基于數(shù)字孿生的VOCs液化系統(tǒng)智能化控制與調(diào)度策略研究

隨著工業(yè)環(huán)保要求的日益嚴(yán)格，揮發(fā)性有機(jī)化合物（VOCs）的高效回收與處理成為化工、制藥等領(lǐng)域的關(guān)鍵課題。液化回收技術(shù)因其資源化潛力備受關(guān)注，但傳統(tǒng)控制系統(tǒng)存在動(dòng)態(tài)響應(yīng)滯后、能效優(yōu)化不足等問(wèn)題。數(shù)字孿生技術(shù)的引入為VOCs液化系統(tǒng)的智能化升級(jí)提供了新思路。

數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的建模與仿真

VOCs液化系統(tǒng)的數(shù)字孿生構(gòu)建需融合多維度數(shù)據(jù)，包括壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、冷凝溫度、氣體組分等實(shí)時(shí)參數(shù)，通過(guò)機(jī)理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的混合建模方法，實(shí)現(xiàn)物理系統(tǒng)的虛擬映射。研究表明，采用基于CFD的傳熱傳質(zhì)模型聯(lián)合LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正誤差，可使仿真精度提升至92%以上，為后續(xù)優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。

動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制策略

針對(duì)VOCs進(jìn)氣濃度波動(dòng)導(dǎo)致的能效失衡問(wèn)題，提出分層控制架構(gòu)：底層采用自適應(yīng)PID算法實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)制冷劑流量，上層通過(guò)模型預(yù)測(cè)控制（MPC）以15分鐘為周期滾動(dòng)優(yōu)化冷凝壓力設(shè)定值。某石化企業(yè)應(yīng)用案例顯示，該策略使系統(tǒng)能耗降低18.7%，同時(shí)維持回收率在95%±0.5%的穩(wěn)定區(qū)間。

智能調(diào)度與決策支持

結(jié)合數(shù)字孿生的預(yù)測(cè)能力，建立以能耗 小和回收率 大為目標(biāo)的多目標(biāo)調(diào)度模型。采用改進(jìn)NSGA-II算法求解Pareto前沿，并通過(guò)熵權(quán)-TOPSIS法篩選 優(yōu)工況。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在進(jìn)氣負(fù)荷變化20%的擾動(dòng)下，系統(tǒng)可在3分鐘內(nèi)完成調(diào)度響應(yīng)，較傳統(tǒng)方法縮短67%決策時(shí)間。

挑戰(zhàn)與展望

當(dāng)前技術(shù)瓶頸在于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)同步精度，以及極端工況下的模型泛化能力。未來(lái)研究應(yīng)聚焦于邊緣計(jì)算架構(gòu)部署和基于物理信息的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)，以進(jìn)一步提升系統(tǒng)的魯棒性和經(jīng)濟(jì)性。該方向?qū)?shí)現(xiàn)化工過(guò)程碳中和目標(biāo)具有重要實(shí)踐價(jià)值。