СКАЧАТЬ:  kursach.zip [354,65 Kb] (cкачиваний: 43)

Содержание

1. Введение……………………………..…………………………..……….3

2. Теоретическая часть…………….………………………………..…….5

       Описание схемы…………………………………………...…...….…...5

3. Расчетная часть ……………………………………………….….….…9 

                Регрессионный и корреляционный анализ……………….…...…....13

        Уравнение динамики процесса теплопередачи….……...…...……..32

        Материальный баланс отпарной колонны…...…….……...………..34

        Тепловой расчет отпарной колонны………………………..………36

        Оптимизация технологического процесса ………………...……….38

4. Выводы по проделанной работе…………………………………..…42

5. Список литературы…………………….………………………..……43 

6. Приложения……………………………………….…………………...45

ВВЕДЕНИЕ

В современной нефтеперерабатывающей промышленности используются многочисленные технологические процессы – прямая перегонка нефти на атмосферно-вакуумных установках, термический и каталитический крекинг, риформинг, пиролиз, а также различные процессы газоразделения, очистки и многие другие. Каждый из этих процессов в свою очередь может осуществляться по нескольким технологическим схемам и вариантам.

Разнообразные процессы нефтепереработки базируются на относительно небольшом числе сравнительно простых основных процессов. Это в  значительной мере облегчает описание, изучение и освоение этих процессов.

Основные процессы химической технологии можно подразделить на следующие группы:

1)       Гидродинамические – транспорт жидкостей, разделение неоднородных систем отстаиванием, фильтрацией и центрифугированием, перемешивание;

2)       термодинамические – сжатие и расширение газов, получение холода;

3)       массообменные (диффузионные) – перегонка, ректификация, экстракция, абсорбция, адсорбция, сушка, растворение, кристаллизация;

4)       тепловые – нагревание, охлаждение;

5)       химические – все процессы, связанные с химическими превращениями;

6)       механические – измельчение, сортировка и перемешивание твердых тел.

Оборудование (аппараты) в зависимости от процессов, для которых они предназначены, можно подразделять на те же группы. По способу осуществления процессы разделяются на периодические, непрерывные и комбинированные, и соответственно различают аппараты периодического, непрерывного и комбинированного действия.

Полное проектирование любого аппарата включает технологические и механические расчеты, а также конструкционную разработку с выдачей рабочих чертежей.

Целью технологического расчета является выбор типа аппарата, установление его основных размеров, определение режима его работы (температуры, давления, скорости подачи сырья и т.д.), составление материального и энергетического балансов, на основе которых выявляются выходы продуктов, расход реагентов, топлива, воды, водяного пара, электроэнергии и другие показатели, относящиеся к этому аппарату.

Для правильного расчета аппаратуры надо иметь полное представление о процессах, для проведения которых эта аппаратура предназначена. Необходимо изучить закономерности статики и кинетики этих процессов. При технологическом расчете аппаратуры обе эти стороны важны и должны быть учтены.

Статика, не рассматривая самого процесса, изучает и устанавливает условия равновесии системы, а также выявляет связь между начальными и конечными параметрами процесса, которая основывается на законах сохранения материи и энергии и выражается уравнениями материального и энергетического балансов.

Материальный баланс означает, что количество всех материалов, поступающих в процесс, равно общему количеству всех продуктов процесса. Энергетический баланс устанавливает, что количество энергии, введенной в процесс, равно количеству энергии, получаемой в результате процесса. Частным случаем энергетического баланса является тепловой баланс.

Любой процесс, исходя из внешних признаков, может быть условно изображен на схеме, где выделены основные группы параметров, определяющих его течение и характеризующих состояние в любой момент времени.

