Разработка и исследование автоматизированной системы управления процессом адсорбционного получения водорода из продуктов риформинга природного газа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Альруйшид Моханад Хилаль Хамиди

• Альруйшид Моханад Хилаль Хамиди
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Альруйшид Моханад Хилаль Хамиди

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИИ АДСОРБЦИОННОГО ПОЛУЧЕНИЯ ВОДОРОДА: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗРАБОТКИ И ИССЛЕДОВАНИЯ

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Процесс получения водорода из продуктов риформинга природного газа

1.2 Системы автоматизированного управления циклическими адсорбционными процессами

1.3 Применение методов математического моделирования в циклических адсорбционных процессах

1.4 Постановка цели и задач исследования

ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА ДВУХМОДЕЛЬНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ

2.1 Описание процесса адсорбционного получения водорода из продуктов риформинга природного газа

2.2 Математическое описание двухмодельного комплекса для решения задач исследования и управления

2.2.1 Математическая модель верхнего уровня

2.2.2 Математическая модель для решения задач нижнего уровня исследования и управления

2.4 Выводы по главе

ГЛАВА 3 ЧИСЛЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ ВОДОРОДА ИЗ ПРОДУКТОВ РИФОРМИНГА ПРИРОДНОГО ГАЗА

3.1 Разработка плана проведения численных исследований

3.2 Численные исследования квазистатических характеристик

3.3 Численные исследования динамических характеристик

3.4 Выводы по главе

ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ АДСОРБЦИОННЫМ

ПРОЦЕССОМ КОНЦЕНТРИРОВАНИЯ ВОДОРОДА

4.1 Ограничения и допущения в постановке задачи управления

4.2 Разработка системы управления адсорбционным процессом

4.2.1 Формулировка задачи управления

4.2.2 Структура и алгоритм системы управления

4.2.3 Решение задачи оптимизации

4.2.4 Реализация системы управления

4.2.5 Организация АРМ оператора

4.3 Имитационные расчеты

4.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А ИЗОТЕРМЫ ЧИСТЫХ КОМПОНЕНТОВ ПРИ

ТЕМПЕРАТУРЕ 298 К

ПРИЛОЖЕНИЕ Б ПАРАМЕТРЫ ИЗОТЕРМЫ ЛЕНГМЮРА

ПРИЛОЖЕНИЕ В РАСЧЕТ КОЭФФИЦИЕНТОВ МОЛЕКУЛЯРНОЙ

ДИФФУЗИИ КОМПОНЕНТОВ В СМЕСИ

ПРИЛОЖЕНИЕ Г ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ГАЗОВ ....144 ПРИЛОЖЕНИЕ Д АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование автоматизированной системы управления процессом адсорбционного получения водорода из продуктов риформинга природного газа»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Водород - один из важнейших продуктов мировой химической промышленности. На сегодняшний день в мире потребляется 75 миллионов тонн водорода. Потребление водорода в мире каждые пятнадцать лет увеличивается в два раза. Более 75 % водорода расходуется на производство аммиака и в нефтеперерабатывающей промышленности, а также наблюдается постоянный рост потребления водорода в энергетическом секторе.

На сегодняшний день основным способом производства водорода является паровой риформинг природного газа, который в структуре объема мирового производства занимает 75 % и позволяет получать продукционный водород с самой низкой себестоимостью 2,5 - 5 доллара за 1 кг. И как указывает ряд исследователей, имеется значительный резерв по снижению себестоимости до 1,5 - 3 долларов за 1 кг водорода за счет оптимизации конструкционных характеристик технологического оборудования и законов управления технологическим процессом.

Одной из ключевых стадий технологического процесса является процесс адсорбционного разделения продуктов риформинга с целью получения водорода высокой чистоты (99,99 % об.). Процесс адсорбционного разделения организуется, как правило, по принципу короткоцикловой адсорбции (КЦА). Промышленные установки КЦА получения водорода представляет собой сложнейший технологический объект, который может состоять из 4-10 адсорберов объемом от 3 до 20 м , большого количество запорной арматуры (20 - 50 отсечных и регулируемых клапанов), ресиверов, контрольно-измерительных средств. Все эти элементы технологической схемы находятся в сложном взаимодействии между собой и окружающей средой. Сложность и масштабы установки КЦА и процессов, протекающих в ней, требуют крайне высоких экономических затрат на их научные исследования путем физического моделирования.

В этой связи теоретические и прикладные исследования режимов и закономерностей функционирования адаптивных автоматизированных газовых адсорбционных концентраторов являются актуальными как в научном, так и практическом плане.

Степень разработанности темы исследования. Основополагающие теоретические и методологические аспекты управления технологическими процессами отражены в работах отечественных исследователей: Кафарова В.В., Егорова А.Ф., Норенкова И.П., Бодрова В.И., Дворецкого С.И., Муромцева Ю.Л., Матвейкина В.Г., а также в трудах зарубежных исследователей: Gallagher G., Proud I., и ряда др. ученых. Однако рассматриваемый технологический процесс имеет свои особенности, поэтому известные модели и способы управления необходимо доработать.

Цель работы: обеспечение максимальной степени извлечения водорода при выполнении технологических ограничений в процессе его адсорбционного получения из продуктов риформинга природного газа, за счет совершенствования автоматизированной системы управления.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- разработатка двухмодельного комплекс процесса адсорбционного получения водорода, позволяющего решать задачи управления на верхнем и нижнем уровне АСУ ТП;

- постановка и решение задачи идентификации в двухмодельном комплексе;

- разработка структуры двухуровневой системы управления;

- поставка и решение задачи оптимального управления процессом адсорбционного получения водорода.

- проведение комплекса численных исследований системы управления.

Объект исследования: технологический процесс адсорбционного получения водорода из продуктов риформинга природного газа.

Предмет исследования: методы и алгоритмы управления процессом адсорбционного получения водорода из продуктов риформинга природного газа.

Методы исследования. При решении поставленных задач были использованы методы математического моделирования, многомерной оптимизации, теории автоматического управления, теории процессов и аппаратов химической технологии и др.

Научная новизна работы. Разработан двухмодельный комплекс и алгоритм идентификации для двухуровневой системы управления, позволяющий на основе кинетических моделей находить параметры равновесных моделей адсорбции.

Постановка задачи оптимизации и способ решения, отличающийся использованием интегрального учета степени извлечения водорода, учетом требований технологического регламента.

Разработан алгоритм и 2-х уровневая система управления процессом адсорбционного получения водорода, отличающейся возможностью отработки низкочастотных возмущений.

Достоверность результатов диссертационной работы обеспечена корректным использованием математического аппарата, результатами моделирования и исследований.

Теоретическая значимость работы состоит в развитии теории управления циклическими адсорбционными процессами путем внедрения математического обеспечения на разных уровнях управления.

Практическая ценность работы. Проведены вычислительные эксперименты для исследования динамики процессов адсорбционного получения водорода.

Разработано алгоритмическое обеспечение адаптивной системы автоматического управления процессом получения водорода из продуктов парового риформинга природного газа, обеспечивающей максимизацию степени извлечения с учетом технологических ограничений.

Результаты работы внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет», а также приняты к использованию в ООО «Системы моделирования» (г. Тамбов).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Двухмодельный комплекс для верхнего и нижнего уровня системы управления процессом получения водорода.

2. Алгоритмическое обеспечение и результаты идентификации в двухмодельном комплексе.

3. Алгоритмическое обеспечениеи структура 2-х уровневой системы управления.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях: «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» (Тамбов, 2021); «Инновационное развитие современной науки: теория, методология, практика» (Петрозаводск, 2022); «Инновационное развитие современной науки» (Анапа, 2022); «Advances in Science and Technology» (Москва, 2022); на всероссийской научной конференции «Цифровая трансформация в энергетике» (Тамбов, 2022), на научных семинарах кафедры «Информационные процессы и управление» ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет».

Личный вклад автора. Содержание диссертации и основные положения, выносимые на защиту, отражают персональный вклад автора в постановку задачи, в разработку теоретических методов, в исследование и внедрение результатов в работу.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, в том числе 1 статья в журнале Scopus, 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 5 работ в материалах международных и всероссийских конференций.

