Оптимизация ХТС. Общие положения

Август 2, 2022

Главная
Разное
Оптимизация ХТС. Общие положения

Содержание

2. Наиболее важные показатели оптимизации: Срок окупаемости= Капитальные затраты /Прибыль. Прибыль=Цена реализации-Себестоимость Себестоимось: затраты на сырье, электроэнергию
3. Пример- связь поверхности теплообменника с расходами энергии и капитальными затратами. Компромисс
5. Оптимизация ХТС в реальном производстве практически исключена :невозможность выделения сигнала на фоне шума, дороговизна, опасность получения
6. В зависимости от типа химико-технологического объекта, в математическую модель могут входить следующие системы уравнений: гидродинамики, кинетики
7. Наиболее распространенные гидродинамические модели: 1. «Идеальное смешение» – для описания реакторов с мешалкой, барботажных аппаратов, реакторов
8. В общем случае модель включает в себя следующие уравнения:
10. Наличие большого числа уравнений усложняет расчет. Например, если через некоторый объект осуществляется проток среды и в
11. К структуре ХТС и качеству ее функционирования обычно предъявляется ряд требований, поэтому оптимизацию приходится осуществлять с
12. Последний метод предполагает использование надстройки в Microsoft Excel, "Поиск решения" —которую можно использовать для анализ "что,
13. Метод уступок Предположим, что показатели W1,, W2, ... расположены в порядке убывающей важности. Сначала ищется решение,
14. Экспериментальный метод оптимизации осуществляется на базе лабораторного или опытно-промышленного оборудования путем аппроксимации опытных данных различного рода
15. .
17. Многокритериальная оптимизация Обычный процесс характеризуется несколькими критериями оптимизации: себестоимость, капитальные затраты, выход продукции, селективность, стоимость утилизации
18. 1,0 0,0 d = exp[-exp(-Y)] 2-х стороннее ограничение Одно стороннее ограничение 0,2 0,63
19. Шкала желательности делится в диапазоне от 0 до 1 на пять поддиапазонов: [0; 0,2] – «очень
21. Скачать презентацию

Слайд 2

Наиболее важные показатели оптимизации: Срок окупаемости= Капитальные затраты /Прибыль. Прибыль=Цена реализации-Себестоимость Себестоимось: затраты

на сырье, электроэнергию и тепло, заработная плата, амортизация и др. отчисления. Расходы сырья составляют 40-55% от всех затрат, тепла и энергии 10-14%, аммортизация-8%. Следует всегда уменьшать капитальные затраты, расходы сырья, электроэнергии и тепла. Необходимо искать компромисс между капитальными затратами и расходами энергии, так как часто уменьшение капитальных затрат ведет к росту расходов энергии (см. рисунок)

Слайд 3

Пример- связь поверхности теплообменника с расходами энергии и капитальными затратами.
Компромисс

Слайд 4

Слайд 5

Оптимизация ХТС в реальном производстве практически исключена :невозможность выделения сигнала на

фоне шума, дороговизна, опасность получения брака и аварий. Поэтому единственным методом оптимизации является использование моделей (аналитический метод) процесса, экспериментальная оптимизация, либо того и другого совместно.

Слайд 6

В зависимости от типа химико-технологического объекта, в математическую модель могут входить

следующие системы уравнений: гидродинамики, кинетики тепло- и массообмена, кинетики химических реакций. Гидродинамические уравнения используются в том случае, если через моделируемый объект осуществляется непрерывный проток реакционной смеси. При описании движения среды используются следующие гидродинамические модели.

Слайд 7

Наиболее распространенные гидродинамические модели: 1. «Идеальное смешение» – для описания реакторов с

мешалкой, барботажных аппаратов, реакторов с псевдоожиженным слоем и др.: 2. «Идеальное вытеснение» – для описания трубчатых реакторов: 3. Однопараметрическая диффузионная гидродинамическая модель – используется для описания распылительных и насадочных колонн 4. Комбинированная модель. Комбинированной моделью, включавшей элементы «идеальное смешение», «идеальное вытеснение», байпас и циркуляцию можно описать гидродинамику объекта любой сложности.

