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催化裂化反应—再生系统的模型参数辨识与先进控制研究的开题报告

一、研究背景和意义

催化裂化反应是石油化工过程中的重要反应之一。它可以将重质烃分解为轻质烃，得到较高质量的汽油、石油醚等产品。然而，随着反应时间的延长，催化剂的活性会逐渐降低，导致反应产物的质量下降。因此，需要对催化裂化反应的催化剂进行再生，以保证其持续的活性。

催化裂化反应—再生系统的开发和控制对石油化工工业的发展至关重要。本研究旨在建立催化裂化反应—再生系统的模型，并利用先进的控制方法对其进行优化控制，从而提高反应产物的质量和生产效率。

二、研究内容和方法

1.系统建模

本研究将建立催化裂化反应—再生系统的数学模型，包括反应器和再生器的动态模型和催化剂的活性衰减模型。根据质量守恒、能量守恒和动量守恒等原理，分别建立反应器和再生器的动态模型。此外，应考虑催化剂的活性衰减对反应速率和反应产物质量的影响，并据此建立催化剂活性衰减模型。

2.参数辨识

在建立催化裂化反应—再生系统的模型后，需进行系统的参数辨识。本研究将采用最小二乘法和模型预测控制中的闭环辨识方法，确定模型中的参数值。

3.先进控制方法的应用

针对催化裂化反应—再生系统的动态特性，本研究将采用先进的控制方法，例如模型预测控制和广义预测控制，以实现系统的优化控制。其中，模型预测控制是以模型为基础，通过预测未来状态和输出变量，来进行最优化的控制策略决策。广义预测控制则是一种基于神经网络的控制方法，能够弥补传统控制方法的不足。

三、预期成果和意义

本研究将建立催化裂化反应—再生系统的数学模型，实现系统的参数辨识，并利用先进的控制方法对其进行优化控制。预期实现的成果包括：

1.建立催化裂化反应—再生系统的数学模型；

2.通过参数辨识，确定模型中的参数值；

3.采用先进的控制方法，对催化裂化反应—再生系统进行优化控制；

4.提高反应产物的质量和生产效率，为石油化工工业的发展做出贡献。

本研究的意义在于，为石油化工工业的催化裂化反应—再生系统的优化控制提供新思路和方法，推动该领域的科学研究和实践创新。