改良Kellogg大型氨厂物料与能量衡算软件研发

"该资源是一篇关于人工智能和机器学习在化工行业中应用的研究论文，主要讨论了改良型Kellogg大型氨厂的物料和能量衡算软件的开发。文章由研究生万勇在王煤教授指导下完成，重点研究了合成氨工艺中的节能技术和流程优化。" 在合成氨生产中，人工智能和机器学习扮演着关键角色。这项研究结合了物理化学、化工原理、反应工程、分离工程、数值计算和计算机科学等多个领域的知识，为改良Kellogg工艺流程提供了科学的计算基础。作者针对天然气预处理、富液冷却、分子筛除水、氨合成后的氨气分离以及氢气回收等关键环节建立了数学模型，以实现物料平衡和能量平衡的精确计算。 论文提出了一种新的热力学物性和相平衡计算模型，减少了对数值计算的依赖，提高了计算效率和准确性。面对改良型Kellogg工艺的复杂回路和频繁变化的生产参数，研究开发出一套简捷快速的计算方法，确保了迭代试差计算的快速收敛，适应了生产过程中的动态变化。 研究成果经过实际生产和设计数据的验证，数据准确可靠，已被企业和设计院用于节能降耗的研究，同时也作为企业管理工具，如评估车间消耗和校核流量计等。该软件的开发对于推动合成氨行业的技术创新和节能减排具有重要意义。 关键词: 合成氨、物料平衡、能量平衡、软件、人工智能、机器学习 通过这篇研究，我们可以看出人工智能和机器学习在化工过程模拟和优化中的潜力，它们可以提高生产效率，降低能耗，同时为环境保护提供技术支持。未来，这种技术的应用有望推广到更多化工领域，促进整个行业的可持续发展。