基于数字孪生的VOCS液化系统智能化控制与调度策略研究

基于数字孪生的VOCs液化系统智能化控制与调度策略研究

随着工业环保要求的日益严格，挥发性有机化合物（VOCs）的高效回收与处理成为化工、制药等领域的关键课题。液化回收技术因其资源化潜力备受关注，但传统控制系统存在动态响应滞后、能效优化不足等问题。数字孪生技术的引入为VOCs液化系统的智能化升级提供了新思路。

数字孪生驱动的建模与仿真

VOCs液化系统的数字孪生构建需融合多维度数据，包括压缩机转速、冷凝温度、气体组分等实时参数，通过机理模型与数据驱动模型的混合建模方法，实现物理系统的虚拟映射。研究表明，采用基于CFD的传热传质模型联合LSTM神经网络修正误差，可使仿真精度提升至92%以上，为后续优化奠定基础。

动态优化控制策略

针对VOCs进气浓度波动导致的能效失衡问题，提出分层控制架构：底层采用自适应PID算法实时调节制冷剂流量，上层通过模型预测控制（MPC）以15分钟为周期滚动优化冷凝压力设定值。某石化企业应用案例显示，该策略使系统能耗降低18.7%，同时维持回收率在95%±0.5%的稳定区间。

智能调度与决策支持

结合数字孪生的预测能力，建立以能耗最小和回收率最大为目标的多目标调度模型。采用改进NSGA-II算法求解Pareto前沿，并通过熵权-TOPSIS法筛选最优工况。实验数据表明，在进气负荷变化20%的扰动下，系统可在3分钟内完成调度响应，较传统方法缩短67%决策时间。

挑战与展望

当前技术瓶颈在于多源异构数据的实时同步精度，以及极端工况下的模型泛化能力。未来研究应聚焦于边缘计算架构部署和基于物理信息的强化学习算法开发，以进一步提升系统的鲁棒性和经济性。该方向对实现化工过程碳中和目标具有重要实践价值。