Соответствие паспорту специальности. 4 - Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их

алгоритмизация; 5 - Теоретические основы, средства и методы промышленной технологии создания АСУТП, АСУП, АСТПП и др.; 11 - Теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.), паспорта научной специальности 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Текст диссертации изложен на 148 страницах машинописного текста, включая 77 рисунков, 10 таблиц и 5 приложений.

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИИ АДСОРБЦИОННОГО ПОЛУЧЕНИЯ ВОДОРОДА: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗРАБОТКИ И ИССЛЕДОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Процесс получения водорода из продуктов риформинга природного

газа

На рисунке 1.1 приведена технологическая схема процесса получения водорода из продуктов парового риформинга природного газа [1-3].

Рисунок 1.1 - Технологическая схема процесса получения водорода из продуктов риформинга природного газа

Природный газ подается на установку с номинальным давлением 24 бар и разделяется на два потока. Первый используется как топливо для риформера 1. Второй смешивается компрессором 20 с обратным потоком водорода и направляется в подогреватель 19, где нагревается до температуры 390°С, после чего поступает в реактор гидрирования / десульфуризации 18.

В верхней части реактора 18 сера и ее соединения каталитически гидрируются до Н^. В реакторе 18 растёт температура пропорционально количеству этих веществ в потоке газа. Содержание ненасыщенных соединений при этом составляет 1%. Сероводород поглощается в нижней части реактора 18 катализатором на основе оксида цинка.

Технологический пар из котла дымовых газов 5 смешивается с десульфуризированным потоком и подогревается до температуры 520°С в пароперегревателе 4 и далее поступает в печь парового риформинга 1. Процесс риформинга паровой смеси происходит высоколегированных трубках риформера, заполненных никелевым катализатором при нагреве до температуры 820°С Далее в газоохладителе 4 за счёт образования насыщенного пара под давлением около 23 бар происходит процесс охлаждения газа до температуры 350°С. Затем охлажденный газ проходит через СО конвертер 17, в котором основная часть CO вступает в реакцию с избыточным количеством пара. На выходе температура газа составляет ~400°С.

Система водоснабжения бойлера. В дегазатор/деаэратор 12 подаётся деминерализованная вода, где насос системы водоснабжения бойлера (11/13) нагнетает давление до 26 бар. Воду также нагревают до температуры 210°С в экономайзере 9 и затем подают в котёл дымовые газы 5.

Для рекуперации тепла используют два теплообменника. Первый теплообменник 19 предназначен для нагрева питающего газового потока и рециркуляционного потока до температуры 390°С. Второй теплообменник 9 используется для экономии тепла, в котором питающая вода из

дегазатора/деаэратора 12 подогревается восстановленным теплом при температуре от 100°С до 210°С.

В охладителе воды 10 осуществляется охлаждение преобразованного процессного газа приблизительно до 35°С. В ходе этого процесса избыток пара конденсируется в 15. При этом конденсат может быть переработан и использован повторно.

В установке 14 короткоцикловой безнагревной адсорбции (КБА) водород отделяют от примесей воды, CO, CO2, N2, СН4. Установка КБА 14 состоит из 6 адсорберов, заполненный несколькими слоями адсорбента: активированный оксид алюминия, синтетический цеолит CaA, мелкопористый активированный уголь. Многослойная загрузка адсорберов обеспечивает эффективное поглощение сопутствующих водороду примесей. Подробное описание функционирования блока КЦА будет рассмотрено в главе 2.

Для рекуперации тепла топочных газов горячий газ 1, используется для перегрева питающего и технологического пара в пароперегревателе 3 до температуры 520°С. Для генерации технологического и вспомогательного пара в дымовом газовом котле 5, процессный пар смешивается с десульфуризированным газом и направляется в 3. В подогревателе с воздушной горелкой 6 осуществляется предварительный нагрев воздуха до 350-400 С.

Оптимальные условия эксплуатации в зависимости от нагрузки достигаются путем регулирования температуры риформинг-газа на выходе. Регулирование температуры осуществляется путем применения внутреннего байпаса.

Адсорбенты

Выбор адсорбентов имеет одно решающих значений для определения эффективности разделения процессов КБА для очистки водорода от примесей воды, CO, CO2, СН4 и N2. Для удаления воды широко используется активированный оксид алюминия (А1203 94%, N120 1,2% SiO2

0,2%), который представляет собой высокопористый керамический сорбент, как правило, гранулированного состава, способный к регенерации. Регенерация адсорбента достигается снижением относительного давления в адсорбере до атмосферного. Однако если требуется достичь низкой точки росы (минус 60 и ниже), в дополнение к сбросу давления необходимо использовать нагрев до ~200 °С [4].

Для удаления таких компонентов как оксид углерода, диоксид углерода, азот и метан используют синтетические цеолиты CaA (5A), NaX (13X) и активированные угли [5-10]. Выбор этих адсорбентов обусловлен их термодинамическими свойствами. Кинетика адсорбции здесь не является критическим вопросом. Адсорбционная емкость, селективность, изостерические теплоты адсорбции и десорбция примесей исходного газа в условиях работы стадий цикла процессов КБА доминируют при выборе этих адсорбентов. На рисунках 1.2 и 1.3 представлены SEM фотографии цеолита 5A и активированного угля.

VW» IMd 4 U4 |И\ Od me»m 1 (im ИмКМ J.1tl|« СХ гвалт МО nm

SEM MAG 50.00lo D«l«ieA*yi ОЮал7 StV M»G: 100.00 In Ditolmld^l: 0М9Л7

Рисунок 1.2 - SEM фотографии цеолита 5A [11]

Рисунок 1.3 - SEM фотографии активированного угля [12]

На рисунках 1.4 и 1.5 показаны изотермы адсорбции чистых газов компонентов парового риформинга H2, CO2, CO, CH4, N2 при температуре 30°C на активированном угле BPL производства Calgon Corp. и цеолите 5А производства UOP Corp., соответственно. Величина адсорбции указана в миллиграммах молей на грамм адсорбента. В таблице 1.1 показаны селективности бинарных пар компонентов H2, CO2, CO, CH4, N2 по закону Генри (при пределе нулевого давления) при 30°C на этих адсорбентах [13].

100.0

о»

"25

о Е Е

10.0

1.0

0.1

со2

СН4

----—То

/ 1

0.1

100.0

1.0 10.0

Р(АТМ08РНЕЯЕ8)-►

Рисунок 1.4 - Изотермы адсорбции С02, СО, СН4, N2 и Н2 на

активированном угле БРЬ при 30°С

100.0

\

О) ®

о Е Е

10.0 -

1.0

0.1

со2

-----

' 1

0.1

100.0

1.0 10.0

Р(АТМОЗРНЕКЕЗ)-►

Рисунок 1.5 - Изотермы адсорбции СО2, СО, СН4, N2 и Н2 на цеолите

5А при 30°С

Таблица 1.1 - Селективность по закону Генри для активированного

угля BPL и цеолита 5А при 30°С

БРЬ 5А

К2-Н2 8.2 22.3

СН4—N2 4.5 1.7

СН4—Н2 36.6 37.8

С0-Н2 12.11 125.0

С0-^ 1.48 5.6

С0-СН4 0.33 3.3

С02-Н2 90.8 7400.0

С02^2 11.1 330.7

С02-СН4 2.5 195.6

С02-С0 7.5 59.1

СО2, обладающий большим постоянным квадрупольным моментом, очень сильно и избирательно адсорбируется на цеолите с очень большой адсорбционной способностью при низких парциальных давлениях СО2. Однако С02 также достаточно трудно десорбировать из цеолита в условиях эксплуатации процессов КБА. На рисунке 1.6 показаны характеристики изотермической десорбции С02 при очистке Н2 на активированной угле БРЬ и цеолите 5А. На рисунке 1.6 показана доля десорбированного С02 при продувке Н2 в зависимости от количества продувочного Н2 [13]. Из рисунка 1.6 видно, что более глубокая очистка от С02 достигается на активированном угле, чем на цеолите 5А. При этом для очистки от С02 на активированном угле требуется меньшее количество продувочного Н2, чем для очистки на цеолите 5А. Таким образом, десорбция СО2 на активированного угля эффективнее, что делает его предпочтительным адсорбентом для удаления СО2, даже несмотря на то, что емкость и селективность СО2 на активированном угле являются умеренными по сравнению с цеолитом [14].

