苏打粉俗称小苏打，即碳酸氢钠(Sodium bicarbonate)，白色细小晶体，无臭，易溶于水，不溶于乙醇，受热易分解，在国民经济中占有重要地位，主要用于食品、化工、轻工、纺织、医药、石油、军工以及有色金属等领域^[1]。为了方便贮藏、使用或者进一步加工的需要，在工业生产中常运用干燥技术除去碳酸氢钠中的湿分。张玉倩^[2]曾使用冷冻干燥法干燥碳酸氢钠，成本较高。杨帅龙^[3]实现了碳酸氢钠溶液低温蒸发干燥，但从离心机出料后的深度干燥部分仍为自然风干，效率较低。中国已经在青岛建立了首套硫化钾、氯化钙和小苏打一体化循环装置，得到了低盐大颗粒小苏打产品，打破了欧美国家在该产品上的市场垄断^[4]。河南金大地化工有限责任公司通过回收合成氨项目中的富裕二氧化碳，生产出20万t/a食用级苏打粉^[5]。随着生产工艺的不断发展，人们对苏打粉产品粒径和水分含量的要求也越来越高^[6]。

喷雾干燥技术干燥过程简单，速度快，颗粒成型均匀，并且能够控制产品的颗粒大小^[7]，应用广。在苏打粉的干燥过程中涉及干燥介质温度、流量和湿度等诸多因素，运用计算机模拟喷雾干燥过程不仅可以除去人为因素造成的实验数据误差，还可以节约大量人力与物力。目前，国内的文献中，应用Aspen Plus软件模拟喷雾干燥工艺流程的研究者较少。在国外，Naterer^[8]提出基于Aspen Plus仿真以提高Cu-Cl循环效率；Posada^[9]应用Aspen Plus和Aspen Icarus模拟甘油纯化过程并进行经济分析，将粗甘油热预处理，酶-碱消化，离心，洗涤，蒸发和喷雾干燥后，将粗甘油纯化至质量分数为98%。为了减少乙醇回收和纯化燃料等级的能源需求，KS University通过Aspen Plus中的电渗析和喷雾干燥模块实现盐回收。Orhan^[10]使用Aspen Plus软件完成了由水解、氧解、电解和干燥4个主要部分组成的4步铜氯(Cu-Cl)循环的设计和模拟研究。因此本研究以年产4万t苏打粉为例，通过Aspen Plus V8.4中通过Dryer模块内部的Fortron语句对碳酸氢钠悬浮液进行喷雾干燥模拟计算，并对经过干燥后产品的温度、含水量、平均直径和总能耗进行优化，达到既保证产品质量又降低能耗的目的。

随着第十六届全国干燥会议的召开，作为高能耗化工操作单元的代表，智能化的喷雾干燥技术成为了研究者们关注的焦点。智能、节能、高效、通用和环保是喷雾干燥工艺及设备的未来发展趋势。近几年，我国的干燥设备自动化能力不断提高，喷雾干燥器的控制算法研究也取得了颇多进展，目前已广泛应用于陶瓷、奶粉和洗衣粉等产品的生产中^[11-13]。在研究者们的工作基础之上，本研究将复合模糊双回路串级控制系统应用于苏打粉喷雾干燥过程，并通过实验仿真证明，该系统超调小，进入稳定过程较快，控制品质好，是实现喷雾干燥温度控制的一种有效方法，有利于指导实验研究和生产实践。

