干燥过程是化工,医药生产的一个重要环节。在生产过程中,被干燥产品的最终湿含量,是一个重要的指标,它直接影响产品的质量和收率。目前,在干燥生产操作中,物料湿含量在线监测,不仅国内没有先例,在国际上也是一个世界性难题。
在实际生产过程中,干燥器内物料水分的确定只采用人工间歇采样进行化验分析的办法,对生产指标进行控制。在实际操作时,一般间隔一个小时,两个小时,甚至更长的时间进行一次取样测,因此,生产质量难以保证,经常造成终点湿含量超标,要返料重新干燥,不但影响产品质量,而且浪费能源。
公司使用德国 BECKHOFE AOTUMATION COMPANY的PLC控制器以及编程环境,通过对大量的生产数据进行统计,建模,成功实现了流化床干燥器物料湿含量的实时监测及终点预报,并在一家制药厂的流化床干燥系统上进行了成功应用。
系统分析
下图是山西某药厂的流化床干燥器,产品是某药品中间体,来料湿含量为10%~12%,要求干燥器出口药粉湿含量为≤0.35%。目前检验方法为人工取样,通过化验室化验来确定湿含量是否合格,如果化验结果不合格,产品要降级处理,或者重新干燥。
图 山西某药厂的流化床干燥器
控制系统和算法设计
分析
通过工艺分析和现场观察可知,在设备确定,被干燥介质确定,工艺环境条件变化不大的前提下,流化床出口固体颗粒的湿含量(X)与进风温度(Ti),出凤温度(To),气相温度(Tg),和气相湿度(Wg)密切相关,是上述几个变量的函数:
即X=K0×f(K1×Ti,K2×To,K3×Tg,K4×Wg)
K0,K1,K2,K3,K4是与空气流量,空气热容,介质参数有关的参数,进风温度Ti,出凤温度To,气相温度Tg,气相湿度Wg,可以在线测量,因此我们的工作就是根据上述的监测值和化验结果,来确定K0,K1,K2,K3,K4的值。
数据收集与建模
基于上面的设计思路,与现场生产人员一起,收集了3个月的数据。数据的采集间隔时间是20 min一次,每天白天做8 h的经过2个多月的现场运行,现场运行情况良好。在实际运行过程中,只要模型根据现场采集的温度,湿度值进行运算,就可以实时预报干燥器出口药粉的湿含量。
软测量的修正
随着工况的变化,以及传感器信号的漂移,残测量的值会发生偏差,因此在线校正是必不可少的。我们用化验室的离线分析值作为软测量值得校正标准,采用加偏置量的方式进行校正:
即Xc=Xs+b0;
其中Xc是修正后的估计值,Xs是修正前的估计值,b0是偏置量,它可以是正的,也可以是负的。
结语
使用软测量技术,通过构建某种数学模型,使某些不可测变量变为可测,并且可以控制这些不可测变量,使操作人员和管理人员及时掌握产品质量信息,并及时调整操作,可以得到最佳的经济效益。●
【参考文献】
[1] 俞金寿 。工业过程先进控制[M ]。中国石化出版社。
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[3] 黄华江 。 实用化工计算机模拟-MATLIB 在化学工程中的应用[M]。化学工业出版社。
[4] Portoghese,F.,Berryti,F.&Briens,C.(2007).Continuous on-line measurement of solid moisture content during fluidized bed drying using triboelectric probes. Retrieved from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0032591007000095
实验。
本文作者张心蓓来自新加坡国立大学;杨生兴来自山西星火维敏制药有限公司;常杰来自BECKHOFE AOTUMATION COMPANY LTD。
根据以上数据,利用回归分析的方法,借助MATLIB 软件离线构建了一个模型,用来预估干燥器出口的药粉湿含量。
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