精細化工過程控制技術的發展方向

閻智峰

（河南鑫利安全技術服務有限責任公司，河南 安陽 450000）

1 精細化工過程控制技術概述

精細化工是指在化工生產中，對產品中所含有的雜質成分去除，使其達到特定的純度和規格要求的一種生產方式。精細化工生產涉及高精度的工藝操作和控制，需要使用高效的過程控制技術來保證產品的質量、效率和安全性。精細化工過程控制技術是一種用于監測、調節和控制過程中變量的一組方法。這些變量可以是溫度、壓力、濃度、流量及其他影響過程結果的參數。精細化工過程控制技術主要包括傳統的PID 控制器和反饋控制策略，以及現代的模型預測控制（MPC）、自適應控制、優化控制、機器學習和人工智能等先進技術。傳統的PID 控制器和反饋控制策略是過程控制領域中最常用的工具之一。PID 控制器通過比較實際輸出和目標值的差異，計算出控制信號，以調節輸入變量，從而控制輸出變量。反饋控制策略則通過對系統變量的連續監測和比較，來確定控制操作的方向和大小。然而，對復雜、高時變的精細化工過程，傳統的控制方法已經不再適用。因此，模型預測控制（MPC）技術、自適應控制技術、優化控制技術和魯棒控制技術等先進的過程控制技術逐漸得到了應用。這些技術不僅能夠解決復雜過程的控制問題，還能夠提高生產效率和產品質量[1]。

2 精細化工過程控制技術的困難和挑戰

2.1 過程復雜性

精細化工過程通常涉及多個反應器、分離器和再生器等復雜的單元操作。這些單元操作之間相互耦合、相互影響，使得整個過程的控制更加困難。此外，過程中可能存在非線性和時變性質，使得傳統的線性控制方法不再適用。

2.2 多變量性

在精細化工過程中，往往需要同時控制多個變量，例如溫度、壓力、流量、濃度等。這些變量之間存在相互關聯和相互影響，對傳統的單變量控制策略提出了更高的要求。對多變量系統進行優化和協調控制是一項具有挑戰性的任務。

2.3 安全性和可靠性

精細化工過程往往涉及高溫、高壓和易燃易爆的物質，對過程的安全性要求非常高，其中，火災爆炸事故有毒有害物質釋放比例見表1。過程控制技術需要能夠及時監測和響應異常情況，并確保過程的穩定性和安全性。同時，過程控制技術還需要具備高可靠性，能夠應對設備故障和突發情況。

表1 火災爆炸事故有毒有害物質釋放比例（%）

3 新興技術在精細化工過程控制中的應用

3.1 神經模糊控制技術

神經模糊控制技術在精細化工過程控制中的應用具有廣泛的潛力和重要性。精細化工過程通常面臨復雜的非線性、時變性和多變量性等挑戰，傳統的線性控制方法往往無法滿足需求。在這種情況下，神經模糊控制技術作為一種結合了神經網絡和模糊邏輯的控制方法，能夠有效地克服這些困難，提高過程的控制性能和效果。首先，神經模糊控制技術在精細化工過程控制中的應用非常適應非線性系統。精細化工過程中存在復雜的非線性行為，而神經網絡可以利用其強大的非線性映射能力來對這些行為進行建模和預測。通過神經網絡的學習和適應能力，控制系統可以根據實際情況自動調整參數以實現更好的控制效果。其次，神經模糊控制技術在處理多變量系統方面表現出優勢。神經模糊控制技術通過神經網絡的并行計算能力和模糊邏輯的整體控制能力，可以在多變量系統中實現優化控制，并保持變量之間的協調和穩定。此外，精細化工過程往往需要考慮安全性和可靠性的要求。神經模糊控制技術通過神經網絡的自適應性和魯棒性，能夠應對參數變化、外部干擾和設備故障等不確定性，保證過程的穩定性和安全性。此外，神經模糊控制技術還可以對過程進行實時監測和響應，以防止潛在的危險情況的發生。其中，化工行業主要風險因素見圖1。另外，精細化工過程中通常需要進行過程模型的建立和參數辨識。神經模糊控制技術通過神經網絡的學習能力，能夠從大量的過程數據中自適應地建立和優化模型。這使得控制系統能夠更好地理解過程的動態行為，并根據實際情況進行參數調整和優化[2]。

圖1 化工行業主要風險因素

3.2 模型預測控制技術

新興技術在精細化工過程控制中的應用方面，模型預測控制技術（Model Predictive Control，MPC）被廣泛關注和采用。MPC 是一種先進的控制策略，它基于系統數學模型，通過預測系統的未來行為來優化控制決策，將未來的控制動作以最優的方式應用于系統中。MPC 技術在精細化工過程中有著多方面的應用。首先，MPC 可以通過建立精確的數學模型，對復雜的化工過程進行建模和仿真，以獲得對系統行為的深入理解。這使得工程師能夠更好地優化控制算法，并針對具體過程調整參數。其次，MPC 技術在實時優化中發揮著重要作用。通過不斷更新并優化預測模型，MPC 技術可以針對不同的運行條件和限制條件調整控制策略，以實現最佳的操作點選擇和控制優化。這有助于提高過程的效率、穩定性和經濟性。此外，MPC 技術還支持對多個變量進行聯合控制。由于精細化工過程中的多變量相互聯系，傳統的控制策略可能無法同時考慮各個因素的影響。而MPC 技術可以通過建立多變量模型，綜合考慮各個因素之間的相互作用，實現更全面的過程控制。此外，MPC技術還具有強大的魯棒性和魯棒優化能力。通過預測和優化，MPC 可以更好地處理系統不確定性、噪聲和干擾等問題，并能夠在系統發生變化時做出及時調整。然而，在使用MPC 技術時也面臨一些挑戰。MPC 技術對精確的數學模型和準確的過程參數要求較高，因此，在實際應用中需要進行充分的系統建模和參數辨識。此外，MPC 技術計算復雜度較高，需要強大的計算資源來實現實時控制。