1 研究内容

本研究选择的干燥物料为NaHCO₃浆料，工业上，对于黏性溶液、悬浮液以及糊状物等可用泵输送的物料，一般选择喷雾干燥技术^[14]，其干燥介质为空气，雾化器为旋转型压力式雾化器，由于NaHCO₃是热敏性物料，因此选择雾滴与空气通过并流向下的方式接触、混合及流动^[15]，迅速进行传热和传质，得到符合要求的产品。其工艺设计的目标是：年产苏打粉4万t，经过喷雾干燥塔干燥后的产品温度小于55 ℃、每1 kg产品湿度低于5 g和平均直径小于20 μm。根据文献经验值^[3]，苏打粉浆料温度在20 ℃左右时，浆料有较好的流动性。当苏打粉的出料温度高于55 ℃时可能受热分解生成Na₂CO₃，影响苏打粉的性能，故应取苏打粉的出料温度小于55 ℃。该工艺取热风入口温度200 ℃，热风出口温度60 ℃，年平均温度12 ℃，年平均相对湿度70%。根据干燥过程的物料和热量衡算，得到的其它工艺设计参数见表 1。

2 苏打粉喷雾干燥的模拟 2.1 喷雾干燥塔

在Aspen Plus中建立完整的喷雾干燥模拟流程，如图 1所示，主要包括喷雾干燥单元和气、固分离单元2部分。原料通过泵输送到喷雾干燥塔顶部的雾化器，空气则由空气加热器送到喷雾干燥塔的顶部，空气与雾化的液滴接触、混合，通过并流向下的方式进行传热与传质，干燥后的产品通过塔底出料，部分细粉夹带在排放的废气中，经过旋风分离器和袋滤器分离出气体和固体产品，提高产品的收率。

2.2 物性方法的选择

物性方法的选择对模拟结果的准确性有极大的影响，不考虑水滴成型与颗粒团聚等情况，系统中仅有碳酸氢钠、水和空气，故选择IDEAL体系进行计算^[16]。

2.3 初值的确定及模拟结果

根据喷雾干燥塔工艺参数的设计与计算，该模型的主要输入和输出参数如表 2所示。根据该数据可以看出，在Aspen Plus软件中输入相应的物料流量、空气质量流量和温度等参数，所得苏打粉温度为48.25 ℃，达到设计要求，水分含量为4.95 g/kg，未超出预期范围，粒径为19.65 μm，粒度分布符合规格要求，总能耗为1 238.57 kW。

3 灵敏度分析

喷雾干燥操作是一个能耗比较大的化工操作单元^[17]，因此该模拟过程的主要目标是达到工艺设计的要求并降低功率和热量需求。由于干燥过程影响因素很多，因此选取对喷雾干燥效果影响较大的3个参数：泵的出口压力、干燥介质即空气的质量流量和温度作为输入^[18]。主要用于分析对以下方面的影响：1)固体产品温度；2)固体产品湿度；3)产品的平均直径；4)能耗。

根据图 2可以得出操作条件变化分别对产品温度、湿度、粒径和能耗的影响，如表 3所示。除此之外，还由图 3看出当泵的出口压力为23 000 mbar，空气的质量流量为22 702 kg/h，温度为200 ℃时，该数据与图 2中的数据吻合，是满足工业生产要求的苏打粉喷雾干燥过程的最适宜生产条件。

4 喷雾干燥过程的仿真 4.1 数学模型

喷雾干燥是苏打粉加工工艺中的重要环节，由其原理和工艺流程模拟可知，干燥塔的进风温度、排风温度、物料进量和塔内负压等方面是影响该过程的部分因素，其中前两者常作为研究的主要控制变量^[19]。本研究设计的控制系统是将排风温度作为主被控量，进风温度作为副被控量，蒸汽调节阀开度作为控制量，构成一个串级调节系统。

喷雾干燥过程是一个大时滞、容积延迟的工业控制过程，无法建立精确的数学模型，因此在满足精度的情况下，采用低阶的传递函数来拟合被控对象。根据大量实际生产实机测试，系统近似为一阶惯性系统。于是喷雾干燥干燥系统传递函数近似为^[12]:

$ G(s) = \frac{{K{e^{ - \tau s}}}}{{Ts + 1}} $

(1)

