Моделирование реактора синтеза метанола из синтез-газа Текст научной статьи по специальности «Химические технологии»

3. Baoan Li, Jianjun Yu. Research and application on the smart home based on component technologies and Internet of Things. Procedia Engineering, 2011. Vol. 15. P. 2087-2092.

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕАКТОРА СИНТЕЗА МЕТАНОЛА ИЗ СИНТЕЗ-ГАЗА Осипова А.Г.1, Маткулова Л.Ф.2, Мусина А.Р.3

'Осипова Анна Григорьевна — магистрант;

Маткулова Ляйсан Фиратовна — магистрант;

3Мусина Алена Рудольфовна — магистрант, кафедра газохимии и моделирования химико-технологических процессов, Уфимский государственный нефтяной технический университет, г. Уфа

Аннотация: в статье анализируется метод получения метанола из синтез -газа, используя адиабатический реактор идеального вытеснения. В целях оптимизации процесса проводилось изменение температуры синтез-газа по длине реактора. Было установлено, что с помощью разработанной программы, задавшись требуемым объемом реактора, можно узнать степень конверсии, так же как и задавшись необходимой конверсией определить объем реактора. Для обеспечения более высокой степени конверсии может быть использована последующая цепь реакторов.

Ключевые слова: синтез-газ, метанол, реактор идеального вытеснения, конверсия, объем.

Метанол - одно из важнейших веществ в современной химической и нефтехимической промышленности. Основная часть производимого в мире метилового спирта, около 60%, отправляется на дальнейшую химическую переработку, разделяющуюся на три направления: производства формальдегида, кислот и метилтретбутилового эфира. Метанол также используется в качестве ингибитора гидратообразования при добыче и транспортировке нефти и газа [3].

Метанол получают из синтез-газа по следующей реакции (1). Кроме этого, возможно протекание вторичных реакций (2), (3), (4).

CO2 +3H2 о CH3OH +H2O (1) 2CH3OH oCH3-O- CH3+H2O (2) CH3OH +nCO+ 2nH2 oCH4+ CH3(CH2)„-OH (3) CH3OH +H2 о CH4+ H2O (4)

Реакции протекают с выделением тепла и уменьшением объема, но различаются величиной теплового эффекта и степенью контракции. Поэтому, хотя с увеличением давления и понижением температуры для всех этих реакций степень превращения возрастает, в наибольшей степени повышение давления влияет на равновесие основной реакции синтеза, для которой степень контракции максимальна и составляет 3:1. В то же время, понижение температуры ниже некоторого предела нецелесообразно, так как при низких температурах скорость процесса синтеза настолько мала, что не существует катализатора, который в этих условиях мог бы существенно ускорить достижение высокой степени превращения сырья.

Синтез метанола под давлением сопровождается образованием побочных продуктов, влияние которых на скорость образования метанола учесть весьма трудно. В то же время побочные продукты - вода, сложные эфиры, высшие спирты, альдегиды, кетоны, кислоты, углеводороды и другие влияют на хемосорбцию исходных и промежуточных продуктов, образование активированных комплексов и в итоге - на кинетику образования метанола. Эти факторы являются одними из основных причин разнообразия применяемых лимитирующих стадий и получаемых кинетических закономерностей, поскольку условия исследований процесса практически всегда в чем-то отличались друг от друга [3].

Реакцию образования метанола из синтез-газа можно описать, приняв ряд допущений: газовая смесь является идеальным газом, основную реакцию можно описать как элементарную реакцию третьего порядка, реакция необратима, а также ряд других.

Теплоемкости основных веществ, участвующих в химических превращениях [1, 2]:

сс = 27.113 + 0.655 • 10-2 • Tm - 0.1-10-5 • T^ (5)

срЩ = 26.113 + 0.435 -10-2 -Т.и -0.033 -10"5 • Т.2 (6) срсиъон = 19.038 + 9.145-10-2-Тт -1.218-10-5 •Т2п -8.034-10-9 • Т^п (7)

Уравнение скорости реакции:

Г = к-Соо'СН22 (8) Для моделирования работы реактора была составлена программа расчета в специальной среде математического моделирования МаНаЬ.

Программа определяет необходимое значение объема смеси для достижения определенного значения конверсии и наоборот. В результате работы программы в качестве примера для объема реакционной смеси 500 литров было получено значение конверсии 41%.

Список литературы

1. Умергалин Т.Г. Математическое моделирование основных химико-технологических процессов. Уфа: Издательство УГНТУ, 2001. 61 с.

2. Умергалин Т.Г., Искакова З.М. Компьютерное моделирование и оптимизация производственных технологических установок: Известия ЮФУ. Технические науки, 2005. № 1 (45). 43-44 с.

3. Кравцов А.В., Попок Е.В., Юрьев Е.М. Математическое моделирование процесса синтеза метанола с помощью квантово-химических методов расчета. Т. 320. № 3 изд. Уфа: Известия Томского политехнического университета, 2012. С. 73-78.

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ ПРИ НЕСБАЛАНСИРОВАННОСТИ КЛАССОВ Махсотова Ц.В.

Махсотова Цагана Валентиновна — студент магистратуры, кафедра компьютерных интеллектуальных технологий, Санкт-Петербургский политехнический университет им. Петра Великого, г. Санкт-Петербург

Аннотация: в статье анализируются различные подходы к обработке данных с несбалансированными классами, а также выясняется эффективность применения различных стратегий для наиболее точной классификации данных подобного типа. Ключевые слова: классификация, большие данные, алгоритмы, дисбаланс.

Проблема несбалансированных данных обычно относится к задаче с проблемами классификации, где классы не представлены в равной степени.

Данная проблема имеет большое значение в современных исследованиях обработки больших данных, т.к. несмотря на достаточное количество алгоритмов, реализующих классификацию подобного типа данных, существует проблема в погрешностях, что приводит к неточным результатам классификации.

К основным методам при обнаружении несбалансированности классов можно отнести следующие методы:

1. Сбор дополнительных данных.

2. Сбалансирование тестового набора данных одним из следующих способов:

a. Дублирование экземпляров класса меньшинства.

b. Удаление экземпляров класса большинства.

c. Синтезирование новых классов меньшинств.

3. На уровне алгоритма:

a. Регулирование веса класса (расходы ошибок классификации).

b. Регулирование порога принятия решения.

c. Изменение существующего алгоритма с целью повышения чуствительности к редким классам.

4. Создание совершенно нового алгоритма.

Примеры алгоритмов для решения проблемы несбалансированных классов:

35