六氟丙烯生产过程先进控制策略的研究
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摘要
六氟丙烯(简称HFP)是有机氟工业基础原料之一，它的重要性仅次于四氟乙烯(TFE)，是诸多含氟共聚物的共聚单体，也是多种含氟化合物的中间体。而四氟乙烯的热分解制备六氟丙烯的反应比较复杂，组成多，反应过程中伴有大量热量放出，且有自聚结碳现象，温度、流量等工艺参数稍微控制不好，即引起反应器的堵塞，甚至烧穿热解管。生产装置设备多、管道多、电气仪表多，生产过程技术密集，产品纯度要求高，生产工艺比较复杂，生成产物中有极毒的八氟异丁烯，故要求生产过程连续化。
本课题综述了六氟丙烯生产过程自动化控制的发展、现状，分析了热分解过程中不同因素对反应生成物的影响，用机理分析和现场经验结合的方法，建立了裂解炉的数学模型，提出了六氟丙烯生产裂解过程先进控制策略。针对六氟丙烯分离提纯过程常规控制策略的缺点，本文提出了基于神经网络的先进控制策略以达到平稳生产，减少了由于进料波动而带来的产品质量的变化，整个系统采用了可编程控制器、工业控制计算机构成的小型集散控制系统对六氟丙烯生产过程进行了控制，此外，本文还研究了六氟丙烯生产过程如何防止压缩机发生喘振，提出了相应的控制方案，为六氟丙烯自动化生产全过程提供了相对完整的解决方案。
Hexafluoropropene(HFP), a basal material of organic fluorin industry, is an important copolymerizable monomer and semifinished product that contains fluorin. It's importance is only less than Tetrafluoroethylene (TFE). The reaction to get Hexafluoropropene through decomposing Tetrafluoroethylene is complicated because the products have many kinds. There are a great quantity of heat releasing from the reaction. What's more, self aggregation and producing carbon may happen. If the parameter of temperature and flux are not well controlled, the staple will block up the reactor. The purity of Hexafluoropropene is highly requested. The product contains poisonous Octafluoroisobutene. All these above request the generative process to be continuous and automation.
This thesis summaries the development and the current situation of Hexafluoropropene generative process control. The different factors that affect pyrogenation reaction is analyzed and the advanced process control to pyrogenation reactor is proposeed. In ordor to avoid disadvantage of normal control of distillation column, neural network is introduced to avoid the disturbance of flux and composition of enterance material. A distributed control system, which is composed of PLC and industry personal computer, is designed to control the whole precess.
本课题综述了六氟丙烯生产过程自动化控制的发展、现状，分析了热分解过程中不同因素对反应生成物的影响，用机理分析和现场经验结合的方法，建立了裂解炉的数学模型，提出了六氟丙烯生产裂解过程先进控制策略。针对六氟丙烯分离提纯过程常规控制策略的缺点，本文提出了基于神经网络的先进控制策略以达到平稳生产，减少了由于进料波动而带来的产品质量的变化，整个系统采用了可编程控制器、工业控制计算机构成的小型集散控制系统对六氟丙烯生产过程进行了控制，此外，本文还研究了六氟丙烯生产过程如何防止压缩机发生喘振，提出了相应的控制方案，为六氟丙烯自动化生产全过程提供了相对完整的解决方案。
Hexafluoropropene(HFP), a basal material of organic fluorin industry, is an important copolymerizable monomer and semifinished product that contains fluorin. It's importance is only less than Tetrafluoroethylene (TFE). The reaction to get Hexafluoropropene through decomposing Tetrafluoroethylene is complicated because the products have many kinds. There are a great quantity of heat releasing from the reaction. What's more, self aggregation and producing carbon may happen. If the parameter of temperature and flux are not well controlled, the staple will block up the reactor. The purity of Hexafluoropropene is highly requested. The product contains poisonous Octafluoroisobutene. All these above request the generative process to be continuous and automation.
This thesis summaries the development and the current situation of Hexafluoropropene generative process control. The different factors that affect pyrogenation reaction is analyzed and the advanced process control to pyrogenation reactor is proposeed. In ordor to avoid disadvantage of normal control of distillation column, neural network is introduced to avoid the disturbance of flux and composition of enterance material. A distributed control system, which is composed of PLC and industry personal computer, is designed to control the whole precess.
