,本文分区域（密相区/稀相区）建立了再生器的拟稳态模型,并在模型求解中采用GDEM加速迭代算法,通过引入某化工厂工业数据来考察再生器出口烟气组成和再生器内部温度等重要状态变量沿其高度的变化趋势,仿真结果显示符合实际生产需求。（3）建立了 FCCU反-再系统整体稳态模型,引入了某化工厂实际工业生产数据进行验证,结果显示GDEM加速效果显着且模型准确性较高。通过改变剂油比、通风量等操作条件,考察了在不同操作条件下,对于FCCU稳态模型的几项重要特征（如提升管出口油气产品产率、出口烟气组成含量等）的影响。
曹道帆[10]（2018）在《数据驱动的多尺度建模及其在催化裂化过程中的应用》文中研究说明化工过程鲜明的非线性和多尺度性特征给传统过程建模带来了困难,而“智能工厂”的建设使化工企业拥有海量的过程数据,如何有效利用这些数据对过程进行建模并解决实际问题,成为目前化工过程建模的探索方向之一。本文以催化裂化装置为研究对象,基于Hilbert-Huang变换方法获得的系统的多尺度结构,在数据驱动下建立时间序列预测模型、特征变量选择模型和多输入单输出预测模型,为工业催化裂化装置中的位点监控、关键变量筛选以及汽油收率预测提供科学的分析方法及工具。为实现对关键位点的监控,需要对时间序列进行快速、准确地预测。本文以催化裂化装置中的沉降器顶部压力和温度序列为例进行分析并建模预测。分析结果表明,装置系统中存在着介尺度与宏尺度共存、混沌性与稳定性同在、不同尺度相互驱动耦合的特性。从工业数据分析的角度证实了前人对催化裂化装置多尺度特性的推断。基于分析结果,建立具有时间记忆功能的LSTM神经网络,结果显示,在同样的计算时间下,压力序列和温度序列的预测误差分别降低了29.8%和32.8%,说明只有准确认清了过程的多尺度特性,才能建立准确、高效的数据驱动模型。为从高维的数据库中快速找出影响目标变量的关键因素,建立了FilterWrapper混合特征选择模型。分别以装置中有着指示作用的重点监控变量（如沉降器顶部压力等）和体现催化裂化装置生产能力的收率变量（如汽油收率等）作为目标变量,将原始数据库中的445个特征精简到原来的2%10%,大大简化了数据驱动建模的复杂程度。不仅如此,混合特征选择模型还能够从数据自身规律的角度出发进行“知识发现”,找寻隐含在工艺过程中的潜在的关联特性。针对汽油收率预测,基于多尺度分解方法和特征选择方法,结合机器学习模型建立预测模型。考察原始尺度输入、筛选后的原始尺度输入、多尺度输入这三种不同的输入变量分别在线性和非线性两种模型中的预测情况。结果显示,非线性模型的预测效果整体优于线性模型,多尺度模型的预测效果最佳,对比之下,本文提出的多尺度收率预测模型能够降低15%以上的预测误差。而经过选择后的原始尺度模型效果最差,说明使得预测性能提高的根本原因并非特征选择,而是多尺度分解步骤,这更加表现出了从多尺度角度进行建模的科学性和优越性。
二、催化裂化反再系统计算机模拟与优化（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、催化裂化反再系统计算机模拟与优化（论文提纲范文）
（1）催化裂化装置反再系统动态模拟精细化与控制系统“工艺优先”配对设计（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 问题提出 |
| 2 模型的恢复 |
| 2.1 模型精细化 |
| 2.2 模型对比 |
| 3 控制系统设计 |
| 4 结论 |
（2）催化裂化反应-再生系统不确定性控制方法研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 课题相关领域的发展情况 |
| 1.2.1 FCCR-RG系统的历史和发展 |
| 1.2.2 FCCR-RG系统模型理论研究 |
| 1.2.3 不确定系统的研究 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第二章 基于基准假组分的反应-再生系统的机理建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于基准假组分的原油特征化方法 |
| 2.3 提升管建模 |
| 2.3.1 裂解反应动力学模型 |
| 2.3.2 提升管稳态模型 |
| 2.4 再生器建模 |
| 2.4.1 烧焦动力学模型 |
| 2.4.2 再生器稳态数学模型 |
| 2.4.3 再生器动态数学模型 |
