基于粒子群优化算法的水分配网络系统综合的最优化研究

The problem of optimal synthesis of an integrated water system is addressed in this study, where water using processes and water treatment operations are combined into a single network such that the total cost of fresh water and wastewater treatment is globally minimized. A superstructure that incorporates all feasible design alterna- tives for wastewater treatment, reuse and recycle, is synthesized with a non-linear programming model. An evolutionary approach--an improved particle swarm optimization is proposed for optimizing such systems. Two simple examples are .Presented.to illustrate the global op.timization of inte.grated water networks using the proposed algorithm.     

通过流股的合理合并改进用水网络的能量效率

Water-using operations in the process industry have demands for water usually both on water quality and temperature, and the existing mathematical models of heat exchange networks cannot guarantee the energy performance of a water network optimal. In this paper, the effects of non-isothermal merging on energy performance of water allocation networks are analyzed, which include utility consumption, total heat exchange load, and number of heat exchange matches. Three principles are proposed to express the effects of non-isothermal merging on energy performance of water allocation networks. A rule of non-isothermal merging without increasing utility consumption is deduced. And an approach to improve energy performance of water allocation network is presented. A case study is given to demonstrate the method.     

考虑操作分解的热集成用水网络设计

This article deals with the design of energy efficient water utilization systems allowing operation split. Practical features such as operating flexibility and capital cost have made the number of sub operations an important parameter of the problem. By treating the direct and indirect heat transfers separately, target freshwater and energy consumption as well as the operation split conditions are first obtained. Subsequently, a mixed integer non-linear programming （MINLP） model is established for the design of water network and the heat exchanger network （HEN）. The proposed systematic approach is limited to a single contaminant. Example from literature is used to illustrate the applicability of the approach.     

具有最简结构水回用网络的优化

当前对水回用网络的研究主要集中在如何构造新鲜水量最小的水网络, 却忽视了该水网络的不唯一性.为了降低水回用网络的费用,应考虑水网络的最简结构.今用连接数的概念来描述用水网络的结构复杂性.连接数就是新鲜水道与过程、过程与过程、过程与废水道之间连接个数的总和.今以最小新鲜水量和网络连接数为目标,在网络超结构的基础上,建立了多杂质水回用网络优化的数学模型.用该模型确定的用水网络,具有最小新鲜水用量和最简结构,因而具有很好的经济性.最后通过实例说明了本方法的有效性.     

具有中水道的过程工业水网络设计方法

提出了一种具有中水道的过程工业水网络设计方法,该方法强调合理地确定第一中水道位置的重要性,运用一种确定某一中水道回用到它的后续过程的优先顺序的新方法精确地完成了从任意一个中水道到它的后续过程的水分配,并在设计步骤中给出了一些可能出现情况的处理方法.实例求解结果表明,具有中水道的水网络能明显减少新鲜水的消费,设计方法简便易行.     

基于多智体免疫网络算法的精馏装置板效率估计(英文)

Based on the immune mechanics and multi-agent technology, a multi-agent artificial immune network (Maopt-aiNet) algorithm is introduced. Maopt-aiNet makes use of the agent ability of sensing and acting to overcome premature problem, and combines the global and local search in the searching process. The performance of the proposed method is examined with 6 benchmark problems and compared with other well-known intelligent algorithms. The experiments show that Maopt-aiNet outperforms the other algorithms in these benchmark functions. Furthermore, Maopt-aiNet is applied to determine the Murphree efficiency of distillation column and satisfactory results are obtained.     

数学规划与图形方法相结合设计热集成用水网络

将数学规划法与图形方法相结合探究单杂质用水网络与换热网络的集成问题。首先构建混合整数非线性规划模型（MINLP）,在最小公用工程消耗下优化流股参数未知情况下的分离系统组合曲线面积,得到了最为节能、换热面积最小的用水网络结构。在此基础上,提出了新的分离系统组合曲线演化步骤和规则,可以得到换热单元数目较小的换热网络结构。算例表明,与现有的基于分离系统的热集成用水网络设计方法相比,在最小化公用工程用量的同时可以进一步降低换热器数目与总换热面积。     