引文
1．游金宗、吕俊英，六氟丙烯的生产及发展前景，化工技术经济，1998年第6期，P13-16
2．游金宗、吕俊英，六氟丙烯的生产及其应用，有机氟工业，1999年第2期，P14-17
3．朱顺根，六氟丙烯的生产和工艺，有机氟工业，第1期，P7-37
4．Karl J．Astrom，Bjorn Writtenmark，计算机控制系统——原理与设计(第三版)，电子工业出版社
5．贾青，工控计算机和PLC的现状及其发展，自动化博览，2000，17(3)，P1-7
6．彭瑜，PC控制的新近进展，世界仪表与自动化，2001，5(3)，P14-22
7．张阳、程国华、戴煜，裂解炉自动升降温控制，扬子石油化工，1995，10(1)，P40-44，
8．戴煜、李扬、王执铨、蒋勇，裂解炉升降温过程的自动控制，石油化工自动化，1999年第5期，P22-25
9．郭海凌，裂解炉APC先进控制；化工自动化及仪表；1999，26(5)，P9-11
10．黄苏南、邵惠鹤，乙烯裂解炉建模的回顾与展望，化学工业与工程，第九卷第3期，P26-30
11．李玉刚、项曙光、岳金彩、韩方煜，乙烷裂解炉的仿真建模，计算机仿真，2000年5月第17卷第3期，P67-69
12．李玉刚、项曙光、岳金彩、韩方煜，STR-Ⅲ型柴油裂解炉的动态模型，石油化工，1999年第28卷第10期，P700-703
13．解冬海、钱锋、俞金寿，STR-Ⅲ型裂解炉中石脑油裂解的工艺数学模型，石油化工，1993，22(12)，P813-819
14．魏宗仁，现代裂解炉复杂控制系统分析，北京化工，1994，24(1)，P15-20
15．朱斌润，乙烯裂解炉的计算机控制，扬子石油化工，1991，(1)，P55-60
16．匡卓贤、郭林、刘强、高蜂，乙烯装置裂解炉高级控制系统的应用及其效益，乙烯工业，1997，9(1)，P17-19
17．关国民、王宗样，大庆石脑油裂解炉计算机控制模型，石油化工，1990，19(8)，P523-530
18．周君，浅谈乙烯裂解炉炉出口温度的控制与操作，石油炼制，1992，(1)，P45-49
19．陈广崇，CBL-Ⅱ型乙烯裂解炉的控制，石油化工自动化，1996，23(6)，P12-16．
20．金冶、郭海鹰，不同炉型裂解炉出口温度控制策略，自动化与仪器仪表，1996(2)，P36-41
21．尹建才，乙烯装置管式裂解炉，广石化科技信息，1990年第1期，P81-87．
22．孙国华，SRT-Ⅳ型重质油裂解炉的先进控制和优化控制，石油化工自动化，1998．4，P14-17
23．黄金杰、吴仲阳、吕宁、刘志东，乙烷裂解炉的静态优化控制，哈尔滨理工大学学报，1999年12月第4卷第6期，P17-20
24．郑明方，管式裂解炉温度神经网络优化控制，江苏石油化工学院学报，1999年9月第11卷第3期，P40-43
25．王世彦，乙烯装置先进控制系统应用及其效益，石油化工高等学校学报，1997年12月第10卷第4期，P19-21
26．马小瑛．杨崇侯，先进控制技术在乙烯生产过程中的设计考虑，石油化工自动化，2000年第2期，P27-30
27．姚书勤、刘凤周，采用先进控制技术提高烯烃厂的经济效益，炼油化工自动化，1994年1月，P3-7
28．黄克谨、钱积新、孙优贤、周春晖，精馏控制综述，炼油化工自动化，1993年第3期，P49-53
29．王贵良，精馏塔的控制方案，黑龙江自动化技术与应用，1995年第2期，P12-16
30．王健、王民涛，氨精馏塔的自动控制，化肥工业，第22卷第1期，P55-57
31．黄海燕、俞安然、祝如松，先进控制在乙烯精馏塔系统中的应用，世界仪表与自动化，2001年第4期，P58-60
32．张余岳、邵之江、仲卫涛，etc，精馏塔串联塔系的整体优化与简单分散优化研究，石油化工自动化，1999年第3期，P19-21
33．王永骥、涂健编著，神经元网络控制，机械工业出版社，1999年7月
34．周丹明、陈宗海，基于优化BP算法的精馏塔预测模型，系统仿真学报，第
2000年7月第12卷第4期，P392-395
35．郭创新、梁年生、景雷、叶鲁卿、曾杰，自适应鲁棒BP算法及其应用研究，模式识别与人工智能，1996年3月，第9卷第1期，P78-86
36．李奇安，李平，李悦，基于BP网络的典型工业过程自适应预测区域控制，抚顺石油学院学报，2001年Vol．21 No．2，P66-68
37．赵之山、旷戈、王良恩，etc，BP网络培训算法的改进及其ANN在催化精馏水解塔模拟中的应用，化学工程，1998年第26卷第6期，P44-46
38．丁利华、俞金寿，神经元网络理论在乙烯精馏塔成分估计中的应用，华东理工大学学报，1995-12，VOL21-NO．6，P725-729
39．刘磊、王康斌，基于神经网络的过程软测量，天津大学学报，1995年3月
40．吴迎春、黄俊斌、陈国良、白方周，精馏过程的神经网络控制系统的设计，电子学报，1996年4月第4期，P82-85
