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摘要：文章聚焦于化工工艺控制中自动化技术的应用与优化，提出了模型预测控制、实时数据处理与辨识算法、多元化安全策略等自动化优化策略。通过在乙烯裂解生产中的实践，模型预测控制实现了8%的反应收率提升，实时数据处理技术提高了产量5%，多层次安全防护体系有效防范了爆炸危险。研究结果显示，这些策略为化工工艺控制的智能化与最优化提供了切实可行的路径。
关键词：化工工艺控制；自动化技术；模型预测控制；实时数据处理；安全策略
0引言
随着科技的发展，自动化技术在工业领域得到了广泛应用[1]。化工工艺作为化工产业的核心，对过程控制和优化提出了更高要求。本文着眼于化工工艺控制中的自动化应用问题，分析其面临的复杂性、实时性和安全性挑战，提出模型预测控制、高效数据处理和多重安全保障等自动化优化策略，以期为化工工艺控制的智能化和最优化提供参考。
1化工工艺控制对自动化的要求
化工工艺过程复杂多变，受原料供应、设备状态、环境参数等多因素影响，需要实时监控各种过程参数以保证产品质量[2]。然而，传统的人工操作很难满足化工工艺控制的要求：第一，化工反应动力学复杂，简单的线性控制往往无法描述其高度非线性的过程特征。例如乙二醇合成反应中，当反应温度在130～180℃、压力在18～25 MPa、甲醛与二氧化碳浓度比为1∶1.0~1∶1.2时，反应速率会出现明显的非线性变化，需要建立复杂的动力学模型进行预测与控制。第二，工艺过程中的温度、压力、液位、流量等参数变化迅速，需要每1～5 s采样并实时调整，以跟踪反应趋势，仅依靠人工很难完成对上万个过程变量以及海量历史数据的高效处理分析。总体来说，化工工艺控制需要自动化系统具备处理高度非线性关系的建模与预测能力、进行海量数据的实时处理与分析的能力、提供可靠的安全预警与防护的能力，以实现对复杂工艺过程的精确监控与优化调节。
2自动化在化工工艺控制中的应用问题分析
2.1复杂性和非线性
自动化系统在化工工艺控制中的应用，首先面临过程本身的复杂性特征带来的挑战[3]。许多化学反应动力学复杂，反应速率对温度、压力、浓度变化敏感，存在多个平衡状态，对此线性模型无法准确描述，要构建含有大量模型参数的高维非线性模型。例如在乙烯聚合反应中，当引发剂浓度在0.001%～0.500%范围内变化，温度在80～120℃范围内变化，乙烯单体浓度在10%～60%范围内变化时，聚合速率会极大变化，简单的线性动力学方程无法准确描述反应过程。此外，复杂工艺流程中存在大量强耦合的过程单元，变量之间存在复杂的非线性关系。例如，在煤化工合成气生产过程中，有多个反应器(温度1 200℃,压力30 MPa)、多个热交换器(△r=300℃)、除尘器(过滤效率95%)、净化塔(H2 S去除率>99%)等联合单元，之间存在多个状态变量的相互影响，用简单的线性模型无法准确描述其动态特性。另外，复杂工艺过程中存在诸多不确定性，原料组分变化、内壁结垢(影响传热系数)、测量误差等都会引起难以建模的不确定因素。现有的自动化控制系统通常依赖简单线性模型的传统PID控制，难以对上述复杂情况进行有效建模，从而无法实现对工艺过程的精确预测和控制。
2.2实时性和数据处理
自动化系统在化工工艺控制中面临过程参数变化快速，要实时高效的数据采集与处理能力[4]。首先，典型化工反应过程中的温度、压力、浓度等重要质量参数变化非常迅速，例如某乙烯聚合反应的放热速率可达167 434 J/s，反应釜内温度变化率可达20℃/min，要频繁的高速采样(采样周期≤5 ms)获取温度、压力、浓度数据以跟踪反应趋势。同时还需要对温度传感器(响应时间2 ms，精度0.1℃)、压力传感器(响应时间5 ms，精度0.1 MPa)、质量流量计(精度0.2%)等各种异构传感器采集的模拟与数字信号进行同步，以实现对过程变化的实时高频监测。其次，单个工艺过程变量可达上万个，生成的海量过程数据，都要进行高效分析，例如基于Hadoop的大数据分布式平台，利用MapReduce进行多变量统计分析、Spark进行特征提取与建模分析等。最后，数据驱动的机器学习模型预测控制算法需要进行高速的在线并行计算，例如统计模型预测控制每50 ms进行一次的上千变量的高维模型预测，对并行计算速度与系统实时性要求极高。
