王曦[1]2001年在《醋酸乙烯聚合过程数学模型》文中指出聚合物分子量分布的在线控制问题，是目前化工生产中尚未圆满解决的一大难题，而建立聚合反应过程的数学模型是解决此类问题的前提和关键。为此，本文以一个工业化的醋酸乙烯聚合生产过程为对象，结合聚合反应的反应机理及实际的工艺状况，利用浓度法和生成函数技术，建立了醋酸乙烯聚合反应的数学模型，同时给出了它的求解方法。 该数学模型可以实时预报醋酸乙烯的转化率、反应釜内各组分的浓度、聚醋酸乙烯的聚合度和分子量分布矩等。 本文还利用现场运行数据和工艺设计数据验证了模型的准确性，模型输出的产品质量指标与设计指标和现场实测值相比，基本一致。此外，本文采用模型仿真实际过程，分析了有关因素对产品质量指标的影响，为生产提供了指导，为进一步的优化控制打下了基础。
汤琴[2]2009年在《醋酸乙烯聚合率软测量与预测控制方法研究》文中研究表明醋酸乙烯聚合率是聚乙烯醇生产过程中重要的质量参数,它对生产过程的安全性、经济性和产品品质具有重要影响,但它目前主要靠人工采样离线检测、操作人员依据生产经验进行调控。本文对醋酸乙烯聚合率的在线检测和优化控制进行了探索性研究,主要探讨了两个方面的问题:采用软测量技术实现聚合率的在线估计以及采用预测控制的方法对聚合率进行控制。本文所做的具体研究如下:1、在了解醋酸乙烯聚合过程工艺机理基础之上,分析了影响醋酸乙烯聚合率的因素,采用了RBF神经网络、最小二乘支持向量机、增量最小二乘支持向量机叁种方法建立醋酸乙烯聚合率软测量模型,并利用工业现场的实际测量数据对这几种方法进行了仿真研究和比较。仿真结果表明,增量最小二乘支持向量机方法能根据误差要求调整训练目标,所建模型表现出很高的拟合精度和预测精度,泛化能力强,而且具有在线学习功能,比较适合用于醋酸乙烯聚合率的在线估计。2、针对聚合反应过程具有非线性、时变、有噪声干扰和和滞后等特点,常规控制方法很难得到令人满意的效果,将预测控制中的隐式广义预测控制算法应用到聚合率控制中。这类算法对模型的精度要求不高,另外,由于在优化中引入了多步预测思想,使其抗扰动及时延变化等能力显着提高。因此本文采用了该算法进行醋酸乙烯聚合率控制系统的设计,并用MATLAB对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明该隐式广义预测算法动态响应快,跟踪效果好,能够获得较好的控制效果,并通过仿真分析了隐式广义预测控制中的主要参数对系统性能的影响。研究结果对醋酸乙烯聚合率在线测量和优化控制具有重要意义。
王曦, 曹柳林[3]2003年在《醋酸乙烯聚合反应过程数学模型的建立》文中进行了进一步梳理以工业醋酸乙烯聚合反应生产过程为研究对象 ,根据聚合反应动力学 ,建立了完整的醋酸乙烯聚合反应的机理模型。利用现场工况数据 ,模型可以实时预报醋酸乙烯的转化率、各组分物料浓度、聚醋酸乙烯聚合度等重要参数。利用离线的人工分析数据、在线粘度计以及工艺规范等实际操作数据初步验证了模型的可靠性。
夏梁志[4]2012年在《基于醋酸乙烯聚合率在线检测的软测量建模方法研究》文中认为在工业过程控制中,为确保生产装置处于最佳运行工况,提高产品质量和企业的经济效益,就必须对产品质量或与产品质量密切相关的重要过程变量进行实时检测和优化控制。醋酸乙烯聚合率是聚乙烯醇生产过程中的重要质量指标,它对生产过程的经济性、安全性,以及产品的最终用途有着重要影响。然而由于某些技术或经济方面的原因,目前我国大部分工厂还无法实现对醋酸乙烯聚合率的连续在线检测。