О 50 100 150 200 250 300

Н2 Purge Gas Out (sl/liter of adsorbent bed)

Рисунок 1.6 - Характеристики десорбции CO2 при продувке H2

С другой стороны, на рисунках 1.4, 1.5 и в таблице 1 показано, что цеолит 5А обладает гораздо большей способностью к адсорбции разбавленных СО и N2, чем активированный уголь BPL. Селективность адсорбции этих газов над Н2 на цеолите также намного больше, чем на активированном угле. Полярная природа молекул СО (постоянный дипольный и квадрупольный моменты) и N2 (постоянный квадрупольный момент) отвечает за такое поведение. В то же время десорбция СО и N2 на цеолите 5А путем продувки Н2 намного более благоприятна, чем для СО2, как показано на рисунке 1.7. Таким образом, цеолит 5А является предпочтительным адсорбентом для удаления этих газов из водородсодержащей смеси с использованием технологии КБА [15-17].

О 12345678 Н2 Purge Gas Out (sl/liter of adsorbent bed)

0-'-'-"-"-I

0 5 10 15 20 25 30 H2 Purge Gas Out (sl/liter of adsorbent bed)

Рисунок 1.7 - Характеристики десорбции CO и N2 при продувке H2

Способность адсорбции неполярного СН4 и его селективность к адсорбции по Н2 примерно одинаковы для двух рассматриваемых адсорбентов. Однако СН4 избирательно адсорбируется поверх СО на активированном угле, а СО избирательно адсорбируется поверх СН4 на цеолите 5А. Таким образом, как цеолит, так и активированный уголь могут быть использованы для удаления СН4 [18].

В процессах КБА как правило используются активированные угли для удаления СО2 и СН4 и цеолиты 5А, 13Х для удаления СО, СН4, N2 из водородсодержащих смесей [19]. Однако для оптимизации процесса могут использоваться различные типы активированных углей (размер пор,

источник, полярность поверхности) и различные типы цеолитов (структура каркаса, катионы, уровни ионного обмена).

Еще одним аспектом, который необходимо учитывать при реализации многослойного процесса КБА, является тот факт, что некоторые компоненты могут слишком сильно адсорбироваться в определенном адсорбенте. В этом случае необходимо предотвратить попадание такого компонента в слой адсорбента, в котором он сильно адсорбируется, чтобы его глубокая десорбция осуществлялась без использования вакуумирования, что значительно сэкономит энергозатраты [20, 21]. Например, при работе колонны с активированным углем и цеолитом необходимо предотвращать адсорбцию диоксида углерода в цеолите из-за того, что С02 слишком сильно адсорбируется на цеолите, и для того, чтобы регенерация цеолита была возможной, потребуется очень низкое давление [22].

1.2 Системы автоматизированного управления циклическими адсорбционными процессами

Для управления процессами КБА могут быть использованы различные системы управления (СУ). Как показывает опыт эксплуатации установок КБА, на практике управление циклическими адсорбционными процессами часто осуществляется с помощью систем постоянной структуры с фиксированными настроечными параметрами [23-26].

Однако при эксплуатации систем КБА характеристики внешних воздействий на систему могут значительно отличаться от тех, которых были приняты при проектировании системы [27-29]. В этом случае использование СУ с постоянной структурой является нецелесообразным, поскольку ошибки, которые будут возникать при эксплуатации установки, могут превышать допустимые пределы [30]. Кроме того при эксплуатации установки КБА также изменяются характеристики адсорбента [31].

Требуемое качество регулирования в условиях частичной неопределенности (возмущений) обеспечивают адаптивные системы, в которых реализованы различные стратегии адаптации [32, 33].

На рисунке 1.8 представлена типичная структурная схема адаптивной системы. Она состоит из блока автоматической адаптации АА, а также из блока СУ, который включает устройство управления УУ и объект управления ОУ. При изменении задающих параметров или

возмущающих L(t) воздействий по запрограммированному алгоритму в АА вырабатывается управляющее воздействие и, которое обеспечивает минимальную ошибку работы системы [34, 35].

Рисунок 1.8 -Структурная схема адаптивной системы управления

В последние десятилетия в основном в зарубежной литературе представлены различные перспективные варианты (стратегии адаптации) управления КБА процессами, основанные на адаптивных системах [36-45].

Робастное управление на основе модели Хаммерштейна

Робастные системы управления осуществляют поиск такого закона управления, при котором в заданных допустимых пределах сохранялись бы выходные переменные системы и сигналы ошибок, несмотря на наличие возмущений (неопределенностей) в контуре управления.

Целью робастного управления КБА процессом является определение траектории чистоты Ра и отклонения а возмущения на входе, которая

является управляющей переменной [46]. При этом модель процесса КБА упрощается в модель Хаммерштейна.

Циклический характер процесса КБА затрудняет использование распределенного параметра модели КБА для проектирования управления. Поэтому вводят модель Хаммерштейна для аппроксимации модели КБА. Для этого делается предположение, что скорость входного потока газа и длительность адсорбционно-десорбционного цикла постоянны. Введение данного допущения обусловлено тем, что линейная модель Хаммерштейна инвариантна по времени. Выходной переменной является чистота целевого продукта в газовой смеси у. В качестве управляющей переменной выбирается отношение между длительностью стадий адсорбции и десорбции: а^^/^.

Следует отметить, что чистота продукта может быть получена только в конце каждого цикла, поэтому линейная динамика включает временную задержку.

Идентификация модели Хаммерштейна (передаточная функция) заключается в определении нелинейного статического коэффициента усиления и (получаемого методом подгонки кривой) - выражение (1.1) и определении дискретной линейной модели - выражение (1.2):

г

и = 1с.аг (г = 11), (1.1)

1=0

.-2

Н=К= 0.3833 у 1 + 0.3833 у' ^

и 1 - 0.1001 у 1 - 0.1325 у 2 . (

При этом возмущающий сигнал d исходит от изменения концентрации одного из компонентов исходной газовой смеси. Соответствующим выходом является изменение чистоты этого компонента на выходе АР. Передаточная функция между d и АР получается тем же методом идентификации (1.1) и (1.2), что и выше.

Схема системы управления состоит из управления прямым отслеживанием и управления обратной связью для регулирования (рисунок 1.9).

Рисунок 1.9 - Схема системы управления по модели Хаммерштейна

Для получения управляющего значения а управление прямой связью использует инверсный нелинейный статический коэффициент усиления, обозначенный КЬ-1. Следует отметить, что обратная функция нелинейного статического усиления может не существовать, и поэтому реализация с использованием таблицы поиска является только приближением. Из-за сигнала возмущения d и неопределенности модели контроллер обратной связи К необходим для регулировки реального входа а в соответствии с ошибкой е. Блок КЬ-1 добавляется после контроллера обратной связи, чтобы сгладить нелинейный эффект, а также генерируется значение тонкой настройки Да вокруг а. Конечное управляющее значение задается как а^а+Да.

Метод управления на основе прогнозирующих моделей

представляет собой усовершенствованный метод управления, при котором каждое действие контроллера оценивается путем решения задачи оптимизации с учетом технологических ограничений и динамики КБА системы с помощью прогнозирующей модели [47-50]. Оптимальное действие регулятора, обеспечиваемое прогнозирующей моделью, сильно отличается от стандартного ПИД-регулятора, где каждый шаг управления получается путем решения эмпирического уравнения, которое косвенно

включает в себя динамические характеристики системы через специальные настроечные параметры, такие как коэффициенты пропорционального усиления.

