基于统计法的软测量建模研究

李新春，何春明

(和利时科技集团有限公司，北京 100176)

工业生产中要实现良好的产品质量控制，必须对与产品质量密切相关的重要过程变量进行准确的实时测量与控制。然而在生产过程中有一些变量却难以直接或实时测量，比如催化剂的活性、精馏塔的产品组分浓度、汽油干点、轻柴油凝固点、裂解炉裂解深度、丙烯腈收率等。

为解决以上问题，软测量便应运而生。软测量也称为软仪表，即建立可测、易测的过程变量(辅助变量)与难以直接检测、或难以实时监测的待测变量(主导变量)的数学模型，用软件实现对待测变量的估计。软测量为后续的质量检测、质量控制及质量优化奠定了基础，是化工过程控制中十分重要的问题[1]。

1 软测量模型的建立

软测量模型的建立主要有以下3种方法：

1)机理法。通过分析过程的反应机理，运用物理、化学等基本定律来描述过程，建立模型。机理模型在工艺机理比较清楚的情况下，能够取得较好的效果，其适用工况范围大，推广性好，且主导变量的化验数据不存在时采用机理模型。但到目前为止仍有机理不明的复杂过程难于建模，建模的代价也较高，不同对象的机理模型可能千差万别，因此机理模型的专用性强而移植性较差，难于形成通用的软测量产品。在文献[2-4]中，建立聚乙烯反应的机理模型估计聚合物成分，建立精馏塔的严格机理模型估计反应温度及产品成分，建立热量与风量的机理模型估计氧气量。……