针对这一情况,本文采用基于结构风险最小化的LSSVM(Least Squares Support Vector Machine,最小二乘支持向量机)对醋酸乙烯聚合率的在线检测进行软测量方法研究。具体的研究工作如下：首先,系统阐述了软测量技术的基本原理和常用的建模方法,并通过深入分析聚乙烯醇工业生产过程和醋酸乙烯聚合反应机理,得出了影响醋酸乙烯聚合率的多种因素,研究了辅助变量的选取。其次,详细给出了支持向量机的基本原理,核函数技术以及LSSVM回归算法的推导过程,并在此基础上建立了基于LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量模型。仿真结果表明,通过与径向基神经网络、标准支持向量机相比较,LSSVM方法建立的醋酸乙烯聚合率软测量模型具有更强的泛化能力,能较好的跟踪样本真实值的变化。但是研究发现,LSSVM参数选择对醋酸乙烯聚合率软测量模型性能影响很大,不合适的模型参数将导致醋酸乙烯聚合率软测量失败。最后,针对传统方法在选择LSSVM模型参数的不足,本文提出采用两种量子群智能优化算法来自动选取LSSVM参数。把LSSVM模型参数选择问题转化为优化问题,分别采用全局搜索能力强的QGA(Quantum Genetic Algorithm,量子遗传算法)和QPSO (Quantum Particle Swarm Optimization,量子粒子群优化)算法来进行寻优,并利用优化算法得到的最佳正则化参数与核函数参数建立了基于QGA-LSSVM和QPSO-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量模型。仿真结果表明,与传统的交叉验证法,遗传算法以及粒子群算法相比,本文提出的方法所建立的两种模型均具有良好的预测精度和泛化性能,满足醋酸乙烯聚合率工业的控制要求。而QPSO-LSSVM与QGA-LSSVM法相比则具有较快的建模速度和较小的泛化误差,是更适合醋酸乙烯聚合率软测量建模的方法。本文的研究工作为实现醋酸乙烯聚合率的在线检测提供了一种新的有效途径。
刘安安[5]2014年在《基于最小二乘支持向量机的醋酸乙烯聚合率软测量应用研究》文中指出随着社会的发展，人们环保意识提升和商品全球化竞争加剧，市场对产品的能耗和质量品质要求越来越严格。醋酸乙烯（VAC）聚合率是VAC聚合生产下游化工产品过程当中一个十分重要的参数，其对产品生产过程当中的能耗、安全、经济和质量品质等方面都有显着影响。然而目前我国大部分工厂对VAC聚合率还只是停留在人工离线化验分析检测阶段，还无法实现工业在线快速检测。为此，本文利用软测量技术的原理对VAC聚合率检测进行了研究，根据VAC聚合反应的特点，应用了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）为核心的在线VAC聚合率软测量方法。主要工作如下：1.本文系统地阐述了VAC聚合反应过程和机理，分析了影响VAC聚合率的相关要素，通过对软测量技术的思想、主要方法和一般实现步骤的介绍，运用软测量技术来解决在线检测VAC聚合率困难的问题。2.详细介绍了支持向量机的思想及数学基础，通过对支持向量机性能的仿真分析，采用LSSVM建立起了VAC聚合率软测量模型；MATLAB仿真结果表明，LSSVM软测量模型能很好的跟踪VAC聚合率真实值变化，拟合精度较高。3.针对LSSVM在建立模型时能显着影响模型性能的参数难以选择的问题，又由于分析发现传统经验法和常规网格法参数寻优存在搜索效率低等缺陷，本文运用遗传算法智能选取LSSVM最优参数；对基本遗传算法存在易陷入局部解等不足进行改进，最终建立了改进型自适应遗传算法（IAGA）优化LSSVM参数的软测量模型，通过对VAC聚合率仿真测试，表明模型具有很高的预测精度、参数自适应寻优性能和泛化性能。