模拟移动床色谱过程分析与系统优化

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时间:2019-02-06

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1、浙江大学硕士学位论文摘要摘要模拟移动床(SimulatedMovingBed,简称SMB)技术作为连续色谱的主要代表,广泛应用于石油化工、制糖工业、精细化工和手性药物分离等领域。近年来,随着工业生产过程的不断复杂化和生产规模的日益大型化,人们对于生产过程的经济效益提出了越来越高的要求。以往着眼于平稳生产的传统操作已不能满足要求,通过生产装置的操作优化来提高产品的质量和产量、降低能耗,已成为科技工作者研究及企业技术革新的重要内容。本论文从模拟移动床色谱数学模型、仿真分析平台开发与系统操作参数优化三个方

2、面开展研究工作,实现了SMB色谱过程的计算机模拟、系统设计指导和操作参数优化。以此指导模拟移动床生产过程,提高产品质量和生产效率.降低生产成本,最终达到节能减排、提高企业竞争力和加速模拟移动床技术应用推广的目的。本论文的主要研究工作如下:首先,基于模拟移动床色谱过程的建模方法和建模理论,分别建立了SMB机理模型和TMB(TrueMovingBed,简称TMB)模型,运用数值方法对模型方程进行求解。在此基础上,利用SMB机理模型研究了模拟移动床色谱启动过程和周期性稳定状态的分离特性;从性能指标和平均浓

3、度分布两方面对比了SMB机理模型和TMB模型预报模拟移动床色谱周期性稳定状态的效果,分析了两种模型各自的特点;同时论证了TMB模型可用于多目标优化研究。其次,根据模拟移动床色谱科学研究和实际应用的需求,开发了模拟移动床色谱仿真分析平台。该软件平台不仅可对SMB色谱过程进行计算机模拟,还能够全面系统的研究操作参数和床层结构对系统分离性能的影响,为模拟移动床系统设计选型与操作参数确定提供指导。同时,本论文利用所开发软件对SMB色谱过程进行分析讨论。最后,利用一种带偏好的遗传算法(preference—b

4、asednon.dominatedsortinggeneticalgorithm,简称PNSGA)和带精英策略的非支配排序遗传算法(elitistnon·dominatedsortinggeneticalgorithm,简称NSGA.II)对模拟移动床色谱不同分离过程进行多目标优化研究。通过研究表明,由于在PNSGA算法中引入了关于浙江大学硕士学位论文摘要目标的偏好信息,使其能够利用偏好信息引导搜寻方向,最终得到的优化结果不仅性能更优,而且能够符合模拟移动床色谱过程对目标的偏好要求,特别适用于精细化

5、工和手性药物拆分等对分离要求高的分离领域。关键词:模拟移动床;过程建模;数值求解;软件设计;过程分析;系统优化;NSGA-II;PNSGA浙江大学硕士学位论文ABSTRACTAbstractSimulatedmovingbedchromatography,themainrepresentativeofcontinuouschromatography,iswidelyusedinpetrochemicalindustry,sugarindustry,finechemicals,chiralsepara

6、tionofdrugsandotherfields.Withtheincreasingcomplexityofindustrialprocessesandlargerscaleofproduction,peopleputhigherdemandontheeconomicbenefitsoftheproductionprocess.Thetraditionalproductiontargetwhichfocusedonsmoothoperationcannotmeettherequirementsno

7、w.Optimizationofproductionprocessfacilitiestoimproveproductqualityandreduceenergyconsumption,hasbecomeanimportanttechnologicalinnovationstudyoftechnologyworkersandenterprises.Inthispaper,theresearchworkofsimulatedmovingbedchromatographyiscarriedoutfrom

8、mathematicalmodel,simulationplatformdevelopmentandsystemoperationparametersoptimization,andcomputersimulation,systemdesignguideandoperatingparametersoptimizationhavebeenachieved.Inthisway,itcanguidetheproductionprocess,improveproductqua

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