Важно отметить, что структура оптимизации, используемая в прогнозирующих моделях, обеспечивает большую гибкость с точки зрения выбора целевой функции и ограничений, приводящих к различным вариациям прогнозирующих моделей. Например, выходная прогнозирующая модель (1.3), включает вклад отклонения управляющей переменной от заданной точки с общим переменным усилием (Дм) в сторону отклонения возмущения:

Hp -1 г H -1

min Z = £ (y(t) -y"(t)) (y(t) -y"(t)) + ЁAu(t)RAu(t) И t=1 t=0 (1.3)

x(t + At) = Ax(t) + bu(t)

y(t) = cx(t)

Ulow ^ u(t) ^ uh,gh , Auiaw ^ Au(t) ^ Auh,gh , У low ^ y(t) ^ yhlgh .

Фактическое функционирование модели основано на так называемом принципе удаляющегося горизонта (рисунок 1.10), где текущее состояние установки и выходных переменных (при связях с математической моделью процесса) используются для расчета будущих последовательностей оптимальных значений входных переменных. Для расчета оптимальных управлений используются следующие основные шаги.

Шаг 1. В момент времени t измеряются выходные переменные установки у, которые используются для получения последней оценки переменных состояния системы х.

Рисунок 1.10 - Принцип удаляющегося горизонта, используемый в реализации управления прогнозирующими моделями

Шаг 2. Для заданных значений времени прогнозирования и времени управления решается квадратичная задача оптимизации (1.4) с ограничениями для получения будущих значений входных переменных установки. Здесь, прогнозирующая модель, как показано в уравнении (1.5), используется для будущего предсказания состояния системы в виде входных переменных и, выраженных в уравнении (1.6):

D * (x(t)) = min {1/2ЦС HUC + x(t )FUC + 1/2x(t )'Yx(t)} (1.4)

UC

GU < W < Ex(t),

где UC - вектор, содержащий последовательность управляющих воздействий, H, F, Y - матрицы весовых коэффициентов модели прогнозирования;

x(t + At) = Ax(t) + bu(t) y(t) = cx(t) ^

k-1

x(t + k\t) = Akx(t) + XAJbu(t + k -1 - j).

j=0

(1.6)

Шаг 3. Из полной последовательности оптимальных входных переменных, полученной на шаге 2, в качестве управляющего воздействия применяется первое значение, а остальные игнорируются.

Далее алгоритм повторяется после поступления нового измерения от установки.

Анализ приведенного алгоритма управления на основе прогнозирующих моделей указывает на то, что закон управления является неявным и требует многократного оперативного решения задачи оптимизации (1.4), так как динамические характеристики установки на выходе меняются. Также следует отметить, что применение прогнозирующей модели, в которой требуется многократное оперативное решение задачи оптимизации, к задачам с быстрой динамикой, в частности, к быстрым и сверхбыстрым процессам КБА, довольно ограничена. Поскольку длительность временного интервала, в котором необходимо совершить управляющее воздействие может быть сопоставимо со временем, необходимым для решения задачи оптимизации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Альруйшид Моханад Хилаль Хамиди, 2022 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Tavan, Y. A note on an integrated process of methane steam reforming in junction with pressure-swing adsorption to produce pure hydrogen: Mathematical modeling / Y. Tavan, S. H. Hosseini, M. Olazar // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2015. - Vol. 54, № 51. - P. 12937-12947.

2. Two-stage VSA/PSA for capturing carbon dioxide (CO2) and producing hydrogen (H2) from steam-methane reforming gas / B. Liu, X. Yu, W. Shi, et al. // International Journal of Hydrogen Energy. - 2020. - Vol. 45, № 46. - P. 2487024882.

3. Пат. 10150670 США, МКИ2 C01B 3/34. Process for generation of synthesis gas by flue gas recycle / N. Andersen. - № 527202; заяв. 02.06.2016; опубл. 11.12.2018, Бюл. №5. - 18 с.

4. Papadias, D. Facilitating analysis of trace impurities in hydrogen: Enrichment based on the principles of pressure swing adsorption / D. Papadias, S. Lee, S. Ahmed // International Journal of Hydrogen Energy. - 2012. - Vol. 37, № 19. - P.14413-14423.

5. H-2 purification by pressure swing adsorption using CuBTC / B. Silva, I. Solomon, A.M. Ribeiro // Separation and Purification Technology. - 2013. - V. 118. - P. 744-756.

6. Simulation and optimization for hydrogen purification performance of vacuum pressure swing adsorption / W. Tao, S. Ma, J. Xiao, et al. // Energy Procedia. - 2019. - Vol. 158. - P. 1917-1923.

7. Алехина, М.Б. Цеолиты для адсорбционных генераторов кислорода / М.Б. Алехина, Т.В. Конькова // Вестник ВГУ, серия: химия. Биология. Фармация. - 2011. - № 2 - С. 67-74.

8. Шумяцкий, Ю.И. Промышленные адсорбционные процессы / Ю.И. Шумяцкий. - М. : КолосС, 2009. - 183 с.

9. Ruthven, D.M. Pressure swing adsorption / D.M. Ruthven, S. Farooq, K.S. Knaebel. - New York, 1994 - 352 p.

10. Кельцев, Н.В. Основы адсорбционной техники / Н.В. Кельцев. -М. : Химия, 1976. - 512 с.

11. Equilibrium Adsorption Study of CO2 and N2 on Synthesized Zeolites 13X, 4A, 5A, and Beta / E. Khoramzadeh, M. Mofarahi, C.H. Lee et. al. // Journal of Chemical and Engineering Data. - 2019. - 64(12). - P. 5648-5664.

12. Lee, J. Pore Structure Characteristics of Foam Composite with Active Carbon / J. Lee, Y. C. Choi // Energy and Fuels. - 2020. - 34(7). - P. 7935-7954.

13. Hydrogen separation by multi-bed pressure swing adsorption of synthesis gas / S.I. Yang, D.Y. Choi, S.C. Jang, S.H. Kim, et al // Adsorption. -2008. - 14. - P. 583-590.

14. Effendy, S. Optimization of a Pressure Swing Adsorption Process for Nitrogen Rejection from Natural Gas / S. Effendy, C. Xu, S. Farooq // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2017. - 56 (18). - P. 5417-5431.

15. Ho, M.T. Reducing the Cost of CO2 from Flue Gas Using Pressure Swing Adsorption / M.T. Ho, G.W. Allinson, D.E. Wiley // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2008. - 47 (14). - P. 4883-4890.

16. Акулов, А.К. Моделирование разделения бинарных газовых смесей методом адсорбции с колеблющимся давлением: дис. д-ра техн. наук: 05.17.08 / А.К. Акулов. - СПб. : ГТУ, 1996. - 304 с.

17. Modelling and simulation of two-bed PSA process for separating H2 from methane steam reforming / H. Li, Z. Liao, J. Sun, et al. // Chinese Journal of Chemical Engineering. - 2019. - Vol. 27, № 8. - P. 1870-1878.

18. Optimal design and control of pressure swing adsorption process for N2/CH4 separation / Q. Fu, H.Y. Yan, Y.H. Shen, Y.J. Qin, et al // Journal of Cleaner Production. - 2018. - 170. - P. 704-714.

19. Ko, D. Optimization of Pressure Swing Adsorption and Fractionated Vacuum Pressure Swing Adsorption Processes for CO2 Capture / D. Ko, R. Siriwardane, L. Biegler // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2005. -44 (21). - P. 8084-8094.

20. Cavenati, S. Separation of CH4/CO2/N2 mixtures by layered pressure swing adsorption for upgrade of natural gas / S. Cavenati, C.A. Grande, A.E. Rodrigues // Chemical Engineering Science. - 2006. - 61 (12). - P. 3893-3906.

21. Rege, S.U. Propane/Propylene Separation by Pressure Swing Adsorption: Sorbent Comparison and Multiplicity of Cyclic Steady State / S.U. Rege, R.T. Yang // Chemical Engineering Science. - 2002. - 57 (7). - P. 11391149.

22. Comparison between MOF UTSA-16 and BPL activated carbon in hydrogen purification by PSA / P. Brea, J.A. Delgado, V.I. Agueda, M.A. Uguina // Chemical Engineering Science. - 2019. - 355. - P. 279-289.