| 2.5 仿真结果 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 FCCR-RG系统的模型参数区间辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 FCCR-RG模型参数辨识 |
| 3.2.1 蝙蝠算法 |
| 3.2.2 系统参数辨识 |
| 3.2.3 抗扰性能测试 |
| 3.3 FCCR RG模型参数区间辨识 |
| 3.3.1 仿射算法 |
| 3.3.2 仿射蝙蝠算法 |
| 3.3.3 系统参数区间辨识 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 不确定系统的PID控制器参数区间整定方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 参数不确定系统的描述及稳定性分析 |
| 4.2.1 参数不确定系统的描述 |
| 4.2.2 参数不确定系统的稳定性分析 |
| 4.3 内模PID控制器鲁棒稳定域研究 |
| 4.3.1 内模PID控制结构 |
| 4.3.2 最大灵敏度 |
| 4.3.3 PID控制器部分参数带约束下稳定域的研究 |
| 4.3.4 PID控制器整体参数带约束下稳定域的研究 |
| 4.4 FCCR-RG系统控制器参数区间整定 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 不确定系统的PID控制器抗扰参数区间整定方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 裕度控制器 |
| 5.3 参数不确定系统干扰抑制方法研究 |
| 5.4 参数不确定系统控制器鲁棒抗扰参数区间整定 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 多变量不确定系统的PID控制器参数区间整定方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 等效开环传递函数 |
| 6.3 参数不确定多变量系统鲁棒稳定域研究 |
| 6.4 FCCR-RG系统控制器参数区间整定 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 科研成果及发表的学术论文 |
| 导师与作者简介 |
| 附件 |
（3）某炼厂催化裂化装置的过程模拟及用能分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 我国能源应用现状 |
| 1.1.1 能源发展趋势 |
| 1.1.2 石化企业节能意义 |
| 1.2 催化裂化节能分析 |
| 1.2.1 催化裂化技术分析 |
| 1.2.2 催化裂化装置用能特点 |
| 1.2.3 催化裂化节能发展现状 |
| 1.2.4 三环节能量模型 |
| 1.3 过程模拟在节能分析中的应用 |
| 1.3.1 化工过程模拟技术及其发展历程 |
| 1.3.2 过程模拟在节能中的应用 |
| 1.3.3 模拟软件Aspen Plus简介 |
| 1.4 课题研究内容 |
| 第二章 催化裂化装置的过程模拟 |
| 2.1 工艺流程简介 |
| 2.1.1 装置工艺流程 |
| 2.1.2 装置基本工况 |
| 2.2 分馏系统过程模拟 |
| 2.2.1 主分馏塔模拟策略 |
| 2.2.2 模拟结果分析 |
| 2.3 吸收稳定系统过程模拟 |
| 2.3.1 吸收稳定系统模拟策略 |
| 2.3.2 模拟结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 催化裂化装置的用能数据核算 |
| 3.1 热量平衡计算 |
| 3.1.1 烧焦量 |
| 3.1.2 热平衡计算 |
| 3.2 工艺核算 |
| 3.2.1 提升管反应器 |
| 3.2.2 沉降器 |
| 3.2.3 再生器 |
| 3.3 余热锅炉核算 |
| 3.4 外取热器核算 |
| 3.5 换热系统负荷核算 |
| 3.6 动力泵组效率核算 |
| 3.7 用能数据核算分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 催化裂化装置的用能分析 |
| 4.1 三环节能量模型详细内容 |
| 4.2 能量和?计算细则 |
| 4.2.1 ?计算基本式 |
| 4.2.2 石油及其馏分?的计算 |
| 4.2.3 水蒸气能量和?的经验计算公式 |
| 4.3 催化裂化装置的三环节模型计算 |
| 4.3.1 能量转化和传输环节 |
