本研究解决了碳纤维原丝生产中回收液浓度在线测量的问题。通过配置回收液不同浓度的溶液样本，改变样本温度等方法，在收集65组“溶液密度-温度-浓度”数据基础上采用最小二乘曲线拟合方法建立了数学模型，并使用Python作为模型推导的工具。在OMC平台上通过编程实现了溶液密度、温度和浓度的转换函数。

近些年来，建立了很多大型石油化工企业，由于受投资的影响，越来越多的超大型现场联合机柜间出现了，导致现场仪表仪表信号传输的距离越来越远。本文结合石油化工装置中仪表电缆的特点和信号类型，对本安信号、隔爆信号进行比较，研究了这些信号可能传输的最大距离，并对仪表电缆的选型提出了一些参考建议。

常减压装置是石油化工的最前端运行装置，其减压塔塔底液位的测量是关乎常减压装置的正常、平稳运行的关键，本文探讨减压塔塔底各种液位测量技术，研究实际测量难点及问题，找寻最优测量方案，并通过实践应用予以验证。

为进一步提高天然气流量计量准确率,消除因流量计长期运行老化产生的误差，加快国产化流量计的推广和应用，提出一种复合型流量积算仪的设计方案，实现了差压式、速度式等多种原理的天然气流量计算方法，降低了流量计的采购和维修成本，有效保障了工控数据的安全可靠。

摘要：通过风、光等绿色能源电解水制氢，用于石油化工、交通等继续脱碳的领域，是实现可持续发展的重要途径。利用可再生能源（风和光）和电解水制氢的优点，针对绿电制氢工艺的强耦合、变化复杂的特点，研究一套智能化控制系统，实现制氢与风光的解耦和功率平衡问题，提高制氢系统的稳定性和可靠性；为风光等可再生能源和电解水制氢项目的稳定运行提供理论依据。

对于C3加氢过程反应，传统手动控制容易出现过加氢和漏加氢，会造成出口MAPD的大幅度波动，影响催化剂的选择性和转化率。C3加氢过程存在非线性、滞后和多工况特性，导致单一工况的线性模型难以对C3加氢过程进行建模。本文提出了一种基于工况识别与线性参数时变（linear parameter-varying, LPV）模型对C3加氢过程进行建模的方法。首先，利用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）对C3加氢过程的动态数据进行动态特征提取和K-Means算法根据动态特征进行工况识别。其次，采用ARX模型对每类工况进行局部线性模型辨识。最后，根据对局部线性模型进行加权得到LPV模型，用LPV模型近似C3加氢过程，为后续的先进控制器的设计奠定基础。仿真结果验证了该LPV模型对C3加氢过程建模的准确性。

本研究针对石化行业 DCS 巡检系统在复杂运维情境下面临的 “技术先行，需求滞后” 问题，提出基于 KANO 模型和 TRIZ 理论的跨学科优化方法。首先，构建石化 DCS 专用感性词汇库，经问卷调查与 KANO 模型分析确定关键感性需求，如将 “安全、稳定” 等归为必备属性。然后，运用 TRIZ 矛盾矩阵剖析巡检系统界面适配性、操作经济性等矛盾，提出标准化接口重构等解决方案。最终建立的 DCS 巡检系统，通过动态数据全息展示等实现检查效率提升，单次巡检耗时从 1.2 小时降至 0.5 小时，设备故障率显著降低，故障诊断视图使故障定位准确率达 98.5%，为流程工业的人因工程优化提供新思路与方法，具有重要参考价值，后续可进一步探索其在其他领域的应用潜力。

绿氨作为零碳绿色燃料受到广泛关注，氨合成技术正向低压化方向发展。传统冷凝分离法在低压条件下分离能耗显著增加，促使新型低能耗分离工艺的研究日益深入。吸附分离工艺凭借吸附速率快、分离效果彻底等优势，在吸附剂和工艺研究方面取得重要进展，但该工艺在自动控制领域仍面临诸多挑战。本研究通过对比传统冷凝分离与新型吸附分离工艺发现，在相同操作条件下，吸附分离工艺可降低能耗约4.5%。针对吸附分离工艺特有的控制难点，研究提出了多罐并联设计、分级解吸控制、分步加压策略等解决方案。同时，对关键阀门的选型提出了具体建议。研究表明，吸附分离技术为低压氨合成提供了创新解决方案，虽然控制复杂度高于传统工艺，但随着顺控逻辑优化和装备可靠性提升，该技术有望在节能降碳方面发挥重要作用。

介绍间歇工艺行业现状，分别介绍安全自动化、工艺控制自动化、全操作自动化。介绍反应釜典型操作单元划分，介绍顺序控制文档编制的方法及注意事项。介绍自动化率评估的流程，展开描述如何确定分析范围，以及如何进行自动化率评估。根据评估的结果给出进一步改造提升建议。