23. Big data-based optimization of a pressure swing adsorption unit for syngas purification: on mapping uncertainties from a metaheuristic technique / I. B. Nogueira,M. A. Martins, M. J. Regufe, et. al. // Industrial and Engineering Chemistry Research. - 2020. - Vol. 59, № 31. - P. 14037-14047.

24. Reynolds, S.P. New pressure swing adsorption cycles for carbon dioxide sequestration / S.P. Reynolds, A.D. Ebner, J.A. Ritter // Adsorption. -2005. - 11. - P. 531 - 536.

25. Asgari, M. Synergistic material and process development: Application of a metal-organic framework, Cu-TDPAT, in single-cycle hydrogen purification and CO2 capture from synthesis gas / M. Asgari, A. Streb, M. Spek, et al. // Chemical Engineering Journal. - 2021. - Vol. 414. - P. 128778.

26. Yang, J. Adsorption dynamics of a layered bed psa for H2 recovery from coke oven gas / J. Yang, C. Lee // AIChE Journal. - 1998. - 44 (6). - P. 1325 - 1334.

27. Kikkinides, E.S. Natural gas desulfurization by adsorption: Feasibility and multiplicity of cyclic steady states / E.S. Kikkinides, V.I. Sikavitsas, R.T. Yang // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 1995. - 34 (1). - P. 255262.

28. Malek, A. Hydrogen purification from refinery fuel gas by pressure swing adsorption / A. Malek, S. Farooq // AIChE Journal. - 1998. - 44 (9). - P. 1985-1992.

29. Gomes, V.G. Coalseam methane recovery by vacuum swing adsorption / V.G. Gomes, M.M. Hassan // Separation and Purification Technology. - 2001. -24 (2). - P. 189-196.

30. Optimal operation of the pressure swing adsorption (PSA) process for CO2 recovery / W. Choi, T. Kwon, Y. Yeo, H. Lee, et al // Korean J Chem Eng -2003. - 20. - P. 617-623.

31. Shafeeyan, M.S. A review of mathematical modeling of fixed-bed columns for carbon dioxide adsorption / M.S. Shafeeyan, W.M. Daud, A. Shamiri // Chemical Engineering Research & Design. - 2014. - 92(5). - P. 961-988.

32. MO-MCS, a derivative-free algorithm for the multiobjective optimization of adsorption processes / F. Capra, M. Gazzani, L. Joss, M. Mazzotti, E. Martelli // Industrial & Engineering Chemistry Research - 2018. - 57(30) SI. -P. 9977-9993.

33. Khajuria, H. Model-based Design, Operation and Control of Pressure Swing Adsorption Systems / H. Khajuria. - Imperial College London, United Kingdom, 2011. - 203 p.

34. Agarwal, A. Advanced Strategies for Optimal Design and Operation of Pressure Swing Adsorption Processes / A. Agarwal. - Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, 2010. - 216 p.

35. Ишин, А.А. Математическое моделирование и управление процессом получения водорода методом адсорбционного разделения газовой

смеси: дис. кан. техн. наук: 05.13.06 / А.А. Ишин. - Тамбов: ТГТУ, 2017. -152 с.

36. Мельгунов, М.А. Короткоцикловая безнагревная адсорбция. / М.А. Мельгунов // Промышленный катализ в лекциях. - 2009. - №8. - С. 65-106.

37. Khajuria, H. Dynamic modeling and explicit/multi-parametric MPC control of pressure swing adsorption systems / H. Khajuria, E. Pistikopoulos // Journal of Process Control. - 2011. - 21. - P. 151-163.

38. Скворцов, С.А. Математическое моделирование и управление процессом адсорбционного разделения газовой смеси по методу короткоцикловой безнагревной адсорбции : дис. кан. техн. наук: 05.13.06 / С.А. Скворцов. - Тамбов : ТГТУ, 2005. - 155 с.

39. Kopaygorodsky, E.M. Predictive Dynamic Model of Single-Stage Ultra-Rapid Pressure Swing Adsorption / E.M. Kopaygorodsky, V.V. Guliants, W.B. Krantz // AICHe Journal. - 2004. - 50(5). - P. 953-962.

40. Biswas, P. Modeling and simulation for pressure swing adsorption system for hydrogen purification / P. Biswas, S. Agrawal, S. Sinha // Chemical and Biochemical Engineering Quarterly - 2010. - 24 (4). P. 409-414.

41. Urich, M. Multivariable Model Predictive Control of a Novel Rapid Pressure Swing Adsorption System / M. Urich, R. Vemula, M. Kothare // AIChE Journal. - 2018. - 64(4). - P. 1234-1245.

42. Khajuria, H. Optimization and Control of Pressure Swing Adsorption Systems / H. Khajuria, E. Pistikopoulos. - Centre for Process System Engineering, Department of Chemical Engineering, Imperial College, South Kensington Campus, London, 2011. - 6 p.

43. Толстошеин, С.С. Математическое моделирование и управление процессом адсорбционного концентрирования углекислого газа : дис. кан-та техн. наук: 05.13.06 / С.С. Толстошеин. - Тамбов : ТГТУ, 2011. - 155 с.

44. Norman R. McCombs, Edward E. Vrana. Патент US 4194890.

Pressure swing adsorption process and system for gas separation, 1980.

45. Бесекерский, В.А. Теория систем автоматического регулирования / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. - СПб. : Профессия, 2007. - 752 с.

46. Peng, H. Robust Control of a Pressure Swing Adsorption Process / H. Peng, F. Couenne, Y. Le Gorrec // 18th IFAC World Congress, Milano (Italy), August 28 - September 2, 2011. - P. 7310-7315.

47. Qin, S.J. A survey of industrial model predictive control technology / S.J.Qin, T.A. Badgwell // Control Engineering Practice. - 2003. - 11 (7). - P. 733764.

48. Rawlings, J. Tutorial overview of model predictive control / J. Rawlings // IEEE Control Systems Magazine. - 2000. - 20 (3). P. 38-52.

49. Maciejowski, J.M. Predictive Control with Constraints / J.M. Maciejowski. - London : Pearson Education, 2002. - 331 p.

50. Rawlings, J.B. Model Predictive Control: Theory and Design / J.B. Rawlings, D.Q. Mayne. - London : Nob Hill Publishing, 2009. - 533 p.

51. On-line optimization via off-line parametric optimization tools / E.N. Pistikopoulos, V. Dua, N.A. Bozinis, A. Bemporad, et al. // Computers & Chemical Engineering. - 2000. - 24 (2-7). P. 188 - 188.

52. Pistikopoulos, E.N. Mulit-Parametric Programming: Theory, Algorithms, and Applications. Vol. 1. / E.N. Pistikopoulos, M.C. Georgiadis, V. Dua. - Weinheim : Wiley-VCH, 2007. - 309 p.

53. Матвейкин, В.Г. Математическое моделирование и управление процессом короткоцикловой безнагревной адсорбции / В.Г. Матвейкин, В.А. Погонин, С.Б. Путин, С.А. Скворцов. - М.: «Изд-во Машиностроение-1»,

2007. - 140 с.

54. Hydrogen separation by multibed pressure swing adsorption of synthesis gas / S.I. Yang, D.Y. Choi, S.C. Jang, S.H. Kim, et al // Adsorption. -

2008. - 14. - P. 583-590.

55. Huang, W.-C. Comparison of Radial- and Axial-Flow Rapid Pressure Swing Adsorption Processes / W.-C. Huang, C. Chou // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2003. - 42. - P. 1998-2006.

56. Carbon capture by physical adsorption: Materials, experimental investigations and numerical modeling and simulations - A review / R. Ben-Mansour, M.A. Habib, O.E. Bamidele, M. Basha, et al // Applied Energy. - 2016. - 161. - P. 225-255.

57. Huang, Q. Optimization of PSA process for producing enriched hydrogen from plasma reactor gas / Q. Huang, A. Malekian, M. Eic // Separation and Purification Technology. - 2008. - 62(1). - P. 22-31.

58. Страшун, Ю.П. Технические средства автоматизации и управления / Ю. П. Страшун. - Москва : МИСиС, 2015. - 153 с.

