大型空分装置采用超低温精馏分离技术,为钢铁、化工等行业提供大规模、高纯度的气体产品。空分是能耗大户,能耗在产品成本中占比高达75%。面对下游生产的周期性,空分装置需要在确保高纯气体质量、全流程平稳运行的基础上,大范围改变生产负荷,否则将导致气体产品放空、能耗急剧增加。空分装置的流程复杂,非线性程度高,人工变负荷操作运行难度大,实现基于模型的自动变负荷实时优化技术成为关键。为解决上述问题,本文对空分系统变负荷过程的机理建模、参数估计和大范围变负荷实时优化进行研究。本文主要研究成果如下:1.空分系统全联立机理建模。构建了空分系统全联立稳态机理模型,包括热力学物性计算和平衡方程。针对实际变负荷系统与理想模型的差异性,改进理想模型并引入了分段板效率参数,通过仿真与理想模型对比验证了模型的有效性。该模型为后续参数估计和实时优化的基础。2.参数估计与参数可估计性分析。利用稳态机理模型,构造了空分系统的参数估计命题,用于估计模型中的二元交互因子和板效率参数。针对有限测量点、测量噪声等因素造成的部分参数不可估问题,提出了系统化参数可估计性分析方法筛选待估计参数子集,包括基于相对灵敏度向量的层次聚类分析和基于置信区间的优化后分析。将上述方法应用于空分系统中,并用带有噪声的测量数据对上述方法进行了验证,结果表明算法能够有效筛选可估计参数,提升模型的精度。3.模型失配下的变负荷实时优化。首先在精确的空分系统机理模型基础上,构造了空分系统的变负荷操作优化命题。针对大范围变负荷过程中的模型失配造成优化性能下降的问题,以基于参数估计的模型更新和变负荷操作优化为基础,设计了大范围变负荷实时优化方法和增强收敛性的迭代计算初值策略。最后将方法应用于空分系统,进行空分系统大范围变负荷实时优化仿真,结果在大测量噪声的情况下,系统均能够在满足产品质量和产量的约束下,实现平稳的变负荷操作,并收敛到系统的最优操作点。