年产28万吨高密度聚乙烯闪蒸罐设计标准与优化分析

本文采用Aapen plus化工流程模拟软件对年产28万吨高密度聚乙烯生产车间的闪蒸罐进行了设计与优化。对闪蒸罐进行了物料衡算和热量衡算,分析计算过程中的影响参数,获得了闪蒸罐的优化操作参数。     

基于自适应量子蚁群算法的石脑油裂解炉故障诊断

针对实际生产过程中缺乏故障数据,采用适合小样本问题的支持向量机对石脑油裂解炉进行故障诊断。为了消除高维数据及系统噪声对故障诊断的干扰,将量子编码引入蚁群算法,提出一种新的自适应量子蚁群算法进行故障特征选择以进一步提高诊断性能。数值仿真实验结果显示,提出的自适应量子蚁群算法具有更好的全局寻优性能;对石脑油裂解炉传感器故障的诊断结果表明自适应量子蚁群算法能快速、准确地搜索到关键故障特征,有效地提高了支持向量机故障诊断的正确率和鲁棒性。     

涂料研磨过程控制优化

随着科技的发展,涂料生产线的工艺优化成为人们重视的问题,而在涂料生产过程中,对研磨过程又有着严格要求。鉴于此,本文以研磨时间为目标函数建立研磨过程模型,得出研磨时间和研磨压力的关系曲线,并采用蚁群算法对该曲线进行实时优化处理。由最后的仿真可以看出,利用蚁群算法对曲线进行优化,可以保证在研磨过程中快速寻找到最优工作时间值,既能节能降耗,又保证产品质量且降低了研磨过程的成本。     

序贯优化化工动态问题的蚁群算法

针对化工动态优化问题,分析现有数值解法的不足,提出序贯执行蚁群寻优操作,逐步寻找最佳解的策略,构建序贯蚁群算法.算法首先对时间区间和控制变量搜索域实施离散化,以一组整数编码的蚁群路径表示可行控制策略,进而应用蚁群寻优操作寻找离散问题的最优控制策略.逐步收缩控制搜索域并反复上述步骤,不断改善寻优结果.序贯蚁群算法简便快捷,用于化工动态优化问题效果良好,计算结果体现了算法的稳健性.     

智能自整定注塑机PID闭环控制系统

针对注塑机系统在注塑过程中控制精度不高、控制灵敏度不强的问题,提出利用群体智能算法蚁群算法优化注塑机在注塑过程中PID参数快速优化选取的问题,又利用混沌算法将蚁群算法中的部分参数进行变异,提高系统的鲁棒性、灵敏性。仿真实验表明:智能自整定PID控制器控制效果明显优于传统意义上的普通PID控制系统,能够获得更高的参数寻优效果,也在很大程度上实现了注塑机闭环注塑系统的有效优化。     

基于知识改进的文化算法及其在化工动态优化中的应用

针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法。该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用"软约束"思想编码控制序列,采用"种群产生"-"控制域进化"-"种群寻优"迭代过程实现对控制序列的逐步寻优;其次在种群空间采用遗传算法,在信度空间采用差分算法,并将进化过程中的已有种群信息设计为3种知识,通过分析知识、提取知识、管理知识来指导进化过程。由于引入了文化进化理念和机制,大大提高了动态优化问题的搜索效率。通过3种典型化工动态优化问题的仿真实例,表明该算法具有较好的寻优效率以及更好的优化结果,验证了该算法在解决具有非线性动态约束问题的有效性。     

改进多智能体蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

提出利用一种改进的优化算法——多智能体蚁群算法来实现电力系统无功优化,其主要思想是将基于排序加权的蚁群算法加以改进,并与多智能体系统结合,构建多智能体蚁群算法,并应用到电力系统中。该算法提高了收敛速度和计算准确度,而且有效地避免了提早陷入局部极优值,较快地收敛到全局最优解。将该算法应用在IEEE30节点系统上进行无功优化,仿真结果验证此算法的可靠性和有效性。     

苯-甲苯分离节能新工艺

针对现苯-甲苯塔热集成工艺的不足,提出了苯-甲苯分离的双效热集成节能新工艺。采用化工模拟软件Aspen one V7.2,选取Peng-Robinson热力学模型,分别对苯-甲苯分离的传统精馏流程、苯-甲苯塔热集成精馏流程及苯-甲苯塔双效热集成精馏流程进行了模拟计算和分析。结果表明,在产品质量和收率相同的条件下,采用双效热集成精馏新工艺和现工业装置苯-甲苯热集成精馏工艺相比,其总加热量降低了13.4 MW,节能率40.22%,节能效果显著;所增加的甲苯塔第一效精馏塔操作真空度不高,塔顶蒸汽可采用空冷器冷却,其余设备和现有苯-甲苯塔热集成精馏工艺相同,装置改造投资少,容易推广实施。     

混沌搜索方法及其在化工过程优化中的应用

提出利用混沌搜索方法结合精确不可微罚函数求解约束优化问题的新方法 ,并将该方法用于闪蒸过程优化 .结果表明 ,该方法算法简单 ,实现容易 ,求解精度和可靠性较高 ,是解决化工优化问题的有效方法 .     

