第五章aspen模型分析功能

第五章模型分析功能第五章模型分析功能5.1敏感性分析（Sensitivity）

5.2設(shè)計(jì)規(guī)定（DesignSpecification）5.3優(yōu)化（Optimization）5.1靈敏度分析在進(jìn)行過(guò)程設(shè)計(jì)和分析時(shí)，常常需要了解某些過(guò)程變量受其它過(guò)程變量影響的敏感程度，ASPTENPlus為此提供了一個(gè)非常有用的分析工具：模型分析工具(ModelAnalysisTools)下的靈敏度(Sensitivity)對(duì)象。靈敏度分析—Sensitivity

靈敏度分析是檢驗(yàn)一個(gè)過(guò)程如何對(duì)變化的關(guān)鍵操作變量和測(cè)量（采集）的流程變量反應(yīng)的一個(gè)工具。用靈敏度分析來(lái)驗(yàn)證一個(gè)設(shè)計(jì)規(guī)定的解是否在操作變量的變化范圍內(nèi)。用靈敏度分析做簡(jiǎn)單的過(guò)程優(yōu)化。用靈敏度分析模塊生成隨進(jìn)料物流、模塊輸入?yún)?shù)或其它輸入變量變化的模擬結(jié)果的表和（/或圖）。靈敏度分析的步驟定義被測(cè)量（采集）流程變量

它們是在模擬中計(jì)算的參量，在第4步將要用到（SensitivityInputDefine頁(yè)）定義被操作（改變的）變量它們是要改變的流程變量（SensitivityInputVary頁(yè)）定義被操作（改變的）變量范圍被操作變量的變化可以按在一個(gè)間隔內(nèi)等距點(diǎn)或變量值列表來(lái)規(guī)定（SensitivityInputVary頁(yè)）規(guī)定要計(jì)算的或要制成表的參量制表參量可以是任何合法的Fortran表達(dá)式，表達(dá)式含有步驟1中定義的變量(SensitivityInputTabulate頁(yè))創(chuàng)建靈敏度對(duì)象時(shí)，按以下步驟操作：

1、從數(shù)據(jù)瀏覽器右側(cè)的對(duì)象管理器(ObjectManager)中點(diǎn)擊新建(New)按鈕；

2、在彈出對(duì)話(huà)框中為新對(duì)象指定一個(gè)辨識(shí)號(hào)(ID)；定義被采集的流程變量步驟1和步驟2：3、在定義(Define)表單中點(diǎn)擊新建(New)按鈕，創(chuàng)建靈敏度分析所需的測(cè)量（采集）變量；4、在彈出對(duì)話(huà)框中輸入新變量的變量名(Variablename)；被采集的流程變量步驟3和步驟4：被采集的流程變量的標(biāo)識(shí)對(duì)于標(biāo)變量，為6個(gè)或6個(gè)以下字符對(duì)于矢變量，為5個(gè)或5個(gè)以下字符以字母開(kāi)頭（A-Z）后跟字母數(shù)字型字符（A-Z，0-9）不要以IZ或ZZ開(kāi)頭5、在變量定義(VariableDefinition)對(duì)話(huà)框中的下拉式選擇框中選擇變量的類(lèi)別(Category)、類(lèi)型(Type)、流股(Stream)或模塊(Block)代號(hào)，并指定具體變量(Variable)。