2.3安全性和可靠性
自动化系统还面临潜在大规模安全事故的风险，对控制系统的安全性和可靠性提出挑战。首先，许多化工原料如甲醛(毒性)、乙烯(易燃)和氢气(易爆)以及产品如丙烯腈(高毒)、甲醛(易燃)等具有毒害性、易燃性、易爆性等危险特性，一旦工艺参数如温度、压力、浓度等在运行中失控，极易导致泄漏事故，并造成爆炸、中毒等严重后果。这需要自动化系统具备对关键参数的在线监测与异常预警功能，并在超限情况下快速自动切换到紧急停车程序[5]。例如苯乙烯生产反应釜在高温、高压条件下压力过快上升会引发爆炸，自动化系统需要在压力超过设定安全上限(例如20 MPa)后迅速关闭供料与加热，并释放压力。其次，自动化控制系统自身存在失效风险，需要设置安全冗余系统，并采用硬件互锁进行风险防范。最后，未知的设备故障也可能导致异常情况发生，自动化系统需要具备对过程异常的智能辨识与应急控制能力。
3化工工艺控制中自动化优化策略与实践
3.1模型预测控制(MPC)
为应对化工工艺过程的复杂性与参数不确定性，模型预测控制(MPC)可以做到自动化优化策略和工程实践。MPC通过建立过程的数学模型，并以此模型进行多步优化预测，可提高对复杂工艺过程的控制性能，克服简单PID控制模型不足的问题。例如针对某乙烷脱氢反应过程，采用包括反应速率、压力和温度在内的高维非线性状态空间模型，使控制效果提高60%以上。此外，MPC可利用优化算法预测未来一段时间内的最优控制路径，实现对反应过程的主动控制和约束优化。例如预测未来2 h内原料供给速率的最优变化趋势，使产品收率最大化且不超过操作约束。MPC还能够有效处理各种扰动和不确定性，具备推测未来趋势和纠正偏差的自适应能力。总之，MPC提供一种全面的自动化策略框架，可实现对复杂化工过程的稳定性、经济性和灵活性的综合优化，是工业过程控制实践中广泛采用的高级控制技术之一。
举例而言，某乙烯裂解反应生产过程中，采用了模型预测控制策略进行优化。该反应过程在高温(800～900℃)条件下进行，中间产物乙烯和其他低碳烃类在反应管内不断生成，难以建立精确模型。为解决反应过程的复杂非线性问题，专家采用含20个状态变量的高维非线性模型描述反应动力学、传热特性和流量约束关系。然后以该过程模型为基础，设计模型预测控制系统，其以每分钟进行一次模型预测优化的频率工作，预测时将温度、压力、流量等过程数据输入动力学模型，预测未来5 min反应趋势。优化程序采用二次规划算法计算出一组温度、压力等变量的最优控制路径，既满足产品收率最大化的经济目标，又不违反操作约束。该最优控制路径转化为对加热器、进料流量的控制指令输出，实现对反应过程的优化控制。应用该MPC系统后，反应收率提高8%，产量增加相应比例，经济效益明显。该实例表明，MPC能够有效处理化工过程的复杂动力学和多变量约束，实现稳定、经济和优化的自动化控制效果。
3.2实时数据处理与辨识算法
为实现对海量过程数据的实时高效处理，自动化系统集成了大数据技术、高速计算平台和智能辨识算法。首先，分布式流式处理技术用于采集规模化工艺数以万计的过程参数，形成包括历史数据库在内的海量异构数据池。基于Spark等技术构建高速数据处理平台，利用MapReduce进行多维数据挖掘，实现参数关系的快速统计建模。其次，GPU、FPGA等硬件加速技术应用于工业控制计算平台，可实现每50 ms进行一次的大规模模型预测计算，保证控制系统的实时响应性能。另外，基于深度学习的智能软测技术可提取复杂工艺参数的准确信息，用于优化控制，克服传感器精度与布局限制。最后，采用在线辨识与自适应控制，实现对未知扰动和模型误差的实时校正，提高控制的鲁棒性。综上，实时高效的数据驱动技术与智能算法成为自动化系统实现精确控制的关键手段，可对化工过程海量信息进行主动监测、深入理解和科学决策，推动传统自动化向智能优化控制方向升级。