| 4.3.2 能量工艺利用环节 |
| 4.3.3 能量回收环节 |
| 4.3.4 效率指标计算细则 |
| 4.4 三环节能量模型计算结果与分析评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 催化裂化装置的节能降耗 |
| 5.1 工艺总用能优化 |
| 5.2 提高能量利用环节?效率 |
| 5.3 优化能量回收率,降低排弃能及?损 |
| 5.4 降低能量转换环节损失能,提高能量转换效率 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）催化裂化3D培训系统及故障诊断模块设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 |
| 1.2 催化裂化系统仿真发展现状 |
| 1.3 HAZOP分析、SDG及 FTA故障诊断方法概述 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文的组织结构 |
| 第2章 沉浸式3D培训系统设计与实现 |
| 2.1 虚拟现实技术 |
| 2.2 Unity碰撞检测技术 |
| 2.3 虚拟场景设计与实现 |
| 2.4 培训系统登陆UI功能实现 |
| 2.4.1 登陆UI界面制作 |
| 2.4.2 服务读取功能实现 |
| 2.4.3 文件读写功能实现 |
| 2.5 基础理论知识学习功能实现 |
| 2.6 设备交互功能实现 |
| 2.6.1 手动阀门交互的实现 |
| 2.6.2 按钮控制设备交互实现 |
| 2.6.3 交互辅助功能实现 |
| 2.7 紧急预案功能实现 |
| 2.7.1 火焰、水枪喷射特效制作 |
| 2.7.2 信息交互功能实现 |
| 2.7.3 火灾紧急预案实现 |
| 2.8 通信模块实现 |
| 2.8.1 通信模块实现 |
| 2.8.2 WCF服务通信接口测试 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 反应-再生系统故障分析 |
| 3.1 HAZOP、SDG和 FTA故障诊断方法介绍 |
| 3.1.1 HAZOP分析法 |
| 3.1.2 SDG建模及相关概念 |
| 3.1.3 FTA建模及分析方法 |
| 3.1.4 层次分析法和三角模糊数在FTA定量分析中的应用 |
| 3.1.5 HAZOP-SDG-FTA联合算法的优越性 |
| 3.2 反应-再生系统工艺流程介绍 |
| 3.3 反应-再生系统的HAZOP分析 |
| 3.3.1 系统节点划分 |
| 3.3.2 确定有意义偏差 |
| 3.3.3 反应-再生系统的HAZOP分析表 |
| 3.4 反应-再生系统SDG模型的建立 |
| 3.4.1 变量定义 |
| 3.4.2 列影响方程 |
| 3.4.3 反应-再生系统SDG模型建立 |
| 3.5 反应-再生系统FTA模型的建立 |
| 3.5.1 故障树模型事件选取 |
| 3.5.2 建立故障树 |
| 3.6 反应-再生系统FTA模型定性分析 |
| 3.7 反应-再生系统FTA模型定量分析 |
| 3.7.1 反再系统设备变量故障率获取 |
| 3.7.2 基本事件的三角模糊数 |
| 3.8 系统顶事件概率与底事件概率重要度 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 故障诊断模块实现与验证 |
| 4.1 构建故障库 |
| 4.2 故障诊断模块结构 |
| 4.3 报警提醒功能实现与验证 |
| 4.4 故障诊断功能实现与验证 |
| 4.5 故障库管理功能实现与验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（5）催化裂化反应动力学软件开发及多产汽油方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 催化裂化工艺技术进展 |
| 1.1.1 催化裂化生产清洁燃料的技术进展 |
| 1.1.2 催化裂化多产低碳烯烃技术进展 |
| 1.1.3 重油催化裂化技术进展 |
| 1.2 催化裂化动力学模型研究进展 |
| 1.2.1 关联模型 |
| 1.2.2 集总动力学模型 |
| 1.2.3 分子尺度动力学模型 |
| 1.3 催化裂化模拟优化软件发展现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 催化裂化中试试验 |
