CC BY
23
УДК 661.715; 66.021.4; 66.011
Е. А. Лазенина, Е. С. Воробьев, Ф. И. Воробьева
АНАЛИЗ РАБОТЫ ПЕЧИ ПИРОЛИЗА НА ОСНОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ДАННЫХ ЦЕХА
Ключевые слова: пиролиз, «Состав-свойство», выход продуктов.
В работе проведен анализ данных ЦЗЛ и технологических журналов работы печи пиролиза за один месяц. Представлены графические данные полученных регрессионных зависимостей в треугольниках «состав-свойство» для всех основных продуктов.
Keywords: pyrolysis, "Structure-property", the product yield.
The paper analyzes the data CPL and technological journals of the pyrolysis furnace for one month. Presented graphics data received by a regression in triangles "structure-property" for all major products.
Введение
При работе аппаратов на производстве обычно собирается большой объемом полезной экспериментальной информации, которая не используется в полной мере их для анализа и оптимального использования для управления процессом. Это данные из технологических журналов и результаты анализов сырья и продукции в ЦЗЛ. В данной работе мы постараемся показать, как её использовать на примере анализа работы печи пиролиза на ОАО «Казань-Оргсинтез». В работе использованы основании данных по работе печи в течение месяца. Они были собраны Лазениной Е.А. во время производственной практики на предприятии и представленыв виде таблиц объемными и массовыми процентами по сырью (С3Н8, С4Н10) и продуктам (Н2, СН4, С2Н6, С2Н4, С3Н8, С3Н6, С2Н2, Ю4Н10, ПС4Н10, С4Н8, С3Н4, С4Н6, £С5, £Сб), а так же температурные режимы работы печи.
Решение задачи и полученные результаты
Были проведены статистические исследования этихданных с целью нахождения их значимости, наличия корреляционных связей и возможных регрессионных зависимостей. На втором этапе работы стояли задачи оптимизации работы печи с целью повышения конверсии по сырью или селективности по целевым продуктам.
Сначала был сделан анализ данных с использованием статистических процедур для оценки наличия значимых связей между входными факторами (массовые проценты сырья и температура) и выходными параметрами (массовые проценты компонентов пирога-за, конверсия сырья и селективность целевых продуктов). Он показал, что построение полной модели (входные параметры сырья и температура) будет не корректной задачей из-за большого расхождения по числу экспериментов для различных температур (800°С - 2 результата, 805°С - 10, 806°С - 5 и 808°С -54). Расчетыпо влиянию температурыпоказали зависимости только для ряда компонентов пирогаза (С2Н4, С3Н8 и в меньшей степени СН4 и С3Н6). Для её описания была использованаследующая функция:
X,. = А + А • Т + А -т2
где: X, - массовые проценты,-компонента; А, А, А - коэффициенты уравнения; Т - температура.
Расчетывыполнены по методике в [1]. Коэффициенты уравнений представлены в таблице 1.
Таблица 1
Продукт Ао А- A3 2 X
C2H4 21855 -53,926 0,0333 0,9243
C3H8 34649 -86,450 0,0539 0,9933
CH4 17909 -44,212 0,0273 0,9997
C3H6 -20138 49,978 -0,0310 0,8586
Расчетные коэффициенты получены для усредненных значений параметров по каждой температуре. При учете всех значений массовых процентов, достоверность аппроксимации существенно снижается. Как мы считаем, это связано с не учётом примесей, которые присутствую в исходных данных и приводит к существенным разбросам, которые имеются место при температуре 808°С.Для остальных веществ данная зависимость незначительна.
Следующим этапом работы были анализы выхода продуктов от концентраций сырья. Область моделирования в факторномпространстве от массовых процентов сырьяпредставлена на (рис.1).
Ы 80 й 70
M 60
I
- 50
ы 40
процент Cjl-I8 в сырье
Рис. 1 - Распределение экспериментальных данных в факторном пространстве
Все данные лежат в полосе ±10%мас для второго компонента сырья (С4Н10), поэтому построение модели целесообразно строить в указанной на графике полосе в виде полинома второго порядка:
X, = А + А • т1 + А • т2 + А12 • т1 • т2 +
+ А-, • mf + A22
m2
где А0, А1,А2,А12,А11,А22, -коэффициенты уравнения регрессии; m-|,m2 - массовые проценты основ-
100
90
30
20
10
2
ных компонентов сырья.
Приведенные ранее данные позволяют определить, что влияние температуры целесообразно включать для расчета выходов следующих веществ: СН4, С2Н4, СзНв и С3Н6. Для остальных веществ данная зависимость от температуры незначительна. Поэтому в расчетах без учета температуры были использованы только данные при Т=808°С.