Слайд 8

В общем случае модель включает в себя следующие уравнения:

Слайд 9

Слайд 10

Наличие большого числа уравнений усложняет расчет. Например, если через некоторый объект

осуществляется проток среды и в нем протекают химические реакции, необходимо использовать уравнения гидродинамики и химической кинетики( пример -работа реактора идеального смешения)

Слайд 11

К структуре ХТС и качеству ее функционирования
обычно предъявляется ряд требований,

поэтому оптимизацию приходится осуществлять с учетом нескольких критериев оптимальности. Соединение всех критериев одновременно невозможно – разные критерии соответствуют различным наборам факторов. Поэтому наиболее верным является метод --- ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ УСТУПОК и
- метода выбора главного критерия с учетом ограничения на остальные критерии.

Слайд 12

Последний метод предполагает использование надстройки в Microsoft Excel, "Поиск решения" —которую можно

использовать для анализ "что, если".
С ее помощью можно найти оптимальное значение (максимум или минимум) по формуле, содержащейся в одной ячейке, называемой целевой, с учетом ограничений на значения в других ячейках с формулами на листе.

Слайд 13

Метод уступок
Предположим, что показатели W1,, W2, ... расположены в порядке убывающей

важности. Сначала ищется решение, обращающее в максимум первый (важнейший) показатель W1. Затем назначается, исходя из практических соображений, «уступка» ΔW1, которую мы согласны сделать для того, чтобы максимизировать второй показатель W2. Наложим на показатель W1 ограничение: потребуем, чтобы он был не меньше, чем W1*—ΔW1, и при этом ограничении ищем решение, обращающее в максимум W2. Далее снова назначим «уступку» в W2, ценой которой можно максимизировать W3, и т. д. Такой способ построения компромиссного решения хорош тем, что здесь сразу видно, ценой какой «уступки» в одном показателе приобретается выигрыш в другом и какова величина этого выигрыша.

Слайд 14

Экспериментальный метод оптимизации
осуществляется на базе лабораторного или опытно-промышленного оборудования путем

аппроксимации опытных данных различного рода регрессионными уравнениями, а также применением методов активного эксперимента - симплекс-метод, планирование эксперимента, случайный поиск, метод уступок и др.

Слайд 15

.

Слайд 16

Слайд 17

Многокритериальная оптимизация Обычный процесс характеризуется несколькими критериями оптимизации: себестоимость, капитальные затраты, выход

продукции, селективность, стоимость утилизации отходов и т.п. Т .е. возникает необходимость получить решение удовлетворяющее сразу нескольким критериям. Наиболее простой способ (самый наихудший) способ построения обобщенной функции желательности. Математический аппарат пересчета конкретных параметров в абстрактные числовые значения крайне прост. За основу берется одна из логистических функций Е. К. Харрингтона – так называемая «кривая желательности». Ее формула – d = exp[-exp(-Y)] – определяет функцию с линейным участком (от d=0,2 до d = 0,63). Эта функция была выведена эмпирическим путем. Ось координат Y называется шкалой частных показателей. Ось d – шкалой желательности.

Слайд 18

1,0
0,0
d = exp[-exp(-Y)]
2-х стороннее ограничение
Одно стороннее ограничение
0,2
0,63

Слайд 19

Шкала желательности делится в диапазоне от 0 до 1 на пять

поддиапазонов: [0; 0,2] – «очень плохо», [0,2; 0,37] – «плохо», [0,37; 0,63] – «удовлетворительно», [0,63; 0,8] – «хорошо», [0,8;1] – «очень хорошо». Конкретные параметры распределяются в масштабе оси y, в соответствии с предъявляемым к ним требованиям. Затем они пересчитываются в отметки на шкале желательности d. Полученное значение d(i) для i-го параметра пересчитывается вместе с другими в обобщенный коэффициент желательности – D. Он вычисляется по формуле) , где n – число используемых показателей параметров сравнения для данной системы.