导读:本文包含了分子量分布建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:计算流体力学,聚合动力学,分子量分布,聚苯乙烯
分子量分布建模论文文献综述
许超众[1]（2018）在《面向分子量分布的溶液聚合过程CFD建模》一文中研究指出熟悉和掌握聚合反应器内的物理传递过程和化学反应过程对聚合反应器的设计与放大具有重要意义,然而聚合机理、传递过程、反应器结构与操作条件如何影响聚合物产品质量一直是聚合反应工程领域亟待解决的难题。因此,对聚合过程的分子量分布(MWD)以及共聚组成分布(CCD)进行计算流体力学(CFD)模拟,可以建立“化工过程工程—聚合物产品质量”之间的定量关系,从而揭示聚合过程的传递与反应规律,对于工业聚合过程具有十分重要的理论意义和应用前景。论文以溶液聚合过程为研究对象,采用CFD与聚合反应动力学相结合的方法,分别对苯乙烯自由基聚合、丁二烯配位聚合以及钒系Ziegler-Natta催化乙丙聚合等过程进行建模,面向聚合物的分子量分布和共聚组成分布,从实验室尺度到工业尺度、从均相均聚到非均相共聚,建立了耦合流动混合过程、传质传热过程和聚合反应过程的CFD模型,实现了对分子量分布等聚合物产品质量指标的求解。首先,针对均相聚合过程的高黏变黏特性,以实验室尺度的苯乙烯溶液聚合过程为研究对象,采用矩方法将聚合反应动力学与CFD模型相结合,获得了高黏变黏聚合过程的分子量及其分布,揭示了流动混合对自由基聚合过程产品质量的影响规律。模拟表明,在搅拌槽入口和顶部,非理想混合对苯乙烯聚合过程的影响尤为明显;当搅拌转速增加时,连续搅拌槽内的聚合行为越来越趋于理想全混流反应器,单体转化率和聚合物分子量降低。其次,将该方法应用于工业尺度的顺丁橡胶溶液聚合过程,通过CFD建模对我国目前的釜式聚合工艺进行了较全面的工程剖析。结果发现,在反应釜中上部,现行聚合装置中双螺带桨的流动混合行为非常接近理想全混流反应器,但是在釜底入口进料区,其搅拌效率不足,存在明显的混合不良区;釜底较大的温度梯度和浓度梯度是造成现行装置偏离理想全混流反应器的重要原因,可在釜底安装一涡轮式搅拌器,改善釜底混合效果。然后,在均相稳态均聚过程的基础上引入乙丙非均相动态共聚过程,从流体力学特性、气液传质和聚合反应等方面考察了不同操作条件对钒系Ziegler-Natta催化乙丙聚合过程的共聚物分子量及共聚组成的影响规律。结果表明,聚合速率主要由液相中的乙烯浓度决定;在传质、反应与混合的联合作用下,液相中的乙烯浓度在鼓泡塔顶部出现极大值;气相混合物高速连续进料使得气相单体在液相中很快达到饱和,进而使聚合前后的共聚物组成基本保持不变。最后,在乙丙共聚物分子量和共聚组成的基础上,引入Flory分布理论和Stockmayer分布理论,针对乙丙气液共聚体系建立了利用CFD求解聚合反应器内MWD分布和CCD分布的方法,考察了乙丙共聚过程中共聚物MWD分布及CCD分布的时空变化规律。研究发现,随着聚合过程的进行,MWD分布越来越窄,而CCD分布越来越宽;在反应器底部,由于进料组成波动较大因而MWD和CCD分布均较宽,而在反应器顶部,流动混合与聚合趋于充分所以MWD和CCD分布均较窄。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-09-01）
