化工过程优化与节能控制研究

一、引言

化工过程是石油化工、精细化工等领域的核心生产环节，其运行状态直接决定产品质量、能耗水平与生产安全。传统化工过程管理存在明显局限：一是流程设计冗余，部分生产环节（如换热、分离）未充分考虑物料与能量的梯级利用，导致能量损耗；二是控制模式粗放，依赖人工经验调整工艺参数（如反应温度、压力），难以适应原料成分、负荷变化，易出现产品不合格或能耗超标；三是节能措施单一，多聚焦末端节能（如余热回收），未从过程源头优化能耗，节能效果有限。

随着 “双碳” 目标推进与能源成本上升，传统模式已无法满足化工行业绿色转型需求。因此，研究化工过程的科学优化与精准节能控制方法，对提升行业竞争力、实现可持续发展具有重要意义。

二、化工过程优化与节能控制核心问题

2.1 核心优化问题

化工过程优化面临三方面难题：一是流程耦合性强，反应、分离、换热等环节相互关联，单一环节优化易引发其他环节能耗上升（如提升反应转化率可能增加分离能耗），难以实现全局最优；二是参数调控复杂，工艺参数（温度、压力、流量）存在多变量耦合，人工调整无法精准找到最优参数组合，导致能耗波动大；三是动态适配差，原料成分变化、设备老化等因素会导致过程特性改变，固定的流程与控制参数无法适配动态变化，进一步加剧能耗浪费。

2.2 核心节能问题

节能控制存在三方面短板：一是能源梯级利用不足，高温余热直接排放、低温冷能未回收，不同品位能源未按 “高品高用、低品低用” 原则分配，能源利用率低；二是设备能耗管控缺失，泵、压缩机、换热器等关键设备长期处于非最优工况（如负荷偏低导致效率下降），无针对性节能控制；三是控制滞后性，传统反馈控制需等待参数偏离目标后才调整，无法提前预判能耗异常，导致节能响应滞后。

三、化工过程优化方向

3.1 流程结构优化

从流程设计源头减少能耗与冗余：一是物料耦合优化，整合关联流程（如将反应产物直接作为下一分离工序原料），减少中间物料储存与输送环节，降低输送能耗；二是能量耦合优化，构建换热网络，利用高温工艺流加热低温物料（如反应釜出口物料预热原料），减少外部热源消耗；同时回收工艺余热（如蒸馏塔塔顶蒸汽余热）用于供暖或驱动设备，提升能源梯级利用效率；三是设备集成优化，采用多功能集成设备（如反应 - 分离一体化装置）替代传统单一功能设备，减少设备占地面积与能量损耗。

3.2 工艺参数优化

通过参数调控实现过程高效运行：一是多目标参数寻优，以 “能耗最低、转化率最高、产品合格” 为目标，结合工艺机理（如反应动力学、相平衡规律），确定最优参数组合（如反应温度、压力、催化剂用量的匹配值）；二是动态参数适配，针对原料成分变化（如原油组分波动），建立参数动态调整模型，实时修正工艺参数，避免因原料适配不当导致的能耗上升；三是负荷优化分配，对多装置并联运行的过程（如多台反应器、换热器），按 “负荷与效率匹配” 原则分配生产负荷，避免部分装置低负荷运行（效率低、能耗高）。

四、化工过程节能控制策略

4.1 能源系统节能控制

针对能源利用环节设计控制方案：一是余热回收控制，在余热产生设备（如反应釜、锅炉）出口安装温度、流量传感器，实时监测余热品位与总量，通过控制器自动调节余热回收设备（如余热锅炉、换热器）的运行状态，确保余热最大化回收；二是能源分配控制，建立能源管网监控系统，根据各工序能源需求（如反应需高温蒸汽、换热需低温热水），自动分配不同品位能源，避免高品位能源低用造成浪费；三是辅助设备节能控制，对泵、风机等辅助设备，采用变频控制技术，根据工艺负荷实时调节设备转速（如低负荷时降低转速），减少设备空载能耗。

4.2 工艺过程精准控制

提升工艺参数控制精度以减少能耗：一是先进控制算法应用，采用模型预测控制替代传统 PID 控制，基于工艺机理模型预测参数变化趋势，提前调整控制指令，避免参数偏离目标导致的能耗波动；二是多变量耦合控制，针对参数耦合性强的过程（如精馏过程中温度与回流比耦合），采用解耦控制算法，实现各参数独立精准调控，避免因耦合干扰导致的能耗上升；三是异常预警控制，在控制系统中嵌入能耗异常识别模型，实时对比实际能耗与理论最优能耗，当偏差超限时自动预警并调整参数（如优化反应温度、减少无用能耗），防止能耗失控。

4.3 全流程协同控制

实现优化与控制的协同联动：一是数据贯通，整合流程优化模型与控制系统数据（如工艺参数、能耗数据），确保优化目标（如能耗指标）可直接转化为控制指令；二是分层控制，按 “全局优化 - 局部控制” 分层设计，上层系统制定全流程优化目标（如总能耗限额），下层控制器根据目标调整各环节参数（如各换热器温度设定值），避免局部控制与全局优化脱节；三是动态迭代，定期对比实际运行数据与优化目标，修正优化模型与控制参数（如因设备老化调整能耗基准值），确保节能控制效果长期稳定。

五、结论

化工过程优化与节能控制需通过流程结构精简、工艺参数优化、精准控制策略，解决传统模式能耗高、控制粗、适配差的问题，实现绿色高效生产。当前研究仍面临复杂过程机理建模难、动态工况下优化控制协同差、低成本传感器适配不足等挑战。

未来，需进一步融合人工智能技术（如基于深度学习的过程建模），提升复杂过程优化精度；开发耐恶劣环境（高温、腐蚀）的低成本传感器，为精准控制提供数据支撑；推动优化控制与数字孪生结合，通过虚拟仿真提前验证优化方案；同时建立行业标准（如能耗核算标准、优化控制流程标准），为化工行业规模化应用提供支撑，最终构建 “流程优、能耗低、控制准” 的化工过程运行体系。

参考文献

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