本文介绍了布尔代数及数字逻辑系统的基本概念，详细阐述了顺序控制的分类。文中以基本步序逻辑块为核心，分析了其数字电路构成、执行步骤及输入输出功能，在此基础上构建多步顺控逻辑，并探讨了停车指令、开关阀动作与回讯逻辑、动作计时模块等关键环节的设计，介绍了启动、停车、复位模块，阀门操作模式切换，步序记忆及断点续运行等功能模块，以及基本步序逻辑块的封装与应用场景。

以丙烷脱氢（PDH）装置的流程特点、介质特性以及项目所在地的自然条件为例，阐述了该装置高温介质、气相丙烷/丙烯介质两种典型工况下的仪表引压管设计思路，针对变送器引压管从接口处挣脱、气源管从气动阀门接口处脱落、仪表测量不准等现象，结合设计和施工规范中相应条款要求，提出了管道卡箍固定变送器、设置膨胀弯、增加伴热等改进措施，为该类生产装置提供了很好的指导经验和参考意义。

石油化工行业因高危生产特性，安全仪表系统的可靠性至关重要。当前安全仪表系统应用虽已普及，但仍存在误动作率高、功能安全评估不足、设计缺陷及管理漏洞等问题，事故风险依然存在。例如，单点联锁误动率高、SIL验证数据来源可靠性不足、SIF检验测试不到位等隐患突出。为此，从管理、技术、风险管控方面提出了解决的措施。

针对化工行业循环氢气压缩机故障风险难以准确判断和预测的问题，本文提出长短记忆网络（LSTM）的循环氢气压缩机故障预测方法，并具有预测准确、高效的特点。利用历史数据进行数据处理，将循环氢气压缩机的温度、压力、等参数作为输入值，对故障进行实时预测，并以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差（MAPE）对预测结果进行评价。实验结果表明：LSTM神经网络模型与 BP 神经网络、RNN循环神经网络进行对比，LSTM预测表现良好，MAE为0.00402、RMSE为0.030811、MAPE为0.171531。本研究不仅为化工行业提供了一种有效的循环氢气压缩机故障预测方法具有重要的理论意义和实践价值，还推动了该领域的技术创新和应用发展。

摘要：为提高油气站场泄漏源位置信息和源强特征的定位精度，最大限度的发挥站场可燃气体监测传感器的作用，综合粒子回弹和地表粗糙度对高斯模型进行了修正，从初始化种群和更新位置两个方面对黏菌算法进行改进，将修正高斯模型和改进黏菌算法（ISMA）相结合，用于泄漏源反演模型的构建和求解，最后结合现场实例进行了分析和验证。结果表明，修正高斯模型的浓度预测与实测数据吻合度优于经典模型，峰值延迟10~30s，ISMA算法在x值、y值、z值上的反演误差均值分别为0.2m、0.1m和0m，源强误差均值为2.5g/s，各项指标均优于传统算法和单项改进算法；中性大气条件下精度最高，ISMA算法在不同气象条件下均表现出良好的鲁棒性。研究结果为油气站场泄漏应急响应提供了高效、精准的反演技术方案。

本文介绍了柱塞泵在石油化工实验装置中的控制要求，聚焦泵控制器与DCS系统间的 Modbus 通信异常问题。文中记录了通信故障的详细情况以及分析和解决问题的过程，最终提出了有效的解决方案。同时提出了冗余通信、链路故障报警和通信状态监控等优化措施，以提高通信系统的安全性和可靠性。本文为类似工业自动化系统中Modbus通信的调试与优化提供了参考意见，有助于解决实际应用中常见的通信问题。

介绍了阀位控制（VPC）的工作原理和典型应用设计与应用。在流量控制中，VPC通过对大小阀控制可兼顾调节范围与精度；VPC还适用于解决分程控制分程点不固定及参数整定难题，如塔顶压力控制中，可灵活调整设定值，；也可用于优化，如通过调节压缩机出口压力降低能耗。同时提出了阀位控制的应用注意事项，VPC依赖内回路的自动控制，且VPC的PID参数整定需慢的要求。

阐述了数字孪生概念的由来、定义及CAD、仿真、RTO、三维交互和数字化交付等数字孪生主要应用技术的演进过程。结合石油石化行业特点，提出基于精准表达分子级物料组成、数字化表达化学动力学和热力学模型及严格的反应、分离等生产单元模型、热传递模型，搭建严格机理的分子级全流程模拟模型，该模型结合人工智能及优化算法，分析评价当前实际装置的生产状况，通过模型自校正、自优化、自执行的分子级全流程模拟实时优化，实现了实时连接、双向映射、动态交互，智能表征。为最终实现石化化工行业基于分子工程的数字孪生技术的数智化转型智能制造，构筑坚实的基础。