直接法二甲醚分离精制流程的设计、模拟和优化

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1、华东理工大学硕士学位论文第I页直接法二甲醚分离精制流程的设计、模拟与优化摘要(在未来的。。源领域内，作为一种重要的可以替代柴油和液化气的洁净液体燃料，任二甲醚有着十分广阔的应用前景。同时，二甲醚作为制备低碳烯烃的重要原料，也有着很大的发展潜力。丫本文在合成气直接法制二甲醚的基础上，研究了直接法制二甲醚的精制工艺流程。该研究的目的是为直接法制二甲醚开发实际可行的工艺流程。实现在目前直接法制二甲醚的条件下以较低的成本生产高纯度、高产量的二甲醚。在流程设计的过程中，本文讨论了冷冻分离流程、吸收一分步精馏流程和一床三塔双返流程等三个方案。在研究吸收一

2、分步精馏流程时，本文采用基于模糊综合评价的数据包络方法得到了最优的吸收一分步精馏流程。最后，通过对上述流程方案的模拟和比较，一床三塔双返流程以其能耗低、二甲醚产量高及二甲醚纯度高等优点被选为最佳方案。在流程优化的研究过程中，本文首先利用序列二次规划法(SQP)对一床三塔双返流程进行了优化。对于目标二甲醚纯度及二甲醚产量，本文利用SQP方法得到了相应的最优工艺条件。除了利用SQP对流程进行优化，本文还利用多层前向神经网络和均匀设计构造的样本对二甲醚纯度和二甲醚回收率分别建立相应的神经网络模型。从建模的结果看，对于机理不清楚或机理过于复杂的过程，

3、选择神经网络建模是比较合适的。同时，在训练神经网络时，采用均匀实验设计构造的样本优于采用正交设计构造的样本。最后，对于上述建立的神经网络模型，本文采用遗传算法对其进行了优化。根据优化结果，本文得到了两套年产三万吨的合成气直接法制二甲醚的方案。关键词:二甲醚，模糊综合评价，扳椒络，流程模拟，流程优化，神经网络第II贞华东理工大学硕士学位沦文Design,SimulationandOptimizationofSingle-StepDMESeparationProcessAbastractAsanimportantcleanfuelandpromi

4、singsubstituteofdieseloilandliquidgas,Dimethyletherhasabrightfutureintheenergyandfuelfield.Simultaneously,DMEisapotentmaterialtoprepareolefin.Basedonthestudyofsingle-stepsynthesisofDMEfromsyngas,inthispaper,researchfocusontheDMErefiningprocess.Thepurposeofthispaperistodevel

5、opanovelandfeasibleprocessforpreparinghigh-purityDMEwithhighyieldatlowcost.Therefrigerationprocess,absorption-multistep-distillationprocessandone-bed-three-column-double-cycleprocesswerestudiedandcompared.Theoptimumabsorption-multistep-distillationprocesswasobtainedbydataen

6、velopeanalysisbasedonfuzzycomprehensiveassessment.Thesimulationresultsshowedthattheone-bed-three-column-double-cycleisthebestoneamongallcandidatesbecauseofitslow-cost,high-purityandhigh-yield.Thesequentialquadraticprogramming(SQP)wasproposedtocalculatetheoptimumoperationcon

7、ditionsofone-bed-three-column-double-cycleprocess.Fortheobjectivesofpurityandyield,theoptimumoperationconditionswerecalculatedrespectively.InadditiontoapplyingSQPtooptimizetheprocess,theforward-multilayerneuralnetworkanduniformexperimentdesignwereappliedtoestablishartificia

8、lneuralnetworkmodelforDMEpurityandDMErecoveryobjectivesrespectively.Itisreasonable