上海焦化有限公司年产20万吨的大型低压甲醇生产装置是我国目前最大的甲醇生产装置,其中,甲醇合成工序在甲醇生产中处于一个核心地位。本文分别以Aspen Plus和基于Matlab的多层前馈神经元网络为工具软件,根据上海焦化20万吨/年甲醇装置的实际设计/生产情况,为其建立合理的甲醇合成流程仿真模型,获得对生产过程管理有指导意义的信息,用于甲醇合成生产过程的现场仿真研究,从而达到提高产率、降低能耗、稳定生产,进而取得更大的经济效益的目的。 本文完成的主要工作及取得的相关成果有: (1) 用ASPEN PLUS软件建立的甲醇合成模拟模型可以反映甲醇合成系统的实际情况,该模型能够用于甲醇合成流程的模拟计算。 (2) 基于Matlab软件对甲醇合成过程建立了多层前馈神经元网络,根据已有的生产数据对甲醇产品质量分率进行了预报,预报值与生产实测值相对误差很小,表明所建的多层前馈神经元网络是成功的,可用于指导生产。 (3) 利用ASPEN软件中的灵敏度分析工具在已建模型的基础上,对各主要操作参数(合成压力、循环比、新鲜气中惰性气体含量,水冷器出口温度、新鲜气中的氢/碳比)对合成反应过程的影响进行了分析,同时利用训练好的多层前馈神经元网络也对主要操作参数(合成压力、新鲜气中惰性气体含量、新鲜气中氢气含量)对甲醇合成过程进行了趋势分析,结果都表明各影响趋势能较好地反映甲醇合成机理的实际情况: 在一定的范围内,压力的提高、循环比的增大、新鲜气中惰性气体含量降低、水冷器出口气体温度降低、氢/碳比降低分别对提高甲醇产量和降低新鲜气消耗有利。