4.针对LSSVM不能满足VAC生产过程在线学习样本以更新模型数据需求的不足，本文对LSSVM进行了改进并提出了在线学习的LSSVM，利用IAGA进行参数寻优后，建立了基于改进型在线学习最小二乘支持向量机（IOLSSVM）软测量模型。仿真结果表明，IOLSSVM不仅能满足在线生产情况下的VAC聚合率软测量需求，而且具备相当高的精度和泛化能力。本文研究的课题对VAC聚合率在线检测的实现提供了新的解决方案，具有重要现实意义。
周帅[6]2016年在《醋酸乙烯聚合反应失控特性及灾害控制技术研究》文中指出醋酸乙烯为有机合成的重要原料。其聚合反应为强放热反应,一旦反应失控,会对人员及环境造成巨大灾害。为了控制反应失控灾害,许多学者已经进行了大量研究,主要从泄放和加抑制剂两个方面来控制灾害。其中DIERS(美国紧急泄放设计协会)为泄放研究投入了大量的财力和人力,得出了一套相对比较完整的设计方法体系并设计了相应的实验装置。在此基础上,许多学者通过不同反应对象对DIERS方法的可靠性进行了验证。但是涉及的反应失控的剧烈程度均较低。聚合类反应失控剧烈程度一般较高,DIERS方法是否适用需要进一步研究。另外,加抑制剂控制灾害虽然已有研究,但是抑制剂的加入往往影响反应物质量。而稀释剂是反应中固有原料,不会污染反应物。所以考虑研究中途加稀释剂的方法控制反应失控。基于此,本文以醋酸乙烯聚合反应为研究对象,系统研究醋酸乙烯聚合反应放热失控特性及灾害控制技术。主要内容及结论如下：(1)基于VSP2量热装置研究了醋酸乙烯聚合反应的失控特性。发现反应失控十分剧烈,甚至发生“爆聚”现象,体系最大温升速率(dT/dt)max超过1000℃·min-1。深入分析醋酸乙烯聚合反应机理,推导出绝热条件下反应失控后最大温升∧T和最高压力Pmax的计算公式,计算值与实验值有较好的一致性。分析不同场景失控特性,发现热环境非绝热场景下失控最剧烈。引发剂浓度和稀释剂浓度对反应失控剧烈程度有较大影响,随着引发剂浓度的增大,最大温升速率(dT/dt)max和最大压升速率(dP/dt)max均增大；随着稀释剂浓度的增大,(dT/dt)max和(dP/dt)max均减小。经过热惯性因子修正后,填充率对反应失控剧烈程度基本没有影响。建立了双判据法,当T≥75℃且dT/dt≥3℃·minq时认为发生反应失控。此失控临界点距离最大温升速率时间间隔约为120s。基于VB平台编写了反应失控过程模拟软件,模拟结果与实验结果进行了对比,发现模拟结果具有一定准确性。(2)改造了VSP2实验装置使其适合中途加入稀释剂的需求。研究了不同稀释剂加入量、不同加入温度、反应体系绝热情况以及填充率等对失控抑制效果的影响。研究发现反应失控初始阶段加入稀释剂会有两种效果：延缓反应失控发生和彻底抑制反应失控。当填充率达到75%时,仅仅通过加入稀释剂的方法无法彻底抑制反应失控。稀释剂加入后如果体系处于绝热状态,一段时间后反应失控现象往往会再次发生。另外,在稀释剂中掺入适量的阻聚剂后,会改善抑制效果,彻底抑制反应失控。总结二次失控发生的条件,认为稀释剂加入后,温度越低,发生二次失控现象需要的时间越久,但是当温度低于某值时,二次失控将不再发生。(3)根据量热实验数据,对醋酸乙烯聚合反应失控超压进行安全泄放设计。醋酸乙烯聚合反应失控泄放属于蒸汽型泄放,可以通过DIERS方法进行安全泄放设计。容积8m3、填充率40%、引发剂浓度0.1%、稀释剂浓度5%情况下,所需泄放面积为0.04424m2。