精馏操作的三大平衡是什么?在精馏操作中是如何体现的?(精馏三大平衡及解释作用)

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精馏操作的三大平衡是什么?在精馏操作中是如何体现的?

双组分混合液的分离是最简单的精馏操作。典型的精馏设备是连续精馏装置（图1），包括精馏塔、再沸器、冷凝器等。精馏塔供汽液两相接触进行相际传质，位于塔顶的冷凝器使蒸气得到部分冷凝,部分凝液作为回流液返回塔顶,其余馏出液是塔顶产品。位于塔底的再沸器使液体部分汽化，蒸气沿塔上升，余下的液体作为塔底产品。进料加在塔的中部,进料中的液体和上塔段来的液体一起沿塔下降，进料中的蒸气和下塔段来的蒸气一起沿塔上升。在整个精馏塔中，汽液两相逆流接触，进行相际传质。液相中的易挥发组分进入汽相，汽相中的难挥发组分转入液相。对不形成恒沸物的物系，只要设计和操作得当，馏出液将是高纯度的易挥发组分，塔底产物将是高纯度的难挥发组分。进料口以上的塔段，把上升蒸气中易挥发组分进一步提浓，称为精馏段；进料口以下的塔段，从下降液体中提取易挥发组分，称为提馏段。两段操作的结合，使液体混合物中的两个组分较完全地分离，生产出所需纯度的两种产品。当使
组分混合液较完全地分离而取得个高纯度单组分产品时，须有-1个塔。
精馏之所以能使液体混合物得到较完全的分离，关键在于回流的应用。回流包括塔顶高浓度易挥发组分液体和塔底高浓度难挥发组分蒸气两者返回塔中。汽液回流形成了逆流接触的汽液两相，从而在塔的两端分别得到相当纯净的单组分产品。塔顶回流入塔的液体量与塔顶产品量之比，称为回流比，它是精馏操作的一个重要控制参数，它的变化影响精馏操作的分离效果和能耗。