59. Денисенко, В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием / В.В. Денисенко. - М. : Горячая линия-Телеком, 2009. - 608 с.

60. Белов, М.П., Технические средства автоматизации и управления / М.П. Белов. - СПб.: СЗТУ, 2006. - 184 с.

61. Santos, J.C. Study of New Adsorbents and Operation Cycles for Medical PSA Units / J.C. Santos. - Departamento de Engenharia Química Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, 2005. - 215 p.

62. Modeling of the fixed-bed adsorption of carbon dioxide and a carbon dioxide-nitrogen mixture on zeolite 13X / T. Dantas, F. Luna, J. Silva, A. Torres, et al // Brazilian Journal of Chemical Engineering. - 2011. - 28 (3). - P. 533-544.

63. Biegler, L.T. Recent Advances in Simulation and Optimal Design of Pressure Swing Adsorption Systems / L.T. Biegler, L. Jiang, V.G. Fox // Separation & Purification Reviews. - 2004. - 33(1). - P. 1-39.

64. Optimized hollow fiber sorbents and pressure swing adsorption process for H-2 recovery / B. Ohs B., J. Lohaus, D. Marten, R. Hannemann-Tamas, et al //

Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2018. - 57 (14). - P. 5093-5105.

65. Cyclic adsorption separation processes: analysis strategy and optimization procedure / P. Cruz, J.C. Santos, F.D. Magalhaes, A. Mendes // Chemical Engineering Science. - 2003. - 58. - P. 3143-3158.

66. H2 purification by pressure swing adsorption using CuBTC / B. Silva, I. Solomon, A. Ribeiro, U. Lee, et al // Separation and Purification Technology. -2013. - 118. - P. 744-756.

67. Ko, D. Optimization of pressure swing adsorption and fractionated vacuum pressure swing adsorption processes for CO2 capture / D. Ko, R. Siriwardane, L. Biegler // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2005. -44 (21). - P. 8084-8094.

68. Boukoulava, F. Global optimization of general constrained grey-box models: new method and its application to constrained PDEs for pressure swing adsorption / F. Boukoulava, M. Hasan, C. Floudas // Journal of Global Optimization. - 2015. - 67(1-2). P. 3-42.

69. Dowling, A. Large-scale optimization strategies for pressure swing adsorption cycle synthesis / A. Dowling, S. Vetukuri, L. Biegler // AICHE Journal. - 2012. - 58(12). - P. 3777-3791.

70. Optimization of pressure swing adsorption for hydrogen purification based on Box-Behnken design method / N. Zhang, P. Benard, R. Chahine, et. al. // International Journal of Hydrogen Energy. - 2021. - Vol. 46, № 7. - P. 5403-5417

71. Shafeeyan, M.S. A review of mathematical modelling of fixed-bed columns for carbon dioxide adsorption / M.S. Shafeeyan, W.M. Ahmad. -Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia, 2013 - 96 p.

72. Optimizing pressure-swing adsorption processes and installations for gas mixture purification and separation / E.I. Akulinin, O.O. Golubyatnikov, D.S.

Dvoretsky, S.I. Dvoretsky // Chemical Engineering Transactions. - 2019. - 74. -P. 883-888.

73. Zheng, X. Two-dimensional modeling of the transport phenomena in the adsorber during pressure swing adsorption process. / X. Zheng, Y. Liu, W. Liu // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2010. - 49(22). - P. 1181411824.

74. Rambabu, K. CFD Simulation for Separation of Carbon Dioxide-Methane Mixture by Pressure Swing Adsorption / K. Rambabu, L. Muruganandam, S. Velu. // International Journal of Chemical Engineering. - 2014. - 402756.

75. Gautier, R Pressure-swing-adsorption of gaseous mixture in isotropic porous medium: Numerical sensitivity analysis in CFD / R. Gautier, T. Dbouk, J. Harion, L. Hamon, et al // Chemical Engineering Research & Design. - 2018. -129. - P. 314-326.

76. Artificial neural network based optimization for hydrogen purification performance of pressure swing adsorption / F. Ye, S. Ma, L. Tong, et al. // International Journal of Hydrogen Energy. - 2019. -Vol. 44, № 11. - P. 53345344.

77. Hydrogen purification layered bed optimization based on artificial neural network prediction of breakthrough curves / S. Ma, L. Tong, F. Ye, et. al. // International Journal of Hydrogen Energy. - 2019. - Vol. 44, № 11. - P. 53245333

78. Zheng, X. G. Orthogonal numerical simulation on multi-factor design for rapid pressure swing adsorption / X. G. Zheng, H. Yao, Y. Huang // Adsorption. - 2017. - Vol. 23, № 5. - P. 685-697.

79. Multi-objective optimization of ANN-based PSA model for hydrogen purification from steam-methane reforming gas / X. Yu, Y. Shen, Z. Guan et. al. //

International Journal of Hydrogen Energy. - 2021. - Vol. 46, N. 21. - P. 1174011755.

80. Toth, J. Adsorption: Theory, modelling, and analysis / J. Toth. -University of Hungary, Marcel Dekker, Inc, 2001. --879 p.

81. Designing a commercial scale pressure swing adsorber for hydrogen purification / M. Asgari, H. Anisi, H. Mohammadi, S. Sadighi // Petroleum and Coal. - 2014. - Vol. 56, № 5. - P. 552-561.

82. Simulation and analysis of vacuum pressure swing adsorption using the differential quadrature method / M. A. Makarem, M. Mofarahi, B. Jafarian, et. al. // Computers & Chemical Engineering. - 2019. - Vol. 121. - P. 483-496.

83. Yavary, M. The effect of number of pressure equalization steps on the performance of pressure swing adsorption process / M. Yavary, H.A. Ebrahim, C. Falamaki // Chemical Engineering and Processing - Process Intensification. -2015. - Vol. 87. - P. 35-44.

84. Machine learning-based optimization for hydrogen purification performance of layered bed pressure swing adsorption / J. Xiao, C. Li, L. Fang, et al. // International Journal of Energy Research. - 2020. - Vol. 44, № 6. - P. 44754492.

85. Adsorption and diffusion of H2, CO, CH4, and CO2 in BPL activated carbon and 13X zeolite: evaluation of performance in pressure swing adsorption hydrogen purification by simulation / J. A. Delgado, V. I. Águeda, M. A. Uguina, et al. // Industrial and Engineering Chemistry Research. - 2014. - Vol. 53, № 40. -P. 15414-15426.

86. Simulation and experimental results of a PSA process for production of hydrogen used in fuel cells / A. Abdeljaoued, F. Relvas, A. Mendes, M. Chahbani // Journal of Environmental Chemical Engineering. - 2018. - Vol. 6, № 1. - 338355.

87. Lehmann, C. Modelling sorption equilibria and kinetics in numerical simulations of dynamic sorption experiments in packed beds of salt/zeolite composites for thermochemical energy storage / C. Lehmann, O. Kolditz, T. Nagel // International Journal of Heat and Mass Transfer. - 2019. - V. 128. - P. 11021113.

88. Sharma, I. Monolithic Adsorbent-Based Rapid-Cycle Vacuum Pressure Swing Adsorption Process for Carbon Capture from Small-Scale Steam Methane Reforming / I. Sharma, D. Friedrich, T. Golden // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2020. - Vol. 59, № 15. - P. 7109-7120.

89. Knaebel, S. P. Simulation and optimization of a pressure swing adsorption system: recovering hydrogen from methane / S. P. Knaebel, D. Ko, L. T. Biegler // Adsorption. - 2005. - Vol. 11. - P. 615-620.

90. Moon, D.-K. H2 pressure swing adsorption for high pressure syngas from an integrated gasification combined cycle with a carbon capture process / D.K. Moon, D.-G. Lee, C.-H. Lee // Applied Energy. - 2016. - Vol. 183. - P. 760774.

91. Lopes, F. Activated carbon for hydrogen purification by pressure swing adsorption: multicomponent breakthrough curves and PSA performance / F. Lopes, C. Grande, A. Rodrigues // Chemical Engineering Science. - 2011. - Vol. 66, № 3. - P. 303-317.

