在精对苯二甲酸(PTA)生产过程中,影响产品粒度的因素多且复杂。采用主元分析(PCA)方法对高维输入变量进行降维处理,利用PCA与神经网络相结合(PCA-ANN)方法建立了PTA产品平均粒径的软测量模型,模型误差在5%以内,工业应用结果验证证了方法的有效性。
基于几种常见的分布假设对粒径分布和体积分布进行估计并利用x~2检验对得到的结果进行检验,确定可接受的分布估计。对PTA粒径分布和体积分布的估计结果与激光粒度仪KW-201的结果一致,验证了方法的有效性。
通过改善结晶器的工艺控制条件以及在结晶器搅拌器上增加变频器来调整转速,降低其搅拌强度,使PTA粒径从84μm提高至110μm左右,提高了离心机分离效果,延长了设备运转周期,同时亦提高了产品气送速度和PTA产品优等品率。返回搜狐,查看更多
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发布时间:2025-06-23 作者:产品中心PTA是白色粉末,是重要的大宗有机原料之一,是生产聚酯的原料,而聚酯又是生产涤纶的原料。广泛用于与化学纤维、轻工、电子、建筑等国民经济的各个方面。同时,PTA的应用又比较集中,世界上90%以上的PTA用于生产聚对苯二甲酸乙二醇酯(简称聚酯,PET)。
在医药、化工等许多工业领域中,晶体产品的粒径分布是一个十分重要的质量参数。现有测定晶体粒径分布的方法主要有激光粒度仪法、筛分法和沉降法等。PTA激光粒度仪KW-201干法测量结果比较准确,但价格较贵;筛分法原理简单,但测量结果不够准确;沉降法测量周期较长。
激光粒度仪KW-201干法模式测试PTA粒径分布,考察不同测试条件对粒径分布的影响。实验结果表明:在气流分散压力200kPa、进样速度50%、测试时间为5-8s的条件下,PTA样品的粒径和粒径分布测试过程方便快捷,测试结果重现性好。分析结果与筛分法结果相符,说明了干法模式测试结果的可靠性。
在精对苯二甲酸(PTA)生产过程中,影响产品粒度的因素多且复杂。采用主元分析(PCA)方法对高维输入变量进行降维处理,利用PCA与神经网络相结合(PCA-ANN)方法建立了PTA产品平均粒径的软测量模型,模型误差在5%以内,工业应用结果验证证了方法的有效性。
基于几种常见的分布假设对粒径分布和体积分布进行估计并利用x~2检验对得到的结果进行检验,确定可接受的分布估计。对PTA粒径分布和体积分布的估计结果与激光粒度仪KW-201的结果一致,验证了方法的有效性。
通过改善结晶器的工艺控制条件以及在结晶器搅拌器上增加变频器来调整转速,降低其搅拌强度,使PTA粒径从84μm提高至110μm左右,提高了离心机分离效果,延长了设备运转周期,同时亦提高了产品气送速度和PTA产品优等品率。返回搜狐,查看更多