Математическое описание каждого процесса задается системой конечных или дифференциальных уравнений, отражающих  взаимное влияние различных параметров, причем присутствие в математическом описании уравнений одного вида не исключает возможности присутствия и уравнений другого вида. Таким образом, математическая модель представляет собой систему уравнений математического описания, отражающую сущность явлений, протекающих в объекте моделирования, которая с помощью определенного алгоритма позволяет прогнозировать поведение объекта при изменении входных и управляющих параметров. Методы математического моделирования применяют для изучения свойств математически описанных процессов.

       Огромное значение имеет моделирование при исследовании химико-технологических процессов и проектировании химических производств. При этом под моделированием понимают метод исследования химико-технологических процессов на моделях, отличающихся от объектов моделирования (натуры) в основном масшта­бом. Моделирование можно осуществлять двумя основными методами - методом обобщенных переменных, или методом теории подобия (физическое моделирование), и методом численного эксперимента (математическое моделирование).

Описание технологического процесса и технологической схемы установки.

Сырьё (нефтешлам) из пруд-накопителя подаётся по трубопроводу погружным насосом ОР-1, установленным на платформе и регулируемой по высоте в нижнюю часть парового реактора WT-1, где происходит смешивание с острым паром в турбулентном режиме.

За счёт смешивания нефтешламов с острым паром происходит его нагрев и снижение вязкости.

Для разрушения устойчивой эмульсии на выходной линии из парового реактора WT-1 насос-дозатором   из мерной ёмкости подаётся деэмульгатор из расчёта до 0,5 кг/тн нефти.

Нефтешлам  из парового реактора WT-1 (ёмкости Е –1) центробежным насосом ОР-1б подаётся в резервуар Т-1 (Т-8, Т-9).

В резервуаре Т-1 (Т-8, Т-9) происходит отстой воды и осаждение твёрдых механических примесей (песок, глина, шлам и т.п.). Для обеспечения нормальной температуры нефтешлама  в змеевики резервуара Т-1 (Т-8, Т-9) поступает острый пар.

Подтоварная вода  с резервуара  Т-1 (Т-8, Т-9) периодически отводится в канализацию и погружным насосом WР –3  (WР-4) из ёмкости Е-200 м3 . При необходимости предусмотрена возможность отвода подтоварной воды из резервуаров  Т-1 (Т-8) в резервуар Т-9 и дальше центробежным насосом  WР-2  на очистные сооружения для   утилизации.                                                                                                                                                                                              

Из резервуара Т-1 (Т-8, 9) с помощью шарнирно-поплавкового устройства с отметки 9 м (на резервуаре Т-8 предусмотрено дополнительно сливные трубы с отметки    7; 8; 9 метров, на резервуаре Т-9 с отметки 9м) нефть с содержанием воды от 3 до 10 % подаётся  винтовым насосом  ОР-2/1  ( ОР-2/2 ) в буферную ёмкость   Т-2.  При достижении заданного уровня в Т-2 начинается холодная циркуляция нефти с помощью центробежного насоса ОР-3 по трубному пространству теплообменника  WТ-3 (1-4) и межтрубному пространству теплообменника WТ-2 (1 – 16) с возвратом обратно в Т-2.

В системе холодной циркуляции подогрев нефти до заданного значения (в пределах 90 ⁰С) происходит за счёт передачи тепла, уходящей обезвоженной нефти с блока осушки и верхнего продукта колонны. Лёгкие фракции с верха буферной ёмкости Т-2 охлаждаются в конденсатор – холодильнике К-2 и в виде конденсата лёгких углеводородов поступают в ёмкость Т-12/1 ( Т-12/2 ) для разбавления  завозимого нефтешлама спец.техникой и далее нефтяная эмульсия центробежным насосом WР-2 подаётся в сырьевые резервуары Т-1  (Т-8, 9). Предусмотрена возможность подачи конденсата лёгких углеводородов из конденсатор-холодильника К-2 на приём насосов КР-1 (КР-2) для дальнейшей подачи в сырьевой резервуар Т-8.

