带有热储罐的间歇过程换热网络综合

间歇过程流股对时间的依赖性增加了其换热网络综合的难度。提出了一种采用间接换热进行换热网络综合的方法,且考虑了直接换热,同时提出了合并热储罐的方法,并利用热储罐的特点合并间接换热中的换热器,用以减少设备费用,以热储罐中介质的温度为变量以年度总费用最小为目标函数建立非线性规划数学模型,确定热储罐内介质温度,最后将该方法应用于实例中证明此方法的有效性。     

特殊换热网络算例优化与分析

换热网络综合属于混合整数非线性规划问题,具有严重的非凸、非线性特性。为探讨某些换热网络算例可能存在内部公用工程且年综合费用极低的特殊换热网络结构,本文采用了允许公用工程内置的无分流分级超结构模型。基于布谷鸟搜索算法,通过设置最小换热量阀值及以较小概率接受较差结构来指导换热网络结构进化,建立适用于求解换热网络综合问题的优化算法,并对特殊算例的优化结果进行分析。本文列举3个特殊算例,具有热流体的初始温度高于热公用工程的入口温度或热公用工程的进出口温差较大的特征,改进的布谷鸟搜索算法能够搜索到带有内部公用工程的换热网络结构,且年综合费用得到明显下降。结果表明：对于特殊算例,公用工程内置能够优化换热网络的热量分布,节约换热器面积,有效降低换热网络的年综合费用。     

基于智能预测和机理模型的换热网络清洗决策

原油石化装置的换热器常受到结垢影响,导致换热器性能衰退严重,换热网络性能也会随之衰退,同时换热器之间的耦合关系,导致不同换热器的性能衰退对换热网络整体性能变化的影响不同。以往的清洗决策主要是根据单台换热器性能衰退到一定程度来制定的,这会导致换热网络整体可能处在较差的运行状态。因此,本文提出一种基于智能预测和机理模型的换热网络清洗决策方法,基于换热器的运行数据建立智能预测模型,获得换热器性能变化趋势,结合换热网络的性能模拟模型,进一步获得换热网络的性能变化趋势,从而从换热网络整体性能变化的角度来制定清洗方案。研究表明,对收集到的原油换热器运行数据,建立神经网络预测模型,具有较好的预测精度。通过对原油精馏装置换热网络的案例分析,当HE1、HE2和HE5三台换热器同时发生性能衰退时,换热网络年度公用工程能耗费用将增加12.1%。与传统基于单台换热器性能衰退情况制定的清洗方案相比,从换热网络整体性能衰退角度制定的清洗方案,年度额外公用工程费用减少13.1%,损失费用减少14.1%,年度总费用减少13.8%,而清洗次数仅增加3台次。     

基于换热器分时共享机制的多时期换热网络结构设计

随着季节性的供需变化和化工过程中操作条件的变化,换热量也随之变化。由于不同时期换热需求的不同,多时期换热网络的设计得到了广泛的研究。本文首先介绍利用同步优化方法对每个时期单独进行数学规划模型的建立,运用GAMS软件求解得到单时期最优的换热网络设计;其次,为了减少不同时期换热网络整合后设备的投资成本,可采用一种分时共享机制对换热网络中所有参与热交换的匹配进行设计,然而该设计会带来管线成本的增加;最后,针对分时共享机制带来的管线成本的增加,提出了一种管线长度的优化模型,通过对模型的建立和求解,不仅可以得到换热网络中最少的管线成本,还可以给出换热器的最佳放置位置,优化了网络 结构。     

基于遗传/模拟退火算法考虑压降的换热网络优化改造

工艺系统中需要加入新物流、现存的换热网络结构需要改动、换热网络有较大的能量回收潜力,这些都是换热网络需要进行改造的原因.本文基于非等温混合分级超结构,建立了换热网络优化改造的MINLP数学模型,同时考虑了改造后的公用工程费用、新增换热器的费用、原有换热器新增面积的费用、新增动力设备的费用.将用于换热网络综合的分级超结构模型进行了简要的改进,增加了一些和现存设备相关的限制条件和二元变量.通过对现存换热网络进行分析,充分的利用原有的换热设备和换热网络结构,基于GA/SA算法求解可 得到优化改造的换热网络结构.实际算例的计算结果和文献结果对比表明,本文得到的改造方案用较少的投 资,实现了较多的公用工程节省,新增设备费用的静态投资回收期为0.53年,为换热网络改造提供了好的可行方案.     