3.3 大數據分析和處理技術

大數據分析和處理技術是近年來在精細化工過程控制中得到廣泛關注的一種新興技術。它可以通過對數據進行自動化處理、分析和挖掘，為過程控制和優化提供更強大的支持和幫助。在精細化工過程中，產生的數據量非常龐大和復雜，這些數據中包含了大量的有用信息和規律。通過采用大數據分析和挖掘技術，可以對這些數據進行處理和分析，從而預測和優化過程的行為和性能。通過大數據分析技術，可以建立統計模型、機器學習和深度學習模型，并利用這些模型來實現對過程的預測和優化。通過對歷史和實時數據的分析和挖掘，可以發現過程的潛在模式和關聯規律，從而幫助進行預測和決策。此外，大數據分析技術還可以在精細化工過程中實現故障診斷和監測。通過對過程數據進行實時監測和監控，可以及時發現和診斷異常情況或設備故障，這些技術可以幫助制定有效的預警策略，降低設備損壞和生產延誤的風險，其中，產品管道損壞原因及事故率見表2。另外，大數據技術可以在精細化工過程的優化和控制中發揮作用。通過對數據進行分析和處理，可以識別出影響過程性能和效果的因素，并針對性地制定控制策略和優化方案。這些技術還可以實現過程的自適應調整和優化，提高過程的性能和效率。采用大數據技術，可以將傳感器和設備的數據實時采集和分析，實現對過程的智能化監測和控制，使得企業能夠更快速、準確地做出決策，并優化生產過程，提高產品質量和生產效率。

表2 產品管道損壞原因及事故率

4 精細化工過程控制技術未來發展的展望

4.1 多源數據集成和分析

①多源數據集成將會變得更加高效和智能化。隨著物聯網和生產工藝的發展，將會有越來越多的數據源產生，這些數據源會來自不同的傳感器、設備、系統和站點。未來的技術將會更加注重將這些數據源集中化，并通過智能化的手段進行數據整合和集成。這將有助于提高精細化工過程的監控、分析和優化效率。②多源數據分析將變得更加準確和高質量。多源數據分析技術的發展將更加重視對數據進行深度挖掘、分析和建模。這方面的技術包括機器學習、深度學習和數據挖掘等。通過將這些分析技術應用于多維度、多模態的數據源中，可以更加準確地分析生產過程和過程行為，發現潛在的關聯規律和窗口期。③多源數據集成和分析將會推動產業升級和創新。多源數據信息的綜合分析和應用可以幫助實現更加智能化、綠色化和可持續的生產方式。如多源數據分析可以用于改進生產工藝，提高產業品質和降低能源消耗。此外，多源數據分析還可以用于發現新的工藝變化、潛在的工業投資機會和增長點，從而推動精細化工產業的創新和升級。

4.2 高效能源利用和環境友好

首先，未來的發展將注重優化能源利用效率。精細化工過程通常涉及高能耗的反應和分離過程，因此在能源利用方面的改進具有重要意義。未來，精細化工過程控制技術將專注于優化能源的使用和減少能源浪費。這可以通過自動化控制、智能優化算法和先進的過程監控技術來實現。如通過實時監測和調整運行參數，可以減少能源消耗并提高能源利用效率。其次，環境友好性將成為未來發展的主要考慮因素之一。精細化工過程控制技術將更加關注減少污染物的排放和廢棄物的處理。這可以通過先進的廢氣處理技術、廢物回收和再利用等方法來實現。智能化的監測和控制系統可以幫助提高環境監測的準確性，并且可以及時檢測和預測潛在的環境風險，其中，環境風險源的分類如圖2所示。此外，未來的發展將促進更加環保的綠色工藝技術的應用。綠色工藝技術是指通過改變生產工藝或使用環保材料來減少環境污染和資源消耗的技術。如可替代風險物質、推廣可再生能源的使用和開發更高效的催化劑等，這些綠色工藝技術將成為精細化工過程控制技術中的重要發展方向。最后，發展可持續能源技術將進一步推動精細化工過程控制技術的環境友好性。隨著可再生能源技術的發展，未來的精細化工控制過程可能會更多地采用可再生能源，并減少對傳統能源的依賴。如使用太陽能或風能來為工藝提供動力，同時可減少溫室氣體的排放。

圖2 環境風險源的分類

5 結束語

對精細化工過程控制技術的未來發展進行了探析，精細化工過程控制技術的進步和創新將為化工行業帶來更高的效益和質量保障，并為實現可持續發展目標作出貢獻。因此，在未來的研究和實踐中，應該進一步關注以上提到的發展方向，并不斷推動精細化工過程控制技術的創新和應用。