41．陈捷、玉树青、王宁、王骥程，多侧线精馏塔的神经网络控制，化工学报，1996年6月第47卷第3期，P376-380
42．肖剑、刘家祺、韩金玉、刘禾，用人工神经网络模型模拟催化精馏塔，化学工程，1998年第26卷第2期，P29-31
43．张建明、王树青、王宁，模糊系统与人工神经网络的交叉综合及应用，系统工程与电子技术，1998年第9期
44．罗荣富、邵惠鹤，分布式网络局部学习方法及其在推断控制中的应用，自动化学报，1994年11月第20卷第6期
45．王旭东、邵惠鹤、罗荣富，分布式RBF神经网络及其在软测量方面的应用，控制理论与应用，第15卷第4期，P558-563
46．吴迎春、黄俊斌、陈国良、白方周，精馏过程的神经网络控制系统的设计，电子学报，1996年4月第4期
47．崔建伟、陈四庚、姚银福，解耦控制在精馏塔温度控制中的应用，内蒙古石油化工，第25卷，P150-152
48．胡泽新、邵惠鹤，基于神经网络的解耦控制新方法及其应用，控制与决策，1993年11月8卷6期
49．张安年、管天云、党明江，神经网络解耦控制系统的分析，洛阳工学院学报，
1996年6月第17卷第2期，P61-64
50．张志君、董文葆，一种简单实用的多变量解耦控制方法及在精馏过程中的应用，炼油化工自动化，1997．1，P39-43
51．闻新、周露、王丹力、熊晓英编著，MATLAB神经网络应用设计，科学出版社，2001年5月
52．王明玉，离心式压缩机的防喘振控制，石油化工自动化，2000．5，P11-13
53．刘原，李鹏飞，王晓娟，应用可编程型单回路调节器防止轴流压缩机喘振，西北纺织工学院学报，第14卷第2期，P180-184
54．孟传良，工控系统的屏蔽和接地抗干扰技术，贵州工业大学学报，第28卷第1期，P70-74
55．张晓东，工业自动化控制系统的接地保护，建材、建筑、装修，2000(1)，P14-15
56. Li Shurong and Li Feng, Dynamic Neural Network Based Nonlinear Adaptive Control For A Distillation Column, Proceedings of 3th World Congress on Intelligence Control and Automation
57. Jin Xiaomong、Rong Gang、Wang Shuqing, Industrial Distillation Column Advanced Control in a DCS, Proceedings of 3th World Congress on Intelligence Control and Automation
58. Yin Wang, Gang Rong and Shuqing Wang, PLS Algorithm for Radial Basis Function Networks, Proceedings of the 37th IEEE Conference on Design & Control Tampa, Florida USA. December 1998, P4748-4753
59. Hong-Te Su and Thomas J. McAvoy, Neural Model Predictive Control of nolinear Chemical Process, proceedings of the 1993 Industrial Symposium on Intelligence Control, Chicago Illinois, USA, P358-363
60. E. Margaglio、R. Lamanna、P.Y. Glorennec, Control of a Distillation Column Using Fuzzy Inference Systems, FUZZY-IEEE 1997, P995-999
61. Gerhard klett, Application of Fuzzy Control In Chemical Distillation Process, IEEE 1993, P375-377
62. S. Chen, C. F. N. Cowan, and P. M. Grant, Orthogonal Least Squares Learning
Algorithm for Radial Basis Function Network, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, Vol. 3., NO 2., MARCH 1991, P302-309