基于蚁群算法的带中间存储的流程工业生产调度研究

流程工业具有连续性,实时性,复杂性等特点,其生产调度的优化一直是行业内的热点问题。利用蚁群算法进行了深入的研究,提出了适用于流程工业中的连续域蚁群算法方案。该算法采用连续域网格对流程工业问题进行建模,利用缩小范围重新划分的方法提高了算法精度,同时引入最大-最小蚁群算法保证收敛速度,并通过限制解的范围和估算产值的方法引导蚂蚁走向可行,高效的路线。最后通过隔膜烧碱车间的算例验证了该方法在实用性、精度及速度方面有着明显的优势。     

基于改进模拟退火算法的混合制冷循环天然气流程优化

在研究模拟退火算法的基础上,将模拟退火算法进行改进,采用Ackley函数验证改进的效果.运用模拟退火算法和改进算法分别对混合制冷循环天然气流程进行优化仿真,在对流程参数进行有效优化后,利用该优化流程参数,对整个混合制冷循环天然气流程进行模拟仿真,得出以压缩机耗功与丙烷预冷量之和为最小目标函数的优化流程参数.证明模拟退火算法应用于混合制冷循环天然气流程的可行性和有效性.     

化工过程模拟优化的演变优化方法

研究了化工过程模拟优化的一类新方法——过程演变优化方法,提出基于ＤＮＮ（动态人工神经网络）的动态算法的统一框架,阐明其并行分布计算特性,并给出一些基于过程规划的计算动力学模型。     

Derivative-free methods applied to daily production optimization of gas-lifted oil fields

In the oil industry, computer simulators are routinely applied on day to day operations and in what-if analyses. With the increasing complexity of operations, engineers are relying on simulation to synthesize models for mathematical optimization or else applying derivative-free methods for simulation-based optimization, which requires only the sampling of the objective function. This work adapts an algorithm based on augmented Lagrangian and derivative-free trust-region algorithms to handle hard constraints found in production optimization. The effectiveness of the proposed method is assessed in an oil production network and compared with mathematical optimization based on piecewise-linear models.     

A modeling framework for design of nonlinear renewable energy systems through integrated simulation modeling and metaheuristic optimization: Applications to biorefineries

This study presents the development and implementation of a novel framework for optimal design of new and emerging renewable energy production systems by considering an iterative strategy which integrates the Net Present Value optimization along with detailed mechanistic modeling, simulation, and process optimization which yields optimal capacity plan, and operating conditions for the process. Due to the non-linear nature of process conversion mechanisms, metaheuristic algorithms are implemented in the framework to optimize operating conditions of process. Further, to apply complex kinetics in the process, we have made a linkage between process simulator (Aspen Plus) and Matlab. To demonstrate the effectiveness of the proposed methodology, a hypothetical case study of a lignocellulosic biorefinery is utilized. The proposed framework results reveal a deviation in optimal process yields and production capacities from initial literature estimates. These results indicate the importance of developing a multi-layered framework to optimally design a renewable energy production system.     

动态模拟技术与化学工程

介绍了化工过程动态模拟技术及相应软件的发展与应用状况 ,总结了动态模拟技术的最新进展。指出动态模拟技术应当与动态优化技术相结合 ,动态计算机网络管理将实现石油化工过程的连续实时优化 ,动态模拟技术将向工艺流程和生产方案的合成、能量系统集成、结合生态工业园区实例进行动态流程模拟等方向发展     

基于混合遗传算法的催化重整过程多目标优化

为实现催化重整过程生产指标的综合优化,基于已实现工业应用的催化重整17集总反应动力学模型和催化重整过程机理模型,考虑相应的多种约束条件,建立了以最大化总芳烃收率和最小化重芳烃收率为目标的多目标操作优化模型。提出了一种将遗传算法与局部优化方法相结合的多目标混合遗传算法HNAGA,并用于多目标操作优化模型的求解。现场工业数据的仿真研究表明,HNAGA在寻找Pareto最优解前沿方面比原遗传算法具有一定的优越性。将该多目标优化模型和求解方法应用于工业催化重整装置的操作优化,可以有效提高决策的准确性。     

醋酸甲酯侧反应精馏过程的多变量动态控制

侧反应器与精馏塔的耦合结构与物料交换方式的灵活性,造成系统的自由度高、设计变量多,增加了该过程的稳态优化模拟和动态控制的难度。针对侧反应精馏过程(SRC)的平滑操作和自动控制问题,以醋酸甲酯工业生产过程为例,采用基于独立反应量的稳态设计方法获取最佳的反应精馏集成结构和操作参数,在此基础上设计了以产品成分调节变比值控制为主的多变量控制方案,并通过在Aspen流程模拟软件建立醋酸甲酯侧反应精馏动态流程模拟系统,验证控制方案的有效性。     

脱丙烷塔进料组成的预测

引言 精馏塔的操作,往往要控制塔顶或塔底关键组分的含量或某一其他性质,如炼油厂气体分离装置脱丙烷塔的塔顶丙烷含量[1].     

催化重整集总动力学模型研究进展

催化重整集总动力学建模为重整工艺模拟和优化提供理论基础,模型为模拟重整反应过程,预测产品分布和产品性质提供计算工具。从催化重整集总动力学模型的集总划分、建模数据来源、参数估算以及重整流程模拟等方面,综述模型的发展历程和现状,并展望催化重整集总动力学模型的研究前景。重整模型越来越倾向于开发连续再生装置模型以及不断优化算法,更加的精细化、精确化,不仅能够降低生产成本,更能满足各种环保和生产要求。     

粒子群优化算法在催化裂化模型参数估计中的应用

参数估计是化工模型工业应用中的重要课题,有相当的难度。针对催化裂化八集总模型的动力学参数估计问题,考察了不同类型优化算法的应用效果,结果表明,粒子群优化算法简单、容易实现,而且可以避免传统方法对初始值的依赖,并进一步提出用结合Levenberg-Marquardt算法的混合粒子群优化算法提高参数估计效果。工业实例表明,用混合粒子群优化算法得到的动力学参数可以保证模型的预测精度。