92. To the problem of forming the equation system for pressure swing adsorption mathematical mode / O. O. Golubyatnikov, E. I. Akulinin, S. I. Dvoretsky, D. S. Dvoretsky // Chemical Product and Process Modeling. - 2021.

93. Optimal synthesis of periodic sorption enhanced reaction processes with application to hydrogen production / A. Arora, I. Bajaj, S. Iyer, M. Hasan // Computers & Chemical Engineering. - 2018. - 115. - P. 89-111.

94. Software and hardware appliance for research, modelling and optimization of cyclic processes of gas mixture separation / E. I. Akulinin, O. O.

Golubyatnikov, D. S. Dvoretsky, S. I. Dvoretsky // 18th international multidisciplinary scientific geoconference SGEM. - 2018.- Vol. 18. -P.599-607.

95. Agarwal, A. Simulation and optimization of pressure swing adsorption systems using reduced-order modeling superstructure-based optimal synthesis of pressure swing adsorption cycles for precombustion CO2 Capture / A. Agarwal, L. Biegler, S. Zitney // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2009. - Vol. 48. - P. 2327-2343.

96. Computational fluid dynamics modeling in a fixed adsorbent layer during separation of gas mixtures / E. I. Akulinin, O. O. Golubyatnikov, D. S. Dvoretsky, S. I. Dvoretsky // Journal of Physics: Conference Series. - 2020. - Vol. 129. - P. 0120046.

97. Biswas, P. Modeling and simulation for pressure swing adsorption system for hydrogen purification / P. Biswas, S. Agrawal, S. Sinha // Chemical and Biochemical Engineering Quarterly. - 2010. - Vol. 24, № 4. - P. 409-414.

98. Latifi, M. A. Optimisation-based simulation of a pressure swing adsorption process / M. A. Latifi, D. Salhi, D. Tondeur // Adsorption. - 2008. -Vol. 14, № 4-5. - P. 567-573

99. Suzuki, M. Adsorption Engineering / M. Suzuki. - Tokyo: Kodansha, 1990. - 274 p.

100. Дубинин, М.М. Адсорбция и пористость. Учебное пособие / М.М. Дубинин. - М. : Изд - во ВАХЗ, 1972. - 124 с.

101. Лукин, В.Д. Циклические адсорбционные процессы / В.Д. Лукин, А.В. Новосельский. - Л. : Химия, 1989. - 254 с.

102. Ягодовский, В.Д. Адсорбция / В.Д. Ягодовский. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015. - 219 с.

103. Do, D. D. Adsorption Analysis: Equlibria and Kinetics / D.D. Do. -Imperial College Press: London, 1998 - 913 p.

104. Ergun, S. Fluid flow through packed columns / S. Ergun // Chemical

Engineering Progress. - 1952, - 48. - P. 89-94.

105. Shi W.-R., Tian C.-X., Ding Z.-Y. et. al. Review on Simulation, Optimization and Control of Pressure Swing Adsorption. Gaoxiao Huaxue Gongcheng Xuebao. 2018. V. 32. N. 1. P. 8-15.

106. Rice, R.G. Applied Mathematics and Modeling for Chemical Engineers / R.G. Rice., D.D. Do. - 2.ed. New Jersey: Wiley, 2012 - 383 p.

107. Thermal effects on breakthrough curves of pressure swing adsorption for hydrogen purification / J. Xiao, Y. Peng, P. Benard, et. al. // International Journal of Hydrogen Energy. - 2016. Vol. 41, № 19. - P. 8236-8245.

108. Xiao, J. Heat and mass transfer model of multicomponent adsorption system for hydrogen purification / J. Xiao, R. Li, P. Benard, R. Chahine // International Journal of Hydrogen Energy. - 2015. - Vol. 40, № 14. - P. 47944803.

109. Optimization of hydrogen purification performance of layered bed pressure swing adsorption / C. Li, J. Xiao, B. Pierre, C. Richard // Wuhan Ligong Daxue Xuebao. - 2020. - Vol. 44, № 4. - P. 753-759.

110. Modelling and simulation of two-bed PSA process for separating H2 from methane steam reforming / H. Li, Z. Liao, J. Sun, et al. // Chinese Journal of Chemical Engineering. - 2019. - Vol. 27, № 8. - P. 1870-1878.

111. Официальный сайт программного продукта HYSYS [сайт]. - URL:: http://www.aspentech.com/hysys/. - (дата обращения: 20.01.2022). - Текст : электронный.

112. Официальный сайт программного продукта Aspen [сайт]. - URL: http://www.aspentech.com/products/aspenONE/. - (дата обращения: 20.01.2022). - Текст : электронный.

113. Официальный сайт программного продукта gPROMS [сайт]. -URL: https://www.psenterprise.com/products/gproms. - (дата обращения: 20.01.2022). - Текст : электронный.

114. Официальный сайт программного продукта ProSim DAC [сайт]. -URL: http://www.prosim.net/en/software-prosim-dac-18.php. - (дата обращения: 20.01.2022). - Текст : электронный.

115. Официальный сайт программного продукта ComSol [сайт]. - URL: https://www.comsol.ru. - (дата обращения: 20.01.2022). - Текст : электронный.

116. Официальный сайт программного продукта Ansys [сайт]. - URL: https://www.ansys.com. - (дата обращения: 20.01.2022). - Текст : электронный.

117. Математическое моделирование технологических процессов: учебное пособие / В. С. Балакирев, С. И. Дворецкий, Н. Н. Аниськина, В. Н. Акишин. - Ярославль : Издательский дом Н. П. Пастухова, 2018. - 351 с.

118. Зиятдинов, Н. Н. Моделирование и оптимизация химикотехнологических процессов и систем / Н. Н. Зиятдинов // Теоретические основы химической технологии. - 2017. - Т. 51, № 6. - С. 613.

119. Васильев, А. С. Оптимизация и управление циклическим процессом адсорбционного концентрирования кислорода : специальность 05.13.06 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Васильев Александр Сергеевич : ТГТУ. - Тамбов, 2018. -160 с.

120. Химмельблау, Д. Прикладное нелинейное программирование / Д. Химмельблау. - 2 изд. - М.: Физматлит, 2005. - 534 с.

121. Reid, R. The properties of gases and liquids / R. Reid, J. Prausnitz, T. Sherwood. - Third Edition: McGraw-Hill, 1977. - 707 p.

ПРИЛОЖЕНИЕ А ИЗОТЕРМЫ ЧИСТЫХ КОМПОНЕНТОВ ПРИ

ТЕМПЕРАТУРЕ 298 К

6

4

0

0

3

6

р, Бар

■ СН4 ■СО

■ СО2

■ Н2 •N2

9

Рисунок П.А.1 - Изотермы чистых компонентов на активированном угле

2

4

2

0

0

СН4 СО СО2 Н2 ■N2

3 6

р, Бар

9

Рисунок П.А.2 - Изотермы чистых компонентов на цеолите СаА

ПРИЛОЖЕНИЕ Б ПАРАМЕТРЫ ИЗОТЕРМЫ ЛЕНГМЮРА

Уравнение изотермы Ленгмюра

* Ъ2 с а = Ъу

1 + Ъ2 с

* 3

Таблица П.Б.1 - Параметры изотермы Ленгмюра (а - моль/кг, с - моль/м )

