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大型乙烯裂解炉烧焦过程中COT随机分布系统建模与控制研究的开题报告
一、研究背景与意义
乙烯是一种重要的化工原料，广泛应用于塑料、橡胶、合成纤维、石化等领域，其生产过程中需要使用大型乙烯裂解炉进行乙烯裂解反应。然而，在乙烯裂解反应过程中，炉喉处的管壁表面会因高温高压、物料腐蚀和烟气侵蚀等因素而产生积焦现象，导致乙烯生产效率下降，甚至炉口堵塞等事故，给生产造成严重影响。
为此，对大型乙烯裂解炉的COT（CokeonTube）问题进行研究和控制，变得尤为重要。COT的随机分布，使得COT控制成为一个复杂而具有挑战性的问题，需要从建模和控制角度同时加以解决。因此，对大规模乙烯裂解炉COT随机分布系统建模与控制研究具有极其重要的科学意义和实际应用价值。
二、研究现状及问题阐述
随着乙烯工业的发展，对COT的研究越来越深入，目前已有不少研究成果。在COT建模方面，研究者提出了多种建模方法，如数值法、统计建模法、神经网络法和基于物理原理的建模法等。特别是神经网络方法应用较广，但常常面临着数据收集难、网络结构难确定、过拟合和欠拟合等问题。在COT控制方面，通常采用PID控制器和模型预测控制（MPC）控制器等，但控制精度和控制速度还有进一步提高的空间。
然而，在具体应用和实践中，仍存在如下问题：
（1）对COT建模方法的选择和改进，以及模型参数的准确性需要进一步提高。
（2）针对COT分布的随机性和非线性，必须探索更先进、更精细的控制策略。
（3）数据采集和处理、网络优化等方面的技术实现，需要进一步完善和优化。
（4）针对COT造成的节能后果和对环境的负面影响，需要研究更绿色、更环保的生产方法。
三、研究内容与方法
本课题将基于大型乙烯裂解炉的COT随机分布系统，从建模和控制两个方向进行研究。具体研究内容包括如下几个方面：
（1）对大型乙烯裂解炉COT随机分布系统进行建模，选取神经网络法和数值法两种不同的方法进行分析和比较，同时考虑其它因素（如燃料类型、炉内温度和压力等）的影响，建立更加合理、准确的COT模型。
（2）研究随机性和非线性问题，提出更优化的控制策略。基于MPC控制器、遗传算法、模糊PID控制等方法进行控制模型设计，进而优化控制效果并提高稳定性。
（3）探索应用先进的数据处理技术和网络优化方法，提高实时数据采集、存储和分析处理的效率。尝试运用深度学习技术实现对COT变化趋势的预测和模拟。
（4）探索新型绿色、环保的生产技术。如通过优化生产工艺，减少炉内温度和压力等方法，大幅降低CO2等温室气体的排放和资源消耗。
四、预期成果及应用价值
通过以上研究，预期可以得到如下成果：
（1）分析比较两种COT建模方法的优缺点，建立更为准确、适用的COT模型，并对建模方法进行改进和优化。
（2）提出针对大型乙烯裂解炉COT随机分布系统的优化控制策略，提高控制精度和控制速度。
（3）探索数据处理和网络优化技术，提高数据检测、存储和处理的效率。
（4）提高炉内温度和压力等因素管理水平，降低CO2等温室气体的排放和资源消耗，实现更环保、绿色的生产方式。
以上成果的应用价值在于：提高大型乙烯裂解炉运行效率和产品质量，降低生产成本，保证乙烯生产的正常运行，同时减少CO2等温室气体排放带来的环境污染。可以促进化工行业的高效、环保、可持续发展，实现经济效益和社会效益的双重提升。