L-谷氨酸批次冷却结晶过程动力学建模和优化

来源 :大连理工大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:redpig
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结晶工程是包括精细化工、制药和食品在内的许多行业中普遍存在的操作单元,通过蒸发、冷却和加反溶剂等操作手段产生过饱和溶液,从而引导晶体生长和期望晶型。本文以L-谷氨酸(L-glutamic acid,LGA)冷却结晶过程为应用案例,研究晶体生长动力学建模和参数估计方法、以及结晶过程的状态估计方法,以便于控制系统设计和运行优化。首先,基于晶体生长过程的粒数衡算模型(Population balanced model,缩写PBM),分析了晶体粒数密度在时间和空间上的变化情况,探讨了与晶体生长尺寸相关的矩量建模方法,能有效描述晶体生长速率与尺寸以及溶液过饱和度之间的关系。由于晶体生长模型具有严重的非线性,本文提出基于自动微分(Automatic differentiation,缩写AD)的序列二次规划方法(AD-SQP)来进行模型参数估计。通过建立最小二乘型参数拟合目标函数,利用AD计算目标函数的梯度,可以保证准确和快速的估计。相较于采用传统的有限差分法计算导数的SQP方法,AD-SQP能显著提高计算精度和大幅降低运算时间。通过对L-谷氨酸冷却结晶生长动力学模型的仿真测试,说明AD-SQP方法相较于近期文献提出的马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC),能明显提高参数估计的准确性,并且显著降低计算量。然后,设计经济可行的β型L-谷氨酸(β-LGA)冷却结晶实验。采用原位衰减全反射-傅里叶变换红外(ATR-FTIR)和聚焦光束反射测量仪(FBRM)分别测量结晶溶液浓度和晶体尺寸。利用不同批次的数据,建立β-LGA尺寸相关的生长动力学模型,采用ADSQP方法估计生长模型参数。实验结果表明,利用AD-SQP辨识的模型可以很好地预测实际的测量数据,验证了AD-SQP对于结晶过程动力学模型参数估计的有效性。最后,对冷却结晶过程的状态估计问题进行比较研究。采用扩展卡尔曼滤波方法、无迹卡尔曼滤波方法、以及粒子滤波方法,分别对尺寸依赖的晶体生长过程模型和尺寸非依赖的生长-成核过程模型进行对比分析。仿真结果表明,由于AD算法能够准确和快速地计算出状态模型的雅克比矩阵,基于AD求导的扩展卡尔曼滤波(EKF-AD)方法能够给出较好的状态估计结果,相对于其它方法得到的参数估计误差界最小,因此适用于L-谷氨酸冷却结晶过程关于晶体生长和成核的状态估计。
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