Компонент СН4 СО СО2 Н2 N2

Активированный уголь, Т=298 К

Ъх 7,10942 6,81544 7,93730 10,68500 1,42656

ъ2 4,2095-10-3 2,0392-10-3 7,8506-10-3 9,5644-10-5 4,0301-10-3

Активированный уголь, Т=323 К

Ъх 5,70417 4,54744 6,18730 10,16000 1,40831

Ъ2 3,3766-10-3 1,4026-10-3 6,5119-10-3 7,5338-10-5 4,0135-10-3

Активированный уголь, Т=348 К

Ъх 4,29892 2,27944 4,43730 9,63500 1,39006

Ъ2 2,8113 -10-3 1,0237-10-3 5,5795-10-3 6,1756-10-5 4,0218-10-3

Цеолит СаА, Т=298 К

Ъх 2,28084 2,51800 4,49316 1,15520 2,82266

Ъ2 4,9919-10-3 6,4735 -10-3 7,8276-10-2 2,8962-10-4 2,4018-10-3

Цеолит СаА, Т= 323 К

Ъх 1,98284 1,73550 4,02866 0,89020 2,65566

Ъ2 3,4514-10-3 5,7552-10-3 8,0401-10-2 2,7871-10-4 1,7491-10-3

Цеолит СаА, Т=348 К

Ъх 1,68484 0,95300 3,56416 0,62520 2,48866

Ъ2 2,5303-10-3 5,2328-10-3 8,2727-10-2 2,7120-10-4 1,3407-10-3

ПРИЛОЖЕНИЕ В РАСЧЕТ КОЭФФИЦИЕНТОВ МОЛЕКУЛЯРНОЙ ДИФФУЗИИ КОМПОНЕНТОВ В СМЕСИ

Расчетная формула для коэффициента бинарной диффузии по формуле Чена и Отмера имеет вид:

ч 0,5

М1 + м2

1 Я1 V Мл ■ Мп I

Д 2 = 0,015 ■ Т181-^—1-Ц-— (В.1)

' " Л0, 1405 |Тл0,4 , тл0,4 »2

' (^кр,1 ■ ^кр,2)04405 + ^)

Таблица П.В.1 - Параметры компонент для расчета коэффициента бинарной диффузии по методу Чена и Отмера (В.1)

Компонент СН4 СО СО2 Н2 N2

Молярная масса, М (г/моль) 16,04 28,01 44,01 2,02 28,01

Критическое давление, Ркр (атм) 45,39 34,53 72,86 12,96 33,56

Критический объем, Укр (мл/моль) 98,6 94,4 94,0 64,15 89,21

Таблица П.В.2 - Значения коэффициентов бинарной диффузии (см2/с), рассчитанных по методу Чена и Отмера при температуре 298 К и давлении 1 атм

СН4 СО СО2 Н2 N2

СН4 0,2314 0,2197 0,1824 0,7382 0,2263

СО 0,2197 0,2007 0,1619 0,7722 0,2067

СО2 0,1824 0,1619 0,1273 0,6802 0,1668

Н2 0,7382 0,7722 0,6802 1,5049 0,7969

N2 0,2263 0,2067 0,1668 0,7969 0,2130

Таблица П.В.3 - Номинальный состав модельной газовой смеси

Компонент СН4 СО СО2 Н2 N2

у, % об. 1,52 2,03 22,62 73,69 0,14

Расчетная формула для коэффициента молекулярной диффузии компонента в газовой смеси по методу Бланка:

-1

, г = 1гГс (В.2)

В соответствии с формулой (В.2) для номинального состава модельной газовой смеси ( Таблица П.В.3 ) рассчитываются коэффициенты Д-.

Таблица П.В.4 - Коэффициенты диффузии компонент газовой смеси

Компонент СН4 СО СО2 Н2 N2

Д-, см2/ с 0,4280 0,4119 0,7689 2,6233 0,4087

А =

с-

I

У,

А ] ]=1 ]

] * г

п

ПРИЛОЖЕНИЕ Г ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ГАЗОВ

Таблица П.Г.1 - Удельная изобарная теплоемкость метана ср , кДж/(кгК)

Р, Бар т, 1 10 20 22

170 2,103 2,428 3,26 3,598

280 2,192 2,253 2,328 2,344

380 2,471 2,498 2,529 2,537

500 2,884 2,899 2,915 2,918

Таблица П.Г.2 - Удельная изобарная монооксида углерода ср , кДж/(кгК)

Бар т, 1 6 10 20

173 1,04 1,12 1,18 1,34

273 1,04 1,05 1,06 1,08

373 1,05 1,05 1,06 1,06

473 1,06 1,06 1,06 1,07

Таблица П.Г.3 - Удельная изобарная теплоемкость водорода ср , кДж/(кгК)

Бар т, 1 6 10 20

220 13,78 13,81 13,83 13,89

300 14,31 14,33 14,34 14,37

400 14,48 14,48 14,49 14,5

500 14,52 14,52 14,52 14,53

Таблица П.Г.4 - Удельная изобарная диоксида углерода ср , кДж/(кгК)

Бар т, 1 10 20 40

273 0,822 0,891 1,04 2,42

370 0,917 0,948 0,986 1,07

470 0,995 1,01 1,02 1,06

Таблица П.Г.5 - Удельная изобарная теплоемкость азота ср , кДж/(кгК)

Бар Т, К 1 6 10 20

170 1,046 1,085 1,118 1,212

270 1,041 1,051 1,059 1,08

375 1,043 1,048 1,052 1,061

475 1,053 1,056 1,058 1,063

Таблица П.Г.6 - Коэффициент теплопроводности X, Вт/(м град)

Т, К СН4 СО СО2 Н2 N2

200 0,021 0,018 0,009 0,130 0,018

250 0,028 0,021 0,013 0,155 0,022

300 0,034 0,025 0,017 0,179 0,026

450 0,058 0,035 0,029 0,245 0,036

500 0,066 0,038 0,033 0,266 0,039

Таблица П.Г.7 - Коэффициент динамической вязкости ц, Пас

Т, К СН4 СО СО2 Н2 N2

200 7,835 10-6 1,277-10"5 1,003 10-5 6,769-10-6 1,291 10-5

250 9,602 10-6 1,538 ■ 10-5 1,261 ■ 10-5 7,892 10-6 1,546 ■ 10-5

300 1,125 ■ 10-5 1,776-10-5 1,506-10-5 8,944 10-6 1,780-10-5

450 1,565 ■ 10-5 2,397 10-5 2,170-10-5 1,181 10-5 2,401 10-5

500 1,698-10-5 2,581 10-5 2,371 • 10-5 1,269 10-5 2,588-10-5

Данные взяты из [121].

ПРИЛОЖЕНИЕ Д АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ

ИССЛЕДОВАНИЯ

внедрения в учебный прс

диссертационной работы

ВЕРЖДАЮ

ФГБОУ ВО «ТГГУ»

'_Н.В. Молоткова

20 г ¿-г.

Альруйшид Моханад Хилаль Хамиди

Настоящий акт составлен в том, что результаты диссертационной работы М.Х.Х. Альруйшид:

- постановка задачи управления процессом концентрирования водорода, состоящая в том, что используются особенности циклических адсорбционных процессов,

- математические модели, описывающие адсорбционный процесс концентрирования водорода,

- алгоритм управления , предусматривающий двухмодельный комплекс с эталонной и заметающей моделью в конту ре управления

внедрены в учебный процесс в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования «Тамбовский государственный технический университет» в дисциплинах:

- "Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами " направления 09.06.01 "Информатика и вычислительная техника" профиля подготовки "Автоматизированные и управляющие системы",

- «Математические методы в теории управления» направления 27.06.01 «Управление в технических системах» профиля подготовки «Автоматизированное управление технологическими процессами и производствами».

В результате внедрения у аспирантов формируются профессиональные компетенции, направленные на знание научных основ и формализованных методов построения автоматизированных систем управления.

Начальник упраатения подготовки и аттестации кадров высшей квалификации

к.п.н., доцент

Е.И. Муратова

Заведующий кафедрой "Информационные процессы и управление д.т.н.. профессор

П

доцент кафедры

"Информационные процессы и управление к.т.н., доцент

пр. Энергетиков, ЗОЕ Тамбов, Россия, 392030

[e-mail] www.si-mo.ru

[phone]

Акт использования результатов работы соискателя ФГБОУ ВО «Тамбовского государственною технического университета» кафедры «Информационные процессы и управление» Альруйшид Моханал Хнлаль Хамили

Настоящим актом подтверждаем, что результаты научного исследования соискателя были использованы в ООО «Системы моделирования» для разработки программных модулей параметрической идентификации неизвестных кинетических параметров по экспериментальным данным.

В диссертационной работе разработана методика использования комплекса из нескольких математических моделей, которая может быть эффективно применена для решения задач построения и исследования многоуровневых систем управления сложными адсорбционными процессами.

Генеральный директор

ООО «Системы моделирования»