张晨[2]（2016）在《基于分子量分布的聚合过程建模、优化与流程重构》一文中研究指出随着石油化工产业的全球化扩展,以聚烯烃为代表的高分子材料生产得到了迅速发展。目前,如何增加聚烯烃产品的市场竞争力、提高聚合过程的生产效能和经济效益是国内化工企业亟待解决的问题。分子量分布是一种在分子微观层面上对聚合物产品的性能品质进行精细、准确描述的质量指标,它可以作为聚合过程的产品质量控制和工艺优化中的关键质量指标。但是分子量分布是一种概率密度函数,其模型具有的大规模、高复杂性等特点会给优化计算带来了巨大挑战。本文的研究对象为聚烯烃多产品牌号的生产过程,将围绕分子量分布优化计算的主题,通过开发与应用高效的建模方式、模拟方法和优化策略,解决分子量分布引入的一系列计算难题,从聚合反应动力学、反应流程单元操作条件和反应流程结构等不同层次开展复杂聚合过程的模拟与优化研究。具体来讲,本文首先建立高密度聚乙烯淤浆聚合过程的稳态机理模型,用以表征工艺参数、操作条件和分子量分布之间的定量关系,并基于分子量分布这一微观质量指标估计聚合反应动力学参数、反演优化流程工艺操作条件、设计更灵活的流程反应器网络结构,通过集成优化技术改善装置操作运行,从而克服传统流程工业中生产工艺的局限性,实现单套装置的多品种连续化高质量生产,达到优质、高效、节能的总体目标。本文的主要研究内容和贡献概括如下：(1)构建了面向分子量分布的高密度聚乙烯淤浆聚合过程的联立方程稳态机理模型框架,主要包含基于矩方法的聚合物物料守恒模型和分子量分布计算模型、基于Kriging函数的热力学物性计算代理模型。此模型最终描述了乙烯均聚反应机理下各流程单元的物理量守恒关系和本征结构关系。(2)利用稳态机理模型框架,提出了基于分子量分布的反应动力学参数估计方法。此方法通过基于灵敏度和置信区间的参数可估计性分析法和解耦分子量分布模型的多步估计法,将病态的原命题分解成了小规模、低非线性度的良态子命题,克服了优化算法初值敏感的缺点,最终对实际工业案例中的反应动力学参数实现了准确、有效地估计。(3)在完整的聚合过程机理模型的基础上,进行了固定流程结构下基于分子量分布的稳态模拟和工艺操作条件优化。首先针对聚合过程优化命题求解时难以收敛的问题,提出并实现了非线性规划求解器算法参数的自动整定方法,形成了联立方程模型的系统求解策略；之后以分子量分布作为产品质量指标约束,构建并求解出高密度聚乙烯产品产量最大化的优化命题,在满足期望的分子量分布指标的同时,有望实现固定结构下生产过程的经济效益提升。(4)在固定流程结构的稳态优化研究基础上,提出了过程反应器网络重构优化的系统性理论与方法。首先在给定的过程装置上,构造出由连续搅拌反应釜和分流器相互连接组成的广义超结构网络模型。基于此超结构模型,在改进的多目标优化方法框架下,通过求解以不同分子量分布为目标质量指标的优化命题,确定了最优流程结构以及对应的操作条件,实现了单体转化率最大化和分子量分布误差最小化之间的合理平衡,从而突破传统流程结构固定化的限制,有望大幅提高过程装置的生产效能,实现单套过程装置高质量生产多种产品牌号的目标。(本文来源于《浙江大学》期刊2016-03-01）
李赟[3]（2014）在《聚乙烯分子量分布智能建模与优化》一文中研究指出聚乙烯具有良好的物理性能和化学稳定性,加工性能好,在工业生产和日常生活中得到广泛应用。聚乙烯生产过程中,分子量分布与产品的性能有着密切的关系,是反映产品质量最重要的指标。因此,实现聚乙烯分子量分布的准确建模和实时优化,具有很重要的实际意义。由于聚合反应机理的复杂性和多样性及分子量分布的多分散性,传统的分子量分布模型建模繁琐、规模庞大、结构复杂,在实际应用中受到局限。针对分子量分布目前缺乏有效的建模手段和实时优化方法等问题,本文在前人理论研究的基础上进行了相关研究,主要的研究工作和创新如下：(1)利用聚合过程催化剂各活性位的分布函数加权迭加来拟合聚乙烯产品的分子量分布,实现分子量分布的参数化表示。由非线性最小二乘算法估计聚合过程中催化剂的活性位数、催化剂各活性位分布函数权重和分布函数参数。