主题：【原创】化工过程控制的实践 -- 润树

所谓数字仿真（Simulation）就是将现实世界的事物，用数字化的方法，在计算机上模拟实现，因此仿真也被称作模拟。通过此种模拟实现，人们可以更好的认识，改造，和完善原有的事物。对于化工过程的仿真，可分为静态和动态两种。

1.1 静态仿真及其应用

世界上的一切事物，都是随时间而运动变化的，因此实际上都是动态的。一个连续的化工生产过程也是这样，从物料进入生产流程，到最终变成产品，是通过随时间变化的化学反应和物理分离的动态过程来完成的。但是在这个动态过程中，我们可以取物料流的起始点A和终止点B，对它从初始时间T1到终止时间T2的两个断点进行研究。我们并且假定，从T1始，一切影响从A到B的过程的外部输入变量都保持为常数，那么在经过充分长的时间后（T1 – T2），这个系统将完成其中间变化过程，最后达到一个静态平衡。静态仿真就是对T1和T2的两个静态点下的过程的状态进行模拟计算，而忽略其中间的动态变化过程。

比如下图所示的一个精馏塔，其设计功效是要将进料中80%的乙烷和20%的丙烷分离，在塔顶得到乙烷，塔底得到丙烷。由于各种条件的限制，塔顶和塔底都不可能得到100%纯度的产品。因此正常条件下，塔顶可能是98%的乙烷，2%的丙烷的组合，而塔底则是满足该系统物料平衡的丙烷和乙烷的组合，当然丙烷是其主要的成分。

这里，影响分离结果的外部输入变量很多，这里我们不妨假定起作用的只有进料流量，塔顶回流量和塔底输入热量。那么，在这三个变量都确定以后，这个精馏塔将处于一个稳态（静态）的生产状态。然而，当其中的一个变量，比如塔底输入热量增加，而其它两个变量保持不变时，塔顶和塔底的产品组分都将产生变化。虽然这个变化会是一个渐进的过程，但给以足够的时间，比如数小时，系统将达到一个新的平衡。可以预料，由于塔底热量增加，更多的重组分（丙烷）将被蒸发到塔顶，使得塔顶产品中的丙烷组分上升。具体会上升多少，在现实世界中可以通过仪器对产品组分进行分析而获知，但也可以通过仿真来计算。如果分析和计算的结果不一样，通常人们更愿意相信分析的结果。这就是说，仿真的计算往往是有误差的。那么仿真是根据什么来计算的呢？这就涉及到仿真的理论基础。

这个基础其实也很简单，就是我们这个世界上物质运动所遵循的最基本的定律：物质和能量守恒律，我们通常称它们为第一原理（First Principles）。在日常生活中，我们都自觉或不自觉的遵守着这个定律，无须去进行什么仿真计算。但是在化工生产中，由于众多化学元素和化合物都有各自的物理特性，它们在混合的时候，其特性不但随它们之间的相互作用发生变化，而且还要随系统的物质变化和能量变化的交替作用而产生变化，因此必须用高度复杂的程序才能计算出它们在某一稳态条件下的特性。这些程序，就是我们经常使用的化工过程静态仿真软件。

目前这样的软件有很多，通用的商业性软件包像Aspen Plus，Aspen Hysis，SimSci

等，价格昂贵，一个单人使用的许可证要好几万美元。大公司都是买多人使用的企业许可证，除了大笔头款外，每年还要交技术支持和升级费。而一些针对特殊过程专门设计的仿真软件，则多如牛毛。下面我们来看一下这类程序是怎么运行的，仍以前面举的精馏塔为例。

首先，我们要从软件的数据库中寻找这个过程所处理的所有化合物。顺便说一下，一个全面的数据库起码要收集好几千个化合物，以及它们在标准状态下的物性。乙烷的某些基本物性参数，象临界压力PC和温度TC，相对重度SG，在标准状态下的沸点TB，黏度VB，等等，如下表所示。为了使得仿真更接近于现实，其它各种物性参数还有很多，不一一赘述。

其次要定义这个过程的设备特性和工艺流程，以及它的初始条件，现在这些都是在视窗下以填表格等方式来完成的，如下图所示。

然后就是运行程序，检查结果。一个精准的仿真程序，可以通过计算，对过程进行非常详细的描述。以精馏塔为例，它会按不同的设计要求，计算出塔顶塔底的产品流里的各种参数，所需再沸器和冷凝器的能量需求，塔内部每块塔板上的温度，压力，气/液相的组分，各元素的分离系数等，应有尽有。本例的某些塔板参数如下图所示。

