干燥过程是化工，医药生产的一个重要环节。在生产过程中，被干燥产品的最终湿含量，是一个重要的指标，它直接影响产品的质量和收率。目前，在干燥生产操作中，物料湿含量在线监测，不仅国内没有先例，在国际上也是一个世界性难题。

在实际生产过程中，干燥器内物料水分的确定只采用人工间歇采样进行化验分析的办法，对生产指标进行控制。在实际操作时，一般间隔一个小时，两个小时，甚至更长的时间进行一次取样测，因此，生产质量难以保证，经常造成终点湿含量超标，要返料重新干燥，不但影响产品质量，而且浪费能源。

公司使用德国 BECKHOFE AOTUMATION COMPANY的PLC控制器以及编程环境，通过对大量的生产数据进行统计，建模，成功实现了流化床干燥器物料湿含量的实时监测及终点预报，并在一家制药厂的流化床干燥系统上进行了成功应用。

系统分析

下图是山西某药厂的流化床干燥器，产品是某药品中间体，来料湿含量为10%~12%，要求干燥器出口药粉湿含量为≤0.35%。目前检验方法为人工取样，通过化验室化验来确定湿含量是否合格，如果化验结果不合格，产品要降级处理，或者重新干燥。

图 山西某药厂的流化床干燥器

控制系统和算法设计

分析

通过工艺分析和现场观察可知，在设备确定，被干燥介质确定，工艺环境条件变化不大的前提下，流化床出口固体颗粒的湿含量(X)与进风温度(Ti)，出凤温度(To)，气相温度(Tg)，和气相湿度(Wg)密切相关，是上述几个变量的函数：

即X=K0×f(K1×Ti，K2×To,K3×Tg,K4×Wg)

K0，K1，K2，K3，K4是与空气流量，空气热容，介质参数有关的参数，进风温度Ti，出凤温度To，气相温度Tg，气相湿度Wg，可以在线测量，因此我们的工作就是根据上述的监测值和化验结果，来确定K0，K1，K2，K3，K4的值。

数据收集与建模

基于上面的设计思路，与现场生产人员一起，收集了3个月的数据。数据的采集间隔时间是20 min一次，每天白天做8 h的经过2个多月的现场运行，现场运行情况良好。在实际运行过程中，只要模型根据现场采集的温度，湿度值进行运算，就可以实时预报干燥器出口药粉的湿含量。

软测量的修正

随着工况的变化，以及传感器信号的漂移，残测量的值会发生偏差，因此在线校正是必不可少的。我们用化验室的离线分析值作为软测量值得校正标准，采用加偏置量的方式进行校正：

即Xc=Xs+b0;

其中Xc是修正后的估计值，Xs是修正前的估计值，b0是偏置量，它可以是正的，也可以是负的。

结语

使用软测量技术，通过构建某种数学模型，使某些不可测变量变为可测，并且可以控制这些不可测变量，使操作人员和管理人员及时掌握产品质量信息，并及时调整操作，可以得到最佳的经济效益。●

【参考文献】

[1] 俞金寿 。工业过程先进控制[M ]。中国石化出版社。

[2] 孙伟民等。化工节能技术[M]。 化学工业出版社。

[3] 黄华江 。 实用化工计算机模拟-MATLIB 在化学工程中的应用[M]。化学工业出版社。

[4] Portoghese,F.,Berryti,F.&Briens,C.(2007).Continuous on-line measurement of solid moisture content during fluidized bed drying using triboelectric probes. Retrieved from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0032591007000095

实验。

本文作者张心蓓来自新加坡国立大学；杨生兴来自山西星火维敏制药有限公司；常杰来自BECKHOFE AOTUMATION COMPANY LTD。

根据以上数据，利用回归分析的方法，借助MATLIB 软件离线构建了一个模型，用来预估干燥器出口的药粉湿含量。