基于插值评价的遗传算法及其在参数估计中的应用

针对基于实数编码的遗传算法 ,引入相似度和可信度的概念 ,采用基于插值的方法对适配值进行评价 ,进而减少评价环节的计算量 ,提高整个算法的效率和实时性。通过对系统参数估计问题的求解 ,验证了所提方法的可行性和有效性     

遗传算法在环己醇/环己酮硝化氧化反应动力学模型参数估计中的应用

针对传统优化方法易陷入局部最优、全局寻优性能较差等缺点，本文提出了一种改进的遗传算法，并将它应用于环己醇／环己酮硝化氧化反应动力学模型参数估计，取得了满意的效果。     

一种新的DNA遗传算法及其在参数估计中的应用

化工过程的参数估计是十分棘手的问题,为此常将这类问题转化为非线性优化问题来解决。遗传算法是一种适应性强的全局搜索方法,常被用于解决非线性系统的参数估计问题。但其局部搜索能力较差,易早熟。针对遗传算法的缺点,提出了一种新的DNA遗传算法。该方法使用碱基对个体进行四进制编码,受DNA分子操作启发设计了新的交叉和变异算子。两个经典测试函数的计算结果表明,该算法的搜索能力相对于其他两种算法有了明显提高。使用该算法来估计重油热解三集总模型中的参数,结果表明所建模型拟合精度高。     

多目标遗传算法在RBF网络中的应用

以石油化学工业中某一典型环节的建模过程为例,通过比较ＳＯＧＡ（单目标遗传算法）与ＭＯＧＡ（多目标遗传算法）设计网络的性能,验证ＭＯＧＡ解决这一问题的优势。     

神经网络遗传算法在氯碱生产过程中的应用

对氯碱产业而言,氯碱电解槽的电解一直是其主要能耗。笔者用BP基于神经网络遗传算法的方法对氯碱电解槽的电解效率进行优化,并在某厂3万t/a烧碱离子膜车间的电解效率进行试验。优化之前,该电解槽电流效率为92.75%;利用神经网络遗传算法优化后,电流效率达到93.36%,带来的经济效益可达200万元/a。     

神经网络遗传算法及其在乙烯裂解过程预测中的应用研究

针对复杂神经网络模型的结构特性和ＢＰ网络梯度下降法的缺点,将遗传算法与神经网络相结合,提出了基于改进连续化遗传算法的神经网络学方法,并将其应用于大型乙烯裂解产品分布预测,获得了较好的过于模拟结果。     

2010年上半年国内煤炭产量状况

<正>2010年上半年,全国煤炭产量完成了15.71亿t,同比增加2.63亿t,增长20.1%。煤炭产量增速较快是近年来煤炭经济运行一大特点,即使在金融危机冲击下,增速也没有放缓。2007年,全国煤炭产量25.23亿t;2008年,27.16亿t,同比增加1.93亿t,增长7.65%;2009年,煤炭产量29.6亿t,同比增长8.8%。     

基于遗传算法优化的BP神经网络气化用煤灰流动温度预测模型

采用遗传算法优化的BP神经网络建立煤灰流动温度预测模型,模型以灰成分及酸碱质量比、硅铝质量比等组合参数作为输入变量,以煤灰流动温度作为输出量,对126组来自中国北部地区的煤灰样数据进行训练与测试,并建立常规BP神经网络模型,研究了各输入变量对网络模型预测精度的影响并对比与常规BP神经网络模型的预测能力。结果表明：不同输入层变量的GA-BP神经网络模型对训练集和测试集样本数据都具有较好的学习和泛化能力,所有预测结果相对平均预测误差均不超过4%。酸碱质量比和硅铝质量比参数作为神经网络输入层的添加,虽略微提高模型对训练样本的拟合程度,但也导致验证时过拟合现象的发生,模型对新样本的拟合优度下降。采用SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃,CaO,MgO和Na₂O+K₂O的质量分数6个参数作为输入变量的GA-BP模型最为适合,其对测试集数据的预测相对平均误差为3.45%,低于常规BP神经网络模型3.79%的误差。     

灰箱建模在催化反应中的预测

利用灰箱建模方法来对化工生产过程中的催化反应的填装量参数进行预测,实验表明,经过灰箱建模预测可使催化反应在原料成本最小的条件下获得较高的转化率,对催化反应的数据预测结果在精度上明显优于传统化工方法。     

遗传算法及其在化学领域中的应用

遗传算法是模拟生物群体遗传学的基本原理解决实际问题的一种高效优化方法。在优化过程中,它无需体系的先验知识,能在许多局部较优中找到全局最优点,在解决复杂的非线性问题方面,该算法显示出广阔的发展前景。本文简要介绍了遗传算法的基本原理及其在化学领域中的若干应用。     

对废塑料配煤炼焦产品产率的研究

通过在炼焦煤中添加不同种类、不同比例的废塑料，研究了所得焦炭的性质和焦化产品产率的变化。实验结果表明，焦油和焦炭的产率随着废塑料添加比例的增加而增大，粗苯和氨等产率变化不明显。     