В результате расчетов были построены модели для всех компонентов пирогаза и пример их графических представлений в виде поля изолиний показан на (рис. 2).
10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50 54 58 62 66 70 74 78 82 86 90
[С3и8]
17-17,2 ■ 17,2-17,4 ■ 17,4-17,6 17,818 18-18,2 I 18,2-18,4
18,6-18,8 I 18,8-19
I 17,6-17,8 18,4-18,6
Рис. 2 - Выход С3Н6 в пирогазе от концентрации основных компонентов в сырье
При выполнении этого анализ былоподтвер-ждено сильное влияние неучтенных примесей, которое было показано на рис.1 (нижний набор точек). Их увеличение приводит с сильным искажениям результатов и обычно выпадающие точки по температурам приходятся на эксперименты с большим содержанием примесей. Для учета примесей были использованы методы исследования по план треугольников «состав-свойство» (рис. 3).
Рис. 3 - Треугольник «состав-свойство с набором экспериментальных данных
Использовать стандартные процедуры расчета данных треугольников не представляется возможным из-за сложности выделения локальной области расчета в виде локального треугольника, а так же отсутствия экспериментальных данных согласно
стандартными моделям. Поэтому для расчетов были выбраны известные модели этих планов и по ним проведены расчеты,по методикам представленным в [2] при решении задач по произвольным экспериментальным точкампланов.
В результате выполненных расчетов за основу был принята 4-ая модель [3] в виде неполным полиномом третьего порядка:
У = А1 ■ Х1 + А2 • Х2 + А3 ■ Х3 + А12 • X., • Х2 +
+ Аз ■ Х1 ■ Х3 + А23 ■ Х2 ■ Х3 + А1123 ■ Х2 ■ Х2 ■ Х3 + + А1223 ■ Х1 ■ Х2 ■ Х3 + А1233 ■ Х1 ■ Х2 ■ Х2
где У, - массовые проценты /'-компонента пирогаза; А1,...А-|233 - коэффициенты уравнения; Х1, Х2, Х3 - массовые проценты пропана, бутана и примесей.
Для учета влияния температуры для известных продуктов можно строить зависимости изменения найденных коэффициентов уравнения от температуры, но, к сожалению достаточного количества экспериментальных данных по всем температурам мы не имели. Проведенные расчеты позволили получить данные зависимости для всех компонентов пирогаза, имеющих значимые выходы. Примеры полученных зависимостей для основных продуктов при Т=808°Споказаны на графиках ниже (рис. 4).
Зависимость выхода С2и4 от состава сырья
Эксперимент Максимум У=39,878 —Расчет У=31,000 —Расчет У=32,250 —Расчет У=33,500 —Расчет У=34,750 —Расчет У=36,000
Пропан 0,80 0,60 0,40 0,20
Зависимость выхода С3И6 от состава сырья
Эксперимент Максимум У=19,000 Расчет У=16,500 Расчет У=17,125 Расчет У=17,750 Расчет У=18,375 Расчет У=19,000
Пропан 0,80 0,60 0,40 0,20
Рис. 4 - Выходы основных продуктов
Пользуясь этими данными можно прогнозировать технологические параметры работы печи в зависимости от состава сырья, оптимизируя различные технологические или экономические показатели работы печи. Например, при наличии информации
15
6
3
0
по экономическим показателям работы печи, данные модели можно довести до решения задач оптимальной работы печи с минимизацией себестоимости продукции.
Литература
1. Ерандаева Ю.В., Воробьев Е.С., Воробьева Ф.И., Вестник Казанского технологического университета. 2011, т.14, в.11, с.88-91.
2. Муртазин Н.Ф., Воробьев Е.С., Воробьева Ф.И., Вестник Казанского технологического университета. 2011, т.14, в.11, с.121-124
3. Ахназарова, С. Л. Оптимизация эксперимента в химии и химической технологии. / С. Л. Ахназарова, В. В. Кафаров — М.: Высшая школа, 1978. 319 с.
© Е. А. Лазенина - студент каф. ОХТ КНИТУ, Lazen_EA@mail.ru; Е. С. Воробьев - к.т.н, доцент каф. ОХТ КНИТУ, Vorobiev@kstu.ru; Ф. И. Воробьева - к.х.н, доцент кафедры ОХТ КНИТУ, VorobievaF@gmail.com.
© Е. А. Lazenina - student of the Chair of General Chemical Technology, KNRTU, Lazen_EA@mail.ru; Е. С. Воробьев - Ph.D., associate professor, assistant professor of the Chair of General Chemical Technology, KNRTU, Vorobiev@kstu.ru; Ф. И. Воробьева - Ph.D., associate professor, assistant professor of the Chair of General Chemical Technology, KNRTU, VorobievaF@gmail.com.
