過程從嚴格意義上說都是非定態的。模型化是處理非定態操作的主要工具。非定態操作可以用於實現多種目標,如用於進行過程的鑑別,強制的非定態操作以改善過程的性能,作為對過程實現最佳化的手段等等。另外,間歇操作作為一種非定態操作,其控制和最佳化非常值得重視。
基本介紹
- 中文名：非定態操作
- 主要工具：模型化
- 優勢：可以實現多種目標
- 相關技術：間歇操作
- 領域：化工
簡介,特點,
簡介
過程的操作方式可分為間歇和連續。間歇顯然是一種非定態（或時變）的操作方式。連續操作傳統地視作是一種定態（或非時變）操作，但這只是一種簡化的或不得已的處理方法，因為幾乎所有的連續過程在嚴格意義上都不是定態的:過程不可避免地會有擾動，原料狀態可能出現變化，催化劑會失活，熱交換器會結垢，等等。即使經過計算機控制，過程的狀態還是不斷地變化。特別是，實施先進過程控制（APC）的結果必然會不斷地使原先並非最佳化的操作向最佳化的操作狀態過渡，連續過程的非定態性質顯而易見。通常意義下的定態只是相對的、簡化後的，或虛擬的，以稱作擬定態更為確切。定態實際上只是非定態的一個特例。
除了上述間歇的非定態操作和連續操作中的非定態性質外，近年來還發展了強制的（或外加的）非定態操作。這種操作既可以作為一種測試手段，也可以用作最佳化過程，技術上已達到實用化的程度。過程無所不在，過程的非定態操作亦無所不在。我們面臨的問題是如何對待這個難題，並從中得益。
特點
（1）非定態問題比定態問題更需要數學模型的幫助，其中一個重要原因是化學過程常常表現很強的非線性性質。近代的計算技術為這些非線性模型的數值計算提供了可能，因而模型化就具備了更為實際的意義。模型是以對過程的簡化為基礎的。建立模型的方法可以基於機理，即白箱模型；另一種與其對應，基於輸入一輸出關係，既黑箱模型。若將這兩種方法並用，則為灰箱模型。不論用哪一種方法建模，使用時均有模型參數估計問題。
（2）將非定態方法用於過程性能測定已有很長歷史。在本世紀50年代，曾廣泛套用示蹤法，即在系統的某處外加一個脈衝信號或階躍信號作為示蹤，觀察對這一信號的回響，以求取物料的停留時間分布，並進而確定返混大小的方法。推而廣之，加人的可以是正弦信號或任何其它信號。這種信號一回響方法已成為一種經典方法。
同樣重要的是用非定態進樣測定催化反應動力學。這一方法與傳統的定態方法相比有明顯的優點:可以了解定態法難以揭示的反應機理，如控制步驟等。當有多個競爭模型，存在多個模型參數時，非定態方法十分有利於從多個模型中鑑別以獲得合理的模型，並準確估計模型參數。
當然，非定態測試是以線上測量技術和必要的數據處理技術為基礎的。目前計算機採樣和一些線上分析技術，如質譜和紅外，已可提供足夠的手段。
（3）在化學工程中已有多種強制的非定態操作法。在60-70年代人們已注意到，對於一個氣固相催化反應，強制的反應物進口濃度振盪可能對於提高時均的轉化率和選擇性有利。這時濃度振盪的振幅和頻率就成為兩個新的過程操作變數，可以因各種不同的反應而異。但對於不同性質的反應，濃度振盪的作用機理顯然不同。
在80年代，Mators實現了另一種強制的非定態操作，即強制的換向操作。通過反應器進出口定期的變換，使諸如氧化反應得以在低溫下進料，但通過催化劑層的蓄熱作用，使反應器中部保存一段往返移動的高溫區。兩端的低溫區保證了放熱可逆反應的高轉化率。這種反應器省材料，省能耗，操作簡便，在工業中的使用十分成功。
進一步將強制非定態操作拓展到其它過程，所用的手段可以是多種多樣的。涓流床反應器中當氣液量較低時催化劑表面的完全潤濕歷來是一個困難問題。在高流量下，床層達到了脈衝操作區，雖可解決潤濕問題，但這不符合工藝過程需要，又帶來高的△P。我們曾利用氣體強制非定態（脈衝）操作，實現了在低流量下的床層脈衝狀態，解決了催化表面潤濕問題。另一個例子是利用振盪的電流提高電化學反應的收率，因為對於有一些電化學反應過程，如硝基苯的還原，除電極表面反應外還存在一個串聯的主體重排反應。一定頻率下的電流強度振盪正好可以獲得兩個反應最好的匹配，以獲得高收率。
除此之外，強制非定態操作的例子還很多，如變壓吸附（PSA）和變壓反應（PSR），從原理上都是通過一種外加的手段實現對過程最有利的操作。
（4）一大類非定態操作見於連續過程的線上最佳化。雖然一個過程已實現正常操作，但這並不表示它是在最佳化的條件下操作。因為最好的先驗設計也並不能保證找到最佳化條件:模型可能過度簡化，參數可以隨時間變化，且總會有干擾存在。面臨大量的問題是如何使已有的過程在有干擾的條件下實現最佳化操作，發揮最大效能。一個行之有效的方法是利用描述過程的模型，進行線上的辨識，並獲得在該操作狀態下的最佳化並進行控制，如此周而復始，使過程一直處在非定常、但最佳化的狀態下操作。
（5）一種過時的看法是，間歇過程是落後的，連續過程才是先進的。事實證明愈來愈多的高性能的精細和生化產品是在間歇條件下生產而得。間歇過程是實現多目標工藝的最常用方法。間歇過程的控制和最佳化是一個非常迫切且非常困難的問題。人們常常抱怨間歇過程的產品質量不穩定，這多數還是控制不當造成的。但如何獲得最佳化條件這一議題的背後，是一連串隱蔽的技術問題，特別是間歇的過程常有過程複雜，對機理了解尚不透徹的特點，如發酵、聚合等。通過線上的數據採集進行模型識別，並在此基礎上進行線上最佳化，應是一條現實之路。當然這一過程必然涉及到一些實驗逼近方法的套用，通常可以用小型的模擬實驗來實現。
由於時間坐標的加入，使非定態過程從理論上看十分複雜。但一個時間變數參與過程，也給我們提供了一個可資利用的因素。已經從非定態操作中有所獲益。可以預見到，非定態操作對已存在的大量過程的最佳化，在提高收率、降低能耗方面有廣闊的潛在套用:對將要建設的眾多過程可以利用多種有創新性質的有效措施，使之在技術上更加合理。
