[發明專利]對二甲苯氧化反應器操作條件的優化方法

無效

• 申請號: 200710046387.4
• 申請日: 2007-09-25
• 公開（公告）號: CN101145029A
• 公開（公告）日: 2008-03-19
• 發明（設計）人: 顏學峰
• 申請（專利權）人: 華東理工大學
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02;C07C63/26;C07C51/265
• 代理公司: 上海新天專利代理有限公司
• 代理人: 衷誠宣

技術領域

本發明屬于化學反應工程與自動化交叉領域，涉及精對苯二甲酸(Pure?TerephthalicAcid，PTA)三井工藝工業生產裝置中，對二甲苯(p-xylene，PX)氧化反應器工藝操作條件優化的方法。

背景技術

PTA是合成聚酯纖維和塑料的重要原料，主要用來合成聚酯的中間體苯二甲酸乙二醇酯(PET)。PTA生產工藝主要包括：美國BP-AMOCO工藝、英國ICI工藝和日本三井工藝，本發明是針對三井工藝PX氧化反應器的。三井工藝PX氧化反應器在三井工藝PTA生產中處于核心地位，其操作條件是否合適，直接關系到氧化單元產品粗對苯二甲酸(TA)的質量，即TA中對羧基苯甲醛(4-CBA)含量；以及氧化反應器中醋酸和PX燃燒損失，可以由尾氣中一氧化碳與二氧化碳(CO_x)總含量來表征。

三井工藝PX氧化反應過程如圖1所示，即PX在氧化反應器中氧化生成TA，接著反應器的出料進入結晶器。PX氧化反應是高溫高壓下的氣液固三相共存的液相催化氧化反應，反應過程涉及到氣液的傳熱、傳質、固體結晶及淤漿懸浮等；在PX氧化生成TA過程中，還伴隨著大量副反應，其中醋酸和PX燃燒是主要副反應，副反應的主要產物是碳氧化合物，其中一氧化碳(CO)和二氧化碳(CO₂)是最占優勢的燃燒產物，其在反應器尾氣中的總含量直接表征燃燒副反應程度；影響PX氧化生成TA的最主要操作條件有：反應器的反應溫度，料液在反應器中的停留時間，反應器進料的鈷離子濃度、錳離子濃度、溴離子濃度、溶劑比(以下將這些操作條件分別簡稱為：反應溫度、停留時間、鈷催化劑濃度、錳催化劑濃度、溴促進劑濃度、及溶劑比)，這些工藝操作條件不但影響PX氧化反應深度，而且也影響氧化反應器中醋酸和PX燃燒損失程度。

料液在反應器中停留時間越長則氧化反應越完全，產物中4-CBA含量低，但燃燒副反應加劇；反之亦然。催化劑濃度增加，氧化反應和燃燒副反應的速度均加快。催化劑濃度越低，催化劑的變化對氧化反應和燃燒副反應速率影響越大。同時，溴促進劑的引入大幅度提高對二甲苯氧化反應速度，同時也加劇了燃燒副反應。升高反應溫度將使對二甲苯氧化反應速率常數呈指數增加，使反應加快，同時燃燒副反應的速度也大大加快，使反應的選擇性降低。溶劑比越高，則氧化反應越快，燃燒副反應上升；有利于傳熱，反應器操作更穩定；醋酸用量過多，生產能力下降。

由以上分析可見，各工藝操作條件對PX氧化反應過程影響相當復雜，呈高度非線性特征；且目前對PX氧化反應與副反應機理認識有限，缺少各操作條件對氧化反應深度與燃燒副反應的定量知識；原料來源與生產負荷經常變動，僅憑生產經驗對氧化反應器操作條件進行調整，經常造成產品質量指標符合生產要求，但燃燒損失過大，或產品質量指標根本無法符合生產要求。工業裝置的氧化反應器通常運行在偏離最優操作條件的某個領域內，物耗高、產品質量波動大。同時，三井工藝的PX氧化反應器是大型現代石油化工生產裝置，對其進行氧化反應器操作條件優化，即使只有1％的效益，其絕對經濟效益也是相當的可觀。因此，根據當前的生產狀況，對氧化反應器操作條件進行優化，可以保證產品質量的穩定，降低反應器的燃燒損失，提高企業的生產競爭力，且可產生巨大的經濟效益。

發明內容

本發明目的是提供一種三井工藝PX氧化反應器操作條件優化的方法。選取反應溫度、停留時間、鈷催化劑濃度、錳催化劑濃度、溴促進劑濃度、及溶劑比作為模型輸入變量，選取反映反應器反應結果的產品中對羧基苯甲醛含量、反映反應器燃燒損失的尾氣中一氧化碳與二氧化碳總含量作為模型的因變量，采用神經網絡技術建立輸入變量與因變量的關聯模型；然后，據此進行PX氧化反應器操作條件優化，保證產品質量穩定，并降低尾氣中一氧化碳與二氧化碳總含量，即降低物耗，產生經濟效益。

1.PX氧化反應過程模型

建模是優化的基礎，只有建立了準確可靠的模型，下一步的優化工作才有意義。鑒于PX氧化反應過程影響因素眾多且呈高度非線性特征、對其反應機理認識有限，且工業生產過程積累大量具有代表性的生產數據，這些數據隱含著工業反應過程的特征信息，為此，本發明選用了神經網絡建模方法，以建立PX氧化反應過程模型。神經網絡建模方法不需考慮反應機理，直接采用工業裝置的代表性運行數據，對網絡進行訓練，就可以得到PX氧化反應過程模型，建立的模型具有較高的建模精度、同時又有很好的預報能力。

PX氧化反應過程模型的自變量，即神經網絡模型的輸入變量：

(1)反應溫度(x₁，℃)