При достижении температуры до заданной величины в системе холодной циркуляции открываетя электрическая задвижка (поз. М-1) и предварительно нагретая нефть  в системе холодной циркуляции Т-2,  WТ-3 (трубное пространство), WТ-2 (межтрубное пространство) начинает поступать в колонну. При достижении заданного уровня    в колонне, нефть  центробежным насосом  ОР-4/1 (ОР-4/2) подаётся в трубчатую печь   WТ-4 с возвратом обратно в колонну.

В этой системе горячей циркуляции нефть нагревается до заданного режима в зависимости от вязкости и обводнённости  поступающего сырья.

Нагрев нефти до данной температуры происходит в печи WТ-4 за счёт сжигания топливного газа в форсунке.      

 Перед повышением температуры нефти в кубе колонны КОЛ  в конденсатор-холодильник К-1 подаётся  охлаждающая вода из системы  водоснабжения. 

 Водяные пары и лёгкие фракции с верха колонны КОЛ охлаждаются в теплообменнике WТ-3 (1 – 4) и в виде конденсата лёгких углеводородов и воды поступают  в ёмкость Т-7, а не конденсирующая часть поступает в верхнюю часть водяного конденсатора К-1, охлаждается и стекает обратно в ёмкость Т-7 и далее  вода с содержанием конденсата лёгких углеводородов насосом КР-1 (КР-2)  подаётся в резервуар  Т-8.    Предусмотрена возможность подачи конденсата лёгких углеводородов в ёмкости Т-12/1, Т-12/2   для разбавления завозимого спец.техникой нефтешлама и далее насосом WР-2 подаётся в сырьевой резервуар Т-1 ( Т-8, 9 ). Конденсация паров в конденсатор-холодильнике К-1 происходит при атмосферном давлении, что достигается постоянным отводом газов с верхней части сифона в атмосферу через вентиль. Конденсат, накопившийся в нижней части сифона периодически продувается в канализацию. Таким путём поддерживается атмосферное давление в колонне.

 Нефть с содержанием мех. примесей  более 0,5% после отпарки воды и лёгких углеводородов на блоке осушки поступает в буферную ёмкость Т-3.  При необходимости возможна подача нефти через теплообменник  WТ-5.  В межтрубное пространство теплообменника WТ- 5 из системы водоснабжения для снижения температуры нефти подаётся охлаждающая вода. В ёмкости Т-3 имеется паровой змеевик для поддержания температуры в ёмкости,  в змеевик подаётся острый пар.  При необходимости возможна подача нефти после теплообменника WТ-5 в резервуары Т-6, Т-7. С буферной ёмкости Т-3  нефть отбирается насосом  ОР-5 (ОР-6) в декантер  Д-1 (Д-2), где за счёт центробежных сил твёрдые частицы выпадают в бункер и далее по системе удаления  шлаков

Очищенная от мех.примесей и воды нефть с резервуара  Т-6 перекачивается насосом ОР-11  ( WР-1 )  в резервуар  РВС-10 (5)   КТП  НГДУ "Иркеннефть" для доподготовки  до экспортного качества и откуда откачивается через узел учёта № 211 в Альметьевское нефтепроводное управление ПО  "СЗМН".

РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ

Составление статической модели объекта 

Схематическая модель объекта

Т_вх [^oC] – температура нефти на входе;

Q_вх [м³/час] –расход поступающей нефти;

Р_вх[кг/см²] – давление на входе в колонну;

Т_вых [^oC] – температура нефти на выходе; 

V [м³] – объем колонны;

D [м]– диаметр кругового сечения колонны;

H [м]– габаритная высота колонны.

Для дальнейшего исследования процессов, происходящих в колонне, необходимо разработать статическую модель процесса.

Параметры, расположенные слева относительно объекта, представляют собой входные параметры

Параметр, расположенный справа относительно объекта (Т_вых) – выходной.

Параметры, расположенные выше объекта - постоянные величины процесса, или технологические константы объекта.