建立操作条件和分布函数参数之间的模型,结合分布函数解析式和分布函数权重,实现操作条件与分子量分布之间的建模。由于操作条件和分布函数参数建模是多输出问题,单输出算法难以实现准确建模,选取多输出支持向量机回归算法(MSVR)描述操作条件和分布函数参数之间的关系。(2)利用单目标粒子群优化算法中根据最大适应度值选取种群最优解的特性,在多目标粒子群优化算法中由各粒子每个维度与相应维度最优解的适应度值比值之和构造筛选函数,结合拥挤度排序策略和轮盘赌算法,选取包含全局最优信息最多的粒子作为种群最优解,仿真结果表明此种改进提高了算法的Pareto解集的质量。最后将改进的多目标粒子群算法(MOPSO-CDRF)应用于乙烯聚合过程,基于建立的分子量分布模型,实现对操作条件的优化。(本文来源于《华东理工大学》期刊2014-12-18）
吴海燕[4]（2012）在《基于矩值的聚合物分子量分布建模与控制研究》一文中研究指出本文针对基于矩值的聚合物分子量分布(MWD)建模与控制方法展开研究,论文取得了如下创新性成果：1、提出聚合物分子量分布灰箱建模的组合神经网络模型结构,论证其权向量与MWD矩值之间的等价关系及约束条件,实现了网络参数与MWD矩值的等价相关,为实施MWD准确预测和形状控制提供新的解决途径。作为二元分布对象,对MWD进行建模时采用在时间(输入变量)和形状(聚合度)上的分解建模。组合神经网络采用前向基函数网络与递归网络的结合,利用正交多项式基函数前向神经网络(OPNN)实现MWD对聚合度的描述,利用递归网络实现MWD对输入变量的函数表达。递归网络输出作为前向网络权值,二者链接实现MWD二元对象的动态拟合。对OPNN而言,利用正交多项式的性质,提出了网络权值一步学习法,推导得出网络权值与MWD矩值之间存在的线性映射关系,通过转换矩阵实现二者线性变换。由此,权值可直接由MWD矩值替代,且前向网络隐层节点数与MWD相关矩值最高阶次相当。网络隐层节点数和网络权值均变为有物理意义的对象参数,为确定网络结构提供了理论依据,实现了网络模型的灰箱化。提出了满足网络灰箱化条件的正交多项式基函数约束条件,并举出了两种基函数(Legendre多项式和离散正交多项式(DOP)),推导了两种基函数所对应的转换矩阵。在实验中验证了利用正交多项式基函数神经网络实现MWD形状建模的可行性,并对两种满足约束条件的基函数神经网络建模能力进行了对比。2、提出一种输出模型为仿射非线性方程的SNARX-OPNN网络,用于MWD建模。这种模型学习速度快、可实现全局逼近,并易于进行控制策略设计。为实现对MWD的动态跟踪,针对NAR×网络进行两项改进：针对NARXNN前向网络部分,提出一种新的网络结构--单隐层正交多项式网络作为前向网络,该网络利用正交多项式序列可以逼近连续函数的能力,以正交多项式序列代替常用的sigmoid型激励函数,可以实现输入层的常数映射,不需进行权值训练,在保证网络全局逼近能力的前提下,提高了网络学习速度,将网络结构简记为NARX-OPNN;针对NARX-OPNN网络,利用低阶正交多项式函数为线性映射的特点,在不改变网络总体结构的前提下,仅切断当前输入变量与输出变量之间的非线性链接,最终得到仿射非线性模型,易于进行控制策略设计,从而实现MWD的动态逼近,得到的网络结构称为SNARX-OPNN。3、提出基于有限阶矩值对MWD曲线形状进行部分反馈控制的解决方案,推导出被控矩向量的降维准则。利用灰箱模型可以直接将矩值自MWD中分离出来的特点,提出以矩值做为直接被控对象进行MWD形状跟踪的方法,并进行证明。将控制对象由分布函数变为一组向量,在保证MWD精细控制效果的基础上降低了任务难度。