EA000343B1 - Способ регулирования синтеза химических продуктов, синтез химических продуктов и устройство регулирования синтеза - Google Patents

Способ регулирования синтеза химических продуктов, синтез химических продуктов и устройство регулирования синтеза Download PDF

Info

Publication number
EA000343B1
EA000343B1 EA199800049A EA199800049A EA000343B1 EA 000343 B1 EA000343 B1 EA 000343B1 EA 199800049 A EA199800049 A EA 199800049A EA 199800049 A EA199800049 A EA 199800049A EA 000343 B1 EA000343 B1 EA 000343B1
Authority
EA
Eurasian Patent Office
Prior art keywords
reactor
values
predicted
properties
algorithm
Prior art date
Application number
EA199800049A
Other languages
English (en)
Other versions
EA199800049A1 (ru
Inventor
Жак Де Селлиер
Original Assignee
Солвей Полиолефин Юроп-Бельджем (Сосьете Аноним)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=3889027&utm_source=***_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=EA000343(B1) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Солвей Полиолефин Юроп-Бельджем (Сосьете Аноним) filed Critical Солвей Полиолефин Юроп-Бельджем (Сосьете Аноним)
Publication of EA199800049A1 publication Critical patent/EA199800049A1/ru
Publication of EA000343B1 publication Critical patent/EA000343B1/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/048Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators using a predictor
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01JCHEMICAL OR PHYSICAL PROCESSES, e.g. CATALYSIS OR COLLOID CHEMISTRY; THEIR RELEVANT APPARATUS
    • B01J19/00Chemical, physical or physico-chemical processes in general; Their relevant apparatus
    • B01J19/0006Controlling or regulating processes
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C08ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08FMACROMOLECULAR COMPOUNDS OBTAINED BY REACTIONS ONLY INVOLVING CARBON-TO-CARBON UNSATURATED BONDS
    • C08F10/00Homopolymers and copolymers of unsaturated aliphatic hydrocarbons having only one carbon-to-carbon double bond
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C08ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08FMACROMOLECULAR COMPOUNDS OBTAINED BY REACTIONS ONLY INVOLVING CARBON-TO-CARBON UNSATURATED BONDS
    • C08F2/00Processes of polymerisation
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C08ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08FMACROMOLECULAR COMPOUNDS OBTAINED BY REACTIONS ONLY INVOLVING CARBON-TO-CARBON UNSATURATED BONDS
    • C08F210/00Copolymers of unsaturated aliphatic hydrocarbons having only one carbon-to-carbon double bond
    • C08F210/16Copolymers of ethene with alpha-alkenes, e.g. EP rubbers
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00Automatic controllers
    • G05B11/01Automatic controllers electric
    • G05B11/32Automatic controllers electric with inputs from more than one sensing element; with outputs to more than one correcting element
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D21/00Control of chemical or physico-chemical variables, e.g. pH value
    • G05D21/02Control of chemical or physico-chemical variables, e.g. pH value characterised by the use of electric means
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C08ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08FMACROMOLECULAR COMPOUNDS OBTAINED BY REACTIONS ONLY INVOLVING CARBON-TO-CARBON UNSATURATED BONDS
    • C08F2400/00Characteristics for processes of polymerization
    • C08F2400/02Control or adjustment of polymerization parameters
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P20/00Technologies relating to chemical industry
    • Y02P20/50Improvements relating to the production of bulk chemicals
    • Y02P20/582Recycling of unreacted starting or intermediate materials

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Polymers & Plastics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)
  • Physical Or Chemical Processes And Apparatus (AREA)
  • Polymerisation Methods In General (AREA)
  • Organic Low-Molecular-Weight Compounds And Preparation Thereof (AREA)