| 2.1 原料和催化剂性质 |
| 2.2 反应压力对催化裂化产品分布和产品性质的影响 |
| 第3章 催化裂化动力学模型的建立 |
| 3.1 反应机理 |
| 3.2 模型的集总划分 |
| 3.3 反应网络的建立 |
| 3.4 动力学模型的建立 |
| 3.4.1 动力学方程 |
| 3.4.2 反应器模型 |
| 3.5 模型的求解与检验 |
| 3.5.1 微分方程求解算法 |
| 3.5.2 目标函数优化算法 |
| 3.6 动力学参数分析 |
| 第4章 动力学模型的应用 |
| 4.1 产品分布及性质预测 |
| 4.1.1 反应温度的考察 |
| 4.1.2 反应压力的考察 |
| 4.1.3 汽油辛烷值预测 |
| 4.2 优化操作条件 |
| 第5章 催化裂化模拟优化软件 |
| 5.1 操作界面介绍 |
| 5.2 软件运行 |
| 5.2.1 动力学参数估值 |
| 5.2.2 产品分布及性质预测 |
| 5.2.3 汽油辛烷值预测 |
| 5.2.4 最优化操作条件预测 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）催化裂化装置吸收塔工艺优化及改造（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 本课题的研究内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 催化裂化装置简介 |
| 2.1.1 催化裂化装置的组成 |
| 2.1.2 催化裂化装置的原料来源 |
| 2.1.3 催化裂化装置的产品 |
| 2.2 吸收稳定系统工艺介绍及进展 |
| 2.2.1 工艺流程技术介绍 |
| 2.2.2 新工艺的提出 |
| 2.2.3 操作条件和设备的改进 |
| 2.3 化工过程流程模拟技术简介 |
| 2.3.1 化工流程模拟技术简介 |
| 2.3.2 ASPEN PLUS软件简介 |
| 2.4 热力学方法简述 |
| 第三章 改造前吸收塔数值模拟 |
| 3.1 催化装置工艺流程介绍 |
| 3.1.1 反应再生部分 |
| 3.1.2 分馏部分 |
| 3.1.3 吸收稳定部分 |
| 3.1.4 脱硫部分 |
| 3.2 吸收稳定系统概况 |
| 3.3 存在的问题 |
| 3.4 基础数据 |
| 3.5 模块和物性的选择 |
| 3.5.1 模块的选择 |
| 3.5.2 物性方法的选择 |
| 3.5.3 模拟过程 |
| 3.6 吸收塔吸收效果模拟测试 |
| 3.6.1 换热器换热负荷对塔顶干气轻组分纯度的影响 |
| 3.6.2 粗汽油进料量对塔顶干气轻组分纯度的影响 |
| 3.6.3 稳定汽油进料对塔顶干气轻组分纯度的影响 |
| 3.7 模拟测试结果小结 |
| 第四章 吸收塔优化改造方案 |
| 4.1 吸收塔优化改造方案提出 |
| 4.2 新型塔盘结构介绍 |
| 4.3 吸收塔优化后的基础数据 |
| 4.4 吸收塔的物料平衡模拟 |
| 4.4.1 物料衡算基本原理 |
| 4.4.2 物料衡算目的 |
| 4.4.3 优化前后吸收塔物料平衡对比 |
| 4.5 优化后收塔塔内气液相分布模拟对比 |
| 4.6 优化方案模拟测试结果对比 |
| 4.6.1 原富气量情况下的对比 |
| 4.6.2 增加20%富气量情况下的对比 |
| 第五章 改造后吸收塔运行情况对比分析 |
| 5.1 改造后的吸收塔流程简介 |
| 5.2 改造前后干气组分对比分析 |
| 5.3 改造前后不平稳状态统计对比分析 |
| 5.4 改造前后全装置物料平衡对比 |
| 5.5 改进后吸收塔的操作负荷性能 |
| 5.6 改进后稳定系统分离和回收效果 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（8）DCS控制系统在催化裂化装置中的应用与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 |
| 1.2 集散控制系统国内外发展现状 |
| 1.2.1 国内外发展现状 |
| 1.2.2 洛阳石化催化裂化装置DCS发展现状 |
| 1.3 集散控制系统的特点 |
| 1.4 选题的研究内容和目标以及解决的关键问题 |
| 第2章 洛阳石化催化裂化装置DCS的配置 |
| 2.1 催化裂化装置工艺简介 |
| 2.1.1 常减压工艺流程 |
| 2.1.2 催化裂化装置工艺流程 |
| 2.2 催化裂化装置DCS配置情况 |
| 2.2.1 DCS硬件配置情况 |
