Каталог Рефератов - Синтез химико-технологической системы (ХТС)

	Информационно-образоательный портал
	Рефераты, курсовые, дипломы, научные работы,



МЕНЮ\|

поиск

Синтез химико-технологической системы (ХТС)

Санкт-Петербургский Государственный Технологический Институт

(Технический университет)

Учебная дисциплина

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ХИМИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ

Курсовая работа

Тема: Синтез химико-технологической системы (ХТС)

Студент

Мацкевич А.О.

Санкт-Петербург

2010

Содержание

Введение

Задание

1. Постановка задачи

1.1 Применение метода наименьших квадратов (МНК) для идентификации кинетических параметров

1.2 Применение полного факторного эксперимента (ПФЭ) для составления математической модели

1.3 Описание метода Брандона для составления математической модели

1.4 Теория расчета теплообменных систем

2. Составление математических моделей

2.1 Математическая модель реактора идеального вытеснения (РИВ)

2.2 Составление математической модели абсорбера

3. Расчетная часть

3.1 Расчет реакторов и абсорберов

3.1.1 Определение значений и E в уравнении Аррениуса с помощью метода наименьших квадратов

3.1.2 Определение зависимости константы равновесия реакции от температуры с помощью метода наименьших квадратов

3.1.3 Получение статистической модели абсорбера с помощью метода Брандона

3.1.4 Расчет реакторов

3.2 Расчет теплообменных аппаратов

Схема

Выводы

Литература

Приложение 1

Приложение 2

Приложение 11

Введение

Развитие химической промышленности идет по пути создания новых технологий, увеличения выпуска продукции, внедрения новой техники, экономного расходования сырья и всех видов энергии, создания безотходных и малоотходных производств. Промышленные процессы протекают в сложных химико-технологических системах (ХТС), каждая из которых представляет собой совокупность аппаратов и машин, объединенных в единый производственный комплекс для выпуска продукции.

Основной метод исследования ХТС - математическое моделирование, опирающееся на широкое использование компьютерных систем. Оно открывает большие возможности в деле разработки математических описаний химико-технологических процессов и применения их для расчета и оптимизации ХТС.

Методы анализа, синтеза и оптимизации ХТС, реализованные в виде алгоритмов и программ, применяются в системах автоматизированного проектирования химических производств (САПР). Эти системы существенно повышают производительность труда проектировщиков и позволяют значительно улучшить качество проектов. Благодаря САПР ускоряется внедрение в производство технологических разработок.

В процессе своей деятельности конструкторам и технологам постоянно приходится принимать технические решения путем выбора оптимальных вариантов. Должен быть выбран тот предпочтительный вариант конструкции изделия или технологического процесса, который затем будет разрабатываться для осуществления в производстве.

При создании современных химических и нефтехимических производств большое значение имеет рациональное использование вторичных энергоресурсов, образующихся при проведении химико-технологических процессов.

Существуют различные методы синтеза оптимальных ТС. Основной из них - эвристический. С помощью эвристических методов находят близкие к оптимальным структуры ТС, при этом из рассмотрения исключается большая часть альтернативных вариантов.

Рассмотрим практическое использование этого метода для решения задачи выбора варианта ХТС.

Задание

Вариант №7

m = 3, n = 1; Первый реактор полного перемешивания, остальные реакторы идеального вытеснения;

t0 = 65 0С, t1 = 410 0С, t2 = 485 0С, t3 = 425 0С, tа1 = 190 0С, t4 = 420 0С,

tа2 = 185 0С.

Расход смеси на входе в систему - 132000 м3/час.

Концентрация компонентов, об. доли: А - 0,09;

В - 0,085;

С - 0,00;

Объёмы реакторов, м3: V1 = 75;

V2 = 60;

V3 = 45;

V4 = 55;

Объёмы абсорберов, м3:

v1 = 24; v2 = 24;

Плотность орошения в 1-м абсорбере: 19 м3/м2;

в 2-м абсорбере: 20 м3/м2;

1. Для получения значений k0 и E в уравнении Аррениуса использовать данные приложения 1и метод наименьших квадратов.

2. Для нахождения Kр(t) использовать приложение 2 и МНК.

3. Для получения статистической модели абсорбера использовать данные приложения 10 и метод Брандона.

