【摘 要】
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针对我国丁二烯装置技术水平还远低于国外同类工艺和国内外丁二烯-1,3(1.3-BD)的需求量逐年增长这一事实,对丁二烯生产工艺流程模拟分析和抽提装置优化方面的研究具有重要的
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针对我国丁二烯装置技术水平还远低于国外同类工艺和国内外丁二烯-1,3(1.3-BD)的需求量逐年增长这一事实,对丁二烯生产工艺流程模拟分析和抽提装置优化方面的研究具有重要的实际意义。DMF法抽提丁二烯装置由于利旧设备存在“瓶颈”,实际生产负荷远远超过设计值,生产负荷提高后,塔内操作状况很不稳定。本课题基于丁二烯生产存在“瓶颈”的背景下进行研究。通过对实地调研,参观生产车间和对现场工程师所作的访谈,分析丁烯生产装置目前存在的“瓶颈”问题,提供解决“瓶颈”的初步方案。分阶段采集高负荷及正常操作下的实时工况数据,运用神经网络算法对样本训练,预测丁二烯生产装置的最佳操作参数,并定性分析了操作参数对产品分离效果的影响。最后利用化工工艺过程专业软件Aspen Plus在物料平衡的基础上对其进行仿真,定量分析了操作参数对产品分离效果的影响,即对主要操作参数进行灵敏度分析,从而佐证了神经网络预测结果的科学性和有效性,在这基础上提供解决“瓶颈”的最佳方案,最后运用统计学工具SPSS从生产运作和经济效益的角度分析优化后技术经济指标对产品生产的显著性影响和经济价值。本文最后总结了课题研究过程中存在的不足和困难,并对数据挖掘方法在化工领域的研究作了进一步的展望。
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