Description

Настоящее изобретение относится к способу регулирования синтеза химических продуктов. Оно относится также к регулирующему устройству, применяемому в этом способе, а также, в частности, к синтезу полимера, регулируемому этим способом.
В способе синтеза химических продуктов, проводимом стандартно, используют регуляторы типа PID (пропорциональный - интегральный - дифференциальный) для того, чтобы индивидуально регулировать более или менее значительное число величин (температура, давление, скорость), оказывающих влияние на развитие синтеза. Другими словами, для каждой температуры, скорости или давления, которые регулируются, измеряют непрерывно (или прерывисто) фактическую величину, а регулятор PID сравнивает эту фактическую величину с заданной величиной и воздействует на регулируемую величину таким образом, чтобы в случае необходимости уменьшить разницу между заданной величиной и измеряемой величиной.
Промышленные способы химического синтеза очень сложны, по крайней мере большинство из них. Поэтому, чтобы получить желаемые свойства синтезированного продукта, некоторые заданные значения различных регуляторов нужно выверять еще и экспериментально. С этой целью используют методы, которые экспериментально определяют комбинации параметров для получения в стабильном режиме желаемых свойств синтезированного продукта. Из них можно выделить с помощью более или менее сложных приспособлений (статистических) экспериментальные зависимости между регулируемыми величинами и свойствами синтезированного продукта.
Однако очевидно, что эти экспериментальные зависимости, существующие между разными величинами, регулируемыми отдельно, осложненные неожидаемыми нарушениями, связанными, например, с содержанием посторонней примеси в сырье и т.д., не могут быть полностью учтены.
Так же очевидно, что классическая теория регулирования для замкнутого контура, использующая в качестве сигнала обратной связи информацию об измеренных основных свойствах синтезированного продукта, с трудом применима для большинства способов синтеза. Действительно, большое количество холостых ходов (мертвое время) либо при осуществлении способа, либо при измерениях или анализах, используемых для получения сигнала обратной связи, а также сложные взаимозависимости между разными величинами, управляющими способом, делают эту классическую теорию регулирования практически неприемлемой.
Международная заявка WO 93/24533 описывает способ регулирования процесса полимеризации альфа-олефина в газовой фазе в горизонтальном реакторе, при котором параметры регулирования воздействуют на ход процесса так, чтобы показатель текучести (MFR) полимера был равен соответствующей заданной величине, причем способ включает в себя следующие этапы:
определение соотношения между показателем текучести полимера, выходящего из реактора и первой серией параметров;
регулирование этой первой серии параметров;
подсчет MFR полимера;
адаптация, по меньшей мере, одного из параметров путем доводки вычисленного MFR до заданной величины.
Известно, что способы синтеза, особенно непрерывные способы синтеза полимеров (способы полимеризации), оснащенные системой регулирования с экспериментальной доводкой заданных значений, имеют существенные недостатки, к которым могут быть отнесены следующие:
запуск процесса синтеза занимает очень много времени и генерирует большое количество продуктов вне нормы;
качественные переходы очень медленные, что также приводит к получению большого количества переходных продуктов вне нормы;
скорость процесса, т.е. масса продукта, синтезированного на единицу времени, изменяется с трудом, если не изменяются свойства этого продукта;
постоянство основных свойств одного или нескольких полученных продуктов оставляет желать лучшего даже при стабильном режиме.
С целью устранения экспериментальной доводки заданных значений, в специализированной литературе было предложено использовать способы регулирования синтеза, построенные на использовании характеристических уравнений, моделирующих эти способы, чтобы привести в соответствие свойства одного или нескольких полученных продуктов с условиями работы одного или нескольких реакторов при синтезе.
Между тем, из-за сложности характеристических уравнений, до сих пор рассматривали исключительно статический случай (стабильный режим), или ограничивались очень простым эмпирическим моделированием динамики способа. Использование статической модели было ограничено регулированием достаточно стабильного режима производства.
Однако в случае эмпирического моделирования характеристические уравнения действуют только в рамках узкого интервала значений (в непосредственной близости к точке, для которой было осуществлено моделирование) .В обоих случаях фазы запуска и фазы перехода плохо поддаются регулированию.
Было бы желательно, поэтому располагать простым способом и простым регулирующим устройством, которые бы хорошо адаптирова3 лись к специфическим особенностям динамики синтеза химических продуктов.
Настоящее изобретение рассматривает способ регулирования синтеза, по меньшей мере, одного химического продукта на установке, содержащей, по меньшей мере, один реактор (R), который может быть уподоблен реактору с идеальным перемешиванием, в данном способе одна или несколько регулирующих величин (GC) воздействуют на протекание синтеза таким образом, чтобы одна или несколько величин, связанные со свойствами продукта и/или с протеканием процесса, называемые регулируемыми величинами (GR) были равны соответствующим заданным значениям (CGR) (или, по меньшей мере, были как можно ближе к ним); причем, названный метод включает следующие этапы:
(а) - ввод заданных величин, относящихся к регулируемым величинам (CGR);
(б) - подсчет с помощью органа прогнозирования (ОР) прогнозируемых регулируемых величин (PGR), на основе измерений регулирующих величин способа (MGC);
(в) - использование органа контроля (ОС) для вычисления необходимых значений регулирующих величин способа (CoC) на основе заданных значений (CGR) и ^огнозирования (PGR) регулируемых величин;
(г) - передача заданных значений регулирующих величин способа (CGC) воздействующим устройствам или регулирующим органам, контролирующим эти воздействующие устройства с целью воздействия на протекание процесса;
в котором, орган прогнозирования (ОР) основан на математической модели способа, названной прямой моделью (М) и выполнен таким образом, что прогнозирует массу MXR, по меньшей мере, одного компонента (X) в реакторе (R) с помощью уравнения Mxr = LAG- (FxRin · Τχ , Τχ ), в котором
FXRin - массовый расход компонента X, вводимого в реактор R;
τχ - время пребывания X в реакторе (постоянная времени), которое составляет τχ = Mxr / (ZFxdis), в котором:
Mxr обозначает последнюю подсчитанную величину массы компонента X, находящейся в реакторе R;
ZFxdis обозначает сумму всех массовых расходов Fxdis, с которыми компонент X удаляется из реактора R, в частности, в результате реакции и/или через выход реактора;
функция у = LAG (u, τ) - это решение дифференциального уравнения подсчитываемое при мгновенных значениях величин и и τ, а также при последнем подсчитанном значении величины у. Преимущество этого способа состоит в том, что дифференциальное уравнение, указанное выше, решается простым алгебраическим способом, например, с помощью следующей формулы (Т обозначает временной интервал, обычно небольшой по отношению к т, разделяющий следующие друг за другом расчеты), йот с помощью формулы, эквивалентной нижеуказанной:
у (С-Т) * и (с) · , /_т(б)__
В случае, когда массы нескольких компонентов подсчитывают вышеуказанным способом, способ по изобретению особенно выгоден, потому что эти массы могут подсчитываться поочередно простыми алгебраическими расчетами и часто пересчитываться (Τ << τ обычно). Наоборот, традиционные методы требуют одновременного решения системы дифференциальных уравнений, для чего необходим большой объем расчетов и алгоритмов, при этом, продолжительность каждого повтора подсчета достаточно высока, и, следовательно, регулирование такого типа плохо реагирует на быстрые изменения.
Регулируемый процесс синтеза может способствовать получению мономерного или полимерного соединения; очень хорошие результаты были получены при регулировании процессов полимеризации. Данный способ может применяться и в случае одновременного синтезирования нескольких химических продуктов в одном процессе. Процесс может быть непрерывным или прерывистым (batch). Способ регулирования по изобретению дает прекрасные результаты в случае непрерывных процессов. Возможно, что регулируемый процесс может составлять только часть более объемного процесса, другие части которого регулируются другими способами, или совсем не регулируются. Для применения способа регулирования по изобретению нужно, чтобы, по меньшей мере, один реактор мог быть уподоблен реактору с идеальным перемешиванием, т.е. реактору, в котором различные величины (температура, концентрации присутствующих компонентов и т.д.) были почти идентичны в каждой точке. Другие возможные реакторы могут быть типа поршня (plug-flow), их моделируют математически в холостые периоды (мертвое время). Способ применяют также в процессе, протекающем в нескольких реакторах, расположенных последовательно и/или параллельно, которые могут синтезировать продукты с идентичными свойствами или разными.
Под компонентами подразумевается совокупность веществ, находящихся в реакторе, и предназначенных для участия в синтезе, и способствующих ему: это не только отправные реа5 генты, и один или несколько синтезируемых продуктов, но также и возможные соединения, не претерпевающие никакой трансформации, например растворители, катализаторы и т.д.
Установка, в которой протекает процесс, может в случае необходимости включать в себя кроме одного или нескольких реакторов и другие классические устройства, такие как редукторы, стрипперы, конденсаторы, сушильные аппараты, дистилляционные колонки и т.д. Обычно эти дополнительные устройства могут использоваться также в качестве реакторов (с идеальным перемешиванием, или поршневого типа), даже если в них не происходит никакой химической реакции.
В случае способа полимеризации величинами, характеризующими свойства продукта, могут быть, например: молекулярная масса, показатель текучести в расплаве, стандартная плотность, содержание сомономера, если сомономер присутствует, и т.д.
Величины, связанные со способом - это, прежде всего, температура и давление в реакторе, скорость протекания процесса, концентрация различных реагентов в реакторе и т.д. Под скоростью процесса подразумевают массу полученного продукта на единицу времени, которая, однако, не равна расходу синтезированного продукта, выходящего из реактора: например, в частности, в фазах запуска массовый расход синтезированного продукта, выходящего из реактора, является очень маленьким, можно сказать нулевым, несмотря на то, что синтез уже начался, т.е. можно сказать, что этот расход, выходящий из реактора, меньше, чем скорость процесса. В стабильном режиме, наоборот, можно ассимилировать скорость массе синтезированного продукта на единицу времени.
Примерами регулирующих величин являются расходы реагентов, вводимых в реактор, мощность, подаваемая подогревающим устройствам, и т.д. Это величины, которые позволяют воздействовать на протекание процесса, а также на свойства синтезированного продукта.
Одно или несколько заданных значений одной или нескольких регулирующих величин передаются непосредственно или косвенно классическим воздействующим устройствам, таким как ванны, подогреватели и т.д. Косвенно означает, что регулирующие величины могут передаваться через один или несколько регулирующих органов, контролирующих обычно одну переменную величину, например регуляторы PID, контролирующие одно или несколько воздействующих устройств (регулирование локальное).
В материальном плане прогнозирующий орган и контролирующий орган являются обычно классическими вычислительными устройствами, позволяющими производить расчеты в зависимости от их монтажа или их программирования: здесь можно говорить, в частности, об
ЭВМ или цифровых системах контрольуправление (SNCC). Одно устройство может выгодно комбинировать функции прогнозирования и функции контроля. Одно или несколько используемых вычислительных устройств являются, преимущественно, цифровыми устройствами и подают результаты их расчетов периодически (прерывисто). Временные интервалы, разделяющие подачу этих результатов, могут изменяться во времени и могут отличаться в зависимости от желаемого результата: ясно, что величины с быстрым изменением должны пересчитываться чаще, чем величины с медленным изменением. Для материального моделирования холостого хода (мертвого времени) используют регистры расхождений.
Прогнозирующий орган основан на прямой математической модели способа (М), в котором реактор (R) уподоблен реактору с идеальным перемешиванием; один или несколько чистых периодов (мертвое время) могут быть приняты во внимание в случае необходимости, чтобы сыграть роль возможных реакторов поршневого типа, возможных задержек получения результатов измерения.
Контролирующий орган основан преимущественно на инверсии прямой модели, используемой в органе прогнозирования (инверсионная модель).
Обычно сумма XFxdis всех массовых расходов (Fxdis), с которыми компонент X удаляется из реактора R состоит из двух членов:
FRX, который обозначает массовый расход, по которому X потребляется одной или несколькими возможными химическими реакциями;
FXout означает возможный массовый расход компонента X, выходящего из реактора путем извлечения во время реакции (в обычном случае), когда X не полностью поглощен реакцией в этом реакторе, или путем выпаривания в случае открытого реактора.
Способ характеризуется тем, что Fxdis обычно пропорциональны MXR; например, имеем обычно FXout = MXi</Ti<
(tr - обозначает время пребывания реактора R), а FRX= RX MXR (RX - обозначает реактивность X в реакторе R).
В этом случае выражение, дающее τχ упрощается и становится τχ = 1 / (Rx + 1/tr).
Это выражение не зависит от MXR. что составляет крайне интересное упрощение.
Другое преимущество способа по изобретению заключается в периодическом подсчете времени пребывания τχ. Действительно τχ хорошо представляет динамику компонента, рассматриваемого в реакторе. Это позволяет, в частности, наблюдать за развитием данного пара7 метра, что очень важно для понимания динамики процесса, и, следовательно, для его регулирования. Наоборот, эмпирические способы, типа черный ящик (boite noire) не позволяют получить доступ к этому параметру.
Преимущественно, подсчет прогнозируемых регулируемых величин (Pgr) может дополнительно учитывать одно или несколько измерений регулируемых величин (MGR), регулирующих величин (MGC) и/или других величин, связанных с протеканием процесса (Map).
Является преимуществом также то, что расчет заданных значений регулирующих величин способа (Сое) может дополнительно учитывать одно или несколько измерений регулируемых величин (MGR), регулирующих величин (MGC) и/или других величин, связанных с протеканием процесса (Map). идентичных или отличающихся от величин, взятых, в случае необходимости, в расчет при вычислении прогнозированных регулируемых величин (PGR).
Все измерения, о которых идет речь в данном описании, не являются обязательно прямыми измерениями, в том смысле, что одно или несколько из них могут, в случае необходимости, быть выведены логически, т.е. эти величины могут быть получены путем вычисления из одного или нескольких прямых измерений. Так например, скорость некоторых экзотермических способов синтеза не может измеряться непосредственно, но ее можно вывести например, из прямых измерений расхода и температур на входе и выходе охлаждающей жидкости.
В частном случае способов полимеризации одно или несколько свойств полимера, подлежащих регулированию, это удельная объемная масса (MVS) полимера, реологические свойства полимера в расплавленном состоянии и содержание сополимера в нем. В частности, одно или несколько реологических свойств, участвующих в способе регулирования, это, преимущественно, показатель текучести расплава (melt index) полимера и/или измерение вязкости.
Для расчета одного или нескольких свойств полимера преимущественно используют близкую инфракрасную спектроскопию (NIR). инфракрасную спектроскопию, трансформированную по Фурье (FTIR) и ядерный магнитный резонанс (NMR).
В частности, преимущественно можно оценить одно или несколько свойств полимера, применяя соотношение заранее установленной корреляции с результатами измерений, выполненных с помощью близкой инфракрасной спектроскопии с несколькими длинами волн, определяемыми в зависимости от природы полимера и выбираемыми между 0.8 и 2,6 рм.
Еще больше подробностей, касающихся выполнения таких измерений в рамках регулирования способов полимеризации, можно найти в заявке на патент ЕР 328826 (US. 5155184).
Чтобы учесть возможные расхождения между измерениями и прогнозированием регулируемых величин, нужно прибегать к коррекции.
Первый тип коррекции состоит в том, что заданное значение, по меньшей мере, одной регулируемой величины (CGR) корректируется на основе рассогласования (преимущественно фильтруемого) между измерением (MGR) и прогнозированием (Pgr) этой регулируемой величины таким образом, чтобы регулирование было эффективным (MGR = CGR) даже при наличии ошибки в прогнозировании этой регулируемой величины. Этот метод коррекции обычно называется internal model control (IMC).
Второй тип коррекции состоит в том, что модель способа (М) периодически адаптируется на основе рассогласования (преимущественно фильтруемого) между прогнозируемыми регулируемыми величинами (Pgr) и измеряемыми регулируемыми величинами (MGR) таким образом, чтобы модель способа давала наиболее близкие прогнозируемые величины (Pgr) (идеально, равные) измеряемым величинам (MGR). что просто необходимо для эффективного регулирования.
Адаптация состоит в повторном измерении модели, т.е. в повторном подсчете одного или нескольких параметров: нормально, когда число пересчитанных параметров не превышает число регулируемых величин, для которых имеется одновременно одно прогнозирование и одно измерение. Часто желательна повторная синхронизация (корректировка во времени) этих измерений, особенно, когда речь идет об измерениях свойств синтезируемого продукта, продолжительность получения которого достаточно велика. Этот второй тип коррекции наиболее выгоден тогда, когда адаптируют динамику модели.
Адаптация касается не только модели способа (орган прогнозирования). но также и инверсионной модели (орган контроля).
Согласно предпочтительному варианту, измерения (MGR) регулируемых величин участвуют только в возможной адаптации модели способа, и не принимают участия непосредственно в расчете заданных значений регулирующих величин способа (CGC).
Это значит, что измеряемые регулируемые величины не вступают в собственно регулирование: преимущество этого в том, что качество регулирования не зависит от скорости расчета свойств химического продукта.
Другой аспект изобретения касается способа регулирования, описанного выше, применяемого в процессе полимеризации, включающем один или несколько дополнительных этапов:
подсчет заданного значения температуры в реакторе в зависимости от одного или нескольких значений свойств продукта; сообщение это9 го заданного значения температуры одному или нескольким воздействующим устройствам, позволяющим изменять температуру в реакторе (в случае необходимости, косвенно, т.е. через один или несколько органов регулирования, например, через регуляторы PID, контролирующие одно или несколько воздействующих устройств);
