吳國清

(中國石化儀征化纖股份有限公司PTA生產(chǎn)中心，江蘇儀征 211900)

芳香羧酸是重要的有機化合物和生產(chǎn)多種化學產(chǎn)品的原料，其中又以精對苯二甲酸(PTA)產(chǎn)量最大、應用最廣，PTA產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標是色度，其用CIE色度系統(tǒng)中b*值表示。b值的測試方法為將PTA產(chǎn)品用壓片機壓成片狀，然后放在反射光度計上與標準白板對比，便可測得b值，b值為正值時表示PTA產(chǎn)品顯黃色，b值為負值時表示PTA產(chǎn)品顯藍色。PTA的b值影響了聚酯產(chǎn)品的色相，不僅影響成品纖維色相，而且影響切片的紡絲性能，工業(yè)上必須嚴格控制PTA產(chǎn)品中b值的大小及波動范圍。深入研究PTA生產(chǎn)過程中有色雜質(zhì)的生成機理，定量掌握不同工藝參數(shù)對PTA產(chǎn)品b值的影響規(guī)律，采用恰當?shù)氖侄纹椒€(wěn)控制PTA產(chǎn)品b值在較低的程度，對于提高PTA產(chǎn)品的市場競爭力具有重要的現(xiàn)實意義。

1 存在問題

就現(xiàn)有PTA技術而言，還無法實現(xiàn)PTA產(chǎn)品b值的現(xiàn)場實時測量。因而，通常需要每天由人工多點采集取樣，然后進行實驗室離線儀器分析。由于人工分析存在較大的時間滯后，這樣在PTA產(chǎn)品色度發(fā)生變化時，特別是在進料氧濃度發(fā)生變化時，無法及時準確地對工況進行調(diào)整。或者，由于存在較多影響因素，僅依靠人工經(jīng)驗判斷，無法對多個變量同時進行定量調(diào)整，可能造成產(chǎn)品色度過調(diào)或調(diào)整作用緩慢，這些都直接影響到產(chǎn)品的質(zhì)量。如能開發(fā)一個能夠?qū)崟r預測b值的數(shù)學模型，對于協(xié)助操作人員進行有效產(chǎn)品質(zhì)量調(diào)整，實現(xiàn)過程優(yōu)化控制意義重大。大量研究表明［1～3］，PTA氧化反應器的操作狀態(tài)是影響產(chǎn)品b值的最關鍵因素，在氧化反應過程中，主要的影響產(chǎn)品b值的工藝因素包括:反應器尾氣氧濃度、反應器含水量、反應器溫度、催化劑濃度和反應器停留時間等，其中尾氣氧濃度和反應器含水量最為重要，它們是實際工業(yè)過程中調(diào)節(jié)產(chǎn)品色度的主要工藝參數(shù)，建立上述各工藝因素與PTA產(chǎn)品b值定量關系即可獲得b值預測的軟測量模擬。PTA裝置操作可以在進料氣氧含量高于空氣的富氧狀態(tài)，針對性地提出適用于不同富氧條件下的b值預測方法和調(diào)控策略。

2 神經(jīng)元網(wǎng)絡模型的構建

由于精對苯二甲酸裝置的特點是流程長，且存在著溶劑、水與催化劑的物料循環(huán)，并涉及氣液固一系列復雜的自由基反應、化學吸收、反應結(jié)晶、強放熱、蒸發(fā)移熱等過程，工藝復雜，影響因素多，簡單數(shù)學算法難以有效預測生產(chǎn)中b值大小。筆者提出采用神經(jīng)元網(wǎng)絡模型構建預測其變化的數(shù)學模型，網(wǎng)絡結(jié)構如圖1所示。

該神經(jīng)元網(wǎng)絡模型為BP多層前串網(wǎng)絡，參與三層，每層采用3個神經(jīng)元。通過對苯二甲酸氧化過程中有色雜質(zhì)生成機制分析，筆者選用反應器尾氣氧濃度、含水量、反應溫度、催化劑以及反應器負荷為輸入變量，b值為唯一輸出變量。訓練時選擇不同氧濃度的數(shù)據(jù)回歸得到神經(jīng)元網(wǎng)絡模型參數(shù)，建立不同富氧條件下的b*值預測模型。

圖1 b*值預測和訓練神經(jīng)元網(wǎng)絡模型

網(wǎng)絡訓練的輸入溫度、液位、壓力、流量數(shù)據(jù)為實時采集，將它們送入訓練模塊前，經(jīng)過合理性校驗，并通過工業(yè)通訊標準接口(OPC)將所述運行參數(shù)發(fā)送至實時數(shù)據(jù)庫。為了清除異常數(shù)據(jù)的影響，對現(xiàn)場采集過來的數(shù)據(jù)進行處理，對故障儀表或偏離正常進行剔除，并通過數(shù)據(jù)校正補充缺乏數(shù)據(jù)。b*值由人工多點采集取樣，然后進行實驗室離線儀器分析。訓練樣本采用64小時采集數(shù)據(jù)，每4小時分析一次，在進行網(wǎng)絡訓練時，將測量結(jié)果返回訓練模塊，獲得BP網(wǎng)的神經(jīng)元參數(shù)。網(wǎng)絡訓練與擬合曲線如圖2、圖3所示。其中，圖2采用21%反應器進氣氧濃度的數(shù)據(jù)，模型訓練均方誤差為5%;圖3采用23%的反應器進氣氧濃度數(shù)據(jù)，模型預測均方誤差為3%。