由单位阶跃响应的性质可知，T所对应的时间即为系统的时间常数，τ所对应的时间为延迟时间。对苏打粉喷雾干燥塔进行阶跃响应测试，给进风温度一个设定温度值，根据温度传感器反馈值测试达到设定进风温度设定值的时间，即为进风温度反馈系统对应的时间常数T，因此根据进风温度和排风温度的工艺参数，得到进风温度和排风温度的数学模型如下：

$ {G_1}(s) = \frac{1}{{12s + 1}} $

(2)

$ {G_2}(s) = \frac{1}{{100s + 1}}{e^{ - 50s}} $

(3)

4.2 喷雾干燥过程的控制模型

复合模糊控制器由模糊控制器、PID调节器和参数整定等部分组成^[20]。控制器的输入为喷雾干燥塔内给定值和实际温度的差值e和误差变化率ec，输出变量为加热装置的供电电压(u)，3者的离散论域均为[-5, 5]。模糊控制器和PID调节器根据校正的参数a和b的值对过程对象进行控制，参数整定环节根据系统误差的动态变化对PID调节器进行参数校正，直至系统达到并保持期望的控制性能指标。复合模糊控制器模型如图 3所示。

在喷雾干燥过程中，为了使输出能够达到动态性能的最适宜状态，根据专家的控制经验和实际要求，参考控制系统的实际响应曲线，制定了控制规则如表 4所示，其中NB表示负小、NS表示负大、ZE表示0、PS表示正小、PB表示正大。在MATLAB模糊控制编辑窗口，建立以温度偏差、温度偏差变化率为输入，阀门开度为输出的模型。

4.3 复合模糊控制的仿真

主调节器采用模糊PID控制器是一个双回路控制模型，如图 4所示。Fuzzy-PID控制器是在MATLAB中通过封装所建立的，其内部结构见图 5。根据整个控制系统输入信号以及反馈信号之差u的大小，在控制系统中创建了一个S函数来自动调节模糊控制器和PID控制器在整个系统中的加权系数，以达到更好的柔性调节作用。

由图 6可以看出，排风温度的仿真曲线品质较好，超调量很小，调节时间很短，进风温度经过一开时的跳动变化后，在300 s左右达到了稳态值，排风温度在500 s左右达到稳定。通过以上分析，本控制器通过模糊逻辑控制器、S-function和PID控制器3者的共同调节来最终调节喷雾干燥过程中排风温度，控制效果较好。

系统温度的干扰来源很多，如进风风机的进风量或蒸汽加热时的蒸汽量突变。在Simulink中调用一个Signal Builder加仿真模型的输入端，在800 s到1 000 s之间加入1个干扰点来测试系统的仿真性能曲线，进而研究系统的性能。

如图 7所示，在控制对象不变的情况下，加入干扰的地方出现了很大的波动，但经过较短时间调整后，很快进入稳定状态，这说明该系统的控制效果好，增强了装置运行稳定性和安全性，提高了产品质量和产量，降低运行成本，适合在喷雾干燥过程控制中推广。

5 结论和展望

以喷雾干燥原理和工艺流程为基础，借助Aspen plus模拟了苏打粉喷雾干燥的过程，得到空气温度的变化对喷雾干燥系统具有较大影响。并以苏打粉喷雾干燥的温度控制为研究对象，将排风温度作为主被控量，进风温度作为副被控量，进风蒸汽调节阀开度作为控制量，构成一个串级调节系统。再利用控制算法对温度控制数学模型进行仿真、分析，验证了控制算法符合实际运行工况进行，复合模糊控制的鲁棒性、稳定性较好，控制效果达到预期；解决了目前喷雾干燥全自动化控制系统中存在人为因素造成的影响，减轻劳动强度，提高生产效率。在今后的研究课题中，可以运用BP神经网络及自适应遗传算法等方法对控制器的参数进行优化，在确保产品质量的同时，达到节能降耗的目的，提高系统的控制品质。