MODELING TECHNOLOGICAL PROCESSES OF ORGANIC CHEMISTRY USING THE EXAMPLE OF VINYL CHLORIDE POLYMERIZATION PROCESS
Authors: Коваленко Ю.Ф. , Шулаева Е.А. 
Published: January 2024

Применение поливинилхлорида (ПВХ) в различных отраслях промышленности и повседневной жизни в последние годы увеличилось благодаря его уникальным свойствам и эксплуатационным характеристикам. Однако оптимизация качественных показателей ПВХ остается сложной задачей из-за сложного взаимодействия между компонентами. Цель исследований заключается в установлении математических зависимостей технологических параметров для прогнозирования качества получаемого суспензионным способом поливинилхлорида. В работе представлен обзор методов корреляционно-регрессионного анализа, а также методов машинного обучения, для анализа и расчета показателей качества получаемого поливинилхлорида. В ходе проведения исследований было установлено, что при полимеризации тепловой поток изменяется с течением времени в зависимости от уровня концентрации инициатора. В дальнейшем полученные зависимости могут использоваться при регулировании расхода хладагента в охлаждающую рубашку реактора, для обеспечения изотермического выполнения всего процесса. Было установлено, что, изменяя частоту вращения мешалки, можно изменять размер частиц, и, следовательно, молекулярно-массовое распределение поливинилхлорида. В ходе исследований установлены зависимости, связывающие физико-химические параметры технологического процесса с конструктивными особенностями аппаратуры. Для поддержания качества ПВХ, в частности соответствующего молекулярно-массового распределения была разработана нейронная сеть (каскадная сеть, имеющая прямое распространение сигнала и обратное распространение ошибки, состоящая из десяти сигмоидных нейронов в скрытом слое) в среде MATLAB. Проведено обучение по выборке и проверка на тестовых значениях, которая показала, что сеть с минимальной допускаемой погрешностью предсказывает исход процесса при прочих неизменных параметрах. Результаты исследований могут быть использованы на производстве при прогнозировании качества выпускаемого поливинилхлорида, а также получения продукта с требуемыми характеристиками. В ходе проверки адекватности полученных результатов был сделан вывод, что для данного процесса наиболее точно описывает изменение выходных параметров модель, построенная на основе искусственных нейронных сетей.

The use of polyvinyl chloride (PVC) in various industries and everyday life has increased in recent years due to its unique properties and operational characteristics. However, optimizing the quality indicators of PVC remains a difficult task due to the complex interaction between the components. The purpose of the research is to establish mathematical dependencies of technological parameters for predicting the quality of polyvinyl chloride obtained by the suspension method. The paper presents an overview of correlation and regression analysis methods, as well as machine learning methods for analyzing and calculating the quality indicators of the resulting polyvinyl chloride. During the research, it was found that during polymerization, the heat flux changes over time depending on the concentration level of the initiator. In the future, the obtained dependencies can be used to regulate the flow of refrigerant into the cooling jacket of the reactor, to ensure the isothermal performance of the entire process. It was found that by changing the rotation frequency of the agitator, it is possible to change the particle size, and, consequently, the molecular weight distribution of polyvinyl chloride. In the course of the research, the dependencies linking the physico-chemical parameters of the technological process with the design features of the equipment were established. To maintain the quality of PVC, in particular the corresponding molecular-mass distribution, a neural network was developed (a cascade network with direct signal propagation and reverse error propagation, consisting of ten sigmoid neurons in a hidden layer) in the MATLAB environment. Training was conducted on the sample and testing on test values, which showed that the network predicts the outcome of the process with a minimum allowable error with other unchanged parameters. The research results can be used in production to predict the quality of the produced polyvinyl chloride, as well as to obtain a product with the required characteristics. During the verification of the adequacy of the results obtained, it was concluded that for this process, the model based on artificial neural networks most accurately describes the change in output parameters.