Синтез ХТС

Требуется синтезировать ХТС, работающую по следующей технологии: Смесь, состоящая из компонентов A, B и инертного компонента нагревается в системе теплообмена до t1 поступает в реактор, где протекает обратимая реакция А + 0,5 B = С + q, где q - тепловой эффект реакции = 21200 кал/моль.

Реакция характеризуется константой скорости k = f(t) и константой равновесия Кр = f(t), для которых имеются экспериментальные данные.

Поскольку реакция равновесная и экзотермическая, то для повышения равновесной степени превращения реакционная смесь должна проходить несколько ректоров с промежуточным охлаждением между ними.

После прохождения т ректоров смесь поступает в абсорбер для выделения компонента С и затем проходит n реакторов и второй

Таким образом, операторная схема выглядит следующим

Заданы температуры на входе в реакторы, абсорберы и объемы реакторов и абсорберов. Заданы также плотности орошения в абсорберах, температура, расход и концентрации компонентов исходной смеси.

В зависимости от варианта задания реакторы описываются моделями полного перемешивания и идеального вытеснения. Абсорберы описываются статистическими моделями по экспериментальным данным.

Скорость реакции в реакторе описывается уравнением:

где a, b, с -концентрации компонентов(об. доли).

При построении системы теплообмена могут использоваться пар и вода со следующими характеристиками:

Начальная температура воды 20 0С

Конечная температура воды не более 90 0С

Температура пара 460 0С

Теплота конденсации греющего пара 520 ккал/кг

Стоимость воды 0,00007 у.е./кг

Стоимость пара 0,005 у.е./кг

Коэффициенты теплопередачи:

в теплообменниках 19 ккал/(м2 · час · 0С)

в нагревателях 22 ккал/(м2 · час · 0С)

в холодильниках 20 ккал/(м2 · час · 0С)

Теплоемкость реакционной смеси 0,33 ккал/(м3 · 0С)

Время работы установки 8800 час/год.

1. Постановка задачи

1.1 Применение метода наименьших квадратов (МНК) для идентификации кинетических параметров

Зависимость константы скорости реакции от температуры согласно уравнению Аррениуса выражается формулой:

(1)

где k0 - предэкспоненциальный множитель;

e = 2,718 - основание натуральных логарифмов;

Ea - энергия активации (Дж/моль);

R = 8,314 - универсальная газовая постоянная, (Дж/моль·К);

Т - абсолютная температура, К.

Значения k0 и Еа находят, измеряя значения константы скорости k при различных температурах. При этом получают набор из n пар значений ki,эксп и Тi. Наиболее вероятными значениями k0 и Еа будут такие, которые при подстановке из величин в формулу (1) дадут близкие к ki,эксп.

В общем виде задача может быть сформулирована так: имеются 2 переменные x и y, связанные некоторой функциональной зависимостью f, вид которой нам известен. В эту зависимость входят некоторые постоянные а и b, значения которых нам неизвестны, т.е. имеем зависимость:

(2)

Для того, чтобы найти эти наиболее вероятные значения а и b, мы провели серию измерений x и y, т.е. нашли n пар значений xi,эксп и yi,эксп. Требуется найти такие значения а и b, которые при подстановке в зависимость (2) совместно с xi,эксп дали бы значения yi,расч наиболее близкие yi,эксп. За меру близости yi,расч и yi,эксп берут величину:

(3)

Тогда задача поиска наиболее вероятных значений а и b сводится к поиску таких значений этих величин, при которых величина S будет наименьшей (наименьшая сумма квадратов отклонений экспериментальных и расчётных значений).

Известно, что минимум функции находится в точке, где соответствующие производные обращаются в нуль. В нашем случае это должно быть (для простоты, опустим символ «эксп»):

(4)

Тогда наиболее вероятные значения а и b можно найти, решив систему (4). Проще всего эта система решается если существуют х и y связанные линейной зависимостью, т.е.:

(5)

Тогда:

и система (4) примет вид:

(6)

Если обозначить:

То система (6) перейдёт в систему:

(7)

Из этой системы находят наиболее вероятные для данного набора xi и yi значения а и b:

(8)

В нашем случае зависимость между ki, k0, Еа иТi нелинейная:

может быть приведена к линейной логарифмированием:

(9)

Если обозначим зависимость (1) сведется к зависимости (5). Тогда алгоритм нахождения наиболее вероятных значений энергии активации Е и предэкспоненциального множителя k0 по n экспериментальным данным ki и Тi будет следующим:

Вычисляем n пар:

Находим

Вычисляем

1.2 Применение полного факторного эксперимента (ПФЭ) для составления математической модели

Метод ПФЭ относится к методам активного эксперимента, т.е. опыт проводится по определенному плану. В результате мы получим недерменированную (статистическую) модель объекта - в данном случае абсорбера. В данном случае объект рассматривается по принципу модели «черный ящик» (или «вещь в себе»), в котором идет некий процесс, но нас не интересует каким именно образом он идет, нам лишь интересны входные и выходные параметры.

