平晓静，赵顺毅，栾小丽，刘飞

（江南大学自动化研究所，轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏无锡214122）

引 言

有机硅材料具有耐腐蚀、耐辐射、耐高低温、电气绝缘、阻燃以及生物相容性好等优良特性，在食品、纺织、建筑、汽车、化工、医药、仪器仪表、航空航天等领域得到广泛应用[1]。甲基氯硅烷混合单体是硅油、硅树脂、硅橡胶等有机硅聚合产品制备中的最重要的单体[2]。目前国内外普遍采用的方法是，硅粉和一氯硅烷气体在铜催化体系下的直接合成法[3]。通过这种方法生产的甲基氯硅烷混合单体组分多，沸点接近，相对挥发度小，难分离[4]。

由于有机硅单体分馏过程需分离的物质较多且分离要求高，是有机硅单体生产过程中能耗较高的单元之一。因此，分馏过程的节能降耗在有机硅工业中占有重要的地位。在实际工业过程中，由于进料流量、进料热状况等扰动，需要经常调整操作条件以保证精馏的产品纯度[5]。因此，当操作条件变化时，对能耗的准确预测，将为分馏过程的节能降耗提供指导。目前已有很多文献通过研究精馏过程的动态特性，建立机理模型或数据驱动模型，从而对精馏过程的能耗进行预测和优化[6-10]。其中以数据驱动为基础的智能建模方法已经取得了重要成果[11-14]。Osuolale 等[15-16]结合热力学第二定律，提出了一种基于神经网络的精馏塔能效建模与优化策略。Chan 等[17]在概率框架下，提出了基于经济预测模型的精馏塔启动过程优化控制方案。……