有机硅连续精馏系统稳定性调控研究

一、引言

有机硅材料因耐高低温、耐候、电绝缘等优异性能，广泛应用于航空航天、电子电器等高端领域。随着新能源等产业发展，市场对有机硅单体纯度要求持续提升，部分高端产品要求极高纯度。连续精馏作为分离提纯核心工艺，其稳定性直接决定产品合格率与能耗。但有机硅精馏复杂性突出：进料含数十种硅烷衍生物，多种组分沸点接近，分离难度大；多塔串联系统中，前序塔波动易引发“蝴蝶效应”，如脱低塔轻组分波动，可能导致后续一甲塔产品纯度显著偏离标准。传统 PID 控制难以处理多变量耦合问题，进料波动较大时常致纯度超标；虽有DCS 系统实现集中监控，但其控制算法仍属经典层面，参数依赖经验整定，难以适应原料性质与生产负荷的变化。现有研究多聚焦单塔优化，缺乏对多塔系统整体调控的系统性探索，因此开发适配的稳定性调控策略，对提升行业技术水平具有重要意义。

二、有机硅连续精馏系统的动态特性与复杂性解析

有机硅连续精馏系统的动态特性呈现多维度复杂性，源于物料特性、设备耦合与工艺要求的多重叠加。

从物料特性看，有机硅单体多为氯硅烷衍生物，具有强挥发性与腐蚀性，物理性质受温度、压力影响显著，温压变化会导致塔内气液平衡关系复杂多变。更关键的是，原料中存在多种同分异构体及沸点接近的组分，部分还会形成共沸物，使常规分离方法难以奏效，必须通过精确控制操作参数打破共沸平衡，增加了调控难度；从设备耦合角度，典型装置由多塔串联组成，各塔通过进料泵、换热器等设备形成紧密关联网络。前序塔与后续塔存在双向耦合，如脱高塔出料波动会影响脱低塔进料板温度，而脱低塔回流液温度又会反作用于脱高塔冷却效果，且这种耦合具有明显滞后性，扰动需经多环节传递才能显现，给实时调控带来挑战。此外，塔内非理想流动会加剧塔板效率波动，进一步放大系统动态波动；从工艺要求看，有机硅产品的高纯度标准对系统稳定性提出严苛要求。但生产中环境温度变化、冷却水压力波动等外部扰动难以避免，易引发塔顶温度波动；同时，间歇进料与连续出料的方式会导致进料量周期性变化，引发塔内液位、压力波动，进一步增加了稳定控制的难度。

三、基于遗传算法优化的模型预测控制策略构建

针对有机硅连续精馏系统的复杂性，基于遗传算法优化的模型预测控制策略通过多层次设计实现精准调控，核心在于动态模型的真实性、参数优化的全局最优性与多塔协同的整体性。

动态模型构建突破传统平衡级模型局限，采用非平衡传质模型描述塔内过程，充分考虑气液两相的传质阻力与非理想流动。通过引入“有效传质面积”与“传质系数”参数，量化塔板上气泡破裂、液膜更新等微观过程对传质效率的影响，以反映不同负荷下的塔板效率变化；同时整合设备动态特性，如再沸器热滞后效应与冷凝器动态响应时间，通过时间常数参数提升模型与实际工况的吻合度。

参数优化环节采用改进型遗传算法，解决传统模型预测控制参数整定局限。算法将预测时域、控制时域与权重因子编码为染色体，适应度函数兼顾产品纯度偏差与能耗指标，形成多目标优化机制。进化过程中采用自适应交叉与变异概率，避免算法陷入局部最优，较经验试凑法更能挖掘参数协同效应，提升控制鲁棒性。

多塔协同控制框架通过分布式结构实现信息共享与联动调节。各塔本地控制器采集温度、压力等数据，经工业以太网传输至中央协调器，后者基于多变量预测模型计算最优调节量，实现再沸器热负荷、回流量等参数的联动调节。同时引入“缓冲调节”机制，利用塔间中间储罐液位的动态缓冲作用，减少进料波动对系统的冲击。

四、调控策略的理论优势与应用潜力

GA-MPC 调控策略的理论优势体现在对复杂工况的适应性、控制精度与系统效能的综合提升，其应用潜力覆盖有机硅生产全流程，并可延伸至其他化工分离领域。与传统控制策略相比，该策略的动态响应速度与抗干扰能力显著提升。面对进料组成波动，传统控制需经多次振荡才能稳定，而 GA-MPC 通过预测模型提前调节，可在短时间内将波动抑制在允许范围，减少产品质量波动风险。在能耗控制上，经遗传算法优化的参数组合能实现“精准用能”，通过回流量与塔压的协同优化，避免单一参数调节导致的能量浪费，在保证纯度的同时降低系统能耗。

在多塔系统调控中，协同机制的优势尤为突出。传统单塔独立控制时，前塔波动易在后塔被放大，而该策略通过信息共享实现超前调节，可显著降低波动传递效应。同时，策略具备良好扩展性，能与热泵精馏等节能技术融合，通过动态调节相关设备参数进一步提升节能效果。从应用场景看，该策略适用于不同规模的有机硅生产装置，无论是大型工业装置还是小型实验系统，均可通过模型参数调整实现稳定控制。面对原料性质频繁变化，其自适应能力能保证产品纯度稳定，解决杂质波动带来的调控难题。此外，其核心思想可推广至苯乙烯-乙苯分离、醋酸乙烯精馏等多组分复杂分离系统，为化工行业高效分离提供通用技术框架。

五、结语

本文提出的基于遗传算法优化的模型预测控制策略，通过非平衡传质模型构建、改进型遗传算法参数优化与多塔协同控制，有效解决了有机硅连续精馏系统的稳定性调控难题，突破了传统控制在多变量耦合、动态响应与全局优化方面的局限，理论上实现了产品质量稳定性与能耗经济性的协同提升。其创新点在于：非平衡传质模型提高动态预测真实性，改进型遗传算法实现控制参数全局优化，多塔协同框架打破单塔控制壁垒。未来研究可引入机器学习算法，通过实时数据训练动态模型，实现模型参数的在线自适应更新，提升对极端工况的应对能力；结合数字孪生技术，构建精馏系统的虚拟镜像，通过虚实交互实现全流程的智能调控，推动有机硅生产向“零波动、低能耗”方向发展。

参考文献

[1]高欢欢.先进控制技术在有机硅装置精馏单元的应用[J].中国科技期刊数据库工业A,2024(002):000.

[2]李晨.有机硅粗单体精馏分离工艺优化与控制策略[D].青岛科技大学,2023.

[3]张远弟,谢刚,俞小花.国内三氯氢硅精馏节能技术应用进展[J].化学工业与工程技术,2022(4).

[4]刘周恩,崔艳红,田啸宇.六甲基二硅氮烷电子级精馏纯化仿真模拟[J].有机硅材料,2025(2).

[5]胡亚洲.有机硅甲基单体生产余热利用工艺的优化[J].中国科技期刊数据库工业A,2024(002):000.