模块化纯化工艺及优化控制测试数据集

模块化纯化工艺及优化控制数据集主要是依据于数值模拟手段,利用Aspen Adsorption数值模拟仿真软件，针对典型氢源，设计开发了变压吸附耦合变温吸附、真空变压吸附两种氢气纯化工艺，研究表明，两种工艺方案均能满足燃料电池级氢气的生产要求。可以为工业生产燃料电池级氢气提供理论参考依据。针对于氢气纯化工艺，提出了两种不同的的优化策略，一方面是基于详细过程模型的优化策略，另一方面是基于数据驱动的代理模型优化策略，两种优化策略分别对于纯化工艺完成了从局部到全局的工艺优化任务。针对纯化工艺存在的不确定扰动因素，为确定扰动机制，一方面通过状态空间方程对纯化过程完成系统辨识，另一方面为提高控制器的鲁棒性，开发了基于长短期记忆深度学习模型完成了系统辨识工作。并探究了开环状态下，目标状态量在不同进料条件等不同工况下的响应曲线，完成时域分析。在上述工作的基础上，提出并开发了PID控制算法和模型预测控制算法两种不同的控制策略，提升了纯化工艺的鲁棒性和稳定性。