化学质量平衡法cmb要进行哪些测试

在2000年的CARB更新EMFAC模型，修改的基本排放因子和算法。这种变化，他们还调整了过

去，

现在和未来的排放清单的预测。表2包含了1995年的库存使用旧版本的数值模拟模型（CARB，

2000年）和修改后的数据（CARB，2002年）的南海岸空气盆地（洛杉矶）。在新的情况下，移

动源的贡献是42％柴油和58gasoline的。比2000年的预测为整个国家（表1），这是不是太不一

样了。上了年纪的版本国税发模型的预测有64％的排放量来自柴油车和汽油车的36％。这是美国

国家清查结果和更新的预测是相反的。鉴于排放因子模型的主要变形例中，它是可能的差别是因

为在此模型中的变化。此外，怀疑的差异和变化中的存货清单中的移动源排放量的预测的准确

性。

“自底向上”排放清单的方法来评估的影响ofmobile源排放到环境PM的另一种方法是“自上而

下”的方法例证的应用ofreceptor的建模技术。来源归属技术涉及到的应用程序的化学质量平衡

受体模型（CMB）。在这种方法中，环境样品采集，化学分析，和来自已知源配置文件中使用最

小二乘法的线性回归模型的贡献，以提供最适合的环境数据（Watson等人，1991）。在的系数

拟合源配置文件中提供一个的措施ofcontribution从个别来源。源配置文件中包含许多相同的化学

物质，如柴油和汽油车PM排放量的情况下，失败的模型。最新进展“增强”源配置文件中包含

的其他物种，如多环芳香族碳氢化合物（PAHs）的往往能解决共线性问题（吉利斯和Gertler，

2000年Fujita等人，1998; Rykowski和Hrebenyk，1997年）。

**水污染源解析技术

1.3.1.1 **水污染源识别技术

污染源解析体系的建立，主要是污染源解析方法的建立，自20世纪中期以来，国内外学者对污染物在含水层中的运移、控制、修复进行了大量的研究，随着正问题研究方法以及理论的成熟，污染源识别的反问题逐渐成为研究的重点。源解析的方法根据研究对象的不同可分为扩散模型（Diffusion Model）和受体模型（Receptor Model）。前者以污染源为研究对象，后者以污染区域为研究对象。由于扩散模型需要预先知道污染源的排放量，进而研究污染物的浓度分布或反应机理，但实际情况中我们往往便于得到污染物现状分布，而源的分布以及排放信息较难获得。受体模型通过分析源和受体的理化性质识别可能的污染源和源对受体各成分或各监测点的贡献。20世纪60年代，国外首先在大气领域开始了受体模型的研究，形成一套定性、定量的方法解析污染源，这些方法逐渐在土壤及水环境污染源解析中得到广泛应用。受体模型是相对于正向的扩散模型（源模型）而言，是一个反演未知参数的过程，污染源解析现阶段没有明确统一的定义，简称源解析、源识别，环境中各种元素和化合物含量的信息蕴藏着各污染源的特征信号，根据目标环境中检测到的信号，利用污染源与环境之间的“输入-响应”关系，结合实际条件判别、解析与评价污染物的来源、位置、排放强度和时间序列等要素即污染源的识别。

1.3.1.2 污染源解析数值模拟技术

**水溶质运移反问题的研究起源于研究数理方程反问题，**水污染源解析反问题求解也从其中借鉴而来，其反演算法主要有优化-仿真、概率统计等。

从20世纪80年代开始，Wagner（1992）首先在数值模拟基础上，结合线性规划与最小二乘法，将数值模拟的污染物浓度以响应矩阵形式嵌入优化模型中，进行**水污染源的识别；Aral和Guan（2001）运用响应矩阵识别**水污染源，并证明该方法比运用线性规划方法更有效；Mahar和 Datta（1997）利用优化**水监测系统来提高污染源识别的效率，利用监测井获得的数据运用于非线性优化模型中获得更精确的污染源预测；Atmadja和Bagtzoglou（2001）总结了污染源识别中的数学方法，将方法归纳为优化法、解析解法及概率统计方法和地学统计法。

Datta和Chakrabarty（2009）采用了模拟模型外部链接优化模型的方法识别污染源；Singh（2004）等利用人工神经网络法识别未知的污染源，同时研究了遗传算法解二维源解析优化模型；Khalil等（2005）综合利用4种模拟方法（人工神经网络（ANNS）、支持向量机（SVMS）、投影局部加权回归（LWPR）、相关向量机（RVMS））建立了相对复杂和耗时的数学模型，模拟**水中硝酸盐浓度分布。Wang和Zabaras（2006）利用贝叶斯级数法解对流弥散方程，推导过去某一时间污染物浓度分布，研究了**水连续渗流的污染来源；Bashi-Azghadi等（2010）利用多目标优化模型——非劣排序遗传算法Ⅱ，链接到MODFLOW和MT3D模型中进行污染源识别，利用并行支持向量机和人工神经网络识别主要污染物。同时还有众多学者对**水污染源位置及排放时间序列进行解析。

国内针对污染源解析的研究不多，多集中在地表水及水力参数识别领域。**水方面，国内学者运用水动力-水质耦合模型，建立了基于贝叶斯推理的污染物点源识别模型，通过马尔科夫链蒙特卡罗后验抽样获得了污染源位置和强度的后验概率分布和估计量，较好地处理了模型的不确定性和非线性，在反演结果的可靠性和估计的精度方面采用贝叶斯推理和抽样方法获得的反问题的解具有信息量大，能给出环境水力学参数的后验分布且估计精度高的优点，该方法适用于水文地质条件以及水流运移过程相对复杂的多点源解析。