利用VSP2实验装置分别对0.4 MPa和0.2 MPa泄放压力进行泄放实验。发现0.4MPa泄放压力情况下,出现了非平衡泄放情况,此时DIERS方法计算的泄放面积并不保守。泄放压力增大会减弱泄放装置的泄放能力,泄放压力应不超过0.4 MPa。引发剂浓度、反应器填充率增大都会增大所需的泄放面积,而增大稀释剂浓度会减小所需的泄放面积。其它条件不变,增大反应器容积会同等比例增大所需泄放面积。最后分析了中途加稀释剂对泄放的影响,发现加入稀释剂后再次失控情况对所需泄放面积要求更小,不会对泄放安全性造成威胁。
董纯, 徐文艳, 王豪[7]2009年在《聚醋酸乙烯聚合度的在线检测》文中研究指明为了对聚合度进行实时的监控,建立一套完整的聚醋酸乙烯聚合度的软测量数学模型,设计可行的实施方案和方法。基于聚醋酸乙烯在圆形管道中流动的流体动力学原理,通过传感器测量选定管道的水平差压,流量,流体温度,浓度,建立聚醋酸乙烯聚合度与上述变量间的机理模型,再通过工业现场测量的数据,采用线性最小二乘算法回归出以上各个变量的系数,进而得到精确的数学模型来预测聚合度。经过工业的现场使用证明,此模型能够控制聚合度的预测值达到-4%～+4%的误差范围,可快速跟踪聚合度的变化,趋势正确,随时了解聚合度的变化情况和趋势,并由此采取相应的措施,将聚合度调整到期望值,采用本检测系统后,聚醋酸乙烯产品的聚合度波动范围得到大幅度的减小,产品质量和合格率明显提高。
刘海英[8]2008年在《聚醋酸乙烯乳液耐水性的基础研究》文中认为本文在综述有关乳液聚合技术、聚醋酸乙烯乳液及聚醋酸乙烯乳液耐水性研究的基础上,采用与羧基功能性单体共聚的方法,从羧酸单体的种类、浓度、加入方式和中和度等角度出发,系统研究了羧酸在水溶性较大的醋酸乙烯共聚体系中对乳液稳定性能、粒径及粘度和耐水性能的影响,合成了耐水性提高的单组分醋酸乙烯/Veova10共聚乳液。利用Zeta电位仪、电导滴定法、激光粒度仪、DMA、DSC、SEM、流变仪等手段从Zeta电位、表面羧基密度、羧基和乳液组分中的相互作用、羧酸改性后胶膜的力学性能、水的存在状态、粒径分布、流变性能和微观形貌方面探索了羧基提高乳液耐水性的机理。研究结果表明:羧基改性乳液的乳胶粒表面带有负电荷,加入羧基单体,羧基部分分布于乳胶粒子表面,乳液Zeta电位绝对值升高,乳液稳定性增强。SEM结果表明羧酸改性后的乳液微观分散状态良好,适度的表面羧基密度和适量的离子化羧基对提高乳液的湿强度是有效的。从DMA、DSC和流变测试结果可知:羧酸加入后乳液胶膜的模量提高,在一定的条件下乳液在-42.6℃～-50.1℃出现可冻结结合水的冻结峰,与PVAc和VAc/Veova10未改性乳液相比,融化峰的Onset值降低,耐水性较好的乳液在低剪切速率下乳液出现最大粘度时的剪切速率较小。适宜的粒径以及粒径分布较窄的乳液耐水性能较好。综合上述分析结果,初步得出羧基提高乳液耐水机理为:当少量羧基功能性单体参加共聚后,一定数量的羧基和离子化的羧基分布于乳胶粒子表面,羧基和聚乙烯醇羟基由于氢键作用相互作用增强,改变自由水的存在状态,出现可冻结结合水和聚乙烯醇结合,可以“保护”聚乙烯醇的羟基,提高乳液的耐水性。羧基和聚乙烯醇上的羟基之间的相互作用,使乳液外相缠结结构发牛改变,增强乳液的流动性,提高乳液的耐水性。羧基和乳液中羟基之间是假交联现象,提高胶膜本身的模量,增加胶膜的致密程度,提高乳液耐水性。由于羧基起到成核的作用,改变乳液的粒径和分布,适宜的乳液粒径及窄分布的粒径,可提高对基材的渗透能力,乳液的利用率增大,使乳液耐水性提高。