63. M.J.Willis、C.Di Massimo、G.A. Montague、M.T Tham、Prof. A.J.Morris, Artificial neural networks in proces engineering, IEE PROCEEDINGS-D, Vol. 138, NO.3, MAY 1991, P256-266
64. Roland Stenz and Udo kuhn, Automation of a Batch Distillation Column Using Fuzzy and Conventional Control, IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEM TECHNOLOGY, VOL. 3, JUNE 1995, P171-176
65. Srinivasan Santhanam, Reza Langari, Supervisory Fuzzy Adapitive Control of a Binary Distillation Column, IEEE 1994, P1063-1068
2．游金宗、吕俊英，六氟丙烯的生产及其应用，有机氟工业，1999年第2期，P14-17
3．朱顺根，六氟丙烯的生产和工艺，有机氟工业，第1期，P7-37
4．Karl J．Astrom，Bjorn Writtenmark，计算机控制系统——原理与设计(第三版)，电子工业出版社
5．贾青，工控计算机和PLC的现状及其发展，自动化博览，2000，17(3)，P1-7
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7．张阳、程国华、戴煜，裂解炉自动升降温控制，扬子石油化工，1995，10(1)，P40-44，
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9．郭海凌，裂解炉APC先进控制；化工自动化及仪表；1999，26(5)，P9-11
10．黄苏南、邵惠鹤，乙烯裂解炉建模的回顾与展望，化学工业与工程，第九卷第3期，P26-30
11．李玉刚、项曙光、岳金彩、韩方煜，乙烷裂解炉的仿真建模，计算机仿真，2000年5月第17卷第3期，P67-69
12．李玉刚、项曙光、岳金彩、韩方煜，STR-Ⅲ型柴油裂解炉的动态模型，石油化工，1999年第28卷第10期，P700-703
13．解冬海、钱锋、俞金寿，STR-Ⅲ型裂解炉中石脑油裂解的工艺数学模型，石油化工，1993，22(12)，P813-819
14．魏宗仁，现代裂解炉复杂控制系统分析，北京化工，1994，24(1)，P15-20
15．朱斌润，乙烯裂解炉的计算机控制，扬子石油化工，1991，(1)，P55-60
16．匡卓贤、郭林、刘强、高蜂，乙烯装置裂解炉高级控制系统的应用及其效益，乙烯工业，1997，9(1)，P17-19
17．关国民、王宗样，大庆石脑油裂解炉计算机控制模型，石油化工，1990，19(8)，P523-530
18．周君，浅谈乙烯裂解炉炉出口温度的控制与操作，石油炼制，1992，(1)，P45-49
19．陈广崇，CBL-Ⅱ型乙烯裂解炉的控制，石油化工自动化，1996，23(6)，P12-16．
20．金冶、郭海鹰，不同炉型裂解炉出口温度控制策略，自动化与仪器仪表，1996(2)，P36-41
21．尹建才，乙烯装置管式裂解炉，广石化科技信息，1990年第1期，P81-87．
22．孙国华，SRT-Ⅳ型重质油裂解炉的先进控制和优化控制，石油化工自动化，1998．4，P14-17
23．黄金杰、吴仲阳、吕宁、刘志东，乙烷裂解炉的静态优化控制，哈尔滨理工大学学报，1999年12月第4卷第6期，P17-20
24．郑明方，管式裂解炉温度神经网络优化控制，江苏石油化工学院学报，1999年9月第11卷第3期，P40-43
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26．马小瑛．杨崇侯，先进控制技术在乙烯生产过程中的设计考虑，石油化工自动化，2000年第2期，P27-30
27．姚书勤、刘凤周，采用先进控制技术提高烯烃厂的经济效益，炼油化工自动化，1994年1月，P3-7
28．黄克谨、钱积新、孙优贤、周春晖，精馏控制综述，炼油化工自动化，1993年第3期，P49-53
29．王贵良，精馏塔的控制方案，黑龙江自动化技术与应用，1995年第2期，P12-16
30．王健、王民涛，氨精馏塔的自动控制，化肥工业，第22卷第1期，P55-57
31．黄海燕、俞安然、祝如松，先进控制在乙烯精馏塔系统中的应用，世界仪表与自动化，2001年第4期，P58-60
32．张余岳、邵之江、仲卫涛，etc，精馏塔串联塔系的整体优化与简单分散优化研究，石油化工自动化，1999年第3期，P19-21
33．王永骥、涂健编著，神经元网络控制，机械工业出版社，1999年7月
34．周丹明、陈宗海，基于优化BP算法的精馏塔预测模型，系统仿真学报，第