Входные параметры:

Р_вх, Т_вх, Q_вх.

Выходной параметр:

Т_вых.  

Технологические константы:

V, D, Н.

Критерием оптимальности был выбран один из выходных параметров объекта – выходная температура нефти Т_вых, ⁰С.

Результаты пассивного эксперимента

Составим таблицу, в которую внесем значения параметров согласно собранному статистическому материалу по режимным листам в размере 60 значений на каждый параметр. Исходный статистический материал представлен в таблице 1.

                                                                                                  Таблица 1

Регрессионный и корреляционный анализ

При изучении зависимости одного параметра от другого полезно для определения вида уравнения регрессии построить эмпирическую линию регрессии. Для этого сначала по данным табл. 1  построим  поле корреляции. Для нахождения эмпирической линии регрессии весь диапазон изменения x на поле корреляции разбивается на равные интервалы.

Все точки, попавшие в данный интервал , относят к его средине.

Построение эмпирической линии регрессии

На основе  выборки N объемом в 60 значений, взятых из режимных листов, построим поля корреляции для каждой зависимости выходного уровня от температуры на входе, от давления, от расхода сырья. Построим эмпирические линии регрессии для каждой зависимости. 

Зависимость Т_вых от Р_вх;  y = Т_вых,   х = Р_вх.

Ниже на диаграмме 1 изображены поле корреляции.

Диаграмма 1

 Весь диапазон изменения х  на поле корреляции разобьем на равные интервалы, найдем середины этих интервалов (см. таблицу 2) и вычислим частные средние  по формуле (1) для каждого интервала:                                          

  Таблица 2

Зависимость T_вых от T_вх;      y = Т_вых,   х = Т_вх.

Ниже на диаграмме 2 изображены поле корреляции, а также точки  последовательно соединенные отрезками прямой, то есть искомая эмпирическая линия регрессии.

Диаграмма 2  

Весь диапазон изменения х  на поле корреляции разобьем на равные интервалы. Вычислим частные средние  по формуле (1) для каждого интервала (см. таблицу 3):

Таблица 3

Зависимость Т_вых от Q_вх;  y = Т_вых, х = Q_вх.

Ниже на диаграмме 3 изображены поле корреляции, а также точки  последовательно соединенные отрезками прямой, то есть искомая эмпирическая линия регрессии.

Диаграмма 3

Весь диапазон изменения х  на поле корреляции разобьем на равные интервалы. Вычислим частные средние  по формуле (1) для каждого интервала (см. таблицу 4):

                  Таблица 4

Теоретические основы поиска параметров уравнения регрессии

Задача определения параметров уравнения регрессии сводится практически к определению минимума функции многих переменных.

Если

                                                 (3)

есть функция дифференцируемая и требуется выбрать  так, чтобы

,                                   (4)

необходимым условием минимума Ф(b₀, b₁, b₂, …) является выполнение равенств

,   ,        …                                              (5)

или

                             (6)

После преобразований получим:

                       (7)

Система уравнений содержит столько же уравнений, сколько неизвестных коэффициентов  входит в уравнение регрессии и называется в математической статистике системой нормальных уравнений.

Величина  при любых  следовательно, у нее обязательно должен существовать хотя бы один минимум. Поэтому, если система нормальных уравнений имеет единственное решение, то оно и является минимумом для величины Ф. Решать систему  в общем виде нельзя. Для этого надо задаться конкретным видом функции f.

Нахождение коэффициентов в уравнении линейной регрессии от одного параметра

Требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты линейного уравнения регрессии

                                                    (8)

по выборке объемом N.

Система нормальных уравнений для этого случая имеет вид:

                                            (9)

или

                                (10)

Коэффициенты  легко найти в этом случае с помощью определителей

                               (11)

                                  (12)

Коэффициенты  проще найти по известному  из первого уравнения системы:                                     

  ,                                         (13)

где  - средние значения .