被采集的流程變量步驟5：可以定義多個(gè)分析所需的變量，如下圖所示：操縱變量在變化(Vary)表單中輸入操作變量(Manupulatedvariable)的類(lèi)型、名稱(chēng)和具體變量(variable)變化范圍值列表下限上限和等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)（#Point）上限下限和點(diǎn)間的增量（Incr）報(bào)告標(biāo)簽步驟6：步驟6：步驟6：制表步驟7：在列表(Tabulate)表單中輸入需要進(jìn)行靈敏度分析的被采集的流程變量(Tabulatedvariable)或組合變量的表達(dá)式(Expression)，以及列表時(shí)的列序號(hào)(ColumnNo.)。步驟7：查看結(jié)果：步驟8：結(jié)果查看從左側(cè)索引欄中選擇靈敏度對(duì)象下的結(jié)果(Results)項(xiàng)目，右側(cè)的匯總(Summary)表單中按照指定的列序號(hào)列表給出調(diào)節(jié)變量和列表變量的對(duì)應(yīng)值。步驟8：變量關(guān)系圖—Plot在查看和分析靈敏度分析的列表數(shù)據(jù)時(shí)，用圖形描述的函數(shù)關(guān)系曲線(xiàn)常常能讓我們更直觀和全面地了解過(guò)程變量間的依賴(lài)趨勢(shì)；ASPTENPlus為此提供了繪圖(Plot)功能，可以將列表數(shù)據(jù)中的任意兩列繪制成X~Y曲線(xiàn)圖。步驟1：選擇橫坐標(biāo)變量在列表數(shù)據(jù)中選中一列，從窗口菜單Plot項(xiàng)的下拉框里選擇X軸變量(X-AxisVariable)；變量關(guān)系圖—Plot步驟2：選擇縱坐標(biāo)變量再選中列表數(shù)據(jù)的另一列，從窗口菜單Plot項(xiàng)的下拉框里選擇Y軸變量(Y-AxisVariable)；變量關(guān)系圖—Plot變量關(guān)系圖—Plot步驟3：繪制曲線(xiàn)然后點(diǎn)擊窗口菜單Plot項(xiàng)的下拉框里的顯示繪圖(DisplayPlot),即可得到曲線(xiàn)圖。變量關(guān)系圖—Plot變量關(guān)系圖—Plot敏感性分析的計(jì)算示例例1：書(shū)P85頁(yè)；作業(yè)1：甲基環(huán)己烷-甲苯精餾塔的分析通過(guò)ASPENPLUS的敏感性分析找出精餾塔頂甲基環(huán)己烷純度與苯酚加入量的關(guān)系，同時(shí)確定在苯酚加入量變化之后的塔頂冷凝器和塔底再沸器的熱負(fù)荷變化情況熱力學(xué)模型選擇UNIFAC模型。