采用原位聚合法,添加无机纳米粒子SiO_2合成耐水性提高的无机/有机复合乳液,利用SEM、DMA、DSC、激光粒度仪、流变仪等测试手段,从微观形貌、体系中水的状态、流变性能、胶膜的力学性能等方面表征乳液的性能。结果表明:经超声处理的SiO_2粒子加入乳液中,乳胶粒分散状态良好,提高了乳液的耐水性。加入SiO_2后,胶膜的模量提高,玻璃化温度升高,耐水性较好的乳液在低剪切速率下乳液出现最大粘度时对应的剪切速率较小,乳液未出现可冻结结合水的冻结峰,自由水的融化峰起始位置发生改变,推测加入SiO_2改变了体系中自由水的存在状态,在这方面不同于羧酸改性的乳液。在乳化剂改性方面,合成了一种含用羧基的高分子乳化剂P(VAc/AA)并应用于醋酸乙烯乳液,与传统乳化体系OP-10和SDS复合乳化剂相比,胶膜的吸水率降低。系统研究了SVS、HAPS、HPMAS、DNS-86四种反应性乳化剂以及复合型乳化剂DNS-628在聚醋酸乙烯乳液聚合中的应用,结果表明:分别以DNS-86为乳化剂采用预乳化工艺、以DNS-628为乳化剂采用半连续种子乳液聚合工艺均可合成稳定的乳液,为聚醋酸乙烯乳液的合成开辟新的途径。
宁静[9]2007年在《醋酸乙烯酯/叔碳酸乙烯酯乳液共聚》文中认为聚醋酸乙烯酯乳液在涂料、粘合剂等方面应用广泛，但其涂膜在耐水性、耐碱性等方面存在不足，限制了其使用领域的拓展。叔碳酸乙烯酯是一种具有优异耐水、耐碱和耐候性能的改性单体，与醋酸乙烯酯乳液共聚，可以充分展示其改性作用。本论文研究醋酸乙烯酯／叔碳酸乙烯酯(VAc／VeoVa10)乳液共聚配方和工艺条件对聚合动力学、乳胶粒子粒径及其分布、共聚物分子量及其分布、共聚物组成和共聚乳液涂膜性能的影响，优化聚合工艺条件，为得到综合性能优良的VAc／VeoVa10共聚胶乳提供基础。以十二烷基硫酸钠为乳化剂、聚乙烯醇为保护胶体、过硫酸钾为引发剂，进行VAc／VeoVa10乳液共聚。研究了聚合温度、引发剂浓度、乳化剂浓度、单体配比、保护胶体用量等对VAc／VeoVa10乳液共聚转化率-时间关系及Ⅱ阶段聚合速率的影响，发现聚合速率随着聚合温度升高而增大，Ⅱ阶段聚合速率分别与引发剂浓度的0.658次方、乳化剂浓度的0.371次方及聚乙烯醇浓度的0.58次方成正比，单体配比对聚合速率影响不大。由于VAc具有较大的水溶性，VAc／VeoVa10乳液共聚动力学偏离Smith-Ewart经典乳液聚合动力学行为，而接近醋酸乙烯酯乳液均聚体系，但因其投料中有部分VeoVa10单体，使得其动力学行为又略不同于醋酸乙烯酯乳液均聚。研究聚合温度、引发剂浓度、乳化剂浓度和PVA浓度对VAc／VeoVa10共聚乳胶粒子平均粒径及粒径分布、乳胶粒子数的影响，发现随着聚合温度、引发剂和乳化剂浓度的增大，乳胶粒子粒径减小，粒径分布变窄，乳胶粒子数N_p增加，并有N_p∝[KPS]~(0.893)、N_p∝[SDS]~(1.07)，偏离经典乳液聚合行为；随着聚合转化率和聚乙烯醇用量的增大，乳胶粒子粒径增大，粒径分布变宽，乳胶粒子数目减少；单体配比对乳胶粒子粒径及其分布影响不大。采用凝胶色谱仪测试共聚物相对分子量，发现随着引发剂浓度和聚合温度的增大，共聚物平均分子量减小，分布变宽，M_n∝[KPS]~(-0.375)；随着乳化剂浓度增大，共聚物平均分子量增大，M_n∝[SDS]~(0.16)，偏离经典乳液聚合X_n∝[I]~(-3／5)[S]~(3／5)关系，这是因为醋酸乙烯酯具有较大的水溶性和较高的链转移常数。聚合反应转化率对共聚物分子量几乎没有影响。采用NMR测试共聚物组成、DSC测试共聚物玻璃化温度，研究投料配比的影响，结果表明共聚物组成接近于单体投料比；随着共聚物中VeoVa10含量的增多，共聚物玻璃化温度下降。依照涂膜耐水性能和耐碱性能测试国标或通用标准测试VAc／VeoVa10共聚乳液涂膜性能，研究VeoVa10含量和聚乙烯醇用量的影响。结果表明随着VeoVa10含量的增大，共聚乳液涂膜耐水性能和耐碱性能均增强，当VeoVa10用量为20％，乳液涂膜的耐水性能和耐碱性能超过GB／T9755-2001合成树脂乳液外墙涂料一等品的标准；随着PVA用量的增大，乳液涂膜耐水性能下降。
