复杂体系化学平衡组成计算方法

The chaos-Monte Carlo algorithm (CMCA) was proposed for solving chemical equilibrium of complex system. By introducing random well-distributed points into the Monte Carlo algorithm, this new approach showed good convergent probability and high-speed. Equilibrium composition of some complex systems, such as methanol synthesis, ammonia oxidation, and Claus process were calculated. The results showed good agreement with Liu Xiaodi‘s and Xu Jinhuo‘s calculations. Compared with the gradient method, the genetic algorithm and the modified genetic algorithm, the CMCA is simple, general and insensitive to initial value. It is an efficient algorithm based on the theory of minimization of Gibbs free energy to solve chemical equilibrium of complex system.     

非理想多相共存体系的平衡计算

对于给定温度和压力的系统,平衡状态时其吉布斯自由能最小。根据热力学基本关系式,在多组分体系中元素和电荷守恒的限制条件下,最小化吉布斯函数,通过SQP方法来求解此有约束的优化问题,通过迭代法求解反应后的温度。该方法可用于复杂的非理想、多相流体、电解液或非电解液混合物的相平衡计算,平衡计算结果包括温度、密度、组分浓度等。对于某新型热动力系统中使用的一种含铝火药,应用本文方法,获得了化学平衡计算结果。     

基于改进人工鱼群算法优化的BP神经网络预测控制系统

为了使传统的BP神经网络预测控制的收敛速度更快、准确率更高,提出一种改进的人工鱼群算法。分别用BP神经网络、PSO-BP神经网络和IAFSA-BP神经网络来优化预测控制系统的建模部分和滚动优化部分,并进行仿真试验,结果表明:IAFSA-BP神经网络优化后的预测模型精度更高,并且滚动优化部分的响应速度加快,控制系统更稳定。     

人工鱼群算法在气固流化床流型识别中的应用

准确识别流型是流化床气固二相流参数检测的一项重要内容,实验是在流化床气固二相流实验系统上进行的。首先,采集5种典型流型的压力波动信号,并以信号的统计参量作为流型特征。然后,将样本送入经过人工鱼群优化的BP神经网络进行训练。人工鱼群(AFSA)是一种新型的智能优化算法,具有全局收敛性好,鲁棒性强,对初值不敏感等特点,通过优化神经网络的权值使识别率得到明显提高,实现了气固流化床典型流型的快速、准确识别。实验结果表明,该方法对气固流化床5种典型流型的识别率达到97%,为在线识别气固流化床流型提供了一种新的有效方法。     

混合整数非线性规划法求解多组分复杂体系相平衡问题

基于Gibbs自由能最小化原理,提出一种求解多组分复杂体系相平衡问题的混合整数非线性规划(MlNLP)方法.通过建立MlNLP模型,将相平衡计算问题转化为有约束的双层最优化问题,内层用来计算给定相组合结构下的平衡组成,外层则是搜索最优的相组合结构,整个求解过程通过遗传算法来实现.所建立的方法只需要求解最小化问题,就可以同时给出多相平衡时存在的相数、相态及各相组成.以苯-乙氰-水和甲醇合成两个体系的相平衡计算为例,结果表明该方法是可行和有效的.     

基于混合粒子群算法的复杂相平衡计算方法

对于含有两个部分互溶液相的相平衡问题,采用经典方法收敛困难或易陷于平凡解。为此根据最小Gibbs自由能原理,提出采用混合粒子群算法搜索全局最优解,计算得到系统的最小Gibbs自由能状态,实现复杂相平衡计算。通过改建目标函数,减少计算量,并引入组分相分率,将物料平衡约束转换为规范型立方空间的优化问题,适于粒子群算法搜索。在常规粒子群算法中引入Nelder-Mead单纯形操作,可显著提高搜优的速率和精度。将其应用于甲苯-水-苯胺液液平衡和苯-乙腈-水汽液液平衡计算,取得了良好的效果。     

基于人工鱼群优化的锅炉汽包水位模糊预测

介绍火电厂锅炉汽包水位在实际生产中的工作特点,将人工鱼群优化滚动、优化策略的广义预测控制算法和T-S模糊模型应用于汽包水位建模中,并将其作为广义预测控制的预测模型,研究基于模糊T-S模型的广义预测控制算法在汽包液位控制系统中的应用。在MATLAB仿真环境下对其控制效果和性能进行分析。     

人工鱼算法的重磁位场反演方法

位场反演是地球物理反演问题研究的主要内容之一,其任务为确定地质体的空间形体参数和物性参数。目前,局部和全局最优化技术结合是地球物理反演的热点。人工鱼群算法是源于对鱼群觅食行为而提出的一种新型群体智能优化算法,在多参数、非线性、多极值函数优化问题中具有较强的优越性。通过分析人工鱼群算法的原理,本文用该非线性算法实现了重磁位场反演,并且在理论模型的实验中,证明了算法的可行性。     

Computing multi-species chemical equilibrium with an algorithm based on the reaction extents

A mathematical model for the solution of a set of chemical equilibrium equations in a multi-species and multiphase chemical system is described. The computer-aid solution of model is achieved by means of a Newton–Raphson method enhanced with a line-search scheme, which deals with the non-negative constrains. The residual function, representing the distance to the equilibrium, is defined from the chemical potential (or Gibbs energy) of the chemical system. Local minimums are potentially avoided by the prioritization of the aqueous reactions with respect to the heterogeneous reactions. The formation and release of gas bubbles is taken into account in the model, limiting the concentration of volatile aqueous species to a maximum value, given by the gas solubility constant.The reaction extents are used as state variables for the numerical method. As a result, the accepted solution satisfies the charge and mass balance equations and the model is fully compatible with general reactive transport models.     