подсчет теплового баланса реактора, в частности, на основе измерений температуры; использование этого теплового баланса для определения количества полимера, синтезированного на единицу времени (скорость) и/или производительности катализатора и/или концентрации, по меньшей мере, одного реагента в реакторе;
подсчет количества тепла, выделяемого при полимеризации, на основе подсчета количества одного или нескольких полимеризуемых реагентов;
косвенное определение количества тепла, которое нужно добавить или снизить, чтобы поддержать температуру реактора;
использование полученных результатов (например, через прямую подачу) для улучшения регулирования температуры с целью соблюдения заданного значения температуры, в частности, в случае изменений скорости процесса.
Эти варианты основаны на связи, которая существует между количеством одного или нескольких реагентов, участвующих в реакции, и количества тепла, выделяемого или поглощаемого в процессе реакции.
Согласно одному преимущественному варианту, свойство (PxR) компонента х в реакторе R, уподобленном реактору с идеальным перемешиванием, подсчитывают следующим образом:
Pxr = LAG(Pxin, Mxr/Fxin), где Рх - это свойство компонента x, отвечающее, в основном, закону линейного перемешивания:
Pxi+2 = w1 · Px1 + w2 · Px2 , w-и w2 представляют массовые отношения двух фракций 1 и 2 количественные показатели свойств Рх1 и Рх2 компонентов, которые перемешивают (w1 + w2 = 1);
Px1+2 - количественные показатели свойства компонента x на выходе из реактора после перемешивания;
PxIN - количественные показатели свойства компонента x на его входе в реактор R;
MxR - масса компонента x в реакторе R,
Fxin - массовый расход компонента x, входящего в реактор R.
Математическое преобразование позволяет иногда делать линейными (аддитивными) некоторые величины, которые ими не являются: например, показатель текучести расплава полимера (melt index) не отвечает закону линейного перемешивания, но зато его логарифм; расчет
Px1+2, указанный выше, производится теперь на логарифме этого параметра.
Согласно другому предпочтительному варианту, способ регулирования по изобретению включает следующие этапы:
ввод заданных значений, относящихся к одному или нескольким свойствам синтезируемого продукта в главный алгоритм;
ввод заданного значения скорости во вспомогательный алгоритм;
подсчет заданных значений концентрации компонентов в реакторе с помощью главного алгоритма, в зависимости, в частности, от заданных значений и измеряемых свойств продукта, а также от измеренных и прогнозированных концентраций различных компонентов в реакторе;
передача заданных значений концентрации, подсчитанных с помощью главного алгоритма, в качестве величин входа во вспомогательный алгоритм;
подсчет заданных значений расхода компонентов, входящих в реактор, с помощью вспомогательного алгоритма в зависимости, в частности, от заданного значения скорости, заданных значений концентрации и измерений расхода компонентов, входящих в реактор, и передача заданных значений расхода, подсчитываемых с помощью вспомогательного алгоритма, одному или нескольким воздействующим устройствам (в случае необходимости, косвенно, т.е. через один или несколько регулирующих органов, например регуляторы PID, контролирующие одно или несколько воздействующих устройств), с целью регулирования расходов компонентов, входящих в реактор.
В этом способе главный алгоритм и/или вспомогательный алгоритм применяются, как описано выше, т.е. используют функцию LAG для вычисления массы, по меньшей мере, одного компонента в реакторе.
Главный и вспомогательный алгоритмы применяют также с помощью одного или нескольких классических вычислительных устройств. Согласно одному преимущественному варианту все расчеты (прогнозирование, контроль и т.д.) производятся одним и тем же вычислительным устройством.
Преимущественно, измеренные температуры (например, температуры в реакторе, и/или температуры на входе и/или выходе охлаждающей жидкости) участвуют в качестве дополнительных величин входа в орган прогнозирования и/или контроля.
Преимущественно, вспомогательный алгоритм учитывает также измеренные значения композиции компонентов, присутствующих в реакторе или выходящих из реактора.
Способ регулирования по изобретению включает также этап расчета с помощью вспомогательного алгоритма, в зависимости от измерений расходов, прогнозируемых концентра11 ций, передаваемых главному алгоритму для вычисления прогнозирований свойств, служащих дополнительными величинами входа при вычислении заданных значений концентраций.
Главный и вспомогательный алгоритмы формируют регулирование типа каскад или ступенчатое регулирование. Особенно выгодно, чтобы главный алгоритм и/или вспомогательный алгоритм были адаптивны, т.е. чтобы некоторые из их параметров периодически перечитывались (с регулярными или нерегулярными интервалами). Такая адаптация позволяет, в частности, гарантировать, что математическая модель наиболее верно описывает способ в его текущем состоянии, даже в случае изменения некоторых операционных условий (температура, давление, скорость и т.д.) и в случае нарушений (отравление катализатора и т.д.).
Главный алгоритм осуществляет контроль за свойствами химического продукта с помощью модели, основанной на характеристических уравнениях, приводящих в соответствие свойства продукта с концентрациями различных компонентов в реакторе, а также, в случае необходимости, с температурой в реакторе. Вспомогательный алгоритм регулирует концентрации одного или нескольких компонентов, воздействуя на расходы подачи одного или нескольких компонентов, возможно разных.
Преимущество этого каскада главныйвспомогательный состоит в том, что главная модель с точностью определяет концентрации компонентов, необходимых для получения желаемых свойств у синтезированного продукта, и что вспомогательный алгоритм обеспечивает соблюдение значений, определенных главной моделью. Руководимая главной моделью, вспомогательная модель способна:
быстро довести концентрации до величин, определяемых главной моделью, и поддерживать их в этом состоянии;
эффективно контролировать скорость процесса, не нарушая концентрации.
Этот каскад главный - вспомогательный особенно эффективен, так и главный и вспомогательный алгоритмы учитывают динамику способа благодаря использованию в расчетах функции LAG.
Вспомогательный алгоритм может подавать главному алгоритму прогнозируемые стойкие концентрации. Из этих прогнозируемых и измеряемых концентраций главный алгоритм вычитает прогнозирования стойких свойств продукта, уже подошедшему к стадии синтезирования в реакторе. Сравнивая эти прогнозируемые свойства с заданными значениями свойств, главный алгоритм может, в случае необходимости, вмешаться и скорректировать заданные значения концентраций. Эта коррекция возможна даже перед появлением расхождения между изменяемой величиной и ее заданным значением. Учитывая прогнозируемые свойства, полученные на основе прогнозированных или измеренных концентраций, можно значительно сократить временные колебания свойств синтезированного продукта, результатом чего является постоянство (надежность) качества продукта.
Если свойства синтезируемого продукта зависят от температуры в одном или нескольких реакторах, предпочтительно предусмотреть регулирование температуры с помощью вспомогательного алгоритма. Вспомогательный алгоритм устанавливает тепловой баланс каждого реактора и определяет на основании расчета скорости количество тепла, которое нужно добавить или уменьшить, чтобы не нарушить заданные значения температуры, подсчитанные главным алгоритмом. Из этих результатов он вычитает заданные значения входа средств теплового регулирования установки для протекания синтеза. Нужно уточнить, что этот способ позволяет воздействовать на органы теплового регулирования установки даже перед тем, пока температура не начнет меняться. Измеренные температуры входят во вспомогательный алгоритм преимущественно в качестве дополнительных величин входа.
Главный алгоритм включает преимущественно следующую структуру:
орган прогнозирования, основанный на прямой модели способа, дающий прогнозируемые свойства синтезированного продукта в зависимости от измеряемых и/или прогнозируемых концентраций компонентов;
орган адаптации, сравнивающий прогнозируемые свойства, подсчитываемые органом прогнозирования с эффективно измеренными величинами, и вычитающий из этого сравнения параметры адаптации, причем названные параметры адаптации входят в качестве дополнительных величин входа в названный орган прогнозирования главного алгоритма; и орган контроля, основанный на инверсионной модели способа, для подсчета, в зависимости от заданных значений и прогнозируемых свойств синтезируемого продукта, заданные значения концентраций для вспомогательного алгоритма, причем названные параметры адаптации входят также в качестве дополнительных величин входа в названный орган контроля.
Вспомогательный алгоритм включает преимущественно следующую структуру:
орган прогнозирования, основанный на прямой модели способа, дающий прогнозируемые концентрации одного или нескольких компонентов на основе материального баланса в реакторе;
орган адаптации, сравнивающий прогнозируемые концентрации подсчитанные прямой моделью, с измеряемыми концентрациями, и вычитающий из этого сравнения параметры адаптации, причем, названные параметры адаптации входят в качестве дополнительных вели13 чин входа в названный орган прогнозирования вспомогательного алгоритма; и орган контроля, основанный на инверсионной модели способа, чтобы подсчитывать, в зависимости от заданного значения скорости, заданных значений концентрации, подсчитанных органом контроля главного алгоритма, и прогнозируемых концентраций, подсчитанных прогнозирующим органом вспомогательного алгоритма, заданные значения расходов, входящих в реактор, причем, названные параметры адаптации входят в качестве дополнительных величин входа в названный орган контроля вспомогательного алгоритма.
Динамика способа преимущественно описана и рассчитана с помощью функции типа у = LAG (u, τ). Эта функция является решением дифференциального уравнения
где аргументы u и τ изменяются во времени. Использование этой функции соответственно теоремам 1 и 2, показанным выше, позволяет последовательной обработкой решать материальные балансы, используемые вспомогательным алгоритмом и описывать кинетику способа простыми характеристическими уравнениями в главном алгоритме. Функция LAG позволяет также значительно сократить объем необходимых расчетов и делает бесполезным использование быстрых и мощных вычислительных машин. К тому же эта функция позволяет достаточно просто устанавливать прямую и инверсионную модели способа или некоторых его частей.
Основные качества предложенного регулирования могут быть резюмированы следующим образом:
предвидение: регулирование начинает корректировать измеряемые нарушения уже перед тем, как их эффект начнет сказываться на измерениях свойств (использование прогнозируемых концентраций, прогнозируемых свойств и прогнозируемых температур в алгоритмах);
точность даже при наличии нарушений: прямая модель и инверсионная модель повторно калибруются непрерывно, используя измеряемые свойства (адаптация);
продолжительность действия: алгоритм сохраняет свое действие во время переходов скорости и качества, а также во время запусков и остановок (приведение в уравнение динамики способа, использование прогнозируемых величин, измерения которых включают значительное количество холостых ходов (мертвое время);
простота: протекание процесса и применение способа достаточно легки благодаря оригинальному методу составления уравнения динамики способа (функция LAG) .
Способ регулирования синтеза моделируется, таким образом, в виде модели распознавания, т.е. модель способа разрабатывается на основе уравнений, отражающих детальное физико-химическое протекание способа. Такой подход позволяет получать с помощью простой в математическом плане совокупности уравнений, результаты, превосходящие те, которые были бы получены с помощью экспериментальной модели типа черный ящик, снабжая, в частности, параметрами, соотносящимися с реальными величинами, и наилучшую правильность за пределами идентификационного пространства (экстраполяция). Большинство экспериментальных моделей используют сложные уравнения, часто верхнего порядка, если хотят получить правильную модель динамики процесса, а параметры (в частности, постоянные времени) должны быть идентифицированы в точке точного срабатывания; модель действительна только в непосредственной близости к этой точке срабатывания. Такое приближение может быть с трудом распространено на большое число точек срабатывания в реальном процессе химического синтеза, в котором участвуют многочисленные параметры.
Наоборот, в способе регулирования по изобретению используют совокупность уравнений простых, чисто статистических: динамика способа моделируется простыми функциями (см. функцию LAG, указанную выше). Время пребывания (константы времени уравнений) преимущественно могут пересчитываться так часто, как это необходимо, что не вызывает никаких проблем из-за простоты уравнений. В конечном счете, получают совокупность уравнений чрезвычайно легких для разрешения в реальном времени даже при высокой частоте повторений.
Предложенный способ регулирования с наибольшим преимуществом применяется, в частности, при синтезировании, особенно непрерывном, полимеров (полимеризация) и особенно при непрерывной полимеризации олефинов, таких как этилена или пропилена, как в жидкой фазе, так и в газовой.
Настоящее изобретение относится также к синтезу одного или нескольких химических продуктов, регулируемому с помощью способа по изобретению. В частности, очень хорошие результаты были получены при регулировании непрерывного синтеза полиэтилена путем полимеризации этилена, по меньшей мере, в одном реакторе, причем реагенты содержали этилен, водород и/или один сомономер по выбору. Реакция полимеризации протекала в растворителе в присутствии катализатора, причем одна часть содержимого реактора отбиралась непрерывно или прерывисто. Этот процесс может одинаково хорошо протекать как в жидкой фазе, так и в газовой, преимущественно его осуществляют в жидкой фазе (в растворителе).
Способ по изобретению применяют аналогичным образом при синтезе пропилена (основ15 ным исходным мономером является в данном случае пропилен вместо этилена), если процесс развивается в газовой фазе, может также присутствовать пропан. Для пропилена показатель текучести в расплаве часто обозначен как MFI вместо MI.
Изобретение относится также к регулирующему устройству, предназначенному для применения способа регулирования по изобретению, а также к установке для синтеза одного или нескольких химических продуктов, содержащей такое регулирующее устройство.
Более того, изобретение касается также устройства регулирования синтеза химического продукта в установке для синтеза, содержащей, по меньшей мере, один реактор, причем, названное устройство содержит:
по меньшей мере, один вычислительный блок;
средства для ввода заданных значений свойств синтезируемого продукта в вычислительный блок;
средства для ввода заданных значений скорости синтезируемого продукта в вычислительный блок;
органы измерения расхода разжижителей, вводимых в реактор;
органы измерения композиции разжижителей, выходящих из реактора;
органы регулирующие расходы (воздействующие устройства), для регулирования расходов разжижителей, входящих в реактор;
средства связи между названным вычислительным блоком, названными органами измеряющими расход и названными регулирующими органами;
устройство, в котором:
масса, по меньшей мере одного компонента подсчитывается функцией LAG, как показано выше;
вычислительный блок способен подсчитывать с помощью главного алгоритма, в зависимости от заданных значений свойств, заданные значения концентрации реагентов в реакторе;
вычислительный блок способен подсчитывать с помощью вспомогательного алгоритма, в зависимости от заданных значений производительности и заданных значений концентрации заданные значения расхода разжижителей, входящих в реактор, причем, эти заданные значения расхода передаются в качестве заданных значений входа органам, регулирующим расходы;
измерения, производимые органами измерения расходов, входят в качестве дополнительных величин входа в названный вспомогательный алгоритм, чтобы позволить ему, в зависимости от этих измерений, подсчитать прогнозируемые концентрации; эти прогнозируемые концентрации входят в главный алгоритм для подсчета прогнозируемых свойств, используемых в качестве дополнительных величин входа в подсчете заданных значений концентраций.
Изобретение относится также к регулирующему устройству, такому как описано выше, в котором система для синтеза включает:
органы теплового регулирования, способные контролировать температуру в реакторе, и датчики температур;
главный алгоритм, подсчитывающий, в зависимости от заданных значений свойств, заданные значения температуры в реакторе;
вспомогательный алгоритм, способный подсчитывать тепловой баланс в реакторе; разрешить один или несколько тепловых балансов для определения тепла, которое нужно добавить или уменьшить в синтезе, чтобы соблюсти заданные величины температуры; вычитать из этого или этих тепловых балансов заданные значения входа для органов теплового регулирования реактора, и принимать в качестве дополнительных величин входа измерения, производимые датчиками температуры.
Изобретение относится также к устройству, такому как описано выше, в котором измерения, производимые датчиками температуры, входят в качестве дополнительных величин входа в главный алгоритм.
Изобретение относится также к устройству, такому как описано выше, которое включает:
по меньшей мере, один анализатор, дающий измерения свойств, входящих в главный алгоритм, и средства для ввода этих измерений свойств в вычислительный блок;
названный вычислительный блок включает:
первый прогнозирующий орган, основанный на первой прямой модели способа, позволяющий прогнозировать свойства синтезируемого продукта в зависимости от прогнозируемых концентраций, подсчитываемых вспомогательным алгоритмом, первый орган адаптации, сравнивающий прогнозируемые свойства, подсчитанные первым прогнозирующим органом с измеренными величинами свойств, и вычитающий из этого сравнения параметры адаптации, входящие в качестве дополнительных величин входа в названный первый прогнозирующий орган; и первый контрольный орган, основанный на первой инверсионной модели, для подсчета в зависимости от заданных значений и прогнозируемых свойств, заданные значения концентраций для вспомогательного алгоритма, названные параметры адаптации входят в качестве дополнительных величин входа в названный первый контрольный орган.
Изобретение относится также к устройству, такому как описано выше, и включающему:
по меньшей мере, один анализатор, подающий измеренные концентрации реагентов, и средства для ввода этих измеренных концентраций в вычислительный блок;
причем, названный вычислительный блок включает:
второй прогнозирующий орган, основанный на второй прямой модели, позволяющий прогнозировать значения концентраций в зависимости от материального баланса в реакторе;
второй орган адаптации, сравнивающий прогнозируемые концентрации, подсчитанные вторым прогнозирующим органом с измеренными концентрациями, и вычитающий из этого сравнения другие параметры адаптации, входящие в качестве дополнительных величин входа в названный второй прогнозирующий орган;
