王静 吉林工商学院

分子筛纯化器出口二氧化碳软测量方法的研究

王静 吉林工商学院

空分装置是钢铁、化工和煤化工企业的重要生产设备。随着空分设备一些新工艺、新设备、新技术、新方法的不断出现，空分装置向着大型化，智能化、自动化的趋势发展。在空分装置中，分子筛是空气分离的关键装置，而分子筛纯化器出口二氧化碳的浓度是评价分子筛当前性能的重要指标，也是分子筛再生控制的重要参数。由于空分系统庞大复杂，目前国内多数空分设备的二氧化碳浓度的测量均采用离线检测分析的方法，这种检测方法虽然稳定可靠但是有一定的滞后性。而如果分子筛失效，几分钟内CO2含量就会超标。可见，这种非实时的检测不仅可能影响产品质量，而且存在重大安全隐患。因此实现二氧化碳的实时检测是十分必要的。本文主要研究了分子筛纯化器出口二氧化碳浓度的实时测量方案。

1 分子筛纯化系统工作流程

现代空分装置设备多为大型设备，在空气净化流程中多用分子分子筛净化。使用分子筛净化优点很多，如：量大、运行周期长、操作简单、安全等。空气通过冷却塔降温后，温度大约是十八度左右，然后通过吸附器，在吸附器内对进入的空气进行吸附和纯化。对于有极性以及不饱和的分子，分子筛能够对其进行吸附，例如CO2、水分乙炔等。分子筛能同时吸收水分和有极性和不饱和分子气体，吸附顺序为：水大于水分乙炔，水分乙炔大于二氧化碳。

2 软测量技术简介

软测量技术又称为软仪表技术。概括的讲，所谓软测量技术就是应用计算机技术对直接测量难度较大或者暂时不能测量的变量选择一些易测的过程变量（长称为辅助变量或二次变量，例如工业过程中容易获取的压力、温度等过程参数），依据这些易测过程变量与难以直接测量的待测过程变量（常称为主导变量,炼油厂精馏塔中的各种产品组分浓度，化学反应器的反应物浓度和反应速率，以及本文所要研究就得分子筛纯化器出口二氧化碳的浓度等）之间构成某种数学关系（软测量模型），以软件代替硬件，通过各种数学计算和估计方法，实现对待测过程变量的测量。

3 基于RBF神经网络的二氧化碳浓度预测模型

本文最终选择径向基函数(RBF)神经网络作为神经网络预测控制的预测模型主要从以下几个方面考虑：

首先，RBF神经网络可以满足实时性在线校正的要求；

其次，从理论上讲，RBF神经网络可以以任意精度近似非线性函数；

再次，RBF神经网络的结构是一种简单的三层前向型网络。在网络设计的初期只须确定网络的各层节点个数及隐含层到输出层的权值即可。

最后，RBF神经网络具有其它网络不具备的最佳逼近性能和全局最优特性。

3.1 RBF神经网络的设计流程

由于非线性系统的输入输出关系复杂，采用传统的数学方法建立数学模型是非常困难的。基于学习的输入输出系统的神经网络的设计，可以以任意精度近似复杂的非线性映射。所以神经网络在处理非线性问题上有着绝对的优势。

神经网络的具体设计步骤：

（1）确定网络机构（n-p-m、激活函数类型、学习算法）；

（2）数据采集和处理（产生训练样本和验证样本）；

（3）网络初始化（初始化网络权值、阈值）；

（4）用训练样本训练网络；

（5）用验证样本验证网络

3.2 二氧化碳浓度软测量模型的设计

首先考察分析分子筛纯化系统工作过程中各参数（如处理空气量、温度、压力、流速等等）同二氧化碳浓度的相关性，找到软测量模型的辅助变量，建立RBF神经网络预测纯化器出口二氧化碳浓度。

通过对分子筛纯化系统进出口变量的总体分析，最终确定二氧化碳软测量模型的辅助变量：分子筛纯化器入口气体流量、分子筛纯化器入口温度、分子筛纯化器出口气体流量、分子筛纯化器出口温度。主导变量：分子筛纯化器出口二氧化碳浓度。

3.3 网络的预测误差分析

在训练过程中以纯化器入口空气流量、纯化器出口空气流量、纯化器入口空气温度、纯化器出口空气温度归一化后的值作为神经网络的输入，以归一化后的纯化器出口二氧化碳的值为网络的输出。在仿真过程中网络的预测精度直接受径向基函数的分布密度影响，所当分别取 时分别对网络的预测误差进行计算，当SPEARD=[2 3]时，网络的预测误差最小。因此，在仿真过程中取SPEARD=2或3都可得到理想的结果。

以上阐述了建立二氧化碳的软测量模型的方法，并对RBF神经网络软测量模型的预测误差进行了分析，软测量方法的提出，不但解决了工程实践当中遇到的困难，以软代硬，大大降低了工程所耗成本。

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王静，性别:女，籍贯:吉林榆树，民族：汉，出生年月:19860715，学历：硕士，职称：助教，研究方向：信号检测与处理。