Optimization of a plate-fin heat exchanger design through an improved multi-objective teaching-learning based optimization (MO-ITLBO) algorithm

Teaching-learning-based optimization (TLBO) is a recently developed heuristic algorithm based on the natural phenomenon of teaching-learning process. In the present work, multi-objective improved teaching-learning-based optimization (MO-ITLBO) algorithm is introduced and applied for the multi-objective optimization of plate-fin heat exchangers. The basic TLBO algorithm is improved to enhance its exploration and exploitation capacities by introducing the concept of number of teachers, adaptive teaching factor, tutorial training and self-motivated learning. The MO-ITLBO algorithm uses a grid-based approach to adaptively assess the non-dominated solutions maintained in an external archive. Minimizing total annual cost and the total weight of heat exchanger as well as minimization of total pressure drop and maximization of heat exchanger effectiveness for specific heat duty requirement are considered as objective functions. Two application examples are presented to demonstrate the effectiveness and accuracy of the proposed algorithm.     

基于实际热负荷分布的换热网络优化改造

采用非等温混合分流分级超结构,建立了基于实际热负荷分布的换热网络改造模型,以由改造费用和运行费用组成的年度化总成本为目标,并采用遗传算法进行求解。改造费用涉及现有换热器增加换热面积、配置新换热器、重新布置管道以及移动现有换热设备所产生的费用,充分考虑了原有换热网络经改造后结构的变化所引起的改造成本。在回用原有换热设备后,根据设备实际面积来计算换热网络的热负荷分布和温度分布,即基于实际热负荷分布对换热网络进行改造。案例研究表明,改造后的换热网络结构具有良好的节能效益,合理地再利用了原网络中的旧换热设备,并以较少的改造成本实现了较高的能量回收,投资回报期仅为0.43年,验证了所提改造方法的有效性和实用性。     

换热器网络设备面积与清洗时序同步优化

表面结垢会严重影响换热器的传热效率,定期清洗是解决该问题的主要方式.针对以往换热器网络清洗时序优化方法中用于决策的整型变量较多而难以求解的问题,提出以换热器清洗的最大允许污垢热阻为优化变量,取代表示换热器是否清洗的二进制变量,将混合整数非线性规划问题转化成非线性规划问题,能够有效地减小问题规模,降低求解难度.优化过程中兼顾换热器网络的设计型与操作型问题,采用遗传/模拟退火算法同步优化换热器的面积与清洗时序.将该方法用于一个实例,所得年度总费用与文献基本一致,验证了该方法的有效性.     

微分进化算法优化换热网络的性能

通过分析换热网络换热器面积与综合费用之间的关系,证明了连续变量引起的换热网络非线性及非凸等特性,这些特性造成换热网络局部最优解众多。而传统的基于梯度的优化算法受初始点影响很大,容易陷入局部最优解,是换热网络最优化的障碍所在。针对优化换热网络问题难以稳定收敛的角度出发,在换热网络分级超结构模型的基础上,研究了微分进化算法求解换热网络问题的鲁棒性。通过具体的算例,在固定结构下与经典的牛顿法比较,结果表明,该方法优化结果不受初始点影响,具有很好的鲁棒性,并且年综合费用得到进一步降低。用于工业生产过程中,可以稳定有效地节约成本。     

A monogenetic algorithm for optimal design of large-scale heat exchanger networks

The optimal design of large-scale heat exchanger networks is a quite difficult task not only due to its non-linear characteristics but also due to a great number of local optima in its solution space. An explicit analytical solution of stream temperatures for the superstructure heat exchanger networks was developed, which reduces number of decision variables significantly. Based on this solution, a mathematical model for synthesis of heat exchanger networks was formulated for searching the optimal configuration of a heat recovery system by a hybrid genetic algorithm. For large-scale heat exchanger networks, a monogenetic algorithm based on the optimization of sub-networks is proposed. In the first step of the optimization, the hybrid genetic algorithm is applied to the synthesis of the whole heat exchanger network for finding the functional groups (sub-networks) rather than the chromosomes (positions of the heat exchangers and splits of the streams) and genes (areas and heat capacity flow rates). Then the monogenetic algorithm for evolution of the functional groups is carried out to improve the HEN. This procedure was applied to examples taken from literature and better results were obtained.     