5.2設(shè)計(jì)規(guī)定設(shè)計(jì)規(guī)定：指定要操縱（調(diào)整）的一個(gè)模塊輸入變量、過(guò)程進(jìn)料物流變量或其它模擬輸入變量來(lái)滿(mǎn)足規(guī)定。設(shè)計(jì)規(guī)定通過(guò)調(diào)整一個(gè)由用戶(hù)指定的輸入變量來(lái)達(dá)到它的目標(biāo)。被采集變量：為一個(gè)流程變量或一些流程變量的函數(shù)指定一個(gè)你所希望的值。被操縱變量：選擇調(diào)整一個(gè)模塊輸入變量或過(guò)程進(jìn)料變量以便滿(mǎn)足設(shè)計(jì)規(guī)定。設(shè)計(jì)規(guī)定的收斂設(shè)計(jì)規(guī)定產(chǎn)生必須迭代求解的回路。缺省情況下，ASPENPLUS為每個(gè)設(shè)計(jì)規(guī)定生成一個(gè)收斂模塊并排序。在物流或模塊輸入中提供的被操縱變量的值被用作初始估值。規(guī)定還必須有一個(gè)允差的方程是：

|規(guī)定值-計(jì)算值|<允差通過(guò)選擇相應(yīng)Convergence（收斂）模塊的Results（結(jié)果）頁(yè)面，可以查看收斂模塊的摘要和收斂歷史。如果設(shè)計(jì)規(guī)定不收斂：檢查被操作變量是否在它的上限或下限上核實(shí)在指定的被操作變量范圍內(nèi)是否存在解，可通過(guò)執(zhí)行靈敏度分析來(lái)完成。檢查被操作變量是否真正影響被采集變量對(duì)被操作變量提供一個(gè)更好的初值嘗試改變與設(shè)計(jì)規(guī)定相關(guān)的收斂模塊特性（迭代數(shù)和步長(zhǎng)，運(yùn)算法則等）嘗試把被操作變量范圍變小，或放寬目標(biāo)函數(shù)允差以有利于收斂確保目標(biāo)函數(shù)在被操作變量變化范圍內(nèi)有平直曲線(xiàn)區(qū)間設(shè)計(jì)規(guī)定的步驟建立設(shè)計(jì)規(guī)定。標(biāo)識(shí)設(shè)計(jì)規(guī)定中所用的被采集流程變量。為一個(gè)被采集變量或一些被采集變量函數(shù)指定目標(biāo)值并指定一個(gè)允差。標(biāo)識(shí)一個(gè)為達(dá)到目標(biāo)值而被調(diào)整的模擬輸入變量，并指定調(diào)整該變量的上下限。輸入可選的Fortran語(yǔ)句。以第二章中苯和丙烯為原料合成異丙基苯為例，如下圖：冷卻器出口溫度是多少才能使異丙基苯產(chǎn)品純度達(dá)到98%（摩爾百分?jǐn)?shù)）？設(shè)計(jì)規(guī)定的步驟---設(shè)計(jì)規(guī)定的計(jì)算示例選擇Mole點(diǎn)擊New按扭點(diǎn)擊New按扭a）標(biāo)識(shí)被測(cè)量（采集）變量流程參量，通常是計(jì)算出的參量，用于目標(biāo)函數(shù)中（DesignSpecDefine頁(yè)）點(diǎn)擊Close按扭b）規(guī)定目標(biāo)函數(shù)（Spec）和目標(biāo)（Target）它是規(guī)定要滿(mǎn)足的等式（DesignSpecSpec頁(yè)）。在目標(biāo)函數(shù)中用的單位是由設(shè)計(jì)規(guī)定聲明的UnitsSet所規(guī)定的變量類(lèi)形的單位c）設(shè)置目標(biāo)函數(shù)允差如果在該允差范圍內(nèi)滿(mǎn)足目標(biāo)函數(shù)等式，規(guī)定就收斂了（DesignSpecSpec頁(yè)）d）定義被操作（改變的）變量

它是一個(gè)變量，設(shè)計(jì)規(guī)定改變它的值以滿(mǎn)足目標(biāo)函數(shù)方程(DesignSpecVary頁(yè))e）定義被操作（改變的）變量范圍這是范圍的上限和下限，在該范圍內(nèi)AspenPlus改變被操作變量（DesignSpecVary頁(yè)）。被改變變量的單位是由為設(shè)計(jì)規(guī)定聲明的UnitsSet所規(guī)定的變量類(lèi)形的單位設(shè)計(jì)規(guī)定的計(jì)算示例從例2靈敏度分析的結(jié)果可以看出，為了使塔頂餾出物中甲基環(huán)己烷的純度（摩爾分率）達(dá)到98%，萃取劑苯酚的進(jìn)料流率大約在750kmol/hr左右。為了確定使得塔頂餾出物中甲基環(huán)己烷的純度（摩爾分率）達(dá)到98%所需萃取劑苯酚的進(jìn)料流率的具體值，可以通過(guò)ASPENPLUS模型分析功能中的設(shè)計(jì)規(guī)定（DesignSpecification）完成。