второй контрольный орган, основанный на второй инверсионной модели, подсчитывающий в зависимости от заданных величин производительности, заданных значений концентрации, подсчитанных главным алгоритмом, и прогнозируемых концентраций второго прогнозируемого органа, заданные значения расходов, входящих в реактор; названные выше другие параметры адаптации входят в качестве дополнительных величин входа в названный второй контролирующий орган.
Конкретное выполнение изобретения (способа по изобретению) показано на базе непрерывного синтеза полиэтилена (РЕ), со ссылками на чертежи, на которых на фиг. 1 изображена схема поточной линии производства полиэтилена;
на фиг. 2 - упрощенная схема структуры ускоренного процесса регулирования по изобретению;
на фиг. 3 - принципиальная схема ускоренного процесса регулирования, применяемого в линии получения этилена по фиг. 1;
на фиг. 4 - принципиальная схема контрольного адаптивного алгоритма, такого, какой используют в системе ускоренного регулирования по фиг. 2;
на фиг. 5 - схематически структура главного алгоритма в системе ускоренного регулирования по фиг. 2;
на фиг. 6 - схематически структура вспомогательного алгоритма в системе ускоренного регулирования по фиг. 2;
на фиг. 7 - общая схема способа регулирования по изобретению;
на фиг. 8-10 - схемы частных вариантов способа по изобретению.
На фиг. 7 схематически проиллюстрирован собственно способ синтеза (Pr), который может контролироваться при передаче, по меньшей мере, одного заданного значения регулирующей величины (CGC), (например, одного или нескольких расходов компонентов, входящих в реактор, температуры и т.д.) адекватному воздействующему устройству (ванна, устройство подогрева или охлаждения и т.д.). Регулирование осуществляют с помощью органа контроля (ОС), основанного на инверсионной математической модели способа, и его основная роль заключается в том, чтобы сравнивать заданные значения регулируемых величин (CGR) (например, одно или несколько свойств синтезируемого продукта и/или одна или несколько величин, связанных с протеканием процесса) с одним или несколькими прогнозированными значениями этих величин (PGR). Одно или несколько прогнозируемых регулируемых величин (PGR) подсчитываются прогнозирующим органом (ОР), основанном на прямой математической модели способа на основе измеряемых регулирующих величин (MGC). Нужно заметить, что никакое измеряемое свойство не принимает участия в регулировании.
Фиг. 8 представляет другой вариант способа по сравнению с фиг. 7, в котором математическая модель способа периодически адаптируется органом адаптации (ОА) на основании рассогласования (преимущественно фильтрованного, или обработанного численно) между прогнозируемыми регулируемыми величинами (PGR) и измеряемыми регулируемыми величинами (MGR). Повторная синхронизация (корректировка во времени) этих измерений и прогнозируемых величин часто необходима, например, когда речь идет об измерениях свойств синтезируемого продукта, продолжительность получения которого достаточно велика. Орган адаптации (ОА) передает результат своих подсчетов, т.е. свои инструкции по адаптации, прогнозирующему органу (чтобы адаптировать прямую модель способа), и контрольному органу (чтобы адаптировать инверсионную модель способа). Нужно заметить, что одно или несколько измеряемых свойств синтезируемого продукта учитываются только в процессе адаптации, который протекает обычно при более низкой частоте, чем нормальный процесс контроля. Возможная замедленность этих измерений не оказывает никакого влияния на качество регулирования.
Фиг. 9 представляет еще один вариант воплощения изобретения, в котором одно или несколько измеряемых регулируемых величин (MGR) ^итыв^ются органом контроля (ОС) , и одно или несколько измеряемых регулируемых величин (MGR) (возможно различные) учитываются прогнозирующим органом (ОР). Также одно или несколько измеряемых регулирующих величин (MGC) могут учитываться органом контроля (ОС).
Отсюда видно, что можно создать отличный от других вариант способа по изобретению, комбинируя варианты фиг. 8 и 9, т.е. используя одновременно орган адаптации и учитывая одну или несколько измеряемых регулирующих величин в органе контроля и/или одну или несколько регулирующих величин в органе прогнозирования и/или в органе контроля.
На фиг. 10 математическая модель способа не является адаптированной в прямом смысле этого слова, но используют рассогласование (преимущественно фильтрованное) между измеряемыми и прогнозируемыми регулируемыми величинами, чтобы скорректировать заданные значения регулируемых величин (Cgr). В данном случае эта коррекция представлена здесь как простая разница: вычитают из каждого заданного значения регулируемых величин поправочный член, подсчитываемый органом адаптации (ОА) , (который в данном случае играет роль корректирующего органа) и получают откорректированные заданные значения (CGR), передаваемые органу контроля (ОС). В некоторых случаях коррекция может содержать в себе операции более сложные, чем вычитание, например деление (именно в этом случае прибегают к вычитанию, потому что принимаются во внимание логарифмы рассматриваемых величин). Этот метод назван Internal Model Control (IMC).
Если сослаться на фиг. 1, которая схематично представляет линию непрерывного синтеза полиэтилена (РЕ), то можно проследить полимеризацию этилена, которая происходит в петлевом реакторе 10, этилен суспензирован в соответствующем растворителе, например, в гексане. Процесс непрерывен, т.е. реагенты вводят непрерывно и одну часть содержимого реактора 10 постоянно извлекают. Циркуляционный насос (не представлен) обеспечивает однородность содержимого в реакторе 10.
Реагентами, вводимыми в реактор, являются этилен (Et), водород (Ну), и бутэн (Bt), (см. позицию 11). Катализатор также вводят непрерывно. Очень важно контролировать концентрации реагентов в реакторе, так свойства смолы РЕ обусловлены, в основном, соотношениями концентраций Hy/Et и Bt/Et.
Температура полимеризации в реакторе это дополнительный параметр, который оказывает влияние на свойства смолы РЕ. В виду того, что реакция полимеризации является экзотермической реакцией, температура в реакторе должна регулироваться с помощью охлаждающей цепи 12.
Реактор 10 при функционировании содержит таким образом растворитель, полимер, реагенты (пока еще не реагирующие) и катализатор. Его содержимое постоянно извлекается через выпускной трубопровод 14. Это извлекаемое содержимое входит в стриппер (STP) 16, который отделяет полимер (РЕ) от жидкости (растворитель и реагенты). Эти жидкости испаряют путем введения водяного пара и подают в конденсатор (CD) 18. В конденсаторе растворитель снова конденсируют перед повторным циклом. Реагенты, которые намного легче, отделяются от растворителя, и также проходят повторный цикл. Хроматограф в газовой фазе (GC) 20, размещаемый на выходе конденсатора 18 позволяет определять концентрации Hy/Et, Bt/Et реагентов.
Полимер, извлеченный из стриппера 16 концентрируют в центрифуге (CFG) 22, затем высушивают в сушильном аппарате 24 с псевдоожиженным слоем (SHLF), перед тем как он должен быть отправлен на окончательную операцию гранулирования. Образцы отбирают на выходе из сушильного аппарата 24, чтобы измерить свойства смолы: кристалличность (измеряемая удельной объемной массой MVS) и реологические свойства (показатель текучести расплава (melt index (MI) или meltflow index (MFI)) и вязкость расплава μ2, измеряемая в капиллярном потоке под срезом в 100 s-1.
Динамика этого процесса синтеза (РЕ) медленная и сложная.
Петлевой реактор 10 действует как реактор с идеальным перемешиванием. Теперь всякое изменение скорости подачи одного из реагентов сказывается постепенно на концентрации этого реагента в реакторе. На самом деле, новая подача должна смешиваться со всем объемом реактора 10, чтобы привести его к новой равномерной концентрации.
Измерение концентрации реагентов осуществляют с помощью хроматографа в газовой фазе 20; речь идет об аппарате с прерывистым действием, которое проходит следующие этапы: отбор образца газа, анализ, затем обработка результатов.
Между изменениями концентрации и их измерениями имеются холостые ходы (мертвое время) от 5 до 15 мин.
Свойства получаемого полимера зависят, в основном, от концентрации реагентов. Любое изменение этих концентраций мгновенно влияет на свойства получаемого полимера. Наоборот, средние свойства в реакторе изменяются прогрессивно, так как свежеполученный полимер должен смешиваться с полимером, уже присутствующим в реакторе 10 (время пребывания ± 2 ч).
Полимер, извлекаемый из реактора 10, снова претерпевает серию перемешиваний в разных аппаратах (STP, CFG и SHLF), предназначенных для его высушивания (время пребывания ± 2 ч). Образцы полимера отбирают и подвергают анализам в лаборатории завода. Результаты этих анализов сообщаются только после нового холостого хода (мертвого времени), который может быть достаточно большим (±2 ч).
Моделирование способа с помощью функции LAG
По способу изобретения динамическое моделирование непрерывного процесса синтеза осуществляют, прибегая к гипотезам идеального перемешивания и чистого времени. Идеальные смеси вводят в уравнение с помощью функции, хорошо известной специалистам, функции LAG, или фильтра нижних частот (1-го порядка): эта функция является линейной и легко программируемой.
Она определяется так: у = LAG (u, τ), (говорят LAG u в течение τ ) как решение дифференциального уравнения
параметры которого u и τ изменяются во времени.
Это уравнение может иметь цифровое решение (даже в реальное время) алгебраическим уравнением 1-го порядка, параметрами которого могут быть следующие переменные величины:
период отбора проб Т (или время, прошедшее после последнего повтора);
время пребывания (или постоянная времени) τ в момент t;
параметр состояния у в момент, предшествующий t-T;
регулирующая величина u в настоящий момент t, (u и τ представляют фактические величины, измеренные или подсчитанные в момент t для параметров u и τ, которые, как предполагается, должны быть постоянными в каждый интервал, предшествующий Т).
Преимущественно, Т меньше по отношению к τ (например, по меньшей мере, в 10 раз), чтобы увеличить точность подсчета.
Решение вышеуказанного уравнения может выражаться, например, следующей формулой:
— Τ/τ(t) y(t) = у (t-T). e_TA(t) + u(t) . (1-е или еще более просто (приблизительно)
Моделирование способа с помощью функции LAG основывается на следующих теоремах.
Берется реактор с идеальным перемешиванием (CSTR), с объемом VR. В него подают различные составляющие (реагенты или инертные), среди которых реагент х (подаваемый расход FxIN), со свойством PxIN на входе. Также измеряют расход на выходе FOUT (извлечение).
Теорема 1. Применение метода LAG к подсчетам массового баланса.
Ежемоментно масса MxR компонента х в реакторе с идеальным перемешиванием (CSTR) равна LAG продукта с входящим массовым расходом FxIN через время τχ, в течение этого же времени τχ
Mxr = LAG (Fxin Tx , Tx) (кг).
Время τχ - это время пребывания х, оно равно массе компонента MxR, разделенной на сумму массовых расходов выхода (выходящих) (количество, потребляемое реакцией FRx расход на выходе из реактора FxOUT и т.д.).
tx = Mxr / (Fxout + FRx +...) (ч).
Эта теорема дает, таким образом, точный метод динамического подсчета (даже в реальное время) концентраций в реакторе с идеальным перемешиванием. Действительно, концентрация
CxR компонента х, выраженная в кг/м3, составляет, если VR - это объем реактора
CxR = MxR/VR (кг/м3).
Зная полный объемный расход FVOUT, выходящий из реактора, определяют время пребывания реактора tr:
1r = VR/FVOUT.
Теперь массовый расход FxoUT компонента х на выходе из реактора (извлечение) равен:
FxOUT = MXrAr.
Нужно заметить, что если х - инертный компонент (не испытывает действия реакции и выходит из реактора только путем извлечения), тогда
Tx = Tr
К тому же очень часто, когда скорость реакции компонента х пропорциональна его концентрации (CxR) с фактором пропорциональности Rx, тогда: FRX = Rx MxR и теперь
Τχ = 1/(Rx + IAr).
Теорема 2. Применение метода LAG при подсчете одного свойства смеси.
Пусть это будет свойство Рх компоненты, соответствующей закону линейного перемешивания
Рх1+2 = wr Рx1 + w2 Рх2, где w1 и w2 являются массовыми фракциями свойства Ρ\ι и Рх2 (при w1 + w2 = 1).
Ежемоментно количественный показатель свойства Рх в реакторе с идеальным перемешиванием равен LAG свойства на входе PxIN, в течение времени пребывания, которое равно отношению массы MxR компонента в реакторе, разделенному на входящий массовый расход (и/или появляющийся в результате реакции) Fxin:
PxR = LAG (PxIN, MxR/FxIN).
Таким образом, можно учитывать динамику способа и постоянно пересчитывать его временные константы.
Как показано выше, свойства, о которых идет речь, могут в некоторых случаях претерпевать математическое преобразование, которое делает их линейными (например, логарифм показателя текучести расплава полимера может рассматриваться как отвечающий закону линейного перемешивания).
Принцип регулирования.
Модель способа синтеза установлена, нужен алгоритм, вычисляющий параметры для регулирования согласно этому способу.
Фиг. 2 - это упрощенная общая схема ускоренного регулирования, адаптированная к способу полимеризации, описанному выше (Advanced Process Control или АРС).
Как видно, эта система регулирования включает два алгоритма, которые управляют, в частности, регуляторами подачи реагентов. Алгоритмы представляют собой ступень (каскад) и называются: один - главный алгоритм, второй 23 вспомогательный алгоритм. Оба алгоритма являются адаптированными динамическими алгоритмами, основанными на моделях, являющихся результатом изучения процесса (в противоположность эмпирическим моделям), основанным, в частности, на материальных балансах и кинетике регулируемого способа. Они используют заранее определенную функцию LAG.
На фиг. 3, которая описывает принцип системы регулирования в контексте способа полимеризации, описанного выше, видно, что главный алгоритм основан на характеристических уравнениях катализаторов, т.е. уравнениях, дающих свойства РЕ в зависимости от температуры полимеризации и концентраций реагентов в реакторе, он подает вспомогательному алгоритму заданные значения концентраций реагентов, чтобы удовлетворить заданные значения свойств РЕ;
вспомогательный алгоритм основан на материальном балансе и химической кинетике реакций, он подает регуляторам подачи питания заданные значения расходов реагентов, необходимые для удовлетворения заданных значений концентраций, подсчитанных главным алгоритмом, и заданное значение скорости процесса. Преимущественно, он подсчитывает также предполагаемый член (feed-forward) для заданного значения температуры, улучшающий регулирование температуры при изменениях скорости.
Этот тип регулирования обладает совершенной точностью только тогда, когда модель совершенна и учитывает все возможные нарушения. Но это не всегда так. Поэтому обычно (см. фиг. 4) непрерывно адаптируют прямую модель (и инверсионную модель), сравнивая прогнозируемые величины с измеренными величинами свойств. Эта адаптация модели позволяет поддерживать ее точность при наличии немоделируемых нарушений, и таким образом получать точное регулирование при любых обстоятельствах.
Вспомогательный алгоритм.
Фиг. 6 иллюстрирует принцип вспомогательного алгоритма:
1) орган прогнозирования, использующий прямую модель прогнозируемого способа на основании измерений расходов питания реактора, концентраций реагентов и полимера;
2) орган адаптации сравнивает концентрации этилена (Et), водорода (Ну) и бутэна (Bt), измеряемые анализатором (газовый хроматограф), с величинами, прогнозируемыми прямой моделью, таким образом, чтобы определить три параметра адаптации;
удельную активность катализатора в отношении этилена AEt, измеряемая в кг/ч полиэтилена на кг катализатора и на кг/м3 этилена, ошибку в коэффициенте усиления при измерении расхода водорода KfHy; чистота подачи бутэна KfBt;
3) орган контроля подсчитывает на основании заданных значений концентрации, подаваемых главным алгоритмом, и заданного значения скорости заданные значения расходов подачи реагентов: эти заданные значения расходов подачи состоят из прямой подачи, основанной на инверсионной модели, и обратной подачи, пропорциональной расхождению между прямой моделью и заданными значениями концентрации.
Чтобы понять расчеты, выполненные вспомогательным алгоритмом в случае синтеза полиэтилена, следует иметь в виду, что принято, чтобы скорость полимеризации VitPEt была пропорциональна:
концентрации Et не полимеризуемого с EtR (в кг/м3), концентрации катализатора активного в реакторе cCAR (в кг/м3), и фактору пропорциональности, функция (трудно поддающаяся количественному определению) температуры, концентраций Ну, Bt и сокатализатора, присутствия отравляющих веществ, и т.д. Этот фактор называется каталитическая активность в отношении этилена AEt. За исключением нарушения основной функции (ингибиторы и т.д.), он достаточно мало изменяется в течение процесса.
VitPEt = AEt · cCAR · cEtR (кг/м3-ч).
Количество этилена FpEt, который полимеризуется в реакторе на каждую единицу времени (расход полимеризации), составляет, если VR это объем реактора:
FpEt =VitPEtVR = AEt · cCAR · MEtR (кг/ч), где MEtR - это масса растворенного этилена в реакторе (кг).
Известно также, что скорость присоединения Ну приблизительно в 100 раз медленнее, чем Et, и в 10 раз медленнее, чем Bt.
Отсюда следует:
FpHy = AEt · с CAr · MHyR/100
FpBt = AEt · c CAr · MBtR/10, где MHyR - масса растворенного водорода в реакторе (кг), a MBtR - это масса растворенного бутэна в реакторе (кг).
Вспомогательная модель использует теперь следующие измерения:
FEtIN = расход подачи этилена (мономер) (кг/ч);
FSvm = расход подачи растворителя (гексан) (кг/ч);
FCaIN = расход подачи катализатора (кг/ч);
FHyIN = расход подачи водорода (переходный агент) (кг/ч);
FBtIN = расход подачи бутэна (сомономер) (кг/ч).
Она использует также следующие параметры адаптации:
AEt = каталитическая активность в отношении этилена;
KfHy = ошибка в коэффициенте усиления при измерении подачи водорода;
KfBt = чистота подачи бутэна.
Подсчеты были проведены последовательно, с высокой частотой (временной интервал, разделяющий повторы, был небольшим по отношению к самому маленькому времени пребывания τχ).
Объем реактора является постоянным, объемный расход выхода равен объемному расходу входа (несжимаемые жидкости). Объемный расход входа FVOUT может теперь подсчитываться как сумма массовых расходов входа, разделенных на объемную массу, которую они имеют в реакторе:
FVout = FSvin/650 + FEW950 + FBtM/600 (м3/ч) (где объемные массы: 650 кг/м3 - растворителя, 950 кг/м3 полиэтилена, 600 кг/ м3 - бутэна). Здесь предполагается, что весь этилен мгновенно превращается в полиэтилен, а расход водорода и катализатора (несколько кг) не принимается в расчет.
Растворитель химически инертен и выходит из реактора только путем извлечения. Подсчитывают его массу MSvr в реакторе, используя теорему 1:
ту = VR / FVOUT (ч) (время пребывания в реакторе),
MSVr = LAG (FSvin · tr , tr) (кг).
Катализатор дезактивируют с постоянной времени kd, массу MCAR активного катализатора в реакторе подсчитывают следующим образом:
τ = 1 / (1/tr + kd) (ч),
MCAr = LAG (FCAin ·τ Аса ) (кг), и таким образом концентрация CAr активного катализатора в реакции равна:
cCAr = MCAr/Vr (кг/м3).
Этилен выходит из реактора в расходе извлечения, а также в реакции полимеризации. Его массу в реакторе MEtR подсчитывают следующим образом:
TEt = 1/(1Ar + А® · с CAr) (ч),
