基于大规模化工过程的快速分布式MPC算法研究

针对目前化工过程复杂,在分布式模型预测控制(MPC)的实施中会面临强耦合以及慢速收敛的问题,提出了改进全局性能指标的快速分布式MPC算法。首先在每个采样时刻分别求解子系统自身的局部优化问题,同时考虑关联子系统之间的相互作用,然后在协调过程中对全局最优性能指标进行改进以减少迭代次数。该方法降低了控制问题的复杂度,减少了迭代时间,有效地改善了收敛速度。最后分别对二元精馏塔过程和苯乙烯聚合反应过程进行了仿真,验证了所提算法的有效性。     

非理想精馏系统的计算——改进的牛顿-拉夫逊法

本文介绍的改进的牛顿-拉夫逊(MNR)法,系由一般的牛顿-拉夫逊(NR)法组合松弛因子(?)及参数a而成.在迭代过程中,(?)与a的作用是对每次迭代作有节制的加速,并保证代表具体物理量的变量在有物理意义的范围内经适当修正而稳定地收敛于问题的解.非理想精馏系统的计算结果表明,MNR法较之NR法与逐次代入法具有收敛快且稳定的特点.     

M区块合理流压与动态控制图修正

抽油机井动态控制图就是将流压和泵效相结合,体现油井供采协调关系,能直观地反映油井的生产状况,从而帮助机采管理人员制定合理的技术措施。本文针对A油田M区块投产时间短,地层压力下降快的情况,重新确定合理流压,修正动态控制图,指导完成机采参数优化,提高区块供采协调关系。     

改进鲸鱼算法在桁架结构优化中的应用

针对鲸鱼算法(WOA)在面对桁架结构优化问题上容易陷入局部最优和收敛精度低的缺点,在原始鲸鱼算法的基础上,引入信息熵,提出了信息熵的改进鲸鱼优化算法。信息熵本身是一种不确定的度量,利用信息熵在路径选择时调控鲸鱼搜索的范围,克服基本鲸鱼优化算法的不足,使算法的全局收敛速度得到提高。选取了2个经典的桁架结构优化问题进行求解并与其他算法对比,结果表明:基于信息熵改进的鲸鱼算法在桁架结构优化设计中优于其他算法,运行更少的迭代次数达到目标函数。     

一种求解化工动态优化问题的迭代自适应粒子群方法

智能优化方法因其简单、易实现且具有良好的全局搜索能力,在动态优化中的应用越来越广泛,但传统的智能方法收敛速度相对较慢。提出了一种迭代自适应粒子群优化方法(IAPSO)来求解一般的化工动态优化问题。首先通过控制变量参数化将原动态优化问题转化为非线性规划问题,再利用所提出的迭代自适应粒子群优化方法进行求解。相比传统的粒子群优化方法,该种迭代自适应粒子群优化方法具有收敛速度更快的优点,主要原因是:该算法根据粒子种群分布特性自适应调整参数;该算法通过缩减搜索空间并迭代使用粒子群算法搜索最优解。将提出的迭代自适应粒子群方法应用到多个经典动态优化问题中,测试结果表明,该方法简单、有效,精度高,且收敛速度比传统粒子群算法有显著提升。     

仿水平井压裂技术在樊142块的应用

类142区块沙三下沙层组属于高压低渗透油藏,储量规模小、丰度低、油层薄而集中,通过采取水平井压裂技术,既提高了单井控制储量、采油速度、采收率,又减少了钻井井数和投资,为高效开发低渗透油藏提供了新的思路.     