以上举的只是一个非常简单的例子。在大量实际的应用中，一个过程所涉及的化合物可能多达十几种甚至更多，当然也少不了各种各样的化工设备，像热交换器，压缩机，化学反应器，吸收塔，萃取塔，精馏塔，闪蒸器，等等。如果再加上一些循环回路，使计算变得非常复杂，需要很多次的往复运算，才能收敛，达到计算精度的要求。

那么，过程静态仿真有哪些应用呢？

A．化工厂的设计 — 对生产流程，产品指标，设备规格和费用，能源需求，给排水等等的计算快捷准确，节省设计者大量的时间。为此种工厂设计所做来的仿真流程，大流程套小流程，可以将整个工厂包容在一个文件里。正由于计算如此庞大，静态仿真软件是众多的工程设计公司和化学品生产公司必不可少的工具。

B．工程师对化工过程的学习研究 — 可以在不影响实际生产操作的情况下，对过程的操作条件进行任意的改变，以观察这些改变对过程的影响，增加对过程的了解和寻求增进生产效益的措施。简单的像前面提到的去乙烷塔，可以分别改变塔压，回流比，塔底温度等，来观察塔顶的重组分，塔底的轻组分，以及冷凝器和再沸器的负荷如何变化，作为设定良好操作条件的依据。

C．过程静态优化控制 — 在给定优化目标函数的前提下，让程序反复自动运行，寻找指定的优化变量的数值。我们在上面讲到的人为改变单个操作条件的方式，在比较复杂，特别是有循环回路的情况下，要找到该过程的优化操作条件，就会非常困难。静态仿真在此种情况下的应用，我们将在后面专辟一章来说明。

下面再给一个不太复杂的苯加氢生成环己烷的过程流程图和其计算结果。在这个过程中，苯和氢气混合（FEED-MIX）后通过预热器（FEED-HTR），进入反应器（REACT）进行化学反应，产品进入高压分离器（HP-SEP），将未反应的氢气回收循环，部分液体产品也进行循环，部分进入精馏塔（COLUMN），将反应中生成的轻组分副产品从塔顶分离出去，而在塔底得到环己烷产品。流程图的上方还有一个水冷却系统，通过仿真计算，为反应器提供夹层冷却，使反应器保持在所希望的温度。

（本篇的仿真图像均由运行Aspen Plus软件而产生）

故事 （一）

我1988年到美国时，化工过程仿真的商用软件还不多，大学里也少见。我学《高级过程设计》课程时，开头是用MathCad进行计算。后来系里有了Aspen仿真软件，但使用者需要自己输入专用码编程，还没有学会怎么使用，课程就结束了。学《高级热力学》，《化学反应工程》等课程时，所需计算也都是要自己编程。

90年7月我到S城C公司上班，马上就需要进行很多的仿真计算。那时有家Chem公司，专门从事化工仿真软件业务。我们从它那里买了一个许可证，由我负责该软件的运行。这个软件也是要使用者自己输入仿真专用码编程，我编程倒是很快就学会了，但化工的知识和实践经验都很少。所幸我的上司M先生是个能人。他是40年代的希腊移民，在加大柏克利拿到化工博士，毕业后为一家石油公司所用。M工作业绩突出，一路攀升，官至VP，R&D总经理。那时他领导的这个部门在S城有几千人之多。在他的公司，像他这种级别的人，政策规定到60岁必须退休。M的夫人是律师，犹太人。因此，他退休后就到C公司投资入股，盖C公司老板也是犹太人。M先生不愧来自古老的礼仪之邦，对同事下属都斌斌有礼。我常向他请教化工方面的问题，而他经常都会将我提出的问题加以扩展，再深入讨论，使我额外获益。在开发控制产品的同时，我还经常和M一道去各石油公司的天然气厂做调查测试，为未来的产品谋划用户。旅行中他对我照顾良多，我们互相也加深了了解，两家建立起不错的私交。我从M那里不仅学到许多化工知识，也学到他的一些工作作风和为人处事之道。