圖2 21%進氣氧濃度條件下b*值預測神經(jīng)元網(wǎng)絡模型訓練

3 模型預測與結(jié)果討論

在神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立的基礎上，可通過分別測試各輸入變量在操作點附近對PTA產(chǎn)品b*值的影響，來判斷該模型的外延性能。圖4中的(a)～(d)分別給出了模型中的尾氣氧濃度、含水量、反應溫度、催化劑的外延性能測試曲線。

圖3 23%進氣氧濃度條件下b*值預測神經(jīng)元網(wǎng)絡模型訓練

圖4(a)中可以看到，隨著尾氧濃度的增加，PTA產(chǎn)品的b*值減少，且變化比較明顯，這與實際操作過程中的實際經(jīng)驗相符，這是因為尾氣氧含量對od340色度影響較大，進而對b*值有較大的影響。水含量與b*值的關系如圖4(b)所示，水含量增加，b*值增大，因而水對改善產(chǎn)品的色度是不利的，應嚴格控制。氧化反應的溫度與b*值的關系示于圖4(c)，與水含量不同，提高反應溫度對簡單b*值，控制PTA產(chǎn)品色度有利，這是由于溫度提高，反應速率較快，與生成對苯二甲酸的速率比較，有色雜質(zhì)的生成速率相對減慢。催化劑的提高對控制b*值有利，催化劑的影響主要可能由于催化劑對抑制自由基聚并生成有色雜質(zhì)有利。

為了定量掌握不同富氧條件下b值變化規(guī)律，筆者考察了8個富氧條件下的調(diào)控方案，如表1所示。方案A為在空氣操作條件下的基準工況，此時的工藝操作4-CBA和b值為產(chǎn)品質(zhì)量要求的正常狀況。方案B～D 3個工況考察了反應器進氣氧濃度從22%～24%條件下的操作狀況，從表中可以看到，在保存尾氣氧濃度、反應器壓力不變條件下，由于進料不凝氣體流量降低，反應器中溶劑蒸發(fā)量也相應減少，反應器抽出水的流量降低，反應器中水濃度增加，使得產(chǎn)品4-CBA濃度提高;又由于神經(jīng)元網(wǎng)絡模型計算出產(chǎn)品的b值增加，色度變差。增加進料氧濃度，反應器的溫度提高，有些人誤認為是富氧導致的氧化加劇，實際上卻是氮氣減少導致蒸發(fā)量減少所致，富氧工藝使工藝參數(shù)較大范圍內(nèi)發(fā)生變化，如果不做調(diào)整，產(chǎn)品4-CBA含量和色度均變差。方案E在方案D的基礎上，采用等效尾氣氧濃度代替實際氧濃度進行控制，實際尾氧濃度從4.5提高到4.8，結(jié)果表明，產(chǎn)品色度明顯變化，b值從2.0下降到1.7，接近于方案 A給出的標準狀況。方案F在方案E的基礎上，降低了反應壓力，從1 350 kPa降低到1 310 kPa，表中可以看到，雖然產(chǎn)品b值變化不大，但反應溫度明顯降低了，這更有利于減少燃燒等副反應消耗。另外，溫度改變對4-CBA含量有一定影響，溫度降低4-CBA濃度有所提高。方案G在方案F的基礎上，增加了反應器頂部抽出水的流量控制，抽水水流量從G方案的33 500 kg/h增加到37 700 kg/h，實際抽出水流量調(diào)節(jié)是通過改變反應器頂部冷凝器負荷分配和溫度序列實現(xiàn)的，由于反應內(nèi)水濃度的降低，產(chǎn)品4-CBA下降，色度變好，b值降低。方案H進一步在方案G的基礎上，通過少量調(diào)節(jié)催化劑濃度，使得產(chǎn)品4-CBA含量實現(xiàn)與方案A一致，同時保證色度不發(fā)生改變。從方案A到方案H的工藝調(diào)整過程代表了富氧工況下控制產(chǎn)品b值滿足工藝要求，同時實現(xiàn)工況合理配置的主要技術手段，整個調(diào)控過程由計算機根據(jù)實時采用的現(xiàn)場操作數(shù)據(jù)循環(huán)計算，在線完成，相關計算程序和算法集成到現(xiàn)場DCS系統(tǒng)。

圖4 神經(jīng)元網(wǎng)絡模型外延性能測試曲線

為實現(xiàn)對PTA產(chǎn)品b*值的有效控制，上述所有系統(tǒng)均應用DCS的高級控制語言(HONYW ELL TDC23000的CL語言)，在DCS硬件平臺上(APM和AM中)進行研究和開發(fā)，這不但使得該系統(tǒng)與DCS可以實現(xiàn)“無縫”連接，而且還可充分利用DCS的數(shù)據(jù)采集、處理及通訊資源，確保系統(tǒng)的實時控制。

表1 不同富氧條件下，b值變化與調(diào)控方案

4 結(jié)論

a)建立了描述PTA產(chǎn)品b*值與氧化反應器氧濃度、含水量、反應溫度、催化劑以及反應器負荷的BP神經(jīng)元網(wǎng)絡模型，通過不同尾氧濃度操作工況的數(shù)據(jù)回歸確定模型參數(shù)。

b)利用該模型對苯二甲酸氧化過程中有色雜質(zhì)生成和影響因素進行了分析，確定了各因素的定量影響趨勢和規(guī)律。

c)評估了不同富氧狀態(tài)下各工藝參數(shù)對b值的影響規(guī)律，提出不同富氧條件下的b值調(diào)整策略。

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