| 2.2.2 DCS软件配置情况 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 柴油加氢精制中氢气流量准确测量的方法与研究 |
| 3.1 柴油加氢精制工艺简介 |
| 3.2 氢气测量的方法与意义 |
| 3.3 温压补偿的原理和意义 |
| 3.3.1 温压补偿的意义 |
| 3.3.2 温压补偿的原理 |
| 3.4 DCS组态实现温压补偿 |
| 3.5 装置氢气总流量计量组态 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 催化裂化装置重要控制策略的研究与改进 |
| 4.1 再生器压力与反再压差选择性控制策略在DCS上的应用与研究 |
| 4.1.1 选择性控制系统的概念 |
| 4.1.2 催化裂化装置再生压力的控制 |
| 4.1.3 选择性控制系统在一催化再生压力控制上的实现 |
| 4.1.4 研究分析 |
| 4.2 稳定塔压力控制的改进 |
| 4.2.1 问题提出 |
| 4.2.2 分程控制系统的概念 |
| 4.2.3 稳定塔压力控制的改进 |
| 4.2.4 DCS组态实现 |
| 4.2.5 研究分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 先进控制技术与DCS的结合在催化裂化中的应用 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 先进控制技术概述及原理 |
| 5.2.1 先进控制技术概述 |
| 5.2.2 先进控制技术的工作原理概述 |
| 5.2.3 先进控制的技术原理 |
| 5.3 先进控制技术在一催化的应用 |
| 5.3.1 一催化先控操作画面 |
| 5.3.2 操作画面使用说明 |
| 5.3.3 先进控制器的操作 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 粉尘过滤系统在催化剂加料系统中的应用与研究 |
| 6.1 问题提出 |
| 6.2 催化剂加料系统的前期应用 |
| 6.3 粉尘过滤系统的设计与实现 |
| 6.3.1 方案设计 |
| 6.3.2 DCS组态 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论和展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）催化裂化反—再系统稳态机理模型的研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 催化裂化相关领域的发展史及研究现状 |
| 1.2.1 国外催化裂化装置及工艺与催化剂的发展史及研究现状 |
| 1.2.2 国内催化裂化装置及工艺与催化剂的发展史及研究现状 |
| 1.2.3 FCCU反应-再生系统的模型建立与优化的发展史及研究现状 |
| 1.3 论文各章节结构 |
| 第二章 基准假组分一原油特征化方法 |
| 2.1 传统假组分CPCs特征化方法 |
| 2.2 基准假组分SPCs特征化方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于三参数催化裂化装置反应器提升管建模 |
| 3.1 催化裂化反应网络及动力学模型构建 |
| 3.2 催化裂化装置反应器提升管模型构建 |
| 3.3 提升管模型的求解策略及参数估计 |
| 3.3.1 提升管模型的求解策略 |
| 3.3.2 提升管模型的参数估计方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 催化裂化装置两相两区再生器建模 |
| 4.1 烧焦反应动力学模型 |
| 4.2 再生器稳态模型 |
| 4.3 再生器模型求解策略及GDEM加速迭代算法 |
| 4.3.1 再生器模型求解策略 |
| 4.3.2 GDEM加速迭代算法 |
| 4.3.3 GDEM与直接迭代法对比结果 |
| 4.4 两区两相再生器模型验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 反-再系统模型仿真及结果分析 |
| 5.1 反-再系统模型介绍及其求解策略 |
| 5.2 参数估计测试用提升管及原油 |
| 5.3 三参数校正及验证结果分析 |
| 5.3.1 提升管Ⅰ模型参数验证 |
| 5.3.2 提升管Ⅱ、Ⅲ模型参数验证 |
