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汽車冷凝器散熱改善之研究

為了解決evaporator中文的問題，作者許閔順 這樣論述：

地球持續面臨全球暖化問題，氣溫逐年漸增加，造成許多環境的影響。汽車是生活不可缺少重要交通工具之一，汽車冷氣空調也會受到考驗，汽車若停於戶外陽光底下吸收輻射熱車室溫度增加，造成車內冷房效果降低。此研究為了提升冷房效果，針對汽車原地不動且引擎怠速運轉下的冷凝器散熱進行改善之研究，利用汽車冷氣產生之冷凝水回收，在使用霧化噴水頭噴灑在冷凝器上方，使原本冷凝器內部冷媒狀態為汽態高溫高壓冷媒可以降至更低的溫度，並在戶外環境測試記錄車室降溫變化，透過研究結果此設備在研究當中不僅能提升冷房效果在時間上減少55.24 %，經過燃油消耗計算後也能降低燃油消耗56.39 %。

試驗廠級乙酸異丙酯反應蒸餾製程之 類神經網路模型建置與干擾排除指引研究

為了解決evaporator中文的問題，作者黃敬瑋 這樣論述：

臺科大化工系建置之乙酸異丙酯反應蒸餾試驗場於產能擾動測試時，系統在PID控制下產品濃度呈下降趨勢，導致許多次級品產生，因此本研究欲建立一套模型預測控制技術提供試驗場溫度操作建議值，使系統於擾動測試時能維持產品濃度且快速回到穩定狀態，達到即時預測與製程導航。本研究根據試驗場收集之實驗數據，將數據進行彙整與分析後，使用Aspen Plus V11.0建立符合試驗場製程之第一原理模型，再用Aspen Plus Dynamics V11.0建置與試驗場規格相同和控制架構之動態模型。使用動態模型模擬試驗場產能擾動之數據，作為類神經網路模型訓練之數據。本研究使用Python建立類神經網路模型，並選用GR

U模型作為類神經網路模型架構，模型的輸入變數分別為:異丙醇進料流量、第2板與第12板溫度控制器之設定點、第2板與第12板溫度當前值、異丙醇與醋酸進料之莫爾分率，輸出變數為側流產品之乙酸異丙酯濃度，本研究亦探討在不同輸入變數組合下，模型訓練與預測結果。GRU模型架構中，模型隱藏層數、神經元數、Time step等超參數之調諧則透過Bayesian optimization 來進行。本研究使用Python進行模型預測控制，將GRU模型作為模型預測控制之預測模型，與動態模型進行連接對產品進行導航與排除干擾，並與傳統PID控制進行比較。模型預測控制中控制變數為側流產品之乙酸異丙酯濃度，由GRU模型提供

，操作變數為第2板與第12板溫度控制器之設定點，模型預測控制主要調諧參數有:預測水平、控制水平以及權重矩陣，本研究將根據控制響應之結果調諧參數，並進行三種策略產能擾動測試。結果顯示，類神經網路之測試結果MPAE可達0.002 %以下。模型預測控制於±10 %產能擾動測試中，CASE B與CASE C能有效控制產品濃度，產品濃度與濃度設定值積分誤差IAE約為3×10-4，產品濃度變化幅度降低至PID控制一半，達到穩定時間相較於PID控制縮短4小時以上，因CASE C模型輸入變數並無使用兩進料組成份，可使未來模型上線時減少兩進料量測點，可節省測量進料組成時間與成本，因此對於產能擾動測試而言，CAS

E C為最佳策略。