2000年7月第12卷第4期，P392-395
35．郭创新、梁年生、景雷、叶鲁卿、曾杰，自适应鲁棒BP算法及其应用研究，模式识别与人工智能，1996年3月，第9卷第1期，P78-86
36．李奇安，李平，李悦，基于BP网络的典型工业过程自适应预测区域控制，抚顺石油学院学报，2001年Vol．21 No．2，P66-68
37．赵之山、旷戈、王良恩，etc，BP网络培训算法的改进及其ANN在催化精馏水解塔模拟中的应用，化学工程，1998年第26卷第6期，P44-46
38．丁利华、俞金寿，神经元网络理论在乙烯精馏塔成分估计中的应用，华东理工大学学报，1995-12，VOL21-NO．6，P725-729
39．刘磊、王康斌，基于神经网络的过程软测量，天津大学学报，1995年3月
40．吴迎春、黄俊斌、陈国良、白方周，精馏过程的神经网络控制系统的设计，电子学报，1996年4月第4期，P82-85
41．陈捷、玉树青、王宁、王骥程，多侧线精馏塔的神经网络控制，化工学报，1996年6月第47卷第3期，P376-380
42．肖剑、刘家祺、韩金玉、刘禾，用人工神经网络模型模拟催化精馏塔，化学工程，1998年第26卷第2期，P29-31
43．张建明、王树青、王宁，模糊系统与人工神经网络的交叉综合及应用，系统工程与电子技术，1998年第9期
44．罗荣富、邵惠鹤，分布式网络局部学习方法及其在推断控制中的应用，自动化学报，1994年11月第20卷第6期
45．王旭东、邵惠鹤、罗荣富，分布式RBF神经网络及其在软测量方面的应用，控制理论与应用，第15卷第4期，P558-563
46．吴迎春、黄俊斌、陈国良、白方周，精馏过程的神经网络控制系统的设计，电子学报，1996年4月第4期
47．崔建伟、陈四庚、姚银福，解耦控制在精馏塔温度控制中的应用，内蒙古石油化工，第25卷，P150-152
48．胡泽新、邵惠鹤，基于神经网络的解耦控制新方法及其应用，控制与决策，1993年11月8卷6期
49．张安年、管天云、党明江，神经网络解耦控制系统的分析，洛阳工学院学报，
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55．张晓东，工业自动化控制系统的接地保护，建材、建筑、装修，2000(1)，P14-15
56. Li Shurong and Li Feng, Dynamic Neural Network Based Nonlinear Adaptive Control For A Distillation Column, Proceedings of 3th World Congress on Intelligence Control and Automation
57. Jin Xiaomong、Rong Gang、Wang Shuqing, Industrial Distillation Column Advanced Control in a DCS, Proceedings of 3th World Congress on Intelligence Control and Automation
58. Yin Wang, Gang Rong and Shuqing Wang, PLS Algorithm for Radial Basis Function Networks, Proceedings of the 37th IEEE Conference on Design & Control Tampa, Florida USA. December 1998, P4748-4753
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60. E. Margaglio、R. Lamanna、P.Y. Glorennec, Control of a Distillation Column Using Fuzzy Inference Systems, FUZZY-IEEE 1997, P995-999
61. Gerhard klett, Application of Fuzzy Control In Chemical Distillation Process, IEEE 1993, P375-377
62. S. Chen, C. F. N. Cowan, and P. M. Grant, Orthogonal Least Squares Learning
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65. Srinivasan Santhanam, Reza Langari, Supervisory Fuzzy Adapitive Control of a Binary Distillation Column, IEEE 1994, P1063-1068