[科普中国]-非定态操作

过程从严格意义上说都是非定态的。模型化是处理非定态操作的主要工具。非定态操作可以用于实现多种目标,如用于进行过程的鉴别,强制的非定态操作以改善过程的性能,作为对过程实现优化的手段等等。另外,间歇操作作为一种非定态操作,其控制和优化非常值得重视。

简介过程的操作方式可分为间歇和连续。间歇显然是一种非定态（或时变）的操作方式。连续操作传统地视作是一种定态（或非时变）操作，但这只是一种简化的或不得已的处理方法，因为几乎所有的连续过程在严格意义上都不是定态的:过程不可避免地会有扰动，原料状态可能出现变化，催化剂会失活，热交换器会结垢，等等。即使经过计算机控制，过程的状态还是不断地变化。特别是，实施先进过程控制（APC）的结果必然会不断地使原先并非优化的操作向优化的操作状态过渡，连续过程的非定态性质显而易见。通常意义下的定态只是相对的、简化后的，或虚拟的，以称作拟定态更为确切。定态实际上只是非定态的一个特例。

除了上述间歇的非定态操作和连续操作中的非定态性质外，近年来还发展了强制的（或外加的）非定态操作。这种操作既可以作为一种测试手段，也可以用作优化过程，技术上已达到实用化的程度。过程无所不在，过程的非定态操作亦无所不在。我们面临的问题是如何对待这个难题，并从中得益。1

特点（1）非定态问题比定态问题更需要数学模型的帮助，其中一个重要原因是化学过程常常表现很强的非线性性质。近代的计算技术为这些非线性模型的数值计算提供了可能，因而模型化就具备了更为实际的意义。模型是以对过程的简化为基础的。建立模型的方法可以基于机理，即白箱模型；另一种与其对应，基于输入一输出关系，既黑箱模型。若将这两种方法并用，则为灰箱模型。不论用哪一种方法建模，使用时均有模型参数估计问题。

（2）将非定态方法用于过程性能测定已有很长历史。在本世纪50年代，曾广泛应用示踪法，即在系统的某处外加一个脉冲信号或阶跃信号作为示踪，观察对这一信号的响应，以求取物料的停留时间分布，并进而确定返混大小的方法。推而广之，加人的可以是正弦信号或任何其它信号。这种信号一响应方法已成为一种经典方法。

同样重要的是用非定态进样测定催化反应动力学。这一方法与传统的定态方法相比有明显的优点:可以了解定态法难以揭示的反应机理，如控制步骤等。当有多个竞争模型，存在多个模型参数时，非定态方法十分有利于从多个模型中鉴别以获得合理的模型，并准确估计模型参数。

当然，非定态测试是以在线测量技术和必要的数据处理技术为基础的。目前计算机采样和一些在线分析技术，如质谱和红外，已可提供足够的手段。

（3）在化学工程中已有多种强制的非定态操作法。在60-70年代人们已注意到，对于一个气固相催化反应，强制的反应物进口浓度振荡可能对于提高时均的转化率和选择性有利。这时浓度振荡的振幅和频率就成为两个新的过程操作变量，可以因各种不同的反应而异。但对于不同性质的反应，浓度振荡的作用机理显然不同。

在80年代，Mators实现了另一种强制的非定态操作，即强制的换向操作。通过反应器进出口定期的变换，使诸如氧化反应得以在低温下进料，但通过催化剂层的蓄热作用，使反应器中部保存一段往返移动的高温区。两端的低温区保证了放热可逆反应的高转化率。这种反应器省材料，省能耗，操作简便，在工业中的使用十分成功。

进一步将强制非定态操作拓展到其它过程，所用的手段可以是多种多样的。涓流床反应器中当气液量较低时催化剂表面的完全润湿历来是一个困难问题。在高流量下，床层达到了脉冲操作区，虽可解决润湿问题，但这不符合工艺过程需要，又带来高的△P。我们曾利用气体强制非定态（脉冲）操作，实现了在低流量下的床层脉冲状态，解决了催化表面润湿问题。另一个例子是利用振荡的电流提高电化学反应的收率，因为对于有一些电化学反应过程，如硝基苯的还原，除电极表面反应外还存在一个串联的主体重排反应。一定频率下的电流强度振荡正好可以获得两个反应最好的匹配，以获得高收率。

除此之外，强制非定态操作的例子还很多，如变压吸附（PSA）和变压反应（PSR），从原理上都是通过一种外加的手段实现对过程最有利的操作。

（4）一大类非定态操作见于连续过程的在线优化。虽然一个过程已实现正常操作，但这并不表示它是在优化的条件下操作。因为最好的先验设计也并不能保证找到优化条件:模型可能过度简化，参数可以随时间变化，且总会有干扰存在。面临大量的问题是如何使已有的过程在有干扰的条件下实现优化操作，发挥最大效能。一个行之有效的方法是利用描述过程的模型，进行在线的辨识，并获得在该操作状态下的优化并进行控制，如此周而复始，使过程一直处在非定常、但优化的状态下操作。

（5）一种过时的看法是，间歇过程是落后的，连续过程才是先进的。事实证明愈来愈多的高性能的精细和生化产品是在间歇条件下生产而得。间歇过程是实现多目标工艺的最常用方法。间歇过程的控制和优化是一个非常迫切且非常困难的问题。人们常常抱怨间歇过程的产品质量不稳定，这多数还是控制不当造成的。但如何获得优化条件这一议题的背后，是一连串隐蔽的技术问题，特别是间歇的过程常有过程复杂，对机理了解尚不透彻的特点，如发酵、聚合等。通过在线的数据采集进行模型识别，并在此基础上进行在线优化，应是一条现实之路。当然这一过程必然涉及到一些实验逼近方法的应用，通常可以用小型的模拟实验来实现。

由于时间坐标的加入，使非定态过程从理论上看十分复杂。但一个时间变量参与过程，也给我们提供了一个可资利用的因素。已经从非定态操作中有所获益。可以预见到，非定态操作对已存在的大量过程的优化，在提高收率、降低能耗方面有广阔的潜在应用:对将要建设的众多过程可以利用多种有创新性质的有效措施，使之在技术上更加合理。1

本词条内容贡献者为:

王宁 - 副教授 - 西南大学