MEtR = LAG (FEtiN . τ®, т® ) (кг).
Подобным образом подсчитывают массу брутто (не калиброванную) водорода в реакторе MHyRAw.
Тну = 1/(1/Tr+ Aei · с CAr/100) (ч), MNyRAW = LAG (FHyiN · Тну , Хну) (КГ).
Масса MHyR, коррелируемая, чтобы учесть ошибки в коэффициенте усиления при измерении подачи водорода, равна:
MHyR = KfHy · MHyRAw (кг).
Отношение Hy:Et в реакторе равно HyEtR = MHyR / MEtR
Подобным образом подсчитывают массу брутто MBtRAw iBt = 1/(1/tr + A® · cCAr/10) (ч)
MBtRAw = LAG (FBtiN · TBt, TB ) (kt).
Масса MBtR, коррелируемая, чтобы учесть чистоту питания бутэном, равна
MBtR = KfBt · MBtRAW (кг).
Отношение Bt:Et в реакторе равно:
BtEtR = MBIr/MEIr.
Видно, что расход полимеризации FpEt (мгновенная скорость) равен:
FpEt = AEt . cCAr · MEtR (кг/ч).
Полимер инертен и не испытывает реакции, его масса в реакторе MPER равна:
MPEr = LAG (FpEt · tr, tr) (кг).
Расход полимера, выходящего из реактора FPEOUT равен теперь:
FPEOUT = MPEr/tr (кг/ч).
Адаптация вспомогательной модели
Блок адаптации использует анализатор (например газовый хроматограф GC), чтобы получить измерения концентрации в реакторе этилена cEtGC, водорода cHyGC и бутэна cBtj, (выраженные, например, в кг/м3). Эти измерения сравнивают со значениями, прогнозируемыми прямой моделью, для определения следующих трех параметров адаптации:
удельной активности катализатора в отношении этилена AEt, измеряемой в кг/ч полиэтилена на кг катализатора и на кг/м3 этилена;
ошибки в коэффициенте ускорения при измерении расхода водорода KfHy;
чистоты подачи бутэна KfBt.
Газовая хроматография подает измерения, сделанные с задержкой приблизительно в 6 мин.
Подсчет удельной активности в отношении этилена AEt вытекает из следующих равенств: cEtGc= cEtR = MEIr/Vr=LAG (FEIin · т® , 'Tei)/vr = LAG (FEIin /(1/tr + A® · cCAr), τ® )/Vr AEt = (FEtiN/LEAD (cE|gc · VR AEt) -
1/tr)/cCAr (kt/m3).
Измерение c EtGC связано с шумовыми помехами и нежелательно его находить LEAD; в настоящее время часто используют:
Aet' = LAG (AEt, Ί®) » LAG (FEIin/cCAr , TEt)/(cEtGc^VR) -1/LAG (tr-cCAr, TEt).
Учитывают задержку в 6 мин при измерении EIgc, вводя два LAG последовательно через 3 мин каждый в величины модели, и получают конечную формулу:
Aet = LAG (FEWcCAr , τ® , 3/60, 3/60)/(eEtGc-VR) - 1/LAG (tr · c CAr , τ® , 3/60, 3/60).
Подсчет ошибки в коэффициенте усиления расхода водорода KfHy и вытекает из следующих равенств:
cHyGC = cHyR = MHyR/VR =KfHy<MHyRAw/VR KfHy = cHyGC · VR/MHyRAw (kt/m3).
Учитывают задержку в 6 мин при измерении cHyGC вводя два LAG последовательно через 3 мин каждый в величину модели, и получают конечную формулу:
KfHy = cHyGC · Vr/LAG (MHyRAw, 3/60, 3/60).
Способом, подобным KfHy, подсчитывают параметр коррекции чистоты подачи бутэна KfBt:
KfHy = cBIgc · Vr/LAG (MBIraw , 3/60, 3/60).
Алгоритм регулирования имеет для входа: заданные значения концентрации, вычисленные главным алгоритмом, более точно, заданные значения соотношений концентрации cHyR/cEtR HyEtSP и cBtR/cEtSP BtEtSP (в кг/кг); заданное значение скорости способа
FpEtSP, фиксированное оператором;
заданное значение концентрации этилена с
EtSP, фиксированное оператором;
концентрации, подсчитанные моделью.
Он вычисляет заданные значения подачи реагентов FEtSP, FCASP, FHySP и FBtSP. Могут быть использованы разные алгоритмы среди которых MBPC (Model Based Predictive Control). Они могут обычно разлагаться на прямую подачу, основанную на инверсионной модели, и на обратную подачу, пропорциональную расхождению между прямой моделью и заданными значениями концентрации.
Регулирование подачи этилена.
Прямая подача: величина для поддержания реальной концентрации, основанная на инверсии постоянной величины следующего уравнения:
MEtR = LAG (FEtIN Ί®, Ί®)
FEIff = MEIr/t® (kt)·
Обратная подача: пропорциональна расхождению между заданной величиной cEtSP и моделью
FEIfb = 5 (cEtsP Vr - MEtR).
Заданная величина:
FEtsP = FEtFF + FEIfb.
Регулирование подачи катализатора.
Прямая подача: величина для поддержания реальной концентрации, основанная на инверсии постоянной величины следующего уравнения:
MCAr = LAG (FCAin Tca , +·,)
FCAff = MCAr/iCa (kt).
Обратная подача: пропорциональна расхождению между заданной величиной FpEtSP и моделью, согласно следующей формуле:
FpEt = A®t MEtR MCAr/Vr FCAfb = 5 (FpEtsP/(A®t MEIr/Vr) - MCAr).
Заданная величина:
FCAsp = FCAff FCAfb.
Регулирование подачи водорода.
Прямая подача: величина для поддержания реальной концентрации, основанная на инверсии постоянной величины следующего уравнения:
MHyR = LAG (FHyiN τ.... , τ....) FHyFF = MHyRAW/THy (КГ).
Обратная подача: пропорциональна расхождению между заданным значением соотношения HyEtSP и моделью.
FHyFB = 5 (HyEtSP MEtR - MHyR).
Заданное значение:
FHysp = FHyFF + FHyFB.
Регулирование подачи бутэна (подобное подаче водорода):
FBtFF = MBtRAW ^Bt FBtpB = 5 (BtEtsp MEtR - MBtR)
FBtsp = FBIff + FBIfb.
Уравнения, указанные выше резюмируют уравнения вспомогательного алгоритма. Они выполняются каждые 10 с цифровой системой контроля и регулирования (SNCC).
Главный алгоритм.
Фиг. 5 иллюстрирует принцип главного алгоритма:
1) его орган прогнозирования (основанный на прямой модели) прогнозирует основные свойства полимера (MI и MVS), он использует для этого измерение температуры полимеризации, прогнозирования концентраций в реакторе, сообщаемые вспомогательной моделью и время пребывания РЕ в различных приборах;
2) его орган адаптации сравнивает измерения MI и MVS, осуществляемые (и на выходе из сушильного аппарата тоже) либо измерительной лабораторией каждые 2 ч, либо непрерывным анализатором, с величинами, прогнозируемыми прямой моделью, таким образом, чтобы определить 2 параметра адаптации, которые являются корректирующими параметрами: умножающим для MI и дополнительным для MVS;
3) его орган контроля (основанный на инверсионной модели) подсчитывает на основе заданных значений MI и MVS, подаваемых оператором, заданные значения концентраций, находящихся в реакторе (соотношения Hy:Et и Bt:Et). Как и для вспомогательного алгоритма, этот подсчет состоит из прямой подачи, основанной на прямой модели, и обратной подачи, пропорциональной расхождению между прямой моделью и заданными значениями оператора.
Для данного катализатора свойства смолы в стабильном режиме являются функциями температуры полимеризации и концентраций реагентов. Из различных статических уравнений, описанных в литературе, выбирают следующие уравнения:
log(MI) = а0 + a1 Т° + а2 . log (Hy/Et) + a3 Bt/Et MVS = bo + bi T° + b2 (Bt/Et)b3 + b4 log(MI).
Параметры a0 до a3 и b0 до b4 получают путем идентификации в стабильном режиме (для нескольких смол, полученных с одним и тем же катализатором).
К тому же, различные приборы, через которые проходит полиэтилен до того момента, когда его свойства начинают измеряться (реактор, стриппер, центрифуга, затем сушильня), могут быть подобны, в первом приближении, реактору с идеальным перемешиванием.
Главный алгоритм использует в качестве входов следующие измерения:
TR = температура в реакторе (°C);
Vstp = жидкий объем в стриппере (полученный измерением уровня) (м3);
MIMES = измерение MI (расплав) (melt index);
MVSmes = измерение MVS (удельная объемная масса), а также следующие подсчеты, выполненные вспомогательным алгоритмом:
FpEt = мгновенное получение полимера (скорость) (кг/ч);
FPEoot = расход РЕ, выходящий из реактора (кг/ч);
MPEr = масса РЕ в реакторе (кг)
HyEtR = соотношение Ну к Et в реакторе (кг/кг);
BtEtR = соотношение Bt к Et в реакторе (кг/кг).
Мгновенные брутто величины (перед адаптацией) MVS и логарифма MI (1MI) вычисляются через
MVSins b0 + b * Tr + b2 * (BtEtR) + b4 * IMIins IMIins = a<) + щ * Tr + a2 * log (HyEtR) + a3 * BtEtR.
Используя теорему 2 вычисляют средние свойства брутто на выходе из реактора:
lMIr = LAG (1MImS, MPER/FpEt)
MVSr = LAG (MVSins, MPER/FpEt)
Действительно:
свойства 1MI и MVS достаточно хорошо отвечают закону линейного перемешивания;
- замкнутый реактор может быть уподоблен реактору с идеальным перемешиванием;
- массовый расход РЕ входящий (появляющийся) в реактор, есть, по существу, FpEt, количество РЕ, которое полимеризуется на каждый интервал времени (скорость).
Измерения свойств брутто: зная, что в стриппере имеется приблизительно 500 кг РЕ на м , и если предположить, что стриппер это реактор с идеальным перемешиванием, вычисляют свойства брутто на выходе из стриппера следующим образом:
lMIstp = LAG (lMIr, 500 * Vstp^Eour)
MVSstp = LAG (MVSr, 500 * Vstp/FPE0UT).
Время пребывания в центрифуге очень короткое, можно им пренебречь.
Сушильный аппарат - это сушилка с псевдоожижженным слоем: он содержит постоянно приблизительно 1400 кг РЕ. Можно предположить, что уровень в стриппере меняется мало, и что расход, который выходит из него, равен расходу, который в него снова входит. Теперь расход РЕ, входящий в сушильный аппарат, составляет 1РЕоит. На выходе из сушильного аппарата, в месте, где отобрана проба для измерения свойства, имеются следующие величины брутто:
lMIsh = LAG (lMIstp, 1400/FPEouT)
MVSsh = LAG (MVSstp, 1400/FPEout).
Послеадаптационные характеристики получают при применении параметров адаптации KMI (умножающий параметр), и KMVS (добавочный параметр); свойства после адаптации на выходе из реактора, стриппера и сушильного аппарата равны:
MIrC = kMI * 10lMIr
MVSrC = kMVS + MVSr
MIstpC = kMI * 10lMIstp
MVSstpc = kMVS + MVSstp
MIshC = kMI * 10lMIsh
MVSshc = kMVS + MVSsh.
Адаптация главного алгоритма.
Для осуществления замеров свойств требуется определенное время (± 5 мин, если анализатор на линии, ± 1 ч, если замеры осуществляются лабораторно).Чтобы вычислить параметры адаптации, нужно повторно синхронизировать (повторно отрегулировать во времени) прогнозирования брутто модели с измерениями. Это можно сделать с помощью сдвигового регистра (здесь имеет название функция DELAY):
1MIDel = DELAY (lMIsh, Tmi)
MVSdel = DELAY (MVSsh, tMVS) c τ Mi и τ MvS = ±5 мин или ±1 ч, согласно тому как произведено измерение: через непрерывный анализатор или лабораторно.
При каждом новом измерении MI или MVS пересчитывают параметр адаптации брутто kMI' или KMVS', сравнивая повторно синхронизированную величину модель брутто с измеряемой величиной:
kMI' = log (MImes)- IMIdel kMVS' = MVSmes - MVSdel.
Эти величины брутто фильтруют, чтобы приглушить реакции, вовлекаемые в способ возможными нарушениями (например. шумом) kMI = LAG (kMI', ± 1 ч) kMVS = LAG (kMVS', ± 1 ч)
Орган контроля.
Орган контроля имеет для заданных значений величины MISP и MVSSP, вводимые оператором. Он считает заданные значения соотношений концентраций в реакторе HyEtSP и BtEtSP, необходимые для быстрого получения желаемых свойств MISP и MVSSP. Этот подсчет осуществляется в 2 этапа:
1) орган контроля подсчитывает, исходя из заданных значений MISP и MVSSP, подаваемых оператором, и величин после адаптации MI и MVS в различных аппаратах, заданные значения MIiSP и MVSiSP мгновенной производительности. Эти заданные мгновенные значения состоят из прямой подачи и обратной подачи, пропорциональной расхождению между прямой моделью и заданными значениями, подаваемыми оператором;
2) заданные значения соотношений концентрации HyEtSP и BtEtSP подсчитываются тогда при инверсии статического уравнения, используемого выше для подсчета мгновенных величин MI и MVS.
Заданные значения мгновенных свойств.
Сравнивают свойства на выходе из сушильного аппарата с заданными значениями свойств, чтобы определить желаемые заданные значения свойств на выходе из стриппера (центрифугу не принимают во внимание):
MIstpsp = 10 (log(MISP) + ' ·(Μ'· - log(Mishc)))
MVSstpSP = MVSSP + 0,1 · (MVSSP - MVSshC).
Так же, исходя из расхождения между этими заданными значениями на выходе из стриппера и величинами, измеренными в стриппере, подсчитывают желаемые значения на выходе из реактора:
MIrsp = 10 (log(MIstpSP) + 0,5 · (log(MIstpSP) - log(MIstpC)))
MVSrSP=MVSstpSP + 0,5 · (MVSstpSP - MVSstpC).
Наконец, исходя из расхождения между этими заданными значениями на выходе из реактора и соответствующими измеренными величинами, подсчитывают желаемые заданныезначения, относящиеся к мгновенной производительности:
MIiSP = 10(log(MIrSP) + 2 · (log(MIrSP) - log(MIrC)))
MVSiSP = MVSrSP + 2 · (MVSrSP - MVSrc).
Заданные значения соотношений концентраций.
Заданные значения соотношений концентраций HyEtSP и BtEtSP получают при инверсии статического уравнения, используемого выше, для подсчета мгновенного параметра MI и MVS, заменяя на члены MI и MVS желаемые значения мгновенной производительности и применяя параметр адаптации. Исходя из:
log(MIiSP/kMI)=a0^1^TR^2^log(HyEtSP)+a3<BtEtR
MVSiSP-kMVS=b0+brTR+b2<BtEtSP)b3+b44MIINS получают:
a24og(HyEtSP)=log(MIiSP/kMI)(a0+i1.TR+a3<BtEtR), что дает:
HyEt = 10 ((log(MIiSP/ kMI) - a0 - a1 · TR - a3· BtEtR ) / a2 )
И b2 · (BtEtSP)b3 = MVSiSP - kMVS - ( b0 + b . Tr + b4 . 1MIINS ) что дает
BtEtSP = (( MVSiSP - kMVS - b0 - b1 · Tr - b4 · IMIins )/b2 )1/b3.
Вышеуказанные уравнения резюмируют уравнения главного алгоритма. Они выполняются каждые 30 с на SNCC.
Применяя этот способ, можно управлять полимеризацией с большой точностью. В частности:
контролируемые свойства (MI и MVS) поддерживаются почти на желаемых величинах, с минимальной дисперсией;
качественные изменения (и таким образом свойства MI и MVS) осуществляются быстро и точно;
запуски и остановки полимеризации, так же как и изменения скорости процесса, осуществляются ускоренным методом, постоянно поддерживая MI и MVS очень близко к желаемым величинам.
Хотя способ регулирования по изобретению был представлен с помощью синтеза полиэтилена через непрерывную полимеризацию этилена, понятно, что этот способ регулирования будет эффективен и для других процессов синтеза, и, в частности, для способов, представляющих одну или несколько следующих характеристик:
многопеременное регулирование необходимо, потому что несколько переменных величин влияют на совокупность свойств, подлежащих регулированию;
динамика процесса - медленная: смеси последовательные, значительные холостые ходы;
измерения свойств выбираются с незначительной частотой и/или зашумлены;
регулирование должно быть динамичным, т.е. эффективным, какой бы ни была скорость процесса, так же как и продолжительность переходов скорости и качества (свойств) продукта, подлежащего синтезированию;
интересно оценивать некоторые изменяемые величины, измеренные косвенно.
Чтобы легко применять данный способ, имея представленную здесь аппаратуру, достаточно, чтобы:
статические уравнения процесса были известны (часто они и являются таковыми, по меньшей мере, в определенной степени если нет, способ не может быть освоен);
динамика процесса была приближена идеальными смесями и холостыми ходами;
необходимые измерения были всегда в наличии и достаточно качественные (в частности, расходы реагентов и расходы, которые пропускают через себя соответствующие резервуары).
Особое использование функции LAG, описанное выше, а именно в теоремах 1 и 2, может быть распространено на методы регулирования, основанные на другой структуре, которая включает отличные друг от друга алгоритм главный и алгоритм вспомогательный. Она может применяться, например, в методе регулирования, содержащем только один алгоритм.
Примеры.
Было проведено 8 проб по синтезу полиэтилена (РЕ) 4-х разных типов (определенные по их MI, MVS) при соответственном использовании классического способа регулирования и способа по изобретению. Указанная ниже таблица резюмирует констатации, которые были сделаны на основе многочисленных измерений показателя текучести расплава 8-ми полученных полимеров. Cpk обозначает центрированный показатель способности способа.
Тип РЕ Классическое регулирование Регулирование по изобретению
Расхождение -тип Cpk Расхождение -тип Cpk
1 0,127 0,909 0,059 2,202
2 - 0,61 - 2,0
3 - 0,48 - 1,88
4 - 0,64 - 1,09
Из таблицы видно, что показатель способности Cpk больше чем удвоен благодаря использованию способа по изобретению. Это ука33 зывает на то, что свойства почти в два раза меньше диспергируются, и/или лучше центрируются по отношению к заданным величинам.
Таблица используемых аббревиатур ai - параметр статического уравнения MI (1=0-3); bi - параметр статического уравнения MVS (1=04);
AEt - каталитическая активность этилена (μ3·κγ-1 ч-1);
cxGC - концентрация х, полученная измерением анализатора (кг/м3);
cxr - концентрация х в реакторе (кг/м3); cxSP - заданное значение концентрации х в реакторе (кг/м3);
FPS - массовый расход полимеризации х (скорость) (кг/ч);
FVOUT - объемный расход, выходящий из реактора (м3/ч);
FxIN - массовый расход компонента х, входящего (кг/ч)
FxOUT - массовый расход х, выходящий (кг/ч); kd - константа дезактивации катализатора (1/ч); KfBt - корректирующий параметр (адаптации) бутэна;
KfHy - корректирующий параметр (адаптации) водорода;
kMI - корректирующий параметр (адаптации) MI;
kMVS - корректирующий параметр (адаптации) MVS;
LAG (.) - функция фильтра нижних частот 1-го порядка;
MIMES - измерение MI (Melt Index^^^^^c текучести расплава);
MIy - MI (Melt Index) брутто (не калиброванный) в у;
MIyc - MI калиброванный (с адаптацией) в у; MIySP - заданное значение MI (калиброванное) у;
MVSmes - измерение MVS (объемная удельная масса);
MVSy - MVS (объемная удельная масса) брутто (не калиброванная) в у;
MVSyC - MVS калиброванная (с адаптацией) в у;
MVSySP - заданное значение MVS (калиброванное) для у;
Mxraw - масса компонента х брутто (не калиброван.) в реакторе (кг);
Мху - масса х калиброванная (с адаптацией) в у (кг);
Rx - реактивность X в реакторе;
Vy - объем у (м3);
tr - время пребывания в реакторе (ч);
tx - время пребывания х в реакторе (ч);
может представлять следующие составляющие:
Bt - бутэн;
С А - катализатор;
Et - этилен;
Ну - водород;
Sv - растворитель;
у может представлять следующие устройства: r - реактор полимеризации; stp - c^nnnep;
sh - cyrnuMbHbiii аппарат (с псевдоожиженным слоем).
Обозначения фигур
- реактор полимеризации;
- подача реагентов (сырье), катализатора, растворителя;
- цепь охлаждения;
- трубопровод извлекающий;
- стриппер;
- конденсатор;
- хроматограф в газовой фазе;
- центрифуга;
- сушильный аппарат с псевдоожиженным слоем;
- растворитель и реагент для рециркуляции;
- полиэтилен;
- реагент для рециркуляции;
- растворитель для рециркуляции;
- заданные значения свойства полимера;
- заданное значение скорости процесса;
- главный алгоритм;
- вспомогательный алгоритм;
- заданные значения концентрации;
- заданные значения вводимых расходов;
- регулирование (PID) расходов;
- измерения;
- регулирование температуры;
- прямая подача температуры;
- динамика полимеризации: химическая кинетика и материальный баланс;
- моделирования скорости и соотношений Hy/Et и Bt/Et;
- измерения температуры, расходов и концентраций;
- регулируемый способ;
- анализ пробы продукта, полученного способом;
- измерение величин, связанных с протеканием процесса;
- измерение свойств полимера;
- прямая модель: прогнозирование свойств, предназначенных для измерения;
- сравнение: корректировка модели (адаптация);
- алгоритм регулирования, основанный на инверсионной модели (прямая подача + обратная подача);
- заданные значения величин, связанных со способом;
- измерения и заданные значения вводимых расходов;
- измерение температуры и прогнозирование концентраций;
- прямая модель: уравнения свойств в зависимости от концентраций;
- прогнозирование свойств;
- заданные вел^ины концентраций в реакторе;
- измерение вводимых расходов;
- измерение концентраций в реакторе;
- прямая модель: прогнозирование концентраций на основе материального баланса;
- прогнозирование концентрации;
- сравнение: вычисление параметров адаптации.