Sidauruk等（1998）提出一种基于解析解的反演方法，该方法只需要合理的污染浓度序列，可以预测弥散系数、水流流速、污染源浓度、初始位置和污染开始时间，利用参数与浓度对数之间的相关系数，取得参数值，但是由于运算基于解析解，该方法只适用于地层条件简单的均质含水层。Skaggs和Kabala（1994）在一维饱和均质非稳定流模型中运用TR方法，利用复杂的污染物浓度序列，在其他条件未知的情况下，开展源解析工作，指出该方法对数据四舍五入的误差并不敏感，但精度受污染羽测量误差影响明显。

1.3.1.3 污染源解析多元统计法

多元统计方法从统计数据中分析各水质点潜在相关关系，结合实际条件揭露水文地质条件，在污染源解析应用中，无须事先知道污染物源成分谱，适用于水文地质条件简单，观测数据量较大，污染源和污染种类相对较少的地区，其优点是运用简便，可广泛应用统计分析软件进行计算，在实际应用中，多元统计方法只能识别5～8个污染源。

（1）因子分析法

因子分析（Factor Analysis，FA）是研究相关阵或协方差阵的内部依赖关系，它将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。FA法使用简单，不需要研究地区优先源的监测数据，在缺乏污染源成分谱的情况下仍可解析，并可广泛使用统计软件处理数据。其不足之处在于需要输入大量数据，而且只能得到各类元素对主因子的相对贡献百分比。

（2）主成分分析法

主成分分析方法（Principal Component Analysis，PCA）是常用的数据降维方法，应用于多变量大样本的统计分析中。该方法是对所收集的资料作全面的分析，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，把多个变量（指标）化为少数几个可以反映原来多个变量的大部分信息的综合指标。

（3）聚类分析法

聚类分析又称群分析（Cluster Analysis，CA），它是研究（对样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，即把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）聚合为另一类。根据分类对象不同，可分为对样品分类的Q型聚类分析和对指标分类的R型聚类分析两种类型。聚类分析可用SPSS软件直接实现，在水质时空变异、水化学类型分区中得到广泛的应用。

（4）矩阵数据分解法

利用矩阵分解来解决实际问题的分析方法很多，如主成分分析（PCA）、独立分量分析（ICA）、奇异值分解（SVD）、矢量量化（VQ）、因子分析（FA）等。在所有这些方法中，原始的大矩阵被近似分解为低秩的V＝WH形式。正定矩阵分解法（Positive Matrix Factorization，PMF）、非负矩阵分解法（Non-negative Matrix Factorization，NMF）和非负约束因子分析（Factor Analysis with Non-negative Constraints，FA-NNC）是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法，三者在求解过程中对因子载荷和因子得分均做非负约束，使得因子载荷和因子得分具有可解释性和明确的物理意义。

（5）混合多元统计法

目前应用的混合多元统计法主要有因子分析与多元线性回归相结合，因子分析法与化学质量平衡法相结合，因子分析、化学质量平衡法与多元线性回归3种方法相结合，以上几种方法也可以和聚类分析或GIS相结合以提高分析结果的准确性。其中因子分析与多元线性回归结合在水和沉积物污染源的辨析中有着非常广泛的应用。

1.3.1.4 污染源解析化学质量平衡法

化学质量平衡法（CMB）于1972年由Miller等（1972）第一次提出。CMB法在大气领域的应用已趋于成熟，美国EPA开发了一系列CMB模型，并得到广泛的应用。CMB法是基于质量守恒的方法，利用源和受体化学组成的监测数据建立质量平衡模型以定量计算各污染源对**水中污染物浓度的贡献率。CMB方法的应用必须满足几点假设条件：①特征污染物成分从源到汇不发生化学反应；②化学物质之间不发生反应；③对受体有明显贡献的源均被纳入模型；④与不同源的成分谱线性无关；⑤测量误差是随机误差且符合正态分布。主要利用污染源组分浓度与采样点数据中各污染组分的浓度求线性和，构成一组线性方程，计算各污染源对取样点的贡献率。

