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在化工过程监测中，传统单变量监测及固定数学模型监测方法存在局限性。研究人员开展基于边界点构建 CSTR-DC 循环化学过程正常操作区（NOZ）模型的研究。结果显示该模型能精准捕捉真实 NOZ，提升监测准确性，对化工过程安全与产品质量保障意义重大。
在化工生产的大舞台上，连续搅拌釜式反应器与精馏塔集成并带有循环的（CSTR-DC-recycle）化学过程，可谓是众多工业化工厂的核心 “主角”。它们凭借着能同时实现反应物转化、目标产物分离以及未反应反应物循环利用的 “本领”，成为了经济高效生产的关键环节。然而，想要让这场 “生产大戏” 安全、稳定地持续上演，对这些复杂化学过程的精准监测就显得尤为重要。
但目前的监测手段却面临着诸多挑战。以往常用的单变量监测方法，就像是用一个个孤立的 “小格子” 去衡量整个复杂的系统。它只是简单地将每个过程变量的测量值与预先设定的允许极限进行比较，完全忽略了变量之间千丝万缕的联系。这就好比在一幅精美的拼图中，只关注每一块拼图本身，却忽视了它们组合在一起才能呈现出完整画面的事实。例如，在实际的化学过程中，各个变量通过质量和能量平衡等物理模型紧密相连，它们相互影响、相互制约，共同构成了一个复杂的动态网络。但单变量监测所构建的多维矩形空间，却无法体现这种内在联系，导致在监测过程中常常出现误判。
而后来出现的一些基于固定数学模型的监测方法，如用椭球模型和凸包模型来表示正常操作区（NOZ），虽然考虑到了变量之间的部分关系，但仍然存在缺陷。因为 CSTR-DC-recycle 化学过程的 NOZ 形状往往非常复杂，难以用这些固定的数学模型精确描述。这就如同用一个固定形状的模具去套各种不规则的物体，必然会出现 “不合身” 的情况，使得监测的准确性大打折扣。
为了攻克这些难题，推动化工过程监测领域的发展，研究人员开展了一项极具意义的研究。他们致力于构建一种全新的 NOZ 模型，以更精准地反映 CSTR-DC-recycle 化学过程的真实操作情况。最终，研究人员成功提出了一种基于边界点构建 NOZ 模型的方法，该方法充分考虑了过程知识，为化工过程监测带来了新的曙光。这一研究成果发表在《Chinese Journal of Chemical Engineering》上，在化工领域引起了广泛关注。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们通过物质平衡和过程变量的历史数据样本，构建了 CSTR-DC-recycle 化学过程所需的灰色箱模型（一种结合了理论知识和实际数据的模型）。接着，利用贝叶斯估计规则来测量灰色箱模型的不确定性，确保模型能够准确地代表实际的化学过程。然后，基于输入过程变量的历史数据样本，使用灰色箱模型模拟操作点，并筛选出满足过程操作要求的点，以此来构建 NOZ，并提取边界点建立 NOZ 模型。最后，再次借助贝叶斯估计规则和欧氏距离来衡量所建立 NOZ 模型的准确性。
下面来详细看看研究结果：
- 灰色箱模型构建：研究人员针对丙二醇生产的 CSTR-DC-recycle 化学过程，成功构建了灰色箱模型。这一模型整合了过程中的物质平衡原理以及大量的历史数据样本，为后续的研究奠定了坚实基础。通过这个模型，研究人员能够更深入地理解化学过程中各个变量之间的内在关系，就像是为复杂的化学过程绘制了一幅精确的 “地图”。
- NOZ 模型建立与准确性验证：利用构建好的灰色箱模型，研究人员模拟了众多操作点，并从中挑选出符合过程操作要求的点，进而确定了 NOZ 的边界点，成功建立了 NOZ 模型。随后，经过贝叶斯估计规则和欧氏距离的验证，该模型展现出了较高的准确性。与传统的固定数学模型相比，基于边界点构建的 NOZ 模型能够更好地捕捉 CSTR-DC-recycle 化学过程的真实 NOZ，无论其形状多么复杂。这意味着在实际监测过程中，它能够更精准地判断操作点是否处于正常范围，大大减少了误判的情况。
在研究结论和讨论部分，这项研究成果的重要意义得以凸显。基于边界点构建 NOZ 模型的方法，打破了传统固定数学模型的束缚，充分考虑了过程知识，为 CSTR-DC-recycle 化学过程的监测提供了一种更有效、更准确的工具。它能够帮助工业生产更好地保障化工过程的安全运行，提高产品质量，降低生产成本，在化工生产领域具有广阔的应用前景。同时，该研究也为其他类似复杂化学过程的监测研究提供了新思路和方法借鉴，推动了整个化工过程监测领域的发展。相信在未来，随着这一研究成果的不断完善和推广，将为化工行业的发展带来更多的机遇和可能。