具有净化单元氢网络的迭代设计方法

提出一种具有净化单元氢网络的迭代设计方法。首先假设净化后源物流的量足够大,将之看作系统的新增源物流即可构成具有净化单元的初始氢网络。运用多氢源匹配方法来设计氢网络,从而得到净化后源物流的用量F_reg和所有未回用的内部源物流合并计算出的净化后源物流的量F_reg^total。比较F_reg和F_reg^total的大小,当F_reg^totalreg时,将F_reg^total作为下一次迭代净化后源物流的量的初值,只需几次迭代即可得到最终设计;当F_reg^total≥F_reg时,将F_reg的值作为最终设计的净化后源物流的用量,按照由F_reg值确定出的净化前源物流的量选取杂质浓度较低的未回用的内部源物流用于净化,对此种情况,不需后续迭代即可得到最终设计。对文献中几个实例的研究表明,该方法设计步骤简单可行,不仅能得到氢消耗目标值,而且还能得到氢网络的具体设计。     

具有两个再生单元的多杂质水网络设计

在水网络中引入再生回用/循环,可以有效地减少新鲜水消耗量和废水排放量。目前文献大多只讨论了具有一个再生单元的系统。作者研究了具有两个再生单元并产生两个不同浓度再生水流的水网络。对于一些使用高浓度再生水流即可满足的过程,无需使用低浓度再生水流,这样可以减少低浓度再生水的使用量,即减少费用较高处理过程的处理量,从而降低再生处理费用。采用迭代方法进行计算,计算过程稳定可靠。     

基于最大水回用规则的遗传算法用水网络优化

超结构用水网络规模大、结构复杂、求解比较困难。本文提出了基于最大水回用规则的遗传算法用水网络优化设计方法,该方法按出口浓度的单调性进行排列,使进口浓度或出口浓度达最大值以确定用水量,简化了用水网络超结构及数学模型。以最小新鲜水量为目标,以过程之间回用水量和废水量为基因,对简化后的用水网络运用遗传算法进行了优化设计。遗传算法采用浮点数编码方法,运用了算术交叉技术和种群间交叉技术。计算实例表明,本文所提方法可行,能利用最大水回用规则简化用水网络,并快速求出其最优解。     

通过改进网络结构提高多杂质水系统柔性的集成方法

水系统集成导致用水过程之间联系紧密、相互作用、相互影响.为了改善系统柔性,可通过改进网络结构提高系统的柔性.对多杂质水回用网络系统的柔性进行了分析,提出了用过程附加控制数和过程连接数同时表征多杂质水回用系统柔性的评价指标,建立了新鲜水耗量最小化、过程附加控制数优化和过程连接数优化的分步优化数学模型,并通过多杂质水网络实例研究了该方法的可行性,得到了具有最小新鲜水耗量、过程附加控制数和过程连接数均最小的水网络结构.     

具有中间水道的多杂质用水网络简化设计方法

与常规水网络相比,具有中间水道的水网络更有利于运行和控制。浓度势是作者最近提出的解决多杂质用水网络设计的新概念。在浓度势概念基础上提出了一种具有中间水道的多杂质用水网络设计新方法。该方法采用浓度势方法设计出初始水网络,并在此基础上初步确定各中间水道的结构及水量,然后根据浓度势从小到大的顺序依次由中间水道满足各用水过程,而各级中间水道的最终水量以能满足各级水阱需求来确定。该方法只需简单计算即可完成具有两级中间水道的水网络设计。对文献实例求解结果表明,所得结果与由数学规划法得出的结果接近。     

数学规划法优化氢网络的应用研究

为实现不同目标函数与超结构网络氢系统稳定性、可靠性与柔性的统一,从超结构网络、目标函数、约束条件3个方面对国内外氢网络优化的研究进展进行综合分析,阐述了数学规划法在氢网络优化设计进程中的发展变迁,指出充分把握加氢、提纯、压缩等渉氢单元的物料、能量、相平衡特点及相互关系,建立有效的超结构网络,结合不同的目标函数选取不同的约束条件,将随机变量的约束转化为联合机会约束,可提高合成网络的工程可行性、改善网络的柔性。     

