分子篩純化器出口二氧化碳軟測量方法的研究

王靜 吉林工商學(xué)院

分子篩純化器出口二氧化碳軟測量方法的研究

王靜 吉林工商學(xué)院

空分裝置是鋼鐵、化工和煤化工企業(yè)的重要生產(chǎn)設(shè)備。隨著空分設(shè)備一些新工藝、新設(shè)備、新技術(shù)、新方法的不斷出現(xiàn)，空分裝置向著大型化，智能化、自動(dòng)化的趨勢發(fā)展。在空分裝置中，分子篩是空氣分離的關(guān)鍵裝置，而分子篩純化器出口二氧化碳的濃度是評價(jià)分子篩當(dāng)前性能的重要指標(biāo)，也是分子篩再生控制的重要參數(shù)。由于空分系統(tǒng)龐大復(fù)雜，目前國內(nèi)多數(shù)空分設(shè)備的二氧化碳濃度的測量均采用離線檢測分析的方法，這種檢測方法雖然穩(wěn)定可靠但是有一定的滯后性。而如果分子篩失效，幾分鐘內(nèi)CO2含量就會(huì)超標(biāo)。可見，這種非實(shí)時(shí)的檢測不僅可能影響產(chǎn)品質(zhì)量，而且存在重大安全隱患。因此實(shí)現(xiàn)二氧化碳的實(shí)時(shí)檢測是十分必要的。本文主要研究了分子篩純化器出口二氧化碳濃度的實(shí)時(shí)測量方案。

1 分子篩純化系統(tǒng)工作流程

現(xiàn)代空分裝置設(shè)備多為大型設(shè)備，在空氣凈化流程中多用分子分子篩凈化。使用分子篩凈化優(yōu)點(diǎn)很多，如：量大、運(yùn)行周期長、操作簡單、安全等。空氣通過冷卻塔降溫后，溫度大約是十八度左右，然后通過吸附器，在吸附器內(nèi)對進(jìn)入的空氣進(jìn)行吸附和純化。對于有極性以及不飽和的分子，分子篩能夠?qū)ζ溥M(jìn)行吸附，例如CO2、水分乙炔等。分子篩能同時(shí)吸收水分和有極性和不飽和分子氣體，吸附順序?yàn)椋核笥谒忠胰玻忠胰泊笥诙趸肌?/p>

2 軟測量技術(shù)簡介

軟測量技術(shù)又稱為軟儀表技術(shù)。概括的講，所謂軟測量技術(shù)就是應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對直接測量難度較大或者暫時(shí)不能測量的變量選擇一些易測的過程變量（長稱為輔助變量或二次變量，例如工業(yè)過程中容易獲取的壓力、溫度等過程參數(shù)），依據(jù)這些易測過程變量與難以直接測量的待測過程變量（常稱為主導(dǎo)變量,煉油廠精餾塔中的各種產(chǎn)品組分濃度，化學(xué)反應(yīng)器的反應(yīng)物濃度和反應(yīng)速率，以及本文所要研究就得分子篩純化器出口二氧化碳的濃度等）之間構(gòu)成某種數(shù)學(xué)關(guān)系（軟測量模型），以軟件代替硬件，通過各種數(shù)學(xué)計(jì)算和估計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)對待測過程變量的測量。

3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二氧化碳濃度預(yù)測模型

本文最終選擇徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制的預(yù)測模型主要從以下幾個(gè)方面考慮：

首先，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以滿足實(shí)時(shí)性在線校正的要求；

其次，從理論上講，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度近似非線性函數(shù)；

再次，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是一種簡單的三層前向型網(wǎng)絡(luò)。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的初期只須確定網(wǎng)絡(luò)的各層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)及隱含層到輸出層的權(quán)值即可。

最后，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有其它網(wǎng)絡(luò)不具備的最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性。

3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)流程

由于非線性系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系復(fù)雜，采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法建立數(shù)學(xué)模型是非常困難的。基于學(xué)習(xí)的輸入輸出系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，可以以任意精度近似復(fù)雜的非線性映射。所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性問題上有著絕對的優(yōu)勢。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體設(shè)計(jì)步驟：

（1）確定網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)（n-p-m、激活函數(shù)類型、學(xué)習(xí)算法）；

（2）數(shù)據(jù)采集和處理（產(chǎn)生訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本）；

（3）網(wǎng)絡(luò)初始化（初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值）；

（4）用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；

（5）用驗(yàn)證樣本驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)

3.2 二氧化碳濃度軟測量模型的設(shè)計(jì)

首先考察分析分子篩純化系統(tǒng)工作過程中各參數(shù)（如處理空氣量、溫度、壓力、流速等等）同二氧化碳濃度的相關(guān)性，找到軟測量模型的輔助變量，建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測純化器出口二氧化碳濃度。

通過對分子篩純化系統(tǒng)進(jìn)出口變量的總體分析，最終確定二氧化碳軟測量模型的輔助變量：分子篩純化器入口氣體流量、分子篩純化器入口溫度、分子篩純化器出口氣體流量、分子篩純化器出口溫度。主導(dǎo)變量：分子篩純化器出口二氧化碳濃度。

3.3 網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差分析

在訓(xùn)練過程中以純化器入口空氣流量、純化器出口空氣流量、純化器入口空氣溫度、純化器出口空氣溫度歸一化后的值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以歸一化后的純化器出口二氧化碳的值為網(wǎng)絡(luò)的輸出。在仿真過程中網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度直接受徑向基函數(shù)的分布密度影響，所當(dāng)分別取 時(shí)分別對網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差進(jìn)行計(jì)算，當(dāng)SPEARD=[2 3]時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差最小。因此，在仿真過程中取SPEARD=2或3都可得到理想的結(jié)果。

以上闡述了建立二氧化碳的軟測量模型的方法，并對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型的預(yù)測誤差進(jìn)行了分析，軟測量方法的提出，不但解決了工程實(shí)踐當(dāng)中遇到的困難，以軟代硬，大大降低了工程所耗成本。

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王靜，性別:女，籍貫:吉林榆樹，民族：漢，出生年月:19860715，學(xué)歷：碩士，職稱：助教，研究方向：信號(hào)檢測與處理。