针对被控矩向量自身的相关性,对矩值自由度与分布函数参变量个数之间的相等关系进行证明,提出被控矩向量的降维准则,进一步降低了控制系统设计难度,为实现MWD精细控制提供了理论依据。4、针对以矩值为直接被控对象的聚合反应系统,提出H∞算法实现MWD的跟踪控制,提高了控制系统的鲁棒性。在采用输出反馈和最优控制实现MWD控制的基础上,考虑到基于神经网络模型的控制策略设计将面临不确定扰动和模型失配等问题,将H∞控制算法用于MWD的控制中。为应用该控制算法,将SNARX-OPNN的标量差分方程形式转换为扩展的离散状态方程形式,并提出网络权值学习的约束最小二乘算法,以保证模型满足控制器设计需要。利用线性不等式方法推导得出状态反馈控制策略,可以保证系统在受到有限能量的不确定扰动时,可以跟踪给定分布,保证闭环系统渐进稳定。上述建模与控制算法均通过实验室规模的苯乙烯聚合反应过程的仿真研究与实验,证明所提出方法的可行性和优越性,为MWD建模与控制提供了新的研究思路和解决方案。(本文来源于《北京化工大学》期刊2012-12-07）
刘剑峰,占志良,邵之江,陈曦[5]（2012）在《基于Kriging函数的聚合反应过程分子量分布的回归建模与优化》一文中研究指出以分子量分布作为聚合物产品的质量指标越来越受到关注,针对分子量分布机理建模较复杂的问题,提出了利用克里金插值方法获得了基于数据的分子量分布模型。首先,建立了分子量分布的离散化模型,可以较为准确地估计特定链长处的分子量,从而实现对分子量分布曲线的离散化表征。进一步,提出了一种多维插值建模方法实现了对分子量分布的整体建模,可以对于任意链长处的分子量进行估计。最后将基于数据的分子量分布模型替代机理模型,实现了对分子量分布的静态优化,获得了较好的效果。(本文来源于《计算机与应用化学》期刊2012年01期）
孙烨,曹柳林,吴海燕[6]（2006）在《聚合物分子量分布的多变量建模与闭环控制研究》一文中研究指出本文介绍了利用B样条和动态递归神经网络相结合组成的复合神经网络建立聚合物分子量分布(MWD)模型的方法和拓扑结构,并在此基础上,提出了基于模型预估的控制MWD的新方法。其目标函数是以分布的误差平方和为基础,以可测的温度反馈为补偿,同时考虑了控制变量的约束条件。该方法以某顺丁橡胶连续聚合反应过程为对象,进行了仿真建模与控制研究,收到了很好的控制效果,证明了方法的可行性。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2006年04期）
孙烨[7]（2006）在《聚合物分子量分布的多变量建模与闭环控制研究》一文中研究指出本文主要研究利用复合神经网络建立聚合反应分子量分布模型的方法和拓扑结构，并探索基于模型预估的控制分子量分布的新方法。 分子量分布曲线是分析聚合物性能最有效的指标，但是目前缺乏有效的在线测量手段，在线控制困难重重。需要建立神经网络模型，以它的输出代替对象的输出分子量分布曲线，才能实现对象的在线控制。聚合过程是具有高度非线性的多变量复杂系统，所建立的神经网络模型需要在逼近分布曲线的同时表达出系统的动态特性，因而，本文采用由动态递归神经网络和B样条神经网络组合而成的复合神经网络建立分子量分布模型。 在复合神经网络的建立中，本文对分子量分布进行建模的同时，对釜内温度也建立了神经网络模型，这样可以弥补分子量分布模型无法感知未知扰动的缺陷。对模型中可测的扰动变量采用主元分析的方法，降低了多变量建模引起的过高的输入维数，提高了训练速度。 在控制中，本文提出了新的控制指标和控制策略，目标函数在分子量分布的误差平方和的基础上，加入了系统实测温度与神经网络输出温度的温度差反馈和控制变量的约束这两项，改进了单纯基于模型的控制算法，达到了补偿未知扰动和限制调节幅度的作用。本文以某顺丁橡胶连续聚合反应为对象，进行了仿真建模与控制研究，收到了很好的效果，(本文来源于《北京化工大学》期刊2006-06-07）
