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乙烯脱丁烷塔智能操作优化方法研究
  • ISSN号:1003-9015
  • 期刊名称:《高校化学工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP202.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TQ221.211[化学工程—有机化工]
  • 作者机构:[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室工业控制研究所,浙江杭州310027
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(20276062)和国家重点基础研究发展规划项目(2002CB312200).
中文摘要:

考虑乙烯生产过程中实时操作优化特点,在建立精馏塔严格机理开放式方程优化模型的基础上,提出了基于简约空间序列二次规划(RSQP)算法的精馏塔智能操作优化方法。该法根据精馏塔优化操作的实际性和实时性要求。对简约空间SQP算法进行了一些特殊处理,对收敛条件加入了一些智能化规则,使得优化算法综合考虑优化效益、优化求解时间和质量约束等方面。计算结果表明该法的计算效率高于基于Snopt和一般简约空间SQP算法的精馏塔操作优化方法,并且该方法更符合实时操作优化的要求。

英文摘要:

Based on the strictly mathematical and open formed mechanistic model of distillation column, an intelligent operation optimization method based on reduced SQP(sequential quadratic programming) algorithm used to optimize the debutanization in ethylene process was presented. In the proposed method, the real time characteristics and rationality of operation optimization for debutanizer were considered, and thinking of utilizing the sparse structure, the information of degrees of freedom and the objective's structure, the reduced SQP algorithm and hybrid automatic differentiation technology were used to solve this problem. Some intelligent rules for accelerating convergence, balancing the objective and infeasibility and dealing with abnormal situations were merged into the reduced SQP algorithm, so the algorithm can make balance between total benefits, solving time and qualification requirement. Computing results demonstrate that the intelligent operation optimization method proposed in the paper is more efficient than the method based on Snopt algorithm and the method based on general reduced SQP algorithm, and it is more fit for the requirement of real time operation optimization.

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期刊信息
  • 《高校化学工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:浙江大学
  • 主编:陈纪忠
  • 地址:杭州浙大路38号浙江大学玉泉校区化工系
  • 邮编:310027
  • 邮箱:gxhgxb@zju.edu.cn
  • 电话:0571-87951235
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9015
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1141/TQ
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2000年获浙江省科技期刊编辑学会颁发的“1999-200...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14205