精细化工过程控制技术的发展方向

阎智峰

（河南鑫利安全技术服务有限责任公司，河南 安阳 450000）

1 精细化工过程控制技术概述

精细化工是指在化工生产中，对产品中所含有的杂质成分去除，使其达到特定的纯度和规格要求的一种生产方式。精细化工生产涉及高精度的工艺操作和控制，需要使用高效的过程控制技术来保证产品的质量、效率和安全性。精细化工过程控制技术是一种用于监测、调节和控制过程中变量的一组方法。这些变量可以是温度、压力、浓度、流量及其他影响过程结果的参数。精细化工过程控制技术主要包括传统的PID 控制器和反馈控制策略，以及现代的模型预测控制（MPC）、自适应控制、优化控制、机器学习和人工智能等先进技术。传统的PID 控制器和反馈控制策略是过程控制领域中最常用的工具之一。PID 控制器通过比较实际输出和目标值的差异，计算出控制信号，以调节输入变量，从而控制输出变量。反馈控制策略则通过对系统变量的连续监测和比较，来确定控制操作的方向和大小。然而，对复杂、高时变的精细化工过程，传统的控制方法已经不再适用。因此，模型预测控制（MPC）技术、自适应控制技术、优化控制技术和鲁棒控制技术等先进的过程控制技术逐渐得到了应用。这些技术不仅能够解决复杂过程的控制问题，还能够提高生产效率和产品质量[1]。

2 精细化工过程控制技术的困难和挑战

2.1 过程复杂性

精细化工过程通常涉及多个反应器、分离器和再生器等复杂的单元操作。这些单元操作之间相互耦合、相互影响，使得整个过程的控制更加困难。此外，过程中可能存在非线性和时变性质，使得传统的线性控制方法不再适用。

2.2 多变量性

在精细化工过程中，往往需要同时控制多个变量，例如温度、压力、流量、浓度等。这些变量之间存在相互关联和相互影响，对传统的单变量控制策略提出了更高的要求。对多变量系统进行优化和协调控制是一项具有挑战性的任务。

2.3 安全性和可靠性

精细化工过程往往涉及高温、高压和易燃易爆的物质，对过程的安全性要求非常高，其中，火灾爆炸事故有毒有害物质释放比例见表1。过程控制技术需要能够及时监测和响应异常情况，并确保过程的稳定性和安全性。同时，过程控制技术还需要具备高可靠性，能够应对设备故障和突发情况。

表1 火灾爆炸事故有毒有害物质释放比例（%）

3 新兴技术在精细化工过程控制中的应用

3.1 神经模糊控制技术

神经模糊控制技术在精细化工过程控制中的应用具有广泛的潜力和重要性。精细化工过程通常面临复杂的非线性、时变性和多变量性等挑战，传统的线性控制方法往往无法满足需求。在这种情况下，神经模糊控制技术作为一种结合了神经网络和模糊逻辑的控制方法，能够有效地克服这些困难，提高过程的控制性能和效果。首先，神经模糊控制技术在精细化工过程控制中的应用非常适应非线性系统。精细化工过程中存在复杂的非线性行为，而神经网络可以利用其强大的非线性映射能力来对这些行为进行建模和预测。通过神经网络的学习和适应能力，控制系统可以根据实际情况自动调整参数以实现更好的控制效果。其次，神经模糊控制技术在处理多变量系统方面表现出优势。神经模糊控制技术通过神经网络的并行计算能力和模糊逻辑的整体控制能力，可以在多变量系统中实现优化控制，并保持变量之间的协调和稳定。此外，精细化工过程往往需要考虑安全性和可靠性的要求。神经模糊控制技术通过神经网络的自适应性和鲁棒性，能够应对参数变化、外部干扰和设备故障等不确定性，保证过程的稳定性和安全性。此外，神经模糊控制技术还可以对过程进行实时监测和响应，以防止潜在的危险情况的发生。其中，化工行业主要风险因素见图1。另外，精细化工过程中通常需要进行过程模型的建立和参数辨识。神经模糊控制技术通过神经网络的学习能力，能够从大量的过程数据中自适应地建立和优化模型。这使得控制系统能够更好地理解过程的动态行为，并根据实际情况进行参数调整和优化[2]。

图1 化工行业主要风险因素

3.2 模型预测控制技术

新兴技术在精细化工过程控制中的应用方面，模型预测控制技术（Model Predictive Control，MPC）被广泛关注和采用。MPC 是一种先进的控制策略，它基于系统数学模型，通过预测系统的未来行为来优化控制决策，将未来的控制动作以最优的方式应用于系统中。MPC 技术在精细化工过程中有着多方面的应用。首先，MPC 可以通过建立精确的数学模型，对复杂的化工过程进行建模和仿真，以获得对系统行为的深入理解。这使得工程师能够更好地优化控制算法，并针对具体过程调整参数。其次，MPC 技术在实时优化中发挥着重要作用。通过不断更新并优化预测模型，MPC 技术可以针对不同的运行条件和限制条件调整控制策略，以实现最佳的操作点选择和控制优化。这有助于提高过程的效率、稳定性和经济性。此外，MPC 技术还支持对多个变量进行联合控制。由于精细化工过程中的多变量相互联系，传统的控制策略可能无法同时考虑各个因素的影响。而MPC 技术可以通过建立多变量模型，综合考虑各个因素之间的相互作用，实现更全面的过程控制。此外，MPC技术还具有强大的鲁棒性和鲁棒优化能力。通过预测和优化，MPC 可以更好地处理系统不确定性、噪声和干扰等问题，并能够在系统发生变化时做出及时调整。然而，在使用MPC 技术时也面临一些挑战。MPC 技术对精确的数学模型和准确的过程参数要求较高，因此，在实际应用中需要进行充分的系统建模和参数辨识。此外，MPC 技术计算复杂度较高，需要强大的计算资源来实现实时控制。