基于经验规则的数学规划法快速设计多杂质用水网络

综合了夹点规则、排序思路等经验,提出了基于经验规则的数学规划法来快速设计多杂质用水网络。由于获取准确的用水过程顺序是剔除一些不必要流股、简化用水网络数学模型的关键,因此,基于对用水过程极限数据的分析和对用水过程的理解,提出了用水过程供水和受水的排序方法,并设定必要的水夹点规则、序列和逼近规则、混合规则以剔除不必要的水网络结构,达到简化模型、降低网络结构维数的目的,最后在LINGO软件上编写程序进行求解。通过三实例分析得知,设定经验规则后能够有效地降低模型规模、减少模型的非线性变量数、缩短模型的求解时间,并能够得到最优的设计方案。     

多杂质用水网络最优化设计——水质分析及数学规划法

在多杂质用水系统中,各操作出水水质会以不同杂质为主要因素,难以直接比较水质优劣,本文提出了水质分析与数学规划法相结合的用水网络最优化设计方法,对进出口水的极限数据进行分析得出水质状况并对它们按优劣进行排序,优先将排在前面的、节水效果好的操作作为供水源,在水量足够的情况下,对后面的操作不予考虑,以此来简化用水网络超结构模型,然后利用GAMS软件对经过简化后的超结构进行非线性规划并求解,通过两个例子的分析,证明了本方法的有效性。     

具有中间水道的废水再生循环水网络的优化

考虑废水再生循环的水网络,可以最大限度地减少系统的新鲜水消耗和废水排放量,具有中间水道的水网络结构,可以有效地提高系统的柔性,本文建立了具有中间水道的废水再生循环水网络的超结构,提出了网络优化的数学模型。由于该最优网络涉及多参数的优化,本文采用了分步优化的策略,根据各参数的相对重要性,依次对新鲜水消耗量、再生水流率和再生负荷进行优化。计算实例表明,本文建立的方法是有效的。     

自增长混合神经网络及其在燃料电池建模中的应用

为了提高非线性辨识的精度, 提出了一种基于混合算子的自增长混合神经网络。该神经网络通过自增长的混合隐含层结构, 包括加算子和乘算子, 形成神经元个数少、结果精确、增长快速的网络。论文在级联神经网络的结构基础上, 提出GQPSOI算法来引导神经网络的结构自增长以及权值更新。通过对燃料电池的建模与比较分析, 证明了方法的有效性和良好的应用前景。     

一种基于并行计算的混合算法优化有分流换热网络

换热网络优化是化工过程系统工程领域的研究难点,其数学模型具有高度的非凸、非线性,在使用单一启发式算法优化时,往往具有局限性。研究以换热网络的年综合费用最小为目标,针对强制进化随机游走（RWCE）算法在优化时由于个体间独立进化,导致优化过程中信息缺乏交流的问题,提出将遗传算法（GA）与其混合。混合后的算法在保持前一半优势种群中的个体单独进化的基础上,通过周期性的交叉、变异等操作产生子代来替换掉劣势种群,从而增强了原有算法的整型变量优化能力,并弥补了弱势个体无法更新的不足。为了兼顾算法在大种群下优化有分流换热网络的计算效率,节约时间成本,使用OpenMP系统将混合算法实现了并行化设计。通过三个不同规模的换热网络问题对并行后的混合算法进行验证,结果表明该算法能在有效提升优化质量的前提下相比串行算法大幅缩短计算时间,其中两个算例突破了目前文献最优解。     

Sustainable management and design of the energy-water-food nexus using a mathematical programming approach

Global primary and secondary resources are important for economic growth. Resource management and environment conservation are currently frequently discussed topics worldwide. In this study, a discrete optimization model formulation is presented for an integrated energy, water, and food (EWF) supply chain problem. The optimization model examines the temporal and spatial integration of the EWF supply chain elements to provide optimal infrastructure capacity expansion of essential commodities within the EWF system, and their corresponding periodic optimal supply for a given region. Furthermore, the model considers endogenous demand between the EWF elements that reflect the interdependency of nexus elements. A mixed integer linear programming model is developed to assist in the process of optimal infrastructure capacity expansion and operation of the EWF system. A case study is given to show the application of the proposed mathematical programming model. Several scenarios are assumed for the case study under different commodity prices and climate change conditions. In addition, diversification in the energy and agriculture sectors is examined by shifting from international refined sugar trading to bioethanol production. The results show economic gains of ~10% under the emergence of bioethanol production compared with the business-as-usual scenario. Production dynamic exits for the production of refined sugar, bioethanol, and power from sugarcane and bagasse resources over time in the considered sale price range for the refined sugar and bioethanol products.