调剖技术在法101块实施效果及认识

法101块位于辽宁省新民市法哈牛乡境内,距沈阳市西27km。构造位于大民屯凹陷东部,法哈牛—边台断阶带的中段。如何更好的控制含水上升速度与保持地层压力是制约我们在开发过程中的一个技术瓶颈。目前主要是通过动态调配措施,来控制油井的含水上升速度,但无法从根本上解决油井水淹水窜的问题。因此,有必要开展油藏调剖调驱技术研究,解决区块的水淹问题。因此,2012年我们编制了法101块调剖方案,在法101块二次开发区内优选了4个井组进行调剖先导试验,截止目前已实施了4个井组,增油效果明显。     

金氰化浸出过程自适应优化

以某湿法冶炼厂金氰化浸出过程为背景,研究了浸出过程的自适应实时优化问题.针对实际过程中的模型失配问题,提出了一种金氰化浸出过程的修正项自适应实时优化策略,利用实际过程测量值及梯度信息不断修正原优化问题,使其迭代收敛到实际过程的最优设定点.仿真结果表明在过程输出存在适量的测量噪声时,对于模型参数不确定性、结构不确定性以及工况改变3种情况,该方法经过数次的迭代最终都能够收敛到实际过程的最优设定点附近,节约了生产成本,而且不需要模型更新步骤,这为湿法冶金全流程优化控制的顺利实施奠定了重要基础.     

PS粉末SLS快速成型收缩率实验研究

为了得到聚苯乙烯粉末的选择性激光烧结(SLS)快速成型最佳工艺参数,采用正交试验方法,结合SLS实验,分析影响烧结试样尺寸精度的4个主要因素,并得到最佳工艺参数及在此工艺下的修正系数。结果表明,随着激光功率的增加,试样的收缩率呈先增加后减小的趋势;随着扫描速度和铺粉厚度的增加,试样的收缩率呈减小趋势;随着预热温度的升高,试样的收缩率呈先减小后增加的趋势。最佳工艺参数为:激光功率44 W、扫描速度1 900 mm/s、铺粉层厚0.23 mm、预热温度70℃。水平方向修正系数为1.004 9,竖直方向修正系数为1.005 0。在最佳工艺参数下烧结的修正尺寸后的试样满足精度要求。     

封隔器橡胶块接触有限元分析与优化

应用ANSYS有限元软件分析200 mm(7.875英寸)封隔器橡胶块与165和216 mm(6.5和8.5英寸)套管接触的Mises应力和接触压力,发现影响橡胶块与套管之间接触压力的关键因素为半O形密封圈半径和位置,并进一步对其进行优化。该分析研究对封隔器橡胶块设计有一定的理论指导作用。     

义73区块钻井液技术难点及对策

义73区块是在义441-1块滚动成功的基础上继续扩大"效益点",总井数30口(18油+12水)。所有井均采用二开制,平均井深3500米,完井密度1.60g/cm3属高密度长裸眼井。通过先期施工总结,完善了后期施工井的技术措施。     

多重网格法在求解泊松方程中的应用进展

多重网格(Multigrid,简称MG)法是求解复杂科学运算中由偏微分方程离散以后所得的大型代数线性方程组的最高效、最快速的迭代求解方法。本文详述了多重网格法在求解二维、三维泊松方程求解问题研究中的应用,与传统迭代方法相比在收敛速度、精度和稳定性上多重网格方法都有其固有的高效性。并初步的讨论了多重网格并行算法求解泊松方程正演问题,针对多重网格法应用于地球物理的各种数值模拟研究,提出了四点具体的研究发展方向,希望对今后研究有所帮助。     

遇水膨胀橡胶的配方与性能数学模型

通过中心复合回归试验,研究了3个因素(硫黄、白炭黑和高吸水树脂)与WSR性能间的关系,并建立了3个因素与WSR性能间的数学回归方程。参照Mooney-Rivlin理论,提出了力学性能与吸水性能之间关系的半经验方程——Mooney-Rivlin修正方程。运用最小二乘法,建立回归方程,作图检验,证明MooneyRivlin修正方程合理。该方程阐述了在一定配方范围内,配合剂单变量变化时,力学性能与吸水性能的关系,从而为减少实验次数及优化配方提供了参考。     

三种硬度金刚石节块的锯切实验研究

通过在线测量水平力、垂直力和主轴功率,研究了三种不同硬度金刚石节块锯切花岗石过程中的锯切力、功率以及节块耐磨性能.在专门设计的实验装置上研究了岩屑流体对金刚石节块磨蚀性能的影响.研究表明,流体磨蚀实验中节块的重量损失百分比与节块硬度有较好的线性对应关系;在锯切实验中,锯切力、锯切功率以及节块耐磨度与节块本身的硬度并没有直接的对应关系.     