3.3 大数据分析和处理技术

大数据分析和处理技术是近年来在精细化工过程控制中得到广泛关注的一种新兴技术。它可以通过对数据进行自动化处理、分析和挖掘，为过程控制和优化提供更强大的支持和帮助。在精细化工过程中，产生的数据量非常庞大和复杂，这些数据中包含了大量的有用信息和规律。通过采用大数据分析和挖掘技术，可以对这些数据进行处理和分析，从而预测和优化过程的行为和性能。通过大数据分析技术，可以建立统计模型、机器学习和深度学习模型，并利用这些模型来实现对过程的预测和优化。通过对历史和实时数据的分析和挖掘，可以发现过程的潜在模式和关联规律，从而帮助进行预测和决策。此外，大数据分析技术还可以在精细化工过程中实现故障诊断和监测。通过对过程数据进行实时监测和监控，可以及时发现和诊断异常情况或设备故障，这些技术可以帮助制定有效的预警策略，降低设备损坏和生产延误的风险，其中，产品管道损坏原因及事故率见表2。另外，大数据技术可以在精细化工过程的优化和控制中发挥作用。通过对数据进行分析和处理，可以识别出影响过程性能和效果的因素，并针对性地制定控制策略和优化方案。这些技术还可以实现过程的自适应调整和优化，提高过程的性能和效率。采用大数据技术，可以将传感器和设备的数据实时采集和分析，实现对过程的智能化监测和控制，使得企业能够更快速、准确地做出决策，并优化生产过程，提高产品质量和生产效率。

表2 产品管道损坏原因及事故率

4 精细化工过程控制技术未来发展的展望

4.1 多源数据集成和分析

①多源数据集成将会变得更加高效和智能化。随着物联网和生产工艺的发展，将会有越来越多的数据源产生，这些数据源会来自不同的传感器、设备、系统和站点。未来的技术将会更加注重将这些数据源集中化，并通过智能化的手段进行数据整合和集成。这将有助于提高精细化工过程的监控、分析和优化效率。②多源数据分析将变得更加准确和高质量。多源数据分析技术的发展将更加重视对数据进行深度挖掘、分析和建模。这方面的技术包括机器学习、深度学习和数据挖掘等。通过将这些分析技术应用于多维度、多模态的数据源中，可以更加准确地分析生产过程和过程行为，发现潜在的关联规律和窗口期。③多源数据集成和分析将会推动产业升级和创新。多源数据信息的综合分析和应用可以帮助实现更加智能化、绿色化和可持续的生产方式。如多源数据分析可以用于改进生产工艺，提高产业品质和降低能源消耗。此外，多源数据分析还可以用于发现新的工艺变化、潜在的工业投资机会和增长点，从而推动精细化工产业的创新和升级。

4.2 高效能源利用和环境友好

首先，未来的发展将注重优化能源利用效率。精细化工过程通常涉及高能耗的反应和分离过程，因此在能源利用方面的改进具有重要意义。未来，精细化工过程控制技术将专注于优化能源的使用和减少能源浪费。这可以通过自动化控制、智能优化算法和先进的过程监控技术来实现。如通过实时监测和调整运行参数，可以减少能源消耗并提高能源利用效率。其次，环境友好性将成为未来发展的主要考虑因素之一。精细化工过程控制技术将更加关注减少污染物的排放和废弃物的处理。这可以通过先进的废气处理技术、废物回收和再利用等方法来实现。智能化的监测和控制系统可以帮助提高环境监测的准确性，并且可以及时检测和预测潜在的环境风险，其中，环境风险源的分类如图2所示。此外，未来的发展将促进更加环保的绿色工艺技术的应用。绿色工艺技术是指通过改变生产工艺或使用环保材料来减少环境污染和资源消耗的技术。如可替代风险物质、推广可再生能源的使用和开发更高效的催化剂等，这些绿色工艺技术将成为精细化工过程控制技术中的重要发展方向。最后，发展可持续能源技术将进一步推动精细化工过程控制技术的环境友好性。随着可再生能源技术的发展，未来的精细化工控制过程可能会更多地采用可再生能源，并减少对传统能源的依赖。如使用太阳能或风能来为工艺提供动力，同时可减少温室气体的排放。

图2 环境风险源的分类

5 结束语

对精细化工过程控制技术的未来发展进行了探析，精细化工过程控制技术的进步和创新将为化工行业带来更高的效益和质量保障，并为实现可持续发展目标作出贡献。因此，在未来的研究和实践中，应该进一步关注以上提到的发展方向，并不断推动精细化工过程控制技术的创新和应用。