甲苯二异氰酸酯装置光气化反应精馏过程模拟优化

分析了光气化法生产甲苯二异氢酸酯(TDI)的工艺流程特点,建立了胺盐反应动力学模型,结合反应精馏塔的工艺参数及操作条件,胺盐的反应精馏塔进行模拟。考察了塔釜温度、侧线采出温度、塔釜停留时间和塔板停留时间的变化对胺盐转化率及再沸器热负荷的影响,得到了优化的参数,即塔釜温度150℃,侧线采出温度为92℃,塔釜停留时间20 min。优化结果使得胺盐转化率达到99.5%,为工业实际操作提供参考。     

亚硝酸型反硝化生物脱氮的节能机理及优化方案

须焦化污水处理工艺中，通过对亚硝酸型反硝化生物脱氮与硝酸型反硝化生物脱氮工艺的比较，探讨了需氧量、耗碱量及投资降低的机理。试验得出的优化方案是以NaOH为碱源的亚硝酸型反硝化生物脱氮工艺。     

β-甘露聚糖酶理化性质与其最适pH的相关性

为了探究影响GH5家族β-甘露聚糖酶最适pH的各种因素,利用该酶的序列信息,构建了基于氨基酸组成的β-甘露聚糖酶理化性质与其最适pH的相关性模型。结果表明:该酶N端氨基酸序列是影响其最适pH的重要因素,在243个理化性质中有17个呈极显著相关,其中7个呈正相关。优化的转移能量参数相关性最高,为0.78:7个正相关的理化性质中,与螺旋相关的理化性质占3个。优化的转移能量参数和螺旋是影响pH稳定性的最重要的因素。所建立的模型为研究该酶酸碱适应性机理提供了一种简单有效的方法。     

CFRP压力容器固化成型过程中边界条件的确定

文中应用总放热系数等效考虑了CFRP压力容器固化过程中热压釜辐射与对流边界条件。将有限元法引入瞬态热传导的反问题，根据试验测量的温度曲线，并结合最优化理论确定合理的热压釜热边界条件。结果表明：平板试验得到了总放热系数序列，其计算温度与测试温度的最大温差为0．147℃。由此，可以将得到的总放热系数序列作为CFRP压力容器固化成型过程的等效热边界条件，为其固化成型的数值模拟提供计算基础。     

氯气干燥工艺优化

通过优化氯气干燥工艺,将1个泡沫筛板塔逐步改成氯气洗涤塔、两级钛冷器、两级填料干燥塔、一级泡罩填料复合塔,使氯气含水由0.05%~0.10%降低到0.005%以下,从而满足氯气用大型氯压机输送的要求,减轻对设备、管道的腐蚀。     

反应精馏制备碳酸二乙酯的过程模拟与优化

碳酸二乙酯(Diethyl carbonate,DEC)是一种绿色环保的化工产品,用途广泛,具有良好的工业应用价值。为避免传统工艺副产物多、产物难分离等问题,采用碳酸丙烯酯一步法合成碳酸二乙酯,并将反应精馏技术应用于碳酸丙烯酯与乙醇酯交换反应生产碳酸二乙酯工艺中。以乙醇钠为催化剂条件下碳酸丙烯酯酯交换反应动力学为基础,应用Aspen Plus软件对反应精馏过程进行模拟,分别探讨了反应精馏塔精馏段、反应段和提馏段理论板数、醇酯进料比、操作回流比和塔顶采出进料摩尔比对碳酸丙烯酯转化率的影响,从而确定适宜的工艺条件:反应精馏塔的精馏段、反应段、提馏段理论板数分别为2、8、8:醇酯比为8;操作回流比R为6.7;塔顶采出进料摩尔比为0.71。在此工艺条件下碳酸丙烯酯的转化率为79.54%。模拟结果对反应精馏合成碳酸二乙酯的工艺设计和过程优化具有重要指导意义。     

基于蚁群算法的遥感影像传输资源调度方法

针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,使遥感影像传输效率逐渐降低的问题,提出一种在多线服务器环境下分块调度遥感影像资源的策略。该策略采用改进的蚁群优化(IACO)算法,通过引入一个线路等待因子γ动态选择当前最优的线路进行传输,从而提高传输效率。对IACO、ACO、Max-min、Min-min和Random算法进行了对比实验,IACO算法在客户端的任务完成时间和服务器端的执行时间与其他算法相比均是最少的,且随着任务数目的增加,效果更明显;同时IACO算法的线路资源的利用率也更高。仿真结果表明:多线服务器分块调度策略与改进蚁群算法相结合,使遥感影像传输速度和线路资源利用率均有一定提高。     

动态格点搜索的改进算法用于团簇结构快速优化

结合高效的动态格点搜索(DLS)算法与扰动操作(Perturbation Operation)提出一种新的改进方法(DLS-PO),用于确定团簇的最低能量结构。针对一个特定构型,DLS算法总能给出其对应搜索空间的最规则结构。然而,一次失败的DLS优化将消耗大量的运算资源。为此,采取原子移动和结构旋转的扰动操作成功地改变了构型,再结合后续的DLS操作,提高了优化效率。将该算法用于原子数高达309的Lennard-Jones团簇及100原子NP-B函数铝团簇的结构优化。优化结果显示相比于DLS算法,DLS-PO算法更为高效。     

一种混合的离散细菌菌落优化算法

为了利用细菌算法解决组合优化问题, 提出了一种混合的离散细菌菌落优化算法。根据现有细菌优化算法, 设计一种新的个体编码方式及进化模式, 通过设计种群的自适应调整因子增强个体活力, 并融合禁忌搜索算法, 克服算法易于陷入过早收敛的不足, 并与其他算法在Taillard标准调度测试问题集上比较实验, 验证了算法的有效性。仿真结果表明, 该算法可以搜索到问题的最优组合, 能够有效避免算法陷入局部最优, 取得了满意的结果。     

基于环境选择和配对选择的多目标粒子群算法

为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.