岳红,王宏,张金芳[8]（2004）在《聚合物生产分子量分布建模与控制研究》一文中研究指出分子量分布是关系聚合物性质的重要性能指标 ,针对聚合过程分子量分布的建模和控制关键技术进行了分析和综述 ,指出各自的优缺点 ,给出了这一领域今后的研究方向(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2004年06期）
曹柳林,吴海燕[9]（2004）在《利用B样条神经网络实现聚合反应分子量分布的建模与控制》一文中研究指出介绍了以B样条函数作为基函数的神经网络的基本结构和特性 ,提出了利用B样条神经网络建立聚合物分子量分布 (MWD)模型的方法和拓扑结构 ,以及基于模型预估的控制MWD的新方法 .根据预估的分子量分布数据和事先确定的性能指标 ,使用最优化方法 ,计算出控制序列 ,使过程输出达到给定的理想分布 .以某实验室规模的苯乙烯聚合反应为仿真对象 ,研究了此方法的建模与控制实现 ,证明了方法的可行性 .(本文来源于《化工学报》期刊2004年05期）
吴海燕[10]（2004）在《利用神经网络实现聚合反应分子量分布的建模与控制》一文中研究指出本文主要研究利用神经网络建立聚合反应过程分子量分布模型和实施控制的方法。由于聚合反应机理的多样性和随机性,使聚合物由许多具有相同重复单元但不同链长的分子组成,形成分子量分布,它对聚合物的质量有关键影响。对分子量分布的在线控制是提高聚合物微观质量的重要手段,目前尚无具有普适性的方法提出。由分子量分布作为控制对象输出的系统不同于其他系统,其被控参数不是常规的单参数或多参数变量,而是一组高度关联的参数集合。本文首先研究使用组合B样条神经网络建立分子量分布的静态模型,并基于此,利用最优化方法推导出控制策略,应用于实验室规模的苯乙烯聚合反应仿真研究,收到了很好的控制效果。在实现静态建模和控制的基础上,本文着重研究建立聚合物分子量分布动态模型以及实现控制的方法。首先使用B样条神经网络描述链长与分子量分布之间的非线性关系,其次选择可描述动态特性的线性递归神经网络表示控制变量与网络输出的函数关系。而网络输出可视为B样条神经网络的权值,它与网络基函数(B样条函数)之间可构成因子组合的线性形式,由此可把输入变量与分子量分布输出之间的关系以解析形式表示出来。把它代入控制目标函数中,通过最优化方法求解,推导出控制策略。将动态建模和控制策略应用于苯乙烯聚合反应过程,仿真研究结果可以证明方法的可行性。<WP=4>本文的研究为解决聚合物分子量分布的建模与控制问题提供了新的思路和解决方法,是对该领域研究内容的创新与拓广。研究结果不仅可解决聚合物生产过程中微观质量的控制问题,也可以应用到类似的分布参数系统(如浓度分布和温度分布等)的最优分布形状控制问题中。(本文来源于《北京化工大学》期刊2004-05-10）
分子量分布建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着石油化工产业的全球化扩展,以聚烯烃为代表的高分子材料生产得到了迅速发展。目前,如何增加聚烯烃产品的市场竞争力、提高聚合过程的生产效能和经济效益是国内化工企业亟待解决的问题。分子量分布是一种在分子微观层面上对聚合物产品的性能品质进行精细、准确描述的质量指标,它可以作为聚合过程的产品质量控制和工艺优化中的关键质量指标。但是分子量分布是一种概率密度函数,其模型具有的大规模、高复杂性等特点会给优化计算带来了巨大挑战。