Последнее уравнение показывает, в частности, что между коэффициентами  и  существует корреляционная зависимость.

Для оценки линейной связи  вычисляется выборочный коэффициент корреляции r*:

            ,                                     (14)

где  - выборочные среднеквадратичные отклонения.

Из уравнения имеем:

                                           (15)

Линейная регрессия от одного параметра

По виду эмпирических линий регрессии для второй и третьей   зависимостей можно сделать предположение, что в этих случаях наблюдается линейная регрессия от одного параметра. Найдем по вышеизложенной методике линейные уравнения регрессии для выборок объемом N = 60.  Произведем оценку линейной связи, вычислив выборочные коэффициенты корреляции. 

Зависимость Т_вых от Р_вх;       y = Т_вых,   х = Р_вх.             

=6831,=34.49, =45.39, =5167.884, N=60

Таким образом, искомое линейное уравнение регрессии для первой зависимости по методу наименьших квадратов:

Т_ВЫХ=112.69+1,52·P

Сделаем проверку, построив по полученному уравнению прямую:

Итак, теоретически найденная зависимость полностью соответствует линии регрессии.

Выборочный коэффициент корреляции:

(=777795)

Зависимость Т_вых от Т_вх;      y = Т_вых,   х = Т_вх.

=6831; =283140; =4120; =469107;  N=60                                                                          

 Таким образом, искомое линейное уравнение регрессии для первой зависимости по методу наименьших квадратов:

Т_ВЫХ= 100.6+0.19·Р

Проверим правильность найденной зависимости

Рис. 5

Данная кривая соответствует линии регрессии.

Выборочный коэффициент корреляции:

(=777795)

Параболическая регрессия от одного параметра

Если уравнение регрессии представляет собой полином некоторой степени, то при применении метода наименьших квадратов коэффициенты этого полинома находят решением системы линейных уравнений. Например, требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты квадратичной функции – параболы второго порядка:

                                           (16)

В этом случае

;                  ;                .                         (17)

и система нормальных уравнений имеет вид:

                                              (18)

Аналогичными по структуре уравнениями будут определяться коэффициенты параболы любого порядка.

По виду эмпирической линий регрессии для третьей зависимости (Gs от  Твх) можно сделать предположение, что в этом случае наблюдается полиномиальная регрессия от одного параметра второго порядка. Найдем по вышеизложенной методике коэффициенты квадратичной функции для выборок объемом N = 60 и произведем оценку тесноты нелинейной связи.

Система нормальных  уравнений согласно (18) имеет вид:

Решим данную СЛАУ:

 Таким образом, искомая  квадратичная функция для первой зависимости (Т_вых от Q _вх) по методу наименьших квадратов имеет вид:

Найденное уравнение графически показано на рисунке.

Рис. 10

Как видим, эта парабола соответствует линии, найденной экспериментально.

Корреляционное отношение:

   =8678.2715; =721.535; =6785.824;                  (19)

=854412.5211; N=60.                                   (20)

     Т.к. коэффициент корреляции не принадлежит интервалу [0,75-1], то данный входной параметр не влияет на выходной и его не будем учитывать в уравнении множественной корреляции.

Множественная корреляция

Если необходимо исследовать корреляционную связь между многими величинами, то пользуются уравнениями множественной регрессии:

.                                   (21)

В нашем случае .

Прежде всего, перейдем от натурального масштаба к новому, проведя нормировку всех значений случайных величин по формулам:

;      ;   ,                               (22)

где y_i⁰, x_1i⁰, x_2i⁰ – нормированные значения соответствующих факторов,

 –  средние значения факторов,

s_y, s_x1, s_x2  , s_x3 – среднеквадратичные отклонения.

 ;   ;  .                         (23)

  В новом масштабе имеем:

   ;        .

Применяя формулы (23) к значениям входных и выходных параметров  из режимных листов в таблице 5 получим исходный статический материал в новом масштабе.

Таблица 5