基于遗传算法和粒子群优化算法的电力系统无功优化

从数学的角度分析,电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非连续性的混合非线性规划问题,因此,优化过程十分复杂.以减少有功网损为目标函数建立电力系统无功优化计算的数学模型,基于遗传算法和粒子群优化算法,提出一种新颖的混合策略来求解无功优化问题.IEEE 6和IEEE 14节点系统的仿真计算结果表明:与单一的遗传算法或粒子群优化算法相比,该混合策略在优化效果方面具有明显的优势.     

Refrigeration system synthesis based on de-redundant model by particle swarm optimization algorithm

Simultaneous optimization of refrigeration system (RS) and its heat exchanger network (HEN) leads to a large-scale non-convex mixed-integer non-linear programming (MINLP) problem. Conventionally, researchers usually adopted simplifications to confine problem scale from being too large at the cost of reducing solution space. This study established an optimization framework for the simultaneous optimization of RS and HEN. Firstly, A more comprehensive and compact model was developed to guarantee a relatively complete solution space while reducing model scale as well as its solving difficulty. In this model, a tandem arrangement of connecting sub-coolers and expansion valves was considered in the superstructure; and the pressure/temperature levels were optimized as continuous variables. On this basis, we proposed a “two-step transformation method” to equivalently transform the cross-level structure into a non-cross-level structure, and the de-redundant superstructure was established with ensuring comprehensiveness and rigor. Furthermore, the MINLP model was developed and solved by Particle Swarm Optimization algorithm. Finally, our methodology was validated to get better optimal results with less CPU time in two case studies, an ethylene RS in an existing plant and a reported propylene RS.     

混合免疫算法及在相平衡计算中的应用

带或不带化学反应的相平衡计算为化学、化工领域的重要课题;可将其转换为带有约束的Gibbs自由能最小化问题。常用的序贯二次规划（SQP）收敛速度快;但依赖初始值;易陷入局部极小。人工免疫算法（AIS）具有全局寻优功能;但局部搜优性能差;收敛速度很慢;甚难找到痕量解。为此;在AIS算法中引入SQP操作;汲取两者的优点;构建混合免疫算法（HAIS）。还将相平衡的物质的量变量转换为摩尔分数;并采用适当策略处理约束;以基本可行解为基础;快速生成满足约束的抗体;以提高HAIS的操作速率。多个相平衡实例应用表明HAIS性能良好;优于其他方法（SQP;AIS）。     

Cascade refrigeration system synthesis based on hybrid simulated annealing and particle swarm optimization algorithm

Cascade refrigeration system(CRS) can meet a wider range of refrigeration temperature requirements and is more energy efficient than single-refrigerant refrigeration system, making it more widely used in low-temperature industry processes. The synthesis of a CRS with simultaneous consideration of heat integration between refrigerant and process streams is challenging but promising for significant cost saving and reduction of carbon emission. This study presented a stochastic optimization method ...     

含离子液体体系液液相平衡的计算

含有离子液体体系的液液平衡数据是离子液体实际应用最重要的基础数据之一。文中在扩展的NRTL方程中进一步引入了分子体积修正项,计算结果表明,该修正能更好地提高模型预测含离子液体体系的精度。因此,文中利用该模型关联了文献报道的多种常见离子液体和醇类二元体系,所有体系计算值与实验值的质量分数最大绝对误差小于3.5%,平均绝对误差小于1.5%;同时,文中利用拟合得到的二元模型参数,成功预测了23℃和50℃时水-正丁醇-[bmim]PF6三元体系的液液平衡相图。     

基于人工免疫算法的入侵检测系统

将人工免疫的理论运用到计算机入侵检测系统中。充分利用了人工免疫系统的分布性、自适应性、记忆性和高效性。为入侵检测系统的高误报率和缺乏自适应性的问题提供了一个可实用模型。     

基于差分进化粒子群混合优化算法的软测量建模

针对乙烯生产过程中,用传统方法难以直接完成对乙烯收率的在线测量的问题,提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,建立了乙烯收率软测量建模。改进算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用粒子群算法和差分进化算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子进行算法局部收敛性判断,通过两个群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对高维复杂函数寻优测试表明,算法的整体优化性能均强于基本粒子群算法和差分进化算法。应用结果表明,基于改进算法的软测量模型具有测量精度较高、泛化性能较好等优点。     

基于复杂网络的化工过程层次符号有向图模型建立及关键节点识别

针对定性符号有向图（signed directed graph,SDG）在化工过程系统中建模复杂度高、故障分辨率低、容易忽略部分变量等问题,提出一种基于复杂网络理论构建层次SDG网络模型并识别关键节点的方法。首先利用层次分析法对化工过程系统划分递阶层次结构,建立基于子系统的系统SDG网络模型,选取度中心性、接近中心性等多个节点重要性评价指标,采用主成分分析法确定各指标权重并利用逼近理想排序法（technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS）多属性决策方法得到节点重要性的综合评价值,初步识别关键节点所在的子系统;然后建立子系统的SDG模型并细化为有向网络,采用LeaderRank算法对节点重要性进行排序,进而在子系统网络模型中确定关键节点的位置。案例计算结果表明该方法可以有效地降低建模的复杂性,提高关键节点识别的全面性和准确性,从而改善化工过程系统的安全稳定性。