本文的研究对象为聚烯烃多产品牌号的生产过程,将围绕分子量分布优化计算的主题,通过开发与应用高效的建模方式、模拟方法和优化策略,解决分子量分布引入的一系列计算难题,从聚合反应动力学、反应流程单元操作条件和反应流程结构等不同层次开展复杂聚合过程的模拟与优化研究。具体来讲,本文首先建立高密度聚乙烯淤浆聚合过程的稳态机理模型,用以表征工艺参数、操作条件和分子量分布之间的定量关系,并基于分子量分布这一微观质量指标估计聚合反应动力学参数、反演优化流程工艺操作条件、设计更灵活的流程反应器网络结构,通过集成优化技术改善装置操作运行,从而克服传统流程工业中生产工艺的局限性,实现单套装置的多品种连续化高质量生产,达到优质、高效、节能的总体目标。本文的主要研究内容和贡献概括如下：(1)构建了面向分子量分布的高密度聚乙烯淤浆聚合过程的联立方程稳态机理模型框架,主要包含基于矩方法的聚合物物料守恒模型和分子量分布计算模型、基于Kriging函数的热力学物性计算代理模型。此模型最终描述了乙烯均聚反应机理下各流程单元的物理量守恒关系和本征结构关系。(2)利用稳态机理模型框架,提出了基于分子量分布的反应动力学参数估计方法。此方法通过基于灵敏度和置信区间的参数可估计性分析法和解耦分子量分布模型的多步估计法,将病态的原命题分解成了小规模、低非线性度的良态子命题,克服了优化算法初值敏感的缺点,最终对实际工业案例中的反应动力学参数实现了准确、有效地估计。(3)在完整的聚合过程机理模型的基础上,进行了固定流程结构下基于分子量分布的稳态模拟和工艺操作条件优化。首先针对聚合过程优化命题求解时难以收敛的问题,提出并实现了非线性规划求解器算法参数的自动整定方法,形成了联立方程模型的系统求解策略；之后以分子量分布作为产品质量指标约束,构建并求解出高密度聚乙烯产品产量最大化的优化命题,在满足期望的分子量分布指标的同时,有望实现固定结构下生产过程的经济效益提升。(4)在固定流程结构的稳态优化研究基础上,提出了过程反应器网络重构优化的系统性理论与方法。首先在给定的过程装置上,构造出由连续搅拌反应釜和分流器相互连接组成的广义超结构网络模型。基于此超结构模型,在改进的多目标优化方法框架下,通过求解以不同分子量分布为目标质量指标的优化命题,确定了最优流程结构以及对应的操作条件,实现了单体转化率最大化和分子量分布误差最小化之间的合理平衡,从而突破传统流程结构固定化的限制,有望大幅提高过程装置的生产效能,实现单套过程装置高质量生产多种产品牌号的目标。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分子量分布建模论文参考文献
[1].许超众.面向分子量分布的溶液聚合过程CFD建模[D].浙江大学.2018
[2].张晨.基于分子量分布的聚合过程建模、优化与流程重构[D].浙江大学.2016
[3].李赟.聚乙烯分子量分布智能建模与优化[D].华东理工大学.2014
[4].吴海燕.基于矩值的聚合物分子量分布建模与控制研究[D].北京化工大学.2012
[5].刘剑峰,占志良,邵之江,陈曦.基于Kriging函数的聚合反应过程分子量分布的回归建模与优化[J].计算机与应用化学.2012
[6].孙烨,曹柳林,吴海燕.聚合物分子量分布的多变量建模与闭环控制研究[J].仪器仪表用户.2006
[7].孙烨.聚合物分子量分布的多变量建模与闭环控制研究[D].北京化工大学.2006
[8].岳红,王宏,张金芳.聚合物生产分子量分布建模与控制研究[J].化工自动化及仪表.2004
[9].曹柳林,吴海燕.利用B样条神经网络实现聚合反应分子量分布的建模与控制[J].化工学报.2004
[10].吴海燕.利用神经网络实现聚合反应分子量分布的建模与控制[D].北京化工大学.2004