基于改进自适应遗传算法的复合材料铺层优化设计

为提高采用遗传算法的复合材料铺层优化计算效率,提出了改进的自适应遗传算法,其交叉和变异算子在迭代过程中能够根据种群迭代收敛趋势进行自适应调整。通过二维Rasrtigrin测试函数试验,表明改进自适应遗传算法能够增加全局收敛次数,提高收敛速度。在此基础上,编写整数编码的改进自适应遗传算法,并结合经典层合板理论,以质量轻量化为目标,结构强度和刚度为约束条件,对复合材料层合板进行铺层优化设计,算例迭代过程显示收敛到最优解自适应遗传算法需进化27代,改进自适应遗传算法需进化19代。结果表明,提出的改进自适应遗传算法能够明显提高复合材料铺层优化设计效率。     

也门71区山地可控震源激发技术

也门71区块地表异常复杂,尤其是山地部分表层破碎底层坚硬,激发条件差,导致钻机打井困难,炸药能量散失严重,各种次生干扰的衍生导致资料信噪比低,成像困难。特殊的地表条件给技术设计和野外施工带来极大不便,而可控震源在山地的应用能够较好的弥补炸药震源的不足。为此,通过分析71区块山地的地表地质条件,借鉴相似工区的施工经验,对71区块山地的可控震源技术进行详细的研究。通过优选可控震源的扫描频率、扫描长度、出力、扫描次数和震源台数等参数,总结出一套适合也门71区块山地的可控震源激发技术,应用于野外生产并取得良好效果。71区块山地资料品质大幅度提高,同时该技术的研究成功也为也门乃至中东北非类似地区的地震勘探提供了有益的参考。     

加蓬G4—188区块钻井技术探索

G4—188区块是一个新的海外勘探区块,在钻井过程中遇到了井壁垮塌、气侵、井斜控制困难等诸多难题,这些问题影响了钻井施工的速度。本文介绍了解决G4一188区块钻井施工难点的各项技术措施和方法,为G4—188区块后续钻井施工提供了有益的技术支持。     

一种改进的泡露点计算方法

提出了一种改进的泡露点的计算方法。新方法使用线性化的目标函数、Newton—Raphson法和弦截法相结合的迭代方法,并且通过理想系统气液平衡关系来估算初值。与弦截法、函数转换法进行计算比较,结果表明该方法具有迭代时间短、迭代次数少的优点,一般只需要1—2次迭代即可收敛。     

一种求解化工动态优化问题的迭代自适应粒子群方法

智能优化方法因其简单、易实现且具有良好的全局搜索能力,在动态优化中的应用越来越广泛,但传统的智能方法收敛速度相对较慢。提出了一种迭代自适应粒子群优化方法（IAPSO）来求解一般的化工动态优化问题。首先通过控制变量参数化将原动态优化问题转化为非线性规划问题,再利用所提出的迭代自适应粒子群优化方法进行求解。相比传统的粒子群优化方法,该种迭代自适应粒子群优化方法具有收敛速度更快的优点,主要原因是：该算法根据粒子种群分布特性自适应调整参数;该算法通过缩减搜索空间并迭代使用粒子群算法搜索最优解。将提出的迭代自适应粒子群方法应用到多个经典动态优化问题中,测试结果表明,该方法简单、有效,精度高,且收敛速度比传统粒子群算法有显著提升。     

L-半胱氨酸电化学组装膜的研究

通过循环伏安法将L-半胱氨酸电化学组装到铜电极上,用交流阻抗法和循环伏安法研究了循环扫描周数以及组装时间与峰电流的关系,并研究了扫描速度对L-半胱氨酸膜的影响,结果表明L-半胱氨酸膜的氧化峰电流与扫描速度的平方根成正比,说明L-半胱氨酸在铜电极上的电化学组装过程受扩散控制。