我们公司当时开发的多变量预估控制系统，是以多项式的数学模型为基础。而这些模型的建立，则有赖于从静态仿真产生的大量数据。因此我工作的第一年，有一大半时间是在运行仿真软件。仿真的对象都是天然气加工厂（gas processing plant）里的压缩机，气体吸收塔，提馏塔，精馏塔，热交换器等这样一些化工单元设备。这个过程，对于我进一步学习掌握化工基础知识，起了很大的作用。

Chem公司一度非常红火，产品热销北美，在AIChE举办的贸易展中曾大出风头。可是由于它的人机界面改善很慢，很快被另外几家竞争对手打败，几年间就退出了历史舞台，其工作人员都仓皇出逃。它以前有个销售经理，曾卖给我们软件，还教过我怎么运行程序，结果阴差阳错，现在跑到我们来公司求职。公司看他在化工界认识的人不少，就收留了他，还派他到我手下来学控制。此人化工知识还不错，控制理论却连皮毛也不懂。不过这也不妨碍他学了一年后，就跳槽到当时赫赫有名的一家控制公司高就去了。后来我见到他，看他以一副控制专家的派头高谈阔论，心里想，我敢和任何人拿10块钱打赌，此君只能是一个连一阶微分加时间滞后的拉普拉斯方程也写不出来的“控制专家”。

受到版权限制。

我们只有非商业版的Aspen，但是有商业版的Matlab。所以平时工作用Aspen，出去的时候，只能用Matlab。

编程量非常大，但是自由度很高。

可能需要作一些近似和假设。

还有文献资料和实验数据。

我们是专门作费托合成的，有一些自己积累的数据，Aspen里面的一些物质物性也不全，有一些我们要用的也没有。

这部分不是我做，具体的就不清楚了。

一般的销量需求都基本可以满足了

操作也要多少方便点。

不过Hysys里自己带的compound数量还是少啊

前几年还上过一门课就叫Simulation Modeling and Analysis，作project的时候也用过类似的软件，当时觉得很有意思。可惜后来就再也没有机会实践了

老同学的红花要有我们的绿叶来扶嘛，赶紧挖坑种树长叶子。看来对PLC、DCS什么的有不少兴趣，这两天会攒一篇小文。到时候敬请光临。

不可不信，不可全信。问题可以出在两个方面：

1、现代工厂都全力“挤”出最后一点产能，设备大多运行在极限甚至超过设计极限的状态，仿真在这样的情况下很容易出错。这不是重新设置参数的问题，很多时候，设备性能曲线到达高度非线性区，联立方程开始出现数学上的病态，数值方法本身就很不可靠。

2、同样由于这个“挤”，生产过程在高纯度或多相状态，物性数据不全或者需要外推，仿真结果也就不可靠。我们一个精密精馏塔竟然少算30%的塔板，这还是很有经验的设计公司的结果。

静态仿真的精度和软件稳定性比动态还是要高太多了。这是一个数学问题。仿真就是一个高度非线性的大型联立方程的求解，这样的代数方程比微分方程还是要容易太多了，何况为了做到真正的动态描述，这些微分方程还是时变、非线性的偏微分方程，求解和初始条件、路径等密切相关，一个弄不好就进入病态，数值稳定性的问题大大的。

对于动态仿真，通常的“捷径”是用分段静态，在两个静态之间算几个过渡的静态，填补数据。这其实不能解决动态问题最要紧的时间问题，还是无法解答从一个静态到另一个静态需要多少时间的问题。

用户界面好，容易上手，但软件稳定性不好（至少几年前我用的时候），对于有复杂回流（recirculation）的系统会不收敛或者算出奇怪的结果。用来算算小工厂（像天然气处理厂）没有问题，算大型化工厂有点吃力。数据库也没有Aspen Plus的全。Aspen曾经把HYSIS买了下来，后来受到反垄断的指控，现在又卖出去了。除了Aspen Plus外，另一个工业上常用的软件是Pro II。

要自己做设备的仿真模块，或许有现成的Matlab化工包？个人感觉，Matlab是小巧灵活的仿真软件，容易使用，但大型仿真的robustness可能不够。感觉而已。

炼油行业的使用ProII，煤化工使用Aspen。

据说是数据库各有所长。

不过也可能是行业习惯。

形成自己的化工包了。

当然我们还没有遇到过很大型的项目设计，那是设计单位的事情。

我们要考虑全局工艺，这个不需要细化单个单元，要么只优化我们的合成部分。

反应物有一百多个呢，不同反应之间还有关系，动力学都不一样，用aspen也要自己写代码。