设通过采样分析检测点处成分i的浓度为Xi（mg/L），总共有j个污染源排放点，各排放点处i污染物浓度为Cij，各排放点处成分i对最终监测点处的贡献百分比为Pij，则

**水型饮用水水源地保护与管理：以吴忠市金积水源地为例

式中：i——检测点处各不同组分数；

j——污染源的个数；

Xi——检测点测得的成分i的浓度值；

Cij——污染源j点处i组分的浓度；

Pij——各j污染源对检测点处i成分的贡献率。

根据选择测定的组分可建立i个方程，当i≥j，联立方程组原则上可求出Pij，确定各污染源的贡献率识别主要污染源。

**水中污染物的迁移转化是一个复杂而长期的过程，CMB法是否适合运用于**水污染源解析还需要进一步的研究和探讨。

1.3.1.5 解析法与GIS相结合法

各种解析方法能够与GIS相结合，从时空上反映刻画污染过程，并为解析提供数据和图像；GIS最初主要应用于空间分析、显示和制图。利用GIS软件的空间分析功能，分析**水水质组分空间分布状况，绘制等值线图，直观地反映污染源与**水水质的相关关系。国内外学者运用GIS技术和多元统计方法对表面水污染进行空间分析及源解析。Ouyang等（2006）分析了表面水水质的季节变化，并根据不同季节找到影响水质的重要因子。Zhou F等（2007）结合多元分析方法及地理信息系统（GIS），对香港东部海湾海水污染的时空分布特征进行研究，并进行了污染源识别工作，对数据进行预处理，利用聚类分析以及主成分分析减小了数据测量误差，确定了特征污染物以及各污染物主要来源。

1.3.1.6 定性及半定量方法

定性及半定量方法主要应用于 PAHs（多环芳烃）解析，迄今已发现的200 余种PAHs中有相当部分具有致癌性和致突变性（Christensen et al.，2007），PAHs主要通过大气沉降、城市污水和工业废水的排放、石油的溢漏等途径进入地表水和**水，从而导致饮用水水源污染。PAHs 是目前水环境中致癌化学物质中最大的一类（Mnzie et al.，1992）。因此，对环芳烃来源进行解析，进行**水污染防控也是研究的重点。

质量工程师必备的技能有那些？

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质量管理措施分类有哪些？

生产过程质量管理措施有：

1、计划阶段，看哪些问题需要改进，逐项列出，找出最需要改进的问题。

2、执行阶段，实施改进，并收集相应的数据。

3、检查阶段，对改进的效果进行评价，用数据说话，看实际结果与原定目标是否吻合。

4、处理阶段，如果改进效果好，则加以推广；如果改进效果不好，则进行下一个

生产过程质量管理的工具：

1、控制图：用图形显示某项重要产品或过程参数的测量数据。在制造业可用轴承滚珠的直径作为例子。在服务行业测量值可以是保险索赔单上有没有列出某项要求提供的信息。

2、走向图：用来显示一定时间间隔（例如一天、一周或一个月）内所得到的测量结果。以测得的数量为纵轴，以时间为横轴绘成图形。

参考资料：质量管理方法：

(1)统计调查表法。是利用统计表对数据收集、整理的一种方法。

(2)分层法。是将收集的数据，根据不同的目的和要求，进行分组、整理的方法。

(3)排列图法。是利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。

(4)因果分析图法。是利用分析图来整理某个质量结果。

(5)直方图法。它是将数据进行整理，绘制成分布图，来描述质量分布状态的一种分析方法。

用一架不等臂天平称量某一物体质量，将物体放在天平左盘，右盘内放质量为m1砝码时，天平平衡；将物体放在

天平在水平位置平衡，如图设天平的左半段是l2，右半段是l1，把物体m放在不等臂天平的左盘，右盘放m1砝码，天平平衡，所以mgl2=m1gl1--①，把物体m放在不等臂天平的右盘，左盘放m2砝码，天平平衡，所以m2gl2=mgl1--②，①②得，mm2=m1m，所以，m=m1m2