化学工程化产化工工艺实习生实习报告

化学工程化产化工工艺实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在化产化工工艺岗位实习，负责催化反应器运行参数监控与数据采集。通过连续监测反应温度、压力、流量等指标，累计处理运行数据12,860条，优化操作窗口使产品收率提升5.2%，能耗降低3.1%。核心工作包括实时调整反应温度区间(350420℃)以平衡转化率与选择性，建立流量波动与产物纯度关联模型。应用HYSYS模拟软件对工艺流程进行动态仿真，验证了改进方案对能耗优化的有效性。提炼出基于响应曲面法的参数寻优方法，该方法可推广至类似复杂反应系统的工艺优化中。二、实习内容及过程1.实习目的去7月1号开始实习，主要想看看书本上的反应动力学、分离工程这些知识在工业上到底啥样，顺便熟悉下化产装置的实际运行流程。想弄明白反应器里的温度、压力、流量这些参数怎么精确控制，才能把转化率和选择性都搞上去。2.实习单位简介我去的这家单位，主要是做烃类裂解制氢和合成气的。厂里有几套万吨级的装置，用的都是管式反应器，催化剂是自行研发的，反应温度得控在380到450摄氏度之间，压力波动不能超过0.5个大气压，不然催化剂容易失活。3.实习内容与过程前两周跟着师傅熟悉流程，主要看DCS系统，学怎么读反应器、分离塔的操作曲线。师傅给我留了个任务，要分析一下水冷器结垢对出口温度的影响。我每天盯着实时数据，发现某台水冷器进出口温差从0.8摄氏度涨到1.2摄氏度，就怀疑是结垢了。跟运行班组沟通，他们确认了，说三个月左右就要清洗一次。我拿流量计和温度传感器的校准记录查了查，发现2023年6月25号换的催化剂，当时没注意清洗，导致换热效率下降15%。后来我提了个建议，在清洗周期里加个换热效率的监测点，师傅觉得挺有道理，就采纳了。接下来参与了一个项目，是优化反应器进料配比。某次发现合成气中氢气含量偏低，碳一产品选择性只到70%，跑数据时发现甲烷转化率在85左右就趋于平稳。我就用HYSYS搭了个简单的模型，调整进料中氢碳比，发现1.2左右的时候，甲烷转化率能提到91%，选择性也到73%。跟工艺科的人讨论时，有人提了反应平衡的限制，我说那能不能调整反应器床层温度梯度，师傅让我再跑几版。最后确定了分段升温方案，中段温度提高20度，最终产品收率真的提了5.2个百分点。4.实习成果与收获8周里，我独立完成了3个操作参数的关联分析，都形成了报告。最满意的是那个水冷器结垢的案例，通过数据追溯找到了根本原因。现在对全流程的物料衡算和能量衡算有了直观认识，以前觉得复杂的反应网络，现在能看懂操作曲线上的拐点代表啥意思了。师傅常说“化工生产就是平衡”，什么温度平衡、能量平衡、经济平衡，这些话现在才懂。5.问题与建议实习期间发现两个问题。一是厂里培训挺随意的，新来的实习生的培训记录都是模模糊糊的，我学东西全靠跟着师傅屁股后面问。建议搞个标准化的培训手册，至少把安全规范、关键设备的操作规程给弄明白。二是我在参与配比优化项目时，发现工艺科和运行科的数据传递有延迟，有时候我分析的数据已经是两小时前的了，影响结果准确性。可以开发个实时数据共享平台，或者建立关键参数的预警机制。这段经历让我意识到，做工艺优化不能光靠模型，还得懂现场，比如这次配比调整，模型算再好，实际操作还得看催化剂的结块情况。以后要是真干这行，得补足过程控制方面的知识，不然光会算数没用。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周，从7月1号到8月31号，感觉像是把书里那些抽象的转化率、选择性、能量衡算，一个个变成了DCS屏幕上跳动的数字。记得刚开始看反应器温度曲线时，一堆波峰波谷看不懂，觉得挺懵的。后来跟着师傅，通过分析2023年6月25号更换催化剂后的实时数据，找到了水冷器结垢导致换热效率下降15%的问题，最终推动实施了清洗周期调整。那一刻觉得，原来理论真的能指导实践，而且解决实际问题时，数据就是最好的语言。师傅常说的“化工生产就是平衡”，现在才真正体会到，无论是能量平衡还是经济平衡，都需要反复试验和精确计算。这段经历让我明白，书本知识是基础，但只有深入现场，把参数、设备、工艺条件都摸透了，才算真正学到了东西。2.职业规划联结这次实习让我更清楚自己未来想干嘛了。以前觉得化工厂环境闷，工作枯燥，现在看到运行班组为了稳定指标每天巡检，工艺科的人为了0.5个百分点的收率调整配比，觉得挺有劲的。特别是参与那个分段升温优化项目，虽然只是模型计算的一部分，但看到最终产品收率提升5.2个百分点，那种成就感特别实在。这让我坚定了走工艺优化这条路。接下来打算把过程控制这块补上，顺便把AspenPlus和HYSYS用得更熟练，打算明年考个注册化工工程师的基础考试，至少先了解下考试范围，把专业基础再扎实点。实习时发现，厂里挺缺懂全流程的人，特别是既懂工艺又懂控制、还懂数据分析的，这给我指了条明路。3.行业趋势展望在实习过程中，看到厂里开始推广一些智能控制算法，用来预测反应趋势，减少人工干预。还有几个项目在研究低碳工艺，比如用合成气制乙二醇的技术路线调整。这让我意识到，传统化工已经不单单是经验积累了，现在更强调精细化操作和绿色生产。我接触到的那些实时数据分析方法，比如用响应曲面法优化操作窗口，我觉得未来在数字化工厂里会越来越重要。以后要是再遇到类似问题，我想不光是调参数，还能试试用Python做数据挖掘，看看能不能从海量的运行记录里发现更优的操作模式。行业在变，咱们学生也得跟着学，光靠学校那点知识肯定不够，得多关注行业动态，像AI化工、碳中和技术这些，得多了解了解。四、致谢8周的实习时光里，得到了很多帮助。感谢实习单位给我这个机会，让我看到了真实的化工生产。指导老师不仅在DCS系统操作上耐