基于虚拟温度法的间歇过程换热网络结构优化

在用虚拟温度法得到的间歇过程换热器网络综合的基础上,对间歇过程换热网络的结构优化问题进行了研究。主要内容包括:在以时间段模型为基础,用虚拟温度法综合间歇过程得到的直接换热网络的基础上,寻找各时间间隔的子换热器网络内的热负荷回路;以一定的规则断开回路,对总换热器网络进行结构优化,使最后的总换热网络既能够减少换热单元数目,又满足年度总费用最小。     

综合考虑经济性与效率的换热网络多目标约束优化方法

换热网络优化中不仅要考虑能量回收的“量”,还要考虑能量回收过程中“质”的耗散问题。在换热网络最大能量回收的前提下,基于不可逆传热过程中的耗散理论,以代表能量回收品质的效率最高为目标,建立综合能量回收数量、品质并同时考虑换热网络经济性的多目标混合整数非线性规划（MOMINLP）模型。根据模型目标有主次之分的特点,基于ε约束法对模型进行分步优化并结合BARON软件进行精确求解,依次求解换热网络的最大能量回收量(MER)与最低年均总成本(TAC),再将所得结果乘以松弛系数ε_i作为缩小搜索区域的约束条件,获得能量与成本约束下效率的Pareto前沿。通过对经典10SP1案例进行计算求解,最终得到最大能量回收量下,费用松弛系数为1.05时费效比最小的优化方案,而且本文的多目标约束优化方法能够更快求得综合的最优解。最后通过T-Q图中的换热网络组合曲线对比不同优化方案的效率,将换热网络划分为内部换热部分与剩余流股部分,多目标约束优化方法能够降低内部换热不可逆损失,提高剩余流股的温度。     

Heat exchanger network synthesis with detailed exchanger designs—2. Hybrid optimization strategy for synthesis of heat exchanger networks

We propose a new strategy to synthesize heat exchanger networks with detailed designs of individual heat exchangers. The proposed strategy uses a multistep approach by first obtaining a heat exchanger network topology through solving a modified version of the mixed integer nonlinear programming (MINLP) stage-wise superstructure of Yee and Grossmann, which includes a smoothed LMTD approximation and pressure drops. In a second nonlinear programming (NLP) suboptimization step, we allow for nonisothermal mixing to solve problems with or without exchanger bypasses. The selected heat exchangers along with the mass and energy balances obtained are then used to design the network with detailed exchanger designs through solving a sequence of NLPs for individual heat exchanger designs. The NLPs are based on the detailed discretized optimization models of Kazi et al., which solve quickly and reliably to obtain heat exchangers based on rigorous, first-principles derived coupled differential equations. These models solve a differential algebraic equation system and do not rely on usual assumptions associated with other heuristic-based exchanger design methods, such as log mean temperature difference and F_T correction factors. These detailed exchanger designs are then used to update the network optimization model through sets of correction factors on heat exchanger area, number of shells, heat transfer coefficients, and pressure drops of each exchanger design, in a method based on that of Short et al. The method solves reliably, guaranteeing feasible exchangers for every potential network generated by the shortcut models, through validation with rigorous heat exchanger models at every iteration. In addition, the method does not increase the nonlinearity of the MINLP model, nor does it require any manual intervention or initialization from the user. Three examples are solved and the results are compared to those obtained in the literature.     

一种新的用于换热网络全局优化的强制进化随机游走算法

应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法（random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE）,算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量（换热单元数）和连续变量（换热单元面积）的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。     

基于分解算法的功热交换网络多目标优化

功热网络设计问题指在流程设计中对变压和换热过程进行耦合优化设计的问题,以此来提高整体系统的能效并降低成本。前人工作中一般采用数学规划法对功热网络建模优化。然而,由于存在变压过程和换热器面积计算的非线性约束,以及换热匹配的二元变量,整体模型往往是一个高度非凸的混合整数非线性规划模型,难以求解。本文提出一种高效的功热网络优化方法。模型中分别用透平压缩机和换热器实现功热网络中轴功和热的交换。求解过程采用分解算法,主问题中用随机算法对关键变量优化,功和热两个子网络问题中用确定性算法求解。目标函数考虑了经济和环境影响。案例测试对比了不同优化目标得到的结果以及多目标Pareto曲线,验证了所提出方法的高效性。     