举例而言，在一套大型乙烯生产装置中，为实现工艺参数的智能闭环优化控制，使用了实时数据处理和辨识技术。该装置包含多个高温反应炉，内部温度、压力、浓度信号采用高速采集卡获取，采样速率达到每秒1 000次，产生了海量过程数据。这些多变量时序数据首先在Hadoop分布式集群上进行预处理，包括滤波、归一化、缺失值补偿等。然后在Spark集群上使用LSTM深度学习模型进行软测量，估算硬件无法布置传感器的关键参数值，克服了测量的局限性。接着，采用在线递归潜在变量方法，从大量过程数据中识别关键的输入输出关系，建立简化的状态空间模型，实现对反应过程的实时化识别建模。最后，辨识模型与第一原理模型进行融合，形成精确的数字双子模型。与此同时，未知扰动和误差通过在线辨识方法进行实时补偿。基于准确的数字双子模型与自适应控制，实现了乙烯生产工艺的质量优化控制，产量提高了5%，该案例表明实时数据技术与智能算法可显著提升复杂工业过程的可监控性与可优化性。
3.3多元化安全策略
为增强自动化系统的安全性与可靠性，采用了多层次的安全防护体系。第一，在设备层面采用安全仪表系统，配置冗余传感器，实现对温度、压力等关键参数的双备份在线监测，一旦超限即快速反馈给安全系统切换到紧急状态。同时，通过硬件系统进行原料供应、设备启动等的互锁管理，切断危险状况的蔓延。第二，在控制层面采用先进的安全仪表系统(SIS)替代和完善DCS，使得复杂的安全逻辑得以实现。例如，压力高时先关闭供料阀门，再降低反应速率，最后紧急停车，以层层防护的策略应对失控情况。第三，在系统层面建立完善的网络安全管理体系，采取防火墙、数据加密、用户识别等手段，确保自动化系统不被非法篡改或远程控制。综上，多重防护的安全策略体系可提高自动化系统面对不确定故障的应对能力，是实现化工过程安全可靠运行的关键所在。
举例而言，在一个乙烯裂解工艺的自动化控制系统中，采用了多层次的安全防护机制。该工艺过程在超高温条件下进行，存在严重的火灾及爆炸危险。为防范压力过快上升导致的爆炸事故，在设备层面采用了主备双重的压力传感器进行在线监测，测点覆盖反应器的入口、出口和中间部位，一旦任一测点发现压力超过安全阈值30 MPa，立即反馈给预警系统。同时，压力表与控制阀门通过硬件互锁连接，超压时直接切断气体和液体流入。在控制层面，采用安全系统独立于普通的DCS系统，当压力持续上升到25 MPa时，安全系统按照先关闭阀门，后降低加热器输出的顺序，分步提前干预，避免紧急停车引发的动力学故障。在系统层面，通过防火墙、数据加密和操作员身份验证等措施，防止未经授权的远程接管，保证系统安全可靠。该多层次防护策略提高了整体过程的安全性，避免了潜在的严重事故，实现了稳定和安全的自动化生产。
4结语
在当前化工工艺控制领域，自动化技术的应用与优化研究对提高工业生产水平与确保安全生产提出了迫切需求。本文深入分析了化工工艺控制的复杂性、实时性等挑战，并提出了一系列自动化优化策略。这些自动化优化策略为化工工艺控制的智能化和最优化提供了可行途径，有望推动工业领域朝着更安全、高效、可持续的方向不断发展。
参考文献：
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[4]梅栋.全疆危险化学品“两重点一重大”装置自动化控制系统现状浅析[J].新疆有色金属，2019，37(3)：11-14.
[5]张彩霞.氯化工艺的自动化初步设计[J].化工管理，2021(6)：88-89.
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