5.3優(yōu)化優(yōu)化：通過(guò)調(diào)整決策變量（進(jìn)料物流、模塊輸入或其它輸入變量）來(lái)使一個(gè)用戶(hù)指定的目標(biāo)函數(shù)最大化或最小化。優(yōu)化問(wèn)題的收斂SQP方法（序貫二次優(yōu)化方法）：最先進(jìn)的擬牛頓非線(xiàn)性編程算法。它可以將斷裂流、等式約束和非等式約束與優(yōu)化問(wèn)題同時(shí)收斂Complex方法（復(fù)合型算法）：可行路徑“黑箱”式搜索法優(yōu)化用于最大化/最小化目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)是用流程變量和內(nèi)嵌的Fortran表示的優(yōu)化可以有零個(gè)或多個(gè)約束條件約束條件可以是等式或不等式優(yōu)化位于/Data/ModelAnalysisTools/Optimization下約束條件的規(guī)定位于/Data/ModelAnalysisTools/Constraint下優(yōu)化的步驟創(chuàng)建一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。標(biāo)識(shí)目標(biāo)函數(shù)中所用的被采集變量。為一個(gè)被采集變量或一些被采集變量的函數(shù)指定目標(biāo)函數(shù)，并標(biāo)識(shí)出與問(wèn)題有關(guān)的約束。標(biāo)識(shí)出為使目標(biāo)函數(shù)最大或最小而被調(diào)整的模擬輸入變量，并指定它們可被調(diào)整的上下限。定義優(yōu)化問(wèn)題的約束條件。輸入可選的Fortran語(yǔ)句。a）確定實(shí)測(cè)（采集）變量它們是用來(lái)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的流程變量（在OptimizationDefine頁(yè)上）b）規(guī)定目標(biāo)函數(shù)（表達(dá)式）這是一個(gè)將被最大化或最小化的Fortran表達(dá)（在OptimizationObjective&Constraints頁(yè)上）c）規(guī)定目標(biāo)函數(shù)的最大化或最小化（在OptimizationObjective&Constraints頁(yè)上）d）規(guī)定約束條件（可選的）它們是在優(yōu)化期間所用的約束條件（在OptimizationObjective&Constraints頁(yè)上）e）規(guī)定操作（可變）變量它們是優(yōu)化模塊為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的最大化/最小化而要改變的變量（在OptimizationVary頁(yè)上）f）規(guī)定操作（可變）變量的范圍它們是操作變量變化的下限和上限（在OptimizationVary頁(yè)上）目標(biāo)函數(shù)被調(diào)整的模擬輸入變量與問(wèn)題有關(guān)的約束推薦的做優(yōu)化過(guò)程從一個(gè)模擬開(kāi)始（而不是從一個(gè)優(yōu)化開(kāi)始）。使用該方法有下列原因：較容易檢測(cè)到模擬中的流程錯(cuò)誤。用戶(hù)可以確定合理的規(guī)定。用戶(hù)可以確定一個(gè)合理的決策變量范圍。用戶(hù)可以為斷裂物流得到很好的估值。在優(yōu)化之前做靈敏度分析，以便找出合適的決策變量和它們的范圍。用靈敏度分析來(lái)估算問(wèn)題的解以便確定最優(yōu)值是寬還是窄。優(yōu)化的收斂對(duì)操作變量的初始值可以很敏感目標(biāo)、約束條件以及操作參數(shù)在1到100的范圍內(nèi)最好。這可通過(guò)簡(jiǎn)單地乘以或除以該函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化算法只能找出目標(biāo)函數(shù)中的局部最大值和最小值。在有些工況中，從求解區(qū)間中的不同點(diǎn)開(kāi)始計(jì)算在理論上可能得到目標(biāo)函數(shù)的不同最大值/最小值優(yōu)化范圍內(nèi)的等式約束條件與設(shè)計(jì)規(guī)定類(lèi)似如果優(yōu)化不收斂，可用與優(yōu)化相同的操作變量運(yùn)行靈敏度研究，以確保目標(biāo)函數(shù)相對(duì)于任何操作變量都不是間斷的優(yōu)化模塊也有與它們關(guān)聯(lián)的收斂模塊。如果優(yōu)化不收斂，可以使用任何用于收斂模塊的通用技術(shù)目的：優(yōu)化一個(gè)過(guò)程的蒸汽使用。下頁(yè)所示流程是一個(gè)二氯甲烷溶劑回收系統(tǒng)的一部分。兩個(gè)閃蒸塔TOWER1和TOWER2分別在19.7和18.7psia（磅/平方英寸）絕壓下絕熱運(yùn)行。物流FEED中含有1400lb/hr的二氯甲烷和98600lb/hr的水，溫度為100oF，壓力為24psia。建立如下所示的模擬，使物流STEAM1和STEAM2中的蒸汽總用量最少，物流STEAM1和STEAM2都含有200psi（磅/平方英寸）絕壓下的飽和蒸汽。要保證容差在2ppm之內(nèi)，從TOWER2出來(lái)的物流EFFLUENT中的二氯甲烷的最大允許濃度應(yīng)為150ppm（質(zhì)量）。物性方法用NRTL法。兩股蒸汽物流的流量范圍為1000lb/hr到20,000lb/hr。在運(yùn)行之前要保證物流的流量要以質(zhì)量流量單位和質(zhì)量分率單位來(lái)報(bào)告。完成后，文件名存為：OPT.BKP。優(yōu)化的計(jì)算示例BOT1EFFLUENTFEEDSTEAM1STEAM2TOP1TOP2MassFlowlb/hrCH2CL2161.42216.7231400001238.578144.700H2O109377.398110375.6879860011656.3452119.135878.9471120.845MassFracCH2CL21474PPM151PPM0.014000.5850.114H2O0.9990.99980.98611