| 5.4 FCCU反-再系统稳态特性影响因素分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 附录 A |
| A.1 分离器/汽提沉降器模型 |
| A.2 混合器模型 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（10）数据驱动的多尺度建模及其在催化裂化过程中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 过程建模概述 |
| 1.2.1 知识驱动模型 |
| 1.2.2 数据驱动模型 |
| 1.3 数据驱动模型的应用 |
| 1.3.1 过程位点监控 |
| 1.3.2 关键变量分析 |
| 1.3.3 产品收率预测 |
| 1.4 化工过程中的多尺度研究 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 数据获取及预处理方法 |
| 2.1 催化裂化装置工业数据 |
| 2.1.1 MIP工艺流程 |
| 2.1.2 数据情况简述 |
| 2.2 工业数据预处理 |
| 2.2.1 预处理方法 |
| 2.2.2 预处理结果 |
| 2.3 数据描述约定 |
| 第3章 多尺度动态学特性分析及其应用 |
| 3.1 数据获取及预处理 |
| 3.2 多尺度分解 |
| 3.3 子尺度动态学特性分析 |
| 3.4 子尺度间关系分析 |
| 3.4.1 相关关系 |
| 3.4.2 因果关系 |
| 3.4.3 耦合关系 |
| 3.5 压力及温度序列预测 |
| 3.5.1 LSTM神经网络模型 |
| 3.5.2 结果与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 混合特征选择模型在关键变量分析中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法理论与框架设计 |
| 4.2.1 特征子集选择算法 |
| 4.2.2 混合计算框架建立 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 样本数据集描述 |
| 4.3.2 Filter特征选择结果 |
| 4.3.3 Wrapper特征选择结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数据驱动多尺度收率预测模型及其应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型框架设计 |
| 5.2.1 混合特征选择模型 |
| 5.2.2 基于EMD的多尺度模型设计 |
| 5.3 多尺度收率预测模型 |
| 5.3.1 样本数据集描述 |
| 5.3.2 结果与讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究获取的主要结论 |
| 6.2 后续研究的展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 特征选择原始数据库 |
| 致谢 |
四、催化裂化反再系统计算机模拟与优化（论文参考文献）
- [1]催化裂化装置反再系统动态模拟精细化与控制系统“工艺优先”配对设计[J]. 张兴硕,罗雄麟,许锋. 化工学报, 2022(02)
- [2]催化裂化反应-再生系统不确定性控制方法研究[D]. 楚明辉. 北京化工大学, 2019(01)
- [3]某炼厂催化裂化装置的过程模拟及用能分析研究[D]. 吴鹏伟. 中国石油大学(华东), 2019(09)
- [4]催化裂化3D培训系统及故障诊断模块设计与实现[D]. 闫春玮. 燕山大学, 2019(03)
- [5]催化裂化反应动力学软件开发及多产汽油方案研究[D]. 焦彤彤. 中国石油大学(北京), 2019(02)
- [6]多收率约束的催化裂化反再系统改进差分进化操作优化[J]. 曹蓓,陈庆达,丁进良. 控制理论与应用, 2019(08)
- [7]催化裂化装置吸收塔工艺优化及改造[D]. 孙长伟. 中国石油大学(华东), 2018(09)
- [8]DCS控制系统在催化裂化装置中的应用与研究[D]. 陈来夫. 北京工业大学, 2018(03)
- [9]催化裂化反—再系统稳态机理模型的研究[D]. 郭丽佳. 北京化工大学, 2018(01)
- [10]数据驱动的多尺度建模及其在催化裂化过程中的应用[D]. 曹道帆. 中国石油大学(北京), 2018(01)