化工过程流体网络的建模与仿真

建立了化工过程仿真培训系统建模中的流体网络模型，这是有温度和组分变化的流体网络模型。利用流体网络和设备模型的不同响应速度，采用变步长仿真方法，提出了一种适用于仿真培训系统的化工过程流体网络的仿真方法。     

化工过程系统的网络模型与递阶仿真

本文从仿真的角度，建立了化工过程系统的动态网络模型，并提出了一种有效的递阶仿真方法。     

化工炼油技术仿真训练装置的设计与开发

本文介绍了国内第一套化工炼油仿真训练装置的设计开发思路。该仿真训练装置是由真实的化工设备、仪表、真实的工业控制系统和计算机相结合、以水和氮气代替真实生产装置中的液相和气相化工物料,构成一个主要用于炼油、化工领域的技术人员、操作人员的技能培训的仿真工厂。其各种培训功能和过程的动态特性由计算机上的仿真培训软件实现。     

化工过程仿真可视化建模支持系统

给出了自主开发的面向化工过程的可视化建模支持系统，它能够支持化工过程仿真建模、代码的自动生成、算法测试和调试验模的全过程。在设计中充分考虑了系统的开放性、集成性以及调试验模的便利性。平台采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｖｅｒ结构、Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ图形环境和ＶｉｓｕａｌＣ＋＋、Ｖｉｓｕａｌ ＢＡＳＩＣ相结合的程序设计语言。     

集成化工过程仿真培训系统

设计了一种集成应知／应会培训与化工流程培训的化工过程仿真培训系统。它既巩固了操作工的理论知识，又提高了操作实际装置的能力，因而能显著增强培训效果     

混合系统在Matlab环境下的建模、仿真与自动验证

针对混合系统既包含连续变量又存在离散事件的特点,给出了混合系统在Matlab环境下的建模方法,仿真过程、为克服仿真的固有局限性,文中出自动验证原理及其实现,并以化工过程控制中的应用实例对整个过程作了介绍。     

大型合成氨全流程仿真系统

本文介绍了年产三十万吨合成氨厂的全流程劝态实时仿真系统。谊仿真系统以386(或486)微型机模拟化工过程特性与仿集散系统CENTUM操作站联网构成。本文例举了一段转化炉的动态数学模型。     

混合系统在Matiab环境下的建模、仿真与自动验证

针对混合系统既包含连续变量又存在离散事件的特点,给出了混合系统在Matlab环境下的建模方法、仿真过程,为克服仿真的固有局限性,文中给出自动验证原理及其实现,并以化工过程控制中的应用实例对整个过程作了介绍。     

化工过程动态系统培训仿真的变帧速方法

本文针对化工过程动态系统的培训仿真提出了一种变帧速方法。其主要思想是在仿真过程中，根据状态变量变化率的大小，选择不同的积分步长，以提高仿真效率     

丙烯腈工艺全流程DCS仿真培训系统

本文介绍了年产五万吨丙烯腈的全流程仿真培训系统，该仿真系统采用微机网络结构模拟了化工过程特性和仿ＴＤＣ３０００集散控制系统，并拥有工艺现场模拟站以及教师指令台     

分层器的建模

本文详细了阐述了化工过中的常见设备分层器的仿真培训系统用数学模型的设计思想和处理方法。     

基于动态模拟的化工过程故障诊断

化工过程中的故障检测与诊断多通过对历史数据和知识的分析来进行.提出了一种新的故障检测与分析方法,利用动态模拟来监测化工过程,并在过程发生异常时及时进行故障诊断.这种方法所针对的是可由动态模型内部参数来表征的一类故障,这些参数可通过动态模型的在线校正获得.该方法不需要设计观测器来估算过程的不可测变量,还可以将故障检测和诊断任务同时进行.该方法被应用于了重力水箱系统和庚烷芳构化反应器系统,并同传统的参数估计方法进行了比较.     

Asynchronous Fuzzy Cognitive Networks Modeling and Control for Goethite Iron Precipitation Process

Goethite iron precipitation process is a key step in direct leaching process of zinc, whose aim is to remove ferrous ions from zinc sulphate solution. The process consists of several cascade reactors,and each of them contains complex chemical reactions featured by strong nonlinearity and large time delay. Therefore, it is hard to build up an accurate mathematical model to describe the dynamic changes in the process. In this paper, by studying the mechanism of these reactions and combining historical data and expert experience, the modeling method called asynchronous fuzzy cognitive networks(AFCN)is proposed to solve the various time delay problem. Moreover, the corresponding AFCN model for goethite iron precipitation process is established. To control the process according to fuzzy rules, the nonlinear Hebbian learning algorithm(NHL) terminal constraints is firstly adopted for weights learning.Then the model parameters of equilibrium intervals corresponding to different operating conditions can be calculated. Finally, the matrix meeting the expected value and the weight value of steady states is stored into fuzzy rules as prior knowledge. The simulation shows that the AFCN model for goethite iron precipitation process could precisely describe the dynamic changes in the system, and verifies the superiority of control method based on fuzzy rules.     

基于CFD的高炉仿真研究

针对高炉炼铁的复杂过程，基于计算流体动力学（CFD；Computational Fluid Dynamics）技术建立一种二堆数学模型，模拟了多相流在高炉中运动及热传递情况．模型中包括气、液、颗粒和粉四种相态，并对高炉中存在的主要化学反应做了简化处理．其充分考虑了各个相态之间的耦合作用，分析它们之间相互关系，因此能够预测当一种相态参数变化时，其它各相产生的相应变化。应用所建模型计算得到了各个相态的稳态速度、温度等结果，尤其可仿真软熔带、回旋区等关键区域的情况，为高炉仿真做了很有意义的尝试，也为指导高炉运行提供了新的方法。     

基于模型的多尺度间歇过程性能监控

利用神经网络对间歇过程的非线性和动态特征进行描述,神经网络的预测残差则利用多尺度主元分析进行建模,将多尺度主元分析扩展用于间歇过程的监控.这一方法突破了传统多向主元分析单模型、线性化的建模方式,是一种多模型非线性建模方法.它利用小波将每一残差信号分解为各个尺度上的近似部分和细节部分,而主元分析则用于分别建立各个尺度上的统计模型.通过对实际工业链霉素发酵过程数据的分析,表明文中所提出的方法与传统的多向主元分析方法相比,能够更早地发现故障,获得更好的监控性能.     

现代化工仿真训练工厂

为了满足复杂大型石油化工企业的需要,在全数字仿真系统的基础上开发完成了基于半实物仿真技术的现代化工仿真训练工厂。这种仿真训练工厂具有真实的工艺、设备、管路和控制系统,能够进行开车、停车和事故状态模拟。仿真工厂还能够进行系统危险识别、分析和实时故障诊断试验。本仿真工厂具有节能、环保和本质安全的优点。     

RZWQM模型介绍及其应用进展

首先总述了美国RZWQM的研制过程、模拟功能以及模拟的流程,随后分别介绍了RZWQM 6个主要过程:物理过程、土壤化学过程、养分过程、杀虫剂过程、作物生长过程和管理过程;讨论了模型应用过程的注意事项,并探讨了RZWQM98新版本特征;最后对RZWQM模型的应用进展进行了综述,认为RZWQM在模拟作物生长和水分、养分和杀虫剂在作物根区内的运移是很有用的工具。