过程控制清洁生产技术的研究进展

进行大量投资改造的情况下减少污染的产生。这就是过程控制清洁生产的核心思想，是一种投资省、见效快的清洁生产策略。目前，无论在国际上还是在国内对于过程控制清洁生产技术都正处于研究和探讨中。

3.1生产工艺与优化方法结合的清洁生产策略在文献［5，6］中，针对制浆生产的蒸煮过程，

以减少蒸煮过程中用碱量为目标，应用非线性规划方法，对连续蒸煮过程进行优化。采用现场数据的计算机仿真结果表明，在保持纸浆质量和产量不变前提下，通过优化蒸煮过程中的控制参数，减少蒸煮过程用碱量而使污染物产生减少5%左右，对纸浆间歇蒸煮过程的研究也获得了相同结论。在此基础上，应用多目标模糊决策对蒸煮过程进行优化控

［l0］

制也取得了较好的效果。

2过程控制清洁生产面临的新问题

控制学科领域的过程建模、优化和大系统等理论与技术都已比较成熟，但用于实现生产过程清洁生产时仍面临一些特殊问题，需要寻找新的解决途径。

采用常规优化控制方法具有精度高、理论技术首先，由于通常在进行工业生产过程的工艺设计时，对一般主产品工艺考虑比较仔细，机理比较明确，而副产品及废弃物工艺则往往不甚清楚，因此面向清洁生产的过程建模难度更大。生产过程的清洁生产问题模型的形式更具有多样性，不仅有机理模型、辨识模型等数值模型，而且会有语言模型和其他智能模型。传统控制理论最明显的特征是依赖精确数学模型。因此，在过程清洁生产技术中应用传统控制理论时，存在建模困难问题。

其次，清洁生产的概念需要落实到生产过程的每一个环节，建模和优化也必须考虑到每一个环节，除了考虑在产品生产主过程的控制与优化，还要考虑对副产品尤其是废弃物产生过程的控制和优化。复杂工业过程一般都有流程长、工艺复杂的特点，因此面向清洁生产的建模、控制和优化所涉及问题的规模一般都比较大。复杂大系统控制问题是控制学科有待解决的难题。

另外，面向清洁生产的控制与优化系统是以生产的节能、安全、优质、高产为目标。由于目标的不一致，两种系统的优化目标及优化策略之间往往存在矛盾与冲突。因此，面向清洁生产的建模和优化必须考虑多目标优化与多任务，以及各个目标和任务的协调问题，同时还要考虑实时性。虽然有关多目标优化与决策的研究很多，算法也比较丰富，但对清洁生产中的多级多目标问题目前还缺乏实用有效的解法。

3制浆过程中的过程控制清洁生产新方法和成果

由于过程控制技术实施清洁生产研究具有深远的社会意义和广阔的应用前景，许多专家和学者已经开始对过程控制清洁生产技术从理论到实际应用进行了研究。

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2001年第12期

化工进展

成熟的优点，但常规优化控制方法过于依赖生产过程的数学模型，在难以精确建模的复杂生产过程实施清洁生产时，常规优化控制方法存在很大的局限性。3.2

智能控制方法

根据文献［8，9］，在国家“九五”重点科技攻关课题“大型造纸厂控制与优化商品化工程软件”中的“燃烧过程建模、控制与优化”项目研究中，针对大型纸浆厂碱回收炉的实际运行工况，进行了稳态和动态机理建模。在此基础上，以碱回收炉安全、平稳及减少碱流失降低污染为目标，提出了碱回收炉的模糊预测控制优化控制策略，并在SUNYTDCS2000计算机软硬件平台进行了现场实施。现场运行结果表明，碱回收炉工段全年可减少碱流失约200t，吨碱产汽量和运行周期分别提高了2.09%和2%。上述三项给企业增加了l00万元/年的经济效益；同时，减少环境污染也带来了巨大的生态效益。

模糊预测控制优化控制采用了智能建模和先进控制方法相结合的智能控制方法，为过程控制技术实施清洁生产开辟了新途径。但这种智能控制方法仅仅是对整个生产过程中规模较小、相对独立的部分有较好的效果。随着生产过程的规模扩大和复杂程度的增加，采取单一的智能控制策略的实时性和控制效果也逐渐降低。3.3

基于多智能体技术的综合控制和优化方法以上对制浆生产过程清洁生产的研究都是针对一个相对独立生产过程进行的优化控制，清洁生产的效果是明显的。但要实现实际意义的清洁生产，就必须对整个制浆生产过程进行优化控制。由于制浆生产具有规模大、工艺过程复杂等特点，要使用传统的优化方法来完成这样大规模、多目标优化是非常困难的。高速发展的计算机技术和人工智能技