奥秘课堂 | 灵敏度分析功能讲解

灵敏度分析是化工过程设计和优化中的重要工具，通过改变模型中的输入参数，观察输出结果的变化，从而评估各个参数对模型输出的影响程度。在化工过程设计和优化中，灵敏度分析可以帮助用户了解哪些参数对系统性能的影响最大，量化输入参数的不确定性对输出结果的影响，从而优化设计和操作条件，减少不确定性，优化系统性能。例如，在化工过程中，了解原料组成的变化对产品收率的影响，可以采取措施减少这种不确定性带来的负面影响。

在奥秘仿真®Plus中，灵敏度分析功能强大且易于使用，能够有效支持复杂化工过程的设计和优化。灵敏度分析是建立在完整的工艺流程上的，因此首先需要搭建工艺流程。案例的工艺流程是丙烯和苯制备异丙苯。反应后，异丙苯冷凝为液相，作为产物流出；未反应的丙烯和苯未冷凝，循环回到反应器，继续参与反应。

点击模块分析工具，进入灵敏度分析。新建灵敏度分析方案，右侧可更改方案的名称和描述。

案例的自变量为冷却器出口温度，因此选择冷却器模块COOLER，属性为出口温度。上下限表示属性的取值上下限，点数表示在上下限之间，自变量取多少个点，自变量在范围内是均匀取值的。自变量可以选择一个或两个，两个自变量的配置方式相同。

因变量可直接选择现有变量，或通过表达式计算。LIQUID2是液相出口流股，选择其作为对象。将该流股的总摩尔流量和异丙苯的摩尔分率设置为因变量，研究温度变化的影响。

进入结果界面，点击开始灵敏度分析进行计算，结果显示随着出口温度上升，产物异丙苯的摩尔分率提高，但总摩尔流量下降。在图表界面，通过绘制选项，灵敏度分析的结果也能通过图像显示。x轴选择出口温度，y轴分别选择摩尔流量和摩尔分率，点击绘制显示因变量的变化情况。图像还支持缩放、显示点数据等功能。

目前的结果无法判断温度对异丙苯的摩尔流量的影响，可以在变量中新增异丙苯的摩尔流量，此处演示表达式的用法，能达到相同的效果。在因变量的表达界面，新增摩尔流量和摩尔分率两项参数并取名为A和B，表达式输入A*B，即为异丙苯的摩尔流量。

运行灵敏度分析，数值和图表的结果表明，异丙苯的摩尔流量随着冷却器出口温度的增加而增加。

“奥秘课堂”系列教学视频将逐步深入地介绍奥秘仿真®Plus的各个功能模块。我们诚挚邀请您继续关注“奥秘课堂”，并通过观看我们的官方教学视频，帮助您能更好地理解和有效运用奥秘仿真®Plus这款功能强大的流程模拟工具。