Claims (18)

1. Способ регулирования синтеза, по меньшей мере, одного химического соединения, протекающего на установке, содержащей, по меньшей мере, один реактор (R) типа реактора с идеальным перемешиванием, при котором одна или несколько регулирующих величин (GC) воздействуют на ход синтеза, обеспечивая равенство одной или нескольких величин, связанных со свойствами продукта и/или с ходом синтеза, называемых регулируемыми величинами (GR), соответствующим заданным значениям (CGR), причем, названный способ включает следующие этапы:
(а) - ввод заданных значений, относящихся к регулируемым величинам (CGR);
(б) - вычисление с помощью органа прогнозирования (ОР) прогнозируемых значений регулируемых величин (PGR), на основе измерений регулирующих величин способа (MGC );
(в) - использование органа контроля (ОС) для вычисления необходимых значений регулирующих величин способа (CGC) на основе заданных значений (CGR) и прогнозируемых значений (PGR) регулируемых величин;
(г) - переда^ заданных значений регулирующих величин (CGC) воздействующим устройствам или регулирующим органам, контролирующим эти воздействующие устройства, чтобы влиять на протекание процесса; причем используют орган прогнозирования (ОР), основанный на математической модели способа, называемой прямой моделью (М), отличающийся тем, что с помощью органа прогнозирования (ОР), прогнозируют массу MXR, по меньшей мере, одного компонента (X) в реакторе (R) в соответствии с уравнением mxr = LAG (FxRin · τ χ, τχ), где - массовый расход компонента X, входящего в реактор R;
τχ - время пребывания X в реакторе, которое составляет
Tx = Mxr/(I Fxdis), где Мж - последняя подсчитанная вычислительная величина массы компонента X, присутствующего в реакторе R;
ZFxdis - сумма всех массовых расходов Fxdis, с которыми компонент X удаляется из реактора R, в частности, в результате реакции и/или через выход из реактора;
функция у = LAG(u,r) - решение дифференциального уравнения подсчитываемое при мгновенных значениях и и τ, а также при последнем рассчитанном значении величины у, при этом решением этого дифференциального уравнения может быть уравнение одного из следующих видов:
y(t) = y(t-T). e_TA(t) + u(t) . (l-e~TA(t)) или
У (И = -=— 1 * 7Tt7 .
2. Способ регулирования по п.1, отличающийся тем, что заданное значение, по меньшей мере, одной регулируемой величины (CGR ) корректируют на основе рассогласования между измеренным (MGR) и прогнозируемым значениями (PGR) этой регулируемой величины таким образом, чтобы регулирование было эффективным даже при наличии ошибки в прогнозировании этой регулируемой величины (PGR).
3. Способ регулирования по п.1, отличающийся тем, что модель (М) периодически адаптируют с учетом рассогласования между прогнозируемым (PGR) и измеряемыми (MGR) значениями регулируемых величин таким образом, чтобы модель способа обеспечивала прогнозируемые значения регулируемых величин (PGR) наиболее близкими к измеренным значениям этих величин (MGR).
4. Способ регулирования по п.3, отличающийся тем, что результат измерения (MGR) регулируемых величин учитывают только при возможной адаптации модели способа и не учитывают при непосредственном вычислении заданных значений регулирующих величин способа (Cgc).
5. Способ регулирования по одному из пп.1-4, отличающийся тем. что при осуществлении процесса полимеризации он включает, по меньшей мере, один из следующих дополнительных этапов:
подсчет заданного значения температуры в реакторе в зависимости от одного или нескольких заданных параметров свойств продукта и передача этого заданного значения температуры одному или нескольким воздействующим устройствам, позволяющим изменять температуру в реакторе;
подсчет теплового баланса реактора, в частности, на основе измерений температуры, использование этого теплового баланса для определения количества полимера, синтезированного в единицу времени, и/или производительности катализатора, и/или концентрации, по меньшей мере, одного реагента в реакторе;
подсчет количества тепла, выделяемого при полимеризации, с помощью расчета количества одного или нескольких реагентов, кос37 венное определение количества тепла, которое нужно добавить или снизить, чтобы поддерживать температуру реактора, использование полученных результатов для обеспечения более точного регулирования температуры с целью соблюдения заданного значения температуры, в частности, при изменении скорости процесса.
6. Способ регулирования по одному из предшествующих пунктов, отличающийся тем, что количественный показатель свойства P\R компонента X в реакторе R, подобном реактору с идеальным перемешиванием, подсчитывают с учетом соотношения PXR = LAG(RχIN, mr/Fxin), где Ρχ - количественный показатель свойства компонента X отвечающий, по существу, закону линейного перемешивания;
Px1+2 = w1 · Рx1 + w2 · Рх2, причем w1 и w2 массовые соотношения двух фракций 1 и 2 с показателями свойств Рх1 и Рх2, которые перемешивают;
Рх1+2 - количественный показатель свойства компонента X на выходе из реактора, после перемешивания;
PxIN - количественный показатель свойства компонента X на входе в реактор R,
Mxr - масса компонента X в реактор R;
FxIN - массовый расход компонента X. вводимого в реактор R;
функция у = LAG (u, τ) является решением дифференциального уравнения подсчитанного для мгновенных значений инти последнего рассчитанного значения у, при этом данное дифференциальное уравнение может быть решено в цифровом выражении алгебраическим уравнением одного из следующих видов:_ y(t) = y(t-T). e_TA(t) + u(t) . (l-e~T/T(t)) или у (с-т) * u(t) ·—2Lτ (t)
7. Способ регулирования по одному из предшествующих пунктов, отличающийся тем, что включает следующие этапы:
ввод заданных значений, относящихся к одному или нескольким свойствам синтезируемого продукта, в основной алгоритм;
ввод заданного значения скорости процесса во вспомогательный алгоритм;
расчет заданных значений концентрации компонентов в реакторе с помощью основного алгоритма в зависимости, в частности, от заданных значений и измерений свойств продукта, а также от измерений и прогнозируемых концентраций различных компонентов в реакторе;
передача заданных значений концентрации, подсчитанных с помощью основного алгоритма, в качестве вводимых величин во вспомогательный алгоритм;
расчет заданных значений расхода компонентов, вводимых в реактор с помощью вспомогательного алгоритма, в зависимости от заданной величины скорости процесса, заданных значений концентрации и измерений расхода компонентов, вводимых в реактор; и передача заданных значений расхода, подсчитанных с помощью вспомогательного алгоритма одному или нескольким воздействующим устройствам, с целью регулирования расхода компонентов, входящих в реактор, причем основной алгоритм и/или вспомогательный алгоритм используют в соответствии с одним из предшествующих пунктов.
8. Способ регулирования по п.7, отличающийся тем, что используют основной алгоритм, который включает:
этап прогнозирования, основанный на использовании прямой модели способа, на котором производят прогнозирование свойств синтезируемого продукта в зависимости от измеренных или прогнозируемых концентраций компонентов;
этап адаптации, на котором сравнивают прогнозируемые свойства, полученные на этапе прогнозирования, с величинами, измеренными на синтезируемом продукте, и вычитают из результата сравнения параметры адаптации, которые используют в качестве дополнительных величин входа на этапе прогнозирования основного алгоритма; и этап контроля, основанный на инверсионной модели способа, на котором подсчитывают в зависимости от заданных значений и прогнозируемых свойств синтезируемого продукта заданные значения концентраций для вспомогательного алгоритма, причем названные параметры адаптации участвуют также в качестве дополнительных величин входа на этапе контроля.
9. Способ регулирования по одному из пп.7 или 8, отличающийся тем, что используют вспомогательный алгоритм, который включает:
этап прогнозирования, основанный на прямой модели способа, на котором осуществляют прогнозирование концентраций одного или нескольких компонентов на основе материального баланса реактора;
этап адаптации, на котором сравнивают прогнозируемые концентрации, определяемые прямой моделью, с измеренными концентрациями, и вычитают из результата сравнения параметры адаптации, которые используют в качестве вспомогательных водных величин на этапе прогнозирования вспомогательного алгоритма; и этап контроля, основанный на инверсионной модели способа, на котором подсчитывают в зависимости от заданного значения скорости заданные значения концентрации, вычисляемые на этапе контроля основного алгоритма, и от прогнозируемых концентраций, вычисляемых на этапе прогнозирования вспомогательного алгоритма, заданные значения расходов, входящих в реактор, причем, названные параметры адаптации участвуют в качестве дополнительных величин входа на этапе контроля вспомогательного алгоритма.
10. Способ регулирования по одному из предшествующих пунктов, отличающийся тем, что осуществляют регулирование процесса полимеризации этилена с получением полиэтилена, по меньшей мере, в одном реакторе, в котором реагентами являются этилен, водород и/или сомономер, причем реакцию полимеризации осуществляют в присутствии катализатора, и часть содержимого реактора отбирают постоянно или периодически.
11. Способ регулирования по пп.9 и 10, отличающийся тем, что сравнивают на этапе адаптации вспомогательного алгоритма измеренные концентрации этилена, водорода и/или сомономера с величинами, прогнозируемыми на этапе прогнозирования вспомогательного алгоритма, обеспечивая определение, по меньшей мере, одного из следующих параметров адаптации:
а) удельная активность катализатора в отношении этилена, измеряемая в кг/ч получаемого полиэтилена на кг катализатора и на кг/м3 этилена;
б) ошибка в коэффициенте усиления при измерении расхода водорода;
в) чистота подачи сомономера.
12. Способ регулирования по одному из пп. 1-9, отличающийся тем, что осуществляют регулирование процесса непрерывного синтеза пропилена путем полимеризации пропилена, по меньшей мере, в одном реакторе, в котором реагентами являются пропилен, водород и/или сомономер, причем реакцию полимеризации проводят в присутствии катализатора и постоянно или периодически отбирают часть содержимого реактора.
13. Способ регулирования по пп.9 и 12^ отличающийся тем, что сравнивают на этапе адаптации вспомогательного алгоритма измеренные концентрации пропилена, водорода и/или сомономера с величинами, прогнозируемыми на этапе прогнозирования вспомогательного алгоритма для определения, по меньшей мере, одного из следующих параметров адаптации:
а) удельная активность катализатора в отношении пропилена, измеряемая в кг/ч полипропилена на кг катализатора и на кг/м3 пропилена:
б) ошибка в коэффициенте усиления при измерении расхода водорода;
в) чистота подачи сомономера.
14. Способ регулирования по п.8, отличающийся тем, что при осуществлении процесса полимеризации:
периодически измеряют показатель текучести расплава (MI), и/или стандартную объемную массу (MVS) полимера, и/или содержание в нем сомономера;
на этапе прогнозирования основного алгоритма вычисляют прогнозируемые бруттозначения MI и MVS в зависимости от температуры в реакторе и времени пребывания в различных устройствах полимеризационного цикла;
периодически на этапе адаптации основного алгоритма обеспечивают повторную синхронизацию прогнозируемых брутто-значений MI и MVS с учетом времени, прошедшего между моментом измерения MI и MVS и получением результатов измерения, и сравнение прогнозируемых брутто-значений MI и MVS, синхронизированных с измеренными значениями MI и MVS;
производят вычисление адаптирующего умножающего параметра kMH. применяемого для прогнозирования брутто-значений MI, с получением отбираемого прогнозированного значения MI; и производят вычисление аддитивного адаптирующего параметра kMVS, применяемого для прогнозирования брутто-значений MVS, чтобы получить отбираемое прогнозируемое значение MVS.
15. Способ регулирования по одному из предшествующих пунктов, отличающийся тем, что при осуществлении процесса полимеризации вычисляют одно или несколько количественных показателей свойств полимера, используя метод, выбираемый из близкой инфракрасной спектроскопии, инфракрасной спектроскопии, трансформируемой по Фурье, и ядерного магнитного резонанса.
16. Способ регулирования по одному из предшествующих пунктов, отличающийся тем, что при осуществлении процесса полимеризации вычисляют одно или несколько свойств полимера с учетом заранее установленной коррелирующей поправки результатов измерений, выполненных с помощью близкой инфракрасной спектроскопии (NIR) с несколькими заранее определенными длинами волн в зависимости от природы полимера, выбираемыми между 0,8 и 2,6 цм.
17. Способ синтеза химического продукта на установке, содержащей, по меньшей мере, один реактор, который может быть уподоблен реактору с идеальным перемешиванием, отличающийся тем, что осуществляют регулирование процесса синтеза с помощью способа регулирования по любому из предшествующих пунктов.
18. Устройство регулирования синтеза химического продукта на установке для синтезирования, включающей, по меньшей мере, один реактор, который может быть уподоблен реактору с идеальным перемешиванием, отличающееся тем, что оно содержит, по меньшей мере, один вычислительный блок, по меньшей мере, одно средство для ввода заданного значения свойства (CGR) синтез^уемого продукта в вычислительный блок, по меньшей мере, одно средство для ввода заданного значения расхода синтезируемого продукта (CGC) в вычислительный блок, по меньшей мере, один орган контроля (ОС) и, по меньшей мере, один орган прогнозирования (ОР), подключенные к вычислительному блоку, а также, по меньшей мере, одно средство для передачи заданного значения регулирующей величины (CGC) на соответствующее воздействующее устройство, управляющее одной или несколькими регулируемыми величинами (GC), способными воздействовать на развитие способа так, что одна или несколько величин, связанных со свойствами продукта или с развитием способа, названных регулирующими величинами (GR), станут равны соответствующим заданным значениям (CGR), при этом орган прогнозирования (ОР) выполнен с возможностью прогнозирования масс Мж, по меньшей мере, одного компонента (X) в реакторе (R ) в соответствии с уравнением;
Mxr= LAG (FxRin τχ, τχ), где FXRin - массовый расход компонента X, входящего в реактор R ;
τχ - время пребывания X в реакторе, которое составляет
Τχ — Mxr/(Z Fxdis), где MXR - последняя вычисленная величина массы компонента X, присутствующего в реакторе R;
ZFxdis - сумма всех массовых расходов Fxdis, с которыми компонент X удаляется из реактора R, в частности, в результате реакции и/или через выход из реактора;
функции у = LAG (u, τ ) - решение дифференциального уравнения_ dt т
y(t-T)+u(t)·— у (t) = _T(t) *<t) .
подсчитываемое при мгновенных значениях и и τ, а та^е ^и последнем рассчитанном значении величины у; дифференциальное уравнение может быть решено алгебраическим уравнением одного из следующих видов:
EA199800049A 1995-06-09 1996-06-01 Способ регулирования синтеза химических продуктов, синтез химических продуктов и устройство регулирования синтеза EA000343B1 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
BE9500506A BE1009406A3 (fr) 1995-06-09 1995-06-09 Methode de regulation de procedes de synthese de produits chimiques.
PCT/EP1996/002408 WO1996041822A1 (fr) 1995-06-09 1996-06-01 Methode de regulation de procedes de synthese de produits chimiques

