5万吨年 己二腈的动态模拟与优化开题报告

1. 研究目的与意义

随着国民经济的快速发展，人们生活水平不断提高，对石油化工产品的需求也越来越大。

而工业生产的产品种类越来越多、规模越来越大，在生产过程中对于资源消耗越来越多。

化工行业需要更多高端技术人才对其进行研究与开发。

2. 课题关键问题和重难点

在绘制相应的己二腈动态模拟模型后，不易通过实验结论证实其对5万吨/年己二腈产量的有效性和合理性，无法判断模型是否存在缺陷：仅是对实际生产的结果进行模拟计算，没有预测到装置中其他原料的变化、产品质量随时间的变化。对于己二腈的动态生产过程的研究，仅仅使用了一套装置，仅有一种生产方案，无法将各个方案间的优劣进行比较。并且从整体来看，对己二腈产量不够全面，仅考虑了原料价格这一个因素。且在工艺参数调整时需要大量的实验数据支撑和实际经验。对于工艺参数优化模型也存在缺陷：仅考虑物料平衡，无法考虑到反应产物不是均相状态和反应物浓度随时间的变化；仅能根据实验结果对过程进行模拟，没有考虑整个过程中物料平衡；仅能在 aspen中模拟，而对于不同流程、不同原料转化率时装置产出物与原料及最终产品之间存在差异。

3. 国内外研究现状（文献综述）

1.引言

己二腈又名 1，4-二氰基丁烷，分子式为nc(ch₃)₄cn ，简写成adn，常温常压下为无色透明的油状液体，稍带苦味，与水、环己烷、醚类微溶，混溶于醇类，高温受热容易分解成氧化氮、一氧化碳等有毒的烟气，该物质易燃、有毒，应小心储存放置，多存放于阴凉通风的仓库内，避免阳光直射，密封储存^[1]。

2.国内外己二腈的发展概况

4. 研究方案

使用aspen plus软件对5万吨/年己二腈的动态模拟与优化进行模拟，动态模拟可以更有效地发现工艺中存在的问题，并能够提出改进措施，从而提高工艺效率。首先建立物性数据库，用来存储工艺物质的物性信息，然后根据实际装置的情况，将各个单元模块组合在一起，构建出完整的流程工艺模型，进而分析出模型的动态特性，以及相关的优化方案，以提高工艺的性能。在己二腈的生产过程中，工艺参数主要包括己二腈进料浓度、己二腈进料速度、己二腈进料温度。由于实际装置存在反应的非均相，导致装置内存在大量不确定因素，这些不确定因素会影响工艺条件的计算结果。

装置动态模拟：本实验主要是通过 aspen plus软件对其进行模拟，通过模型建立、模拟操作参数设定，以及分析数据，来对己二腈的工艺路线进行调整。首先，在 aspen plus中建立原料物性数据库，并按照工艺要求的数据结构标准进行编写，从而为模拟提供准确的物性数据；其次，根据工艺参数和物料组成构建好工艺流程模型，并对所选单元模块进行模拟计算结果处理和结果分析；最后还需要完成模拟模型在 aspen plus中的导入以及对各计算参数进行设置。模拟过程中需要设定的参数有：原料纯度、己二腈进料浓度料速度料温度等。在设置完了这些参数之后，还要将各个单元模块通过网络连接起来。这样，不仅可以提高计算效率，还能够保证结果的准确性。模拟过程需要持续不断地进行运算与分析，所以必须保持系统稳定。

装置运行情况：在保证安全的前提下，实现装置平稳运行和产品质量稳定。在操作过程中，要按照工艺流程图进行操作，并且要时刻关注原料的变化情况和反应条件、反应温度等参数，以保证设备正常运转。同时还要根据原料情况及时进行调整优化或者切换操作。在装置运行过程中，可能会出现问题以及不确定因素，所以在进行实验之前必须要对可能出现的问题进行预判，并且提出解决方案。工艺运行情况的监测与分析：通过对己二腈运行过程的监测，能够及时发现问题，并提出相应的解决方案。在进行实验之前应当对数据进行分析和处理，当数据变化较大时就要对其原因进行分析。对于实验中出现的异常情况要及时调整系统参数。对于已经发现的问题，要及时采取措施来解决或者消除。

5. 工作计划

查找己二腈开停车工艺资料，选取最佳合成方案，熟悉己二腈合成所选方案工艺流程、主要控制参数。确定己二腈合成工艺路线，在模拟仿真中完成关键点的设定。分析己二腈合成过程中工艺路线、主要影响因素及控制参数，确定关键点控制参数。

根据反应过程中各单元反应的转化率关系及主要影响因素建立己二腈开停车装置流程模型，并进行仿真验证。对比各流程模拟结果与实际运行数据，找出存在偏差的原因。优化己二腈生产控制参数，包括反应温度、压力、进料流量、液位等。

收集相关生产数据，用aspen plus软件建己二腈开停车装置的基础模型。并进行模型分析，找出己二腈的转化率、能耗的主要影响因素。再进行模型优化，提出一至两项生产优化建设。完善分析和优化内容，完成模型的最终版。完善流程模拟模型，使其能够在线运行并提供在线调整建议。根据动态模拟结果调整相关数据，提高模拟结果准确性。总结优化结果中存在的问题，分析问题产生的原因。利用仿真软件对过程运行情况进行验证，确保仿真数据与实际数据的一致性。