Метод ПФЭ служит для получения математической модели объекта в виде отрезка ряда Тейлора, содержащего линейные члены и парные взаимодействия влияющих факторов. Тогда, математическая модель может быть представлена:

где в0, в1, в2, вn - коэффициенты регрессии при линейных членах влияющих факторов;

в1,2 ,в(n-1),т - коэффициенты регрессии при членах парных взаимодействий влияющих факторов;

Х1, Х2, Хn, Х(n-1) - это безразмерные значения влияющих факторов, которые вычисляются по формуле:

, (10)

где - интервал варьирования по данному фактору;

xi0 - числовое базового значение соответствующего фактора;

xi - числовое значение соответствующего фактора в физических координатах;

i = 1..n - номер влияющего фактора;

n - число влияющих факторов.

Если нет никаких указаний на величину шага Дхi, то в первом приближении можно выбрать Дхi= 0,15хi0, т.е. принять за шаг 15%-ное отклонение от базового уровня хi0. Такой шаг дает достаточную гарантию того, что фактор хi вызовет заметную реакцию Y, если связь между ними существует.

В качестве базового уровня часто выбирают значения соответствующего фактора в отработанном режиме работы объекта (например - в стационарном режиме).

Коэффициенты в уравнении (10) определяются по экспериментальным данным и несут в себе погрешности эксперимента, связанные с погрешностями измерительной аппаратуры, случайными флуктуациями влияющих факторов.

Полным факторным экспериментом (ПФЭ) называется эксперимент, реализующий все возможные повторяющиеся комбинации уровней независимых переменных, каждая из которых принудительно варьируется на двух уровнях.

Для удобства вычисления коэффициентов регрессии все факторы в ходе ПФЭ варьируются на 2-х уровнях:

1) верхний уровень

2) нижний уровень

Поэтому безразмерные значения, вычисляемые по формуле :

Общее число опытов в ПФЭ описывается уравнением:

где N - число опытов в ПФЭ;

n - число влияющих факторов.

Проведение опытов производится по методу планирования с использованием матрицы планирования. Матрица планирования может быть составлена как в физических величинах (для удобства во время проведения опытов) или в кодированных величинах (для удобства расчета коэффициентов регрессии по уравнению (10)).

Основные принципы построения матрицы планирования:

1) уровень варьирования первого фактора варьирования чередуется от опыта к опыту;

2) частота смены уровня варьирования следующего фактора вдвое меньше, чем для предыдущего.

Согласно этим правилам, для трехфакторного эксперимента можно построить матрицу планирования:

N	X1	X2	X3
1	-1	-1	-1
2	1	-1	-1
3	-1	1	-1
4	1	1	-1
5	-1	-1	1
6	1	-1	1
7	-1	1	1
8	1	1	1

Таблица 1. Матрица планирования трехфакторного эксперимента

Матрицы планирования обладают рядом свойств (при j = 1..N - номер опыта):

1) Ортогональность (при l ? m ):

2) Условие нормированости

3) Симметричность относительно центра экстремума

Матрицы, построенные по данным принципам и обладающими данными свойствами, позволяют рассчитать коэффициенты регрессии уравнения (10) по простым формулам независимо друг от друга.

Страницы: 1, 2, 3

© 2003-2013
Рефераты бесплатно, курсовые, рефераты биология, большая бибилиотека рефератов, дипломы, научные работы, рефераты право, рефераты, рефераты скачать, рефераты литература, курсовые работы, реферат, доклады, рефераты медицина, рефераты на тему, сочинения, реферат бесплатно, рефераты авиация, рефераты психология, рефераты математика, рефераты кулинария, рефераты логистика, рефераты анатомия, рефераты маркетинг, рефераты релиния, рефераты социология, рефераты менеджемент.