基于遗传算法的人工神经网络对增韧尼龙冲击性能的预测

采用基于遗传算法的人工神经网络预测了马来酸酐接枝乙烯-辛烯共聚物(POE-g-MAH)/线型低密度聚乙烯(LLDPE)对尼龙6(PA6)冲击性能的影响,探索了基于遗传算法的人工神经网络在高分子复合材料研究中的应用途径。结果表明:基于遗传算法的人工神经网络能够很好地预测高分子复合材料的性能;当POE-g-MAH和LLDPE的含量分别为12%和8%时,PA6的冲击强度达到94.12 kJ/m2。     

Modeling of Rhamnolipid Biosurfactant Production: Estimation of Kinetic Parameters by Genetic Algorithm

Studies about kinetics and modeling of production parameters for biosurfactants are essential to the development of efficient processes from an economic point of view. In this sense, this work evaluated the performance of four nonstructured models to explain the experimental data for biomass growth, substrate consumption, and rhamnolipid production using glycerol as carbon source and a Pseudomonas aeruginosa strain. The kinetic parameters of each model were estimated using a global search method known as genetic algorithm and numerical discretization of differential equations by the Runge–Kutta 4th order method. The main result of this study showed that the Monod model best represented the experimental data, with μ_max values of 0.06 h⁻¹, K_S of 50.8 g L⁻¹, Y_X/S of 0.43 g g⁻¹, and Y_P/X equal to 0.017 g g⁻¹.     

煤岩配煤和焦炭强度的预测

以２００ｋｇ焦炉试验为基础,用数理统计法优选出标准活性组分,镜质体随机反射率及其人标准差,建立了预测焦炭强度的数学模型。使用证明,该方法预测和控制灰强度的准确度高,且简单易行。     

基于最近邻-径向基函数网络的石油产量预测模型

针对时间序列变量难以精确预测的问题，本文将最近邻思想与径向基函数网络相融合．提出了一种新的预测方法，并将其应用于石油产量的预测，取得了良好的效果。     

Mathematical Modeling and Genetic Algorithm Optimization of Reactive Absorption of H2S

A rate‐based mathematical model was developed for the reactive absorption of H₂S in NaOH, with NaOCl or H₂O₂ as the chemical oxidant solutions in a packed column. A modified mass transfer coefficient in the gas phase was obtained by genetic algorithm and implemented in the model to correct the assumption of instantaneous reactions. The effects of different operating variables including the inlet H₂S concentration, inlet gas mass flux, initial NaOH, concentrations of the chemical oxidants in the scrubbing solutions, and liquid‐to‐gas ratio on the H₂S removal efficiency were studied. A genetic algorithm was employed to optimize the operating variables in order to obtain maximum removal efficiency of H₂S. The model results were in good agreement with the experimental data.     

煤热失重动力学的研究

以具有Ｇａｕｓｓｉａｎ活化能分布的平行反应模型考察了我国煤化程度不同的八种煤的非等温热解过程。研究表明：煤热解的活化能呈Ｇａｕｓｓｉａｎ正态分布,其平均活化能介于２１０～２４５ｋＪ·ｍｏｌ－１之间,近似于高分子化合物的热解活化能。模型能够描述自低温到高温煤的非等温热解的全过程,对煤种和升温速率变化有宽广范围的适应性。     

遗传算法和梯度法联合训练的人工神经网络预测有机物熔点

应用遗传算法和梯度法联合训练人工神经网络,使之从有机物的分子量,临界密度,正常沸点和偶极矩预测其熔点。平均误差５．１％,效果优于Ｊｏｂａｃｋ方程和许氏方程。     

改善煤泥分选效果提高精煤产率

文章论述了拜城县众泰煤焦化有限公司通过改善粗煤泥回收工艺方法、浮选药剂制度和处理工艺,有效改善了煤泥分选效果,使精煤产率提高了3%;企业经济效益每年可增加3780万元.     

在同心和偏心圆环中有屈服应力的黏塑性流体流动的模型和数值模拟(英文)

Numerical solution of yield viscoplastic fluid flow is hindered by the singularity inherent to the Herschel-Bulkley model.A finite difference method over the boundary-fitted orthogonal coordinate system is util-ized to investigate numerically the fully developed steady flow of non-Newtonian yield viscoplastic fluid through concentric and eccentric annuli.The fluid rheology is described with the Herschel-Bulkley model.The numerical simulation based on a continuous viscoplastic approach to the Herschel-Bulkley model is found in poor accordance with the experimental data on volumetric flow rate of a bentonite suspension.A strict mathematical model for Herschel-Bulkley fluid flow is established and the corresponding numerical procedures are proposed.However,only the case of flow of a Herschel-Bulkley fluid in a concentric annulus is resolved based on the presumed flow structure by using the common optimization technique.Possible flow structures in an eccentric annulus are pre-sumed,and further challenges in numerical simulation of the Herschel-Bulkley fluid flow are suggested.