Publications (2)

Publication Number Publication Date
EA199800049A1 EA199800049A1 (ru) 1998-08-27
EA000343B1 true EA000343B1 (ru) 1999-04-29

Family

ID=3889027

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EA199800049A EA000343B1 (ru) 1995-06-09 1996-06-01 Способ регулирования синтеза химических продуктов, синтез химических продуктов и устройство регулирования синтеза

Country Status (20)

Country Link
US (1) US6144897A (ru)
EP (1) EP0830394B1 (ru)
JP (1) JP2000500060A (ru)
KR (1) KR100432252B1 (ru)
CN (1) CN1155626C (ru)
AT (1) ATE177761T1 (ru)
AU (1) AU704563B2 (ru)
BE (1) BE1009406A3 (ru)
BR (1) BR9609240A (ru)
CA (1) CA2220316C (ru)
CZ (1) CZ293002B6 (ru)
DE (1) DE69601794T2 (ru)
EA (1) EA000343B1 (ru)
ES (1) ES2131945T3 (ru)
HU (1) HUP9803021A3 (ru)
NO (1) NO315563B1 (ru)
PL (1) PL186591B1 (ru)
RO (1) RO120973B1 (ru)
UA (1) UA37277C2 (ru)
WO (1) WO1996041822A1 (ru)