Synthesis of heat exchanger networks with nonisothermal phase changes

Most literature on the synthesis of heat exchanger networks via mathematical programming methods has dealt with phase changes by assuming nearly isothermal conditions. Many multicomponent phase changes of practical interest (e.g., those in sub‐ambient processes) occur over ranges of temperatures and exhibit nonlinear temperature‐enthalpy relations (T‐H curve). In such cases, isothermal approximations may lead to inferior or unacceptable networks. In this article, we propose a mixed‐integer nonlinear programming formulation and a solution algorithm to incorporate nonisothermal phase changes in heat exchanger network synthesis. We approximate the nonlinear T‐H curves via empirical cubic correlations, and propose a procedure to ensure minimum temperature approach at all points in the exchangers. Our approach successfully solves two industry examples and shows promise for significant cost reductions when compared with existing processes. © 2009 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2009     

换热网络运行模拟优化

换热网络系统大多数是按给定工况,以投资费用和运行费用最优为目标设计的。但在实际运行过程中,确定和不确定性的影响因素往往导致换热网络的运行工况偏离设计值。偏离设计工况运行的换热网络性能变差,导致运行费用增加,甚至不能满足工艺物流换热要求。在换热网络结构给定条件下,将满足物流目标温度和运行费用最优作为目标函数,以单体模型和Yee et al.（1990）提出的多级超结构为基础,建立换热网络运行模拟优化模型,并进一步去除恒定膜传热系数假设使模型贴近实际问题。针对提出的非线性数学模型（NLP）问题,以标准粒子群算法为基础建立求解策略。在论文的最后,4个来源于已发表论文的实例研究证明了该优化方法的有效性。     

基于群体智能算法的换热网络同步最优综合

换热网络同步综合方法一般需要建立复杂的混合整数非线性数学规划模型,该模型具有非凸、非线、不连续的特点,属于最难求解的一类NP-hard问题,应用传统的优化算法很难确定其全局最优解,尤其是对大规模换热网络综合问题,甚至无法在合理时间内接近全局最优的局部最优解。针对换热网络同步综合问题,提出基于群体智能算法的分层优化策略,外层采用离散粒子群算法与遗传算法相结合的混合群体智能算法优化换热网络结构,内层在结构变量给定条件下利用改进粒子群算法优化冷热物流分流比与换热负荷。两个典型算例研究证明了该方法能以较高的效率和稳定性得到较好的优化结果。     

石墨改性聚全氟乙丙烯导热中空纤维及其换热器的研制

塑料换热器在化工废水处理、酸碱盐循环设备等特殊领域具有重大应用价值,近年来得到了极大的发展。为提高换热器的整体换热效果,提高塑料换热器的最高使用温度,采用石墨作为填料,对聚全氟乙丙烯进行填充改性,以此制备出管壁薄、管径小且导热性能优良的复合材料导热中空纤维,将其加工后制作成换热器。重点探讨了石墨添加量及工艺加工条件对中空纤维物化性能的影响规律,并且通过冷热流体流程的变换及流量的改变研究其对自制的换热器总体换热性能的影响及规律。结果表明,利用石墨改性聚全氟乙丙烯复合导热材料制作的中空纤维换热器,价格低廉、体积小质量轻、单位体积换热系数较高且换热性能优异。     

基于非逆流传热的热交换网络系统的3E优化

考虑非逆流传热对换热设备传热温差、壳数和面积的影响，对包含非逆流换热设备的热交换网络系统进行优化设计。基于非等温混合分流分级超结构，采用能源、经济和环境（3E）综合评价指标，引入温差修正系数，建立了热交换网络多目标混合整数非线性规划（MO-MINLP）模型，并基于非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）提出了系统性的求解策略和求解方法。应用案例研究表明，涉及非逆流传热的热交换网络，其优化设计结果与基于纯逆流换热假设的设计结果有很大区别，且仅对基于纯逆流换热假设的设计结果进行修正并不能得到最优解，必须在建模中考虑温差修正效应的影响，从而保证设计结果的优化性、可靠性和实用性；3E评价反映了热交换网络系统在经济、能耗和环境影响之间的权衡和约束关系，使系统的设计更加实际，同时多目标的优化方法不但可以获得与单目标经济优化相当的最经济的结果，而且提供了多样性的优化解集供选择，提高了设计的灵活性，可以满足不同的设计需求。