陶慧汇[10]2010年在《基于遗传算法优化神经网络的醋酸乙烯聚合率软测量研究》文中研究指明本论文针对目前醋酸乙烯(VAC)聚合工序中VAC聚合率没有有效的实时在线检测方法的实际情况,在研究分析了VAC聚合反应的工艺流程的基础之上,提出了将软测量技术应用于VAC聚合率在线检测的方案。在全面研究了软测量技术的原理、组成要素和实现流程的基础之上,重点讨论了软测量技术中辅助变量的选择、数据预处理、软测量建模叁个方面的内容。然后开展针对VAC聚合率的软测量研究,所做的主要研究工作如下:1、论文首先通过选取VAC聚合率为主导变量;引发剂添加率、甲醇配比、聚合温度、VAC活性度为辅助变量;采用数据归一化变换方法和拉依达准则处理原始数据;在MATLAB7.1环境下开展了基于BP神经网络的VAC聚合率软测量方面的仿真研究。对BP神经网络的原理、结构、算法做了较为详细的论述。进行BP网络软测量建模时,采用先通过编程计算网络输出误差,再通过误差分析的方法来确定BP网络的拓扑结构。在网络训练过程中,采用BP网络的Levenberg-Marquardt改进算法对网络进行训练,并且根据网络训练和测试的结果对基于BP神经网络的VAC聚合率软测量方案做了评价。2、针对BP网络局部寻优的缺陷,决定采用遗传算法对BP网络进行优化。论文中全面阐述了遗传算法的产生、原理、实现流程以及遗传算法与BP网络的结合方式。并选取遗传算法确定神经网络连接权重的合作式结合方式作为BP神经网络的优化方案,以此来组建遗传BP神经(GA-BP)网络。最后,将GA-BP网络用于VAC聚合率软测量建模。从仿真研究的结果来看,GA-BP网络的训练和测试结果都比BP网络有了较大的改善,达到了误差要求。研究结果证明基于遗传算法优化BP网络的VAC聚合率软测量方案是成功可行的,这对于联合运用软测量技术、神经网络技术与遗传算法来解决实际工程问题和实现VAC聚合率的实时在线检测都具有重要意义。
参考文献：
[1]. 醋酸乙烯聚合过程数学模型[D]. 王曦. 北京化工大学. 2001
[2]. 醋酸乙烯聚合率软测量与预测控制方法研究[D]. 汤琴. 华东交通大学. 2009
[3]. 醋酸乙烯聚合反应过程数学模型的建立[J]. 王曦, 曹柳林. 北京化工大学学报(自然科学版). 2003
[4]. 基于醋酸乙烯聚合率在线检测的软测量建模方法研究[D]. 夏梁志. 兰州交通大学. 2012
[5]. 基于最小二乘支持向量机的醋酸乙烯聚合率软测量应用研究[D]. 刘安安. 华东交通大学. 2014
[6]. 醋酸乙烯聚合反应失控特性及灾害控制技术研究[D]. 周帅. 大连理工大学. 2016
[7]. 聚醋酸乙烯聚合度的在线检测[J]. 董纯, 徐文艳, 王豪. 控制工程. 2009
[8]. 聚醋酸乙烯乳液耐水性的基础研究[D]. 刘海英. 东北林业大学. 2008
[9]. 醋酸乙烯酯/叔碳酸乙烯酯乳液共聚[D]. 宁静. 浙江大学. 2007
[10]. 基于遗传算法优化神经网络的醋酸乙烯聚合率软测量研究[D]. 陶慧汇. 华东交通大学. 2010
标签：化学论文; 聚合反应论文; 乙烯-醋酸乙烯共聚物论文;