Families Citing this family (79)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6106785A (en) * 1997-06-30 2000-08-22 Honeywell Inc. Polymerization process controller
US6122557A (en) * 1997-12-23 2000-09-19 Montell North America Inc. Non-linear model predictive control method for controlling a gas-phase reactor including a rapid noise filter and method therefor
GB2334958B (en) * 1998-02-25 2001-11-07 Porpoise Viscometers Ltd Melt flow index determination in polymer process control
US6093211A (en) * 1998-04-09 2000-07-25 Aspen Technology, Inc. Polymer property distribution functions methodology and simulators
BR9803848A (pt) * 1998-10-08 2000-10-31 Opp Petroquimica S A Sistema para inferência em linha de propriedades fìsicas e quìmicas, sistema para inferência em linha de variáveis de processo, e, sistema de controle em linha
DE69920954T2 (de) 1998-11-30 2005-02-03 Bp Chemicals Ltd. Verfahren zur polymerisationskontrolle
US6311134B1 (en) * 1999-02-09 2001-10-30 Mallinckrodt Inc. Process and apparatus for comparing chemical products
FR2790760A1 (fr) * 1999-03-12 2000-09-15 Bp Chemicals Snc Procede de polymerisation de l'isobutene
FR2794757B1 (fr) 1999-06-11 2002-06-14 Bp Chemicals Snc Procede de polymerisation de l'isobutene
EP1214362A1 (en) * 1999-07-30 2002-06-19 ExxonMobil Chemical Patents Inc. Raman analysis system for olefin polymerization control
US6479597B1 (en) 1999-07-30 2002-11-12 Exxonmobil Chemical Patents Inc. Raman analysis system for olefin polymerization control
US6983233B1 (en) 2000-04-19 2006-01-03 Symyx Technologies, Inc. Combinatorial parameter space experiment design
RU2270468C2 (ru) * 2000-04-27 2006-02-20 Бп Корпорейшн Норт Америка Инк. Способ управления химическим технологическим процессом
FR2810325A1 (fr) 2000-06-16 2001-12-21 Bp Chemicals Snc Procede de polymerisation de l'isobutene
WO2002008839A1 (en) * 2000-07-21 2002-01-31 Unilever N.V. Method for simulating chemical reactions
US6625512B1 (en) * 2000-07-25 2003-09-23 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for performing final critical dimension control
DE10037153C2 (de) * 2000-07-31 2003-04-10 Franz Willeke Vorrichtung zur Polymerisation in einem Schlaufenreaktor
DE60141586D1 (de) * 2000-08-07 2010-04-29 Mitsui Chemicals Inc Verfahren zur fertigungssteuerung
US6760631B1 (en) 2000-10-04 2004-07-06 General Electric Company Multivariable control method and system without detailed prediction model
BR0116461A (pt) * 2000-12-04 2003-09-23 Univation Tech Llc Processo de polimerização
US6605675B2 (en) 2000-12-04 2003-08-12 Univation Technologies, Llc Polymerization process
US6996550B2 (en) * 2000-12-15 2006-02-07 Symyx Technologies, Inc. Methods and apparatus for preparing high-dimensional combinatorial experiments
FR2821175A1 (fr) * 2001-02-19 2002-08-23 Solvay Methode de regulation d'une propriete d'un produit resultant d'une transformation chimique
US6458916B1 (en) * 2001-08-29 2002-10-01 Hitachi, Ltd. Production process and production apparatus for polybutylene terephthalate
JP2003076934A (ja) * 2001-09-03 2003-03-14 Tosoh Corp ポリマーの物性予測方法及びそれを用いたプラントの運転制御方法
CN1329110C (zh) 2001-09-26 2007-08-01 伊内奥斯美国公司 一体化的化工工艺控制
CN100443868C (zh) * 2001-11-09 2008-12-17 埃克森美孚化学专利公司 利用拉曼光谱分析的聚合物性能的在线测量和控制
US7799877B2 (en) 2001-11-15 2010-09-21 Univation Technologies, Llc Polymerization monitoring and control using leading indicators
US6657019B2 (en) * 2001-11-20 2003-12-02 Basf Corporation Method and apparatus for predicting polymer latex properties in an emulsion polymerization process to improve the quality and productivity of the polymer latex
US7846736B2 (en) * 2001-12-17 2010-12-07 Univation Technologies, Llc Method for polymerization reaction monitoring with determination of entropy of monitored data
US7226789B2 (en) * 2001-12-17 2007-06-05 Unication Technolofies, Llc Method of applying non-linear dynamics to control a gas-phase polyethylene reactor operability
DE10216558A1 (de) * 2002-04-15 2003-10-30 Bayer Ag Verfahren und Computersystem zur Planung von Versuchen
EP1359168A1 (en) * 2002-05-03 2003-11-05 BP Lavéra SNC Rotomoulding polyethylene and method for producing same
JP4112900B2 (ja) * 2002-05-21 2008-07-02 株式会社山武 制御方法及び制御装置
EP1578814A2 (en) * 2002-10-15 2005-09-28 ExxonMobil Chemical Patents Inc. On-line measurement and control of polymer properties by raman spectroscopy
CA2409600A1 (en) * 2002-10-24 2004-04-24 Bayer Inc. Process for the preparation of isoolefin polymers with controlled free-radical curability
WO2004040283A2 (en) * 2002-10-28 2004-05-13 Bp Corporation North America Inc. Control of a polymerization process
US7319040B2 (en) * 2002-10-28 2008-01-15 Ineos Usa Llc Process control using on-line instrumentation and process models
US7106437B2 (en) 2003-01-06 2006-09-12 Exxonmobil Chemical Patents Inc. On-line measurement and control of polymer product properties by Raman spectroscopy
WO2005007711A1 (en) * 2003-07-11 2005-01-27 Innovene Europe Limited Process for the (co-)polymerisation of ethylene in the gas phase
EP1644423B1 (en) * 2003-07-11 2006-12-13 Ineos Europe Limited Process for the (co-)polymerisation of ethylene in the gas phase
US7402635B2 (en) * 2003-07-22 2008-07-22 Fina Technology, Inc. Process for preparing polyethylene
US7838605B2 (en) * 2003-10-17 2010-11-23 Univation Technologies, Llc Polymerization monitoring and control using improved leading indicators
US8058366B2 (en) * 2003-10-17 2011-11-15 Univation Technologies, Llc Polymerization monitoring and method of selecting leading indicators
US7400941B2 (en) 2004-01-14 2008-07-15 Chrevron Phillips Chemical Company Lp Method and apparatus for monitoring polyolefin production
WO2005100417A1 (en) * 2004-04-13 2005-10-27 Union Carbide Chemicals & Plastics Technology Corporation Use of instantaneous split to improve reactor control
US7483129B2 (en) 2005-07-22 2009-01-27 Exxonmobil Chemical Patents Inc. On-line properties analysis of a molten polymer by raman spectroscopy for control of a mixing device
US7505129B2 (en) 2005-07-22 2009-03-17 Exxonmobil Chemical Patents Inc. On-line analysis of polymer properties for control of a solution phase reaction system
US7505127B2 (en) * 2005-07-22 2009-03-17 Exxonmobil Chemical Patents Inc. On-line raman analysis and control of a high pressure reaction system
DE602005015220D1 (de) * 2005-09-16 2009-08-13 Mettler Toledo Ag Verfahren zur Simulierung eines Prozesses auf Labormassstab
US7738975B2 (en) 2005-10-04 2010-06-15 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Analytical server integrated in a process control network
US8036760B2 (en) * 2005-10-04 2011-10-11 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and apparatus for intelligent control and monitoring in a process control system
US7444191B2 (en) 2005-10-04 2008-10-28 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Process model identification in a process control system
US20070255022A1 (en) * 2006-04-28 2007-11-01 Fina Technology, Inc. Fluorinated transition metal catalysts and formation thereof
US8110518B2 (en) * 2006-04-28 2012-02-07 Fina Technology, Inc. Fluorinated transition metal catalysts and formation thereof
US8138285B2 (en) * 2007-10-26 2012-03-20 Fina Technology, Inc. Fluorinated impregnated catalyst systems and methods of forming the same
ATE528326T1 (de) * 2007-10-31 2011-10-15 Basell Poliolefine Srl Verfahren zur steuerung eines lösungsverfahrens zur olefinpolymerisation
US8114353B2 (en) * 2007-12-20 2012-02-14 Chevron Phillips Chemical Company Lp Continuous catalyst activator
KR101737308B1 (ko) 2008-12-29 2017-05-18 바셀 폴리올레핀 이탈리아 에스.알.엘 기상 중합 반응기 제어
CN101876822B (zh) * 2009-04-30 2012-07-25 上海天坛助剂有限公司 聚氧乙烯醚生产装置的自动化控制方法
US9289739B2 (en) 2009-06-23 2016-03-22 Chevron Philips Chemical Company Lp Continuous preparation of calcined chemically-treated solid oxides
JP2013505489A (ja) 2009-09-17 2013-02-14 ビーエーエスエフ ソシエタス・ヨーロピア 化学的エンジニアリング工程を制御する明確なスイッチを有する二自由度制御方法
EP2516488B1 (en) 2009-12-22 2013-11-20 Basell Polyolefine GmbH Process for the preparation of ethylene homopolymers or copolymers in a high-pressure reactor controlled by a model based predictive controller
CN103261241B (zh) 2010-12-22 2016-05-11 巴塞尔聚烯烃股份有限公司 监测乙烯或乙烯与共聚单体在管状反应器中在高压下的聚合的方法
US9016075B1 (en) * 2012-01-04 2015-04-28 The Boeing Company Aircraft environmental control system and method
EP2874029A1 (de) * 2013-11-15 2015-05-20 Bayer Technology Services GmbH Verfahren zum Betreiben einer zur Durchführung von wenigstens einer chemischen Reaktion eingerichteten Anlage
CN104656457A (zh) * 2013-11-19 2015-05-27 中国石油天然气股份有限公司 一种丙烯聚合环管反应器内部压力计算方法
US9389161B2 (en) 2014-04-09 2016-07-12 Exxonmobil Chemical Patents Inc. On-line FT-NIR method to determine particle size and distribution
CN105116931A (zh) * 2015-07-21 2015-12-02 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 一种氢氮混合站的氢气控制方法及***
IT201600081868A1 (it) 2016-08-03 2018-02-03 Versalis Spa Metodo e sistema per il controllo di un impianto di produzione in continuo di un polimero.
CN106647285B (zh) * 2017-02-10 2019-08-09 泉州装备制造研究所 一种基于软测量技术的催化剂活性检测方法
EP3605249A1 (de) 2018-08-02 2020-02-05 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur synchronisierung, verfahren zum betreiben einer industriellen anlage, vorrichtung, computerprogrammprodukt und computerlesbares medium
JPWO2020066309A1 (ja) * 2018-09-28 2021-09-24 富士フイルム株式会社 フロー反応設備及び方法
CN113260927B (zh) * 2019-01-31 2024-06-18 陶氏环球技术有限责任公司 过程控制
ES2953941T3 (es) 2019-04-01 2023-11-17 Basf Se Fabricación continua de prepolímeros de poliuretano
CN111240284B (zh) * 2020-01-17 2023-03-10 陈欣 一种模拟生产过程中液体浆料产品产量的品质控制方法
KR20220149062A (ko) * 2021-04-30 2022-11-08 에스케이인천석유화학 주식회사 개질설비의 반응기 제어 방법 및 장치
CN113176767B (zh) * 2021-04-30 2022-09-27 北京瑞飞华亿科技有限公司 一种丙烯回收控制***
EP4148035A1 (en) * 2021-09-14 2023-03-15 Air Liquide Societe Anonyme pour l'Etude et L'Exploitation des procedes Georges Claude Methanol synthesis based on a mathematical model

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4725654A (en) * 1982-04-02 1988-02-16 The Dow Chemical Company Process for anionic polymerization
IN160886B (ru) * 1983-04-25 1987-08-15 Babcock & Wilcox Co
US4668473A (en) * 1983-04-25 1987-05-26 The Babcock & Wilcox Company Control system for ethylene polymerization reactor
US4572819A (en) * 1983-08-24 1986-02-25 The Dow Chemical Company Apparatus for anionic polymerization wherein the molecular weight of the polymer is closely controlled
US4921919A (en) * 1985-12-10 1990-05-01 Amoco Corporation Method and apparatus for minimizing polymer agglomerate or lump formation in a gas-phase polypropylene polymerization reactor
US5065336A (en) * 1989-05-18 1991-11-12 E. I. Du Pont De Nemours And Company On-line determination of polymer properties in a continuous polymerization reactor
EP0486262A1 (en) * 1990-11-13 1992-05-20 Vinamul Ltd. Chemical processes
ES2097520T3 (es) * 1992-05-29 1997-04-01 Amoco Corp Polimerizacion de alfa-olefinas.
JPH063243A (ja) * 1992-06-23 1994-01-11 Asahi Chem Ind Co Ltd ゴム状重合体の物性推定方法
JPH0628009A (ja) * 1992-07-07 1994-02-04 Asahi Chem Ind Co Ltd 重合プロセスの制御方法
JP3331031B2 (ja) * 1993-12-15 2002-10-07 昭和電工株式会社 ポリオレフィン重合反応器のスタートアップ制御方法および装置
US5570282A (en) * 1994-11-01 1996-10-29 The Foxboro Company Multivariable nonlinear process controller

Also Published As

Publication number Publication date
CZ293002B6 (cs) 2004-01-14
ES2131945T3 (es) 1999-08-01
AU6124696A (en) 1997-01-09
NO315563B1 (no) 2003-09-22
WO1996041822A1 (fr) 1996-12-27
NO975780D0 (no) 1997-12-08
CA2220316A1 (fr) 1996-12-27
DE69601794T2 (de) 1999-10-07
BR9609240A (pt) 1999-05-11
MX9709813A (es) 1998-03-31
JP2000500060A (ja) 2000-01-11
UA37277C2 (ru) 2001-05-15
CA2220316C (fr) 2008-11-18
AU704563B2 (en) 1999-04-29
EP0830394B1 (fr) 1999-03-17
EA199800049A1 (ru) 1998-08-27
HUP9803021A3 (en) 1999-05-28
PL186591B1 (pl) 2004-01-30
US6144897A (en) 2000-11-07
RO120973B1 (ro) 2006-10-30
NO975780L (no) 1998-02-06
EP0830394A1 (fr) 1998-03-25
CN1192222A (zh) 1998-09-02
CZ398597A3 (cs) 1998-03-18
CN1155626C (zh) 2004-06-30
ATE177761T1 (de) 1999-04-15
KR100432252B1 (ko) 2004-09-18
HUP9803021A2 (hu) 1999-04-28
PL323911A1 (en) 1998-04-27
DE69601794D1 (de) 1999-04-22
KR19990022784A (ko) 1999-03-25
BE1009406A3 (fr) 1997-03-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EA000343B1 (ru) Способ регулирования синтеза химических продуктов, синтез химических продуктов и устройство регулирования синтеза
Richards et al. Measurement and control of polymerization reactors
JPH11249705A (ja) 高速ノイズフィルターとそれに関する方法を含む気相反応器を制御するための非線形モデル予測制御法
CA2217381C (en) Feedback method for controlling non-linear processes
JPS6335612A (ja) 予め選択したアイソタクチシテイを有する立体特異性アルフア−オレフインの制御重合方法
Fontoura et al. Monitoring and control of styrene solution polymerization using NIR spectroscopy
EA017253B1 (ru) Способ выбора рабочих условий реактора
Finkler et al. Realization of online optimizing control in an industrial semi-batch polymerization
Özkan et al. Generalized predictive control of optimal temperature profiles in a polystyrene polymerization reactor
Vieira et al. Control strategies for complex chemical processes. Applications in polymerization processes
Petit et al. Control of an industrial polymerization reactor using flatness
Scali et al. Control of the quality of polymer products in continuous reactors: comparison of performance of state estimators with and without updating of parameters
Yabuki et al. An industrial experience with product quality control in semi-batch processes
Wang et al. Optimal polymer grade transitions for fluidized bed reactors
KR20020016086A (ko) 고분자 제품의 물성예측방법
Ali pH control using PI control algorithms with automatic tuning method
MXPA97009813A (en) Method of regulation of quimi product synthesis procedures
Muhammad et al. Temperature control of low density polyethylene (LDPE) tubular reactor using Model Predictive Control (MPC)
Sirohi et al. Optimal control of transient dynamics in a continuous polymerization reactor
JPH0348209B2 (ru)
SU1214190A1 (ru) Способ автоматического управлени химическим полунепрерывным реактором дл жидкофазных экзотермических процессов
Silva et al. Optimization and nonlinear model predictive control of batch polymerization systems
Amrehn DDC of chemical and related systems
Chien On-line control of conversion in continuous solution methyl methacrylate polymerization reactors.
Joy et al. NONLINEAR MODEL PREDICTIVE CONTROL OF A SMART-SCALE EMULSION POLYMERIZATION PROCESS

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s)

Designated state(s): AM AZ BY KZ KG MD TJ TM

TC4A Change in name of a patent proprietor in a eurasian patent

Designated state(s): AM AZ BY KZ KG MD TJ TM