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。     

NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ应用于换热网络多目标优化的对比

针对换热网络多目标优化问题，采用目前应用较广泛的两种多目标遗传算法，即NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ，对两种算法的性能进行对比研究。案例研究结果表明，NSGA-Ⅱ算法比NSGA-Ⅲ算法运行效率更高，NSGA-Ⅲ的运行时间是NSGA-Ⅱ的2倍以上；NSGA-Ⅱ算法的应用并不严格地受限于3个目标的最大目标数量，NSGA-Ⅱ在求解大于3个目标的多目标优化问题时也可能具有良好的性能，目标数量并非选择NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法的严格标准。对10×5换热网络案例进行4个相关目标改造优化时，从换热网络的单一性能指标来看，NSGA-Ⅱ算法更容易获得各目标的极值。从最小年度总费用的评价指标来看，两种算法的最优方案效果相近。对7×3换热网络案例进行6个目标的优化时，NSGA-Ⅲ算法得到各目标的极值较优。从最小年度总费用的评价指标来看，NSGA-Ⅲ算法获得的投资费用和年度总费用更小。对于目标函数数量不超过3个，或者3个以上具有一定相关性的多目标优化问题，推荐优先使用NSGA-Ⅱ算法实现快速寻优；而NSGA-Ⅲ算法由于其基于参考点的选择机制，运行效率较慢，更适合用于收敛困难的高维多目标优化问题。     

换热网络优化中换热单元生成频次的影响分析及策略改进

换热单元的生成频次对换热网络优化有直接的影响，分析其机理可以指导求解算法的改进。本文采用节点非结构模型及强制进化随机游走算法，通过设置不同的换热单元生成概率与生成个数以改变换热单元的生成频次，观察并记录个体在优化过程中产生的年综合费用变化情况。发现不同生成频次下整型变量和连续变量的相对优化频率发生了变化，从而改变了整体优化过程，并且与个体当前优化状态不适应的生成频次会造成相对优化频率不平衡、优化结果较差。基于此，本文提出了一种具有生成参数动态调节策略的换热单元生成方式，在优化过程中根据个体状态实时调整换热单元的生成概率与生成个数，平衡整型变量与连续变量的相对优化频率。最后，采用15SP、10SP和20SP算例进行验证，换热网络的年综合费用较文献结果分别下降了1.06%、0.16%、0.68%，验证了该策略使得换热单元的生成频次更为合理，有效地提高了算法的优化效率。     

混合装药内弹道性能优化及应用

为了研究混合装药结构对内弹道性能的影响,以某舰炮为工程背景,提出内弹道多目标优化设计方案,研究了目标函数、设计变量及约束条件.采用e-约束法对次要目标函数进行简化处理,利用当前流行的进化算法—遗传算法进行优化计算,并针对内弹道数学模型特性,对算法进行改进.最后,通过进化计算得到的优化方案为一组非劣解集,同时验证了该改进...     

Multi-objective modeling and optimization for scheduling of cracking furnace systems

Cracking furnace is the core device for ethylene production. In practice, multiple ethylene furnaces are usual y run in parallel. The scheduling of the entire cracking furnace system has great significance when multiple feeds are simultaneously processed in multiple cracking furnaces with the changing of operating cost and yield of product. In this paper, given the requirements of both profit and energy saving in actual production process, a multi-objective optimization model contains two objectives, maximizing the average benefits and minimizing the average coking amount was proposed. The model can be abstracted as a multi-objective mixed integer non-linear programming problem. Considering the mixed integer decision variables of this multi-objective problem, an improved hybrid encoding non-dominated sorting genetic algorithm with mixed discrete variables (MDNSGA-I ) is used to solve the Pareto optimal front of this model, the algorithm adopted crossover and muta-tion strategy with multi-operators, which overcomes the deficiency that normal genetic algorithm cannot handle the optimization problem with mixed variables. Finally, using an ethylene plant with multiple cracking furnaces as an example to illustrate the effectiveness of the scheduling results by comparing the optimization results of multi-objective and single objective model.     

RWCE算法中采用单元重构策略激励换热网络结构优化

应用强制进化随机游走算法优化换热网络的过程中,通过监测最优结构中换热单元优化进程,探究总体结构进化特点,发现存在换热单元先入为主的现象,主体结构稳固难以被突破,导致换热网络优化进入“停滞”状态。基于此,提出了换热单元重构策略,该策略旨在增强结构变异能力,经过一定阶段概率性消除结构中既有换热单元,腾出结构进化空间,再依据约束条件重新构建换热单元,既丰富了结构多样性又扩大了搜索域。此外建立优化状态监测指标,维持结构较高的变异活性,增强算法全局寻优能力。最后将该策略加入算法流程优化多个换热网络实例,总结分析其作用机理,所得结果均优于现有文献结果,证实了该策略的有效性。     

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。     

基于自适应竞争群优化算法的无分流换热网络综合

换热网络模型具有非凸和非线性的特性,对于大规模超结构优化问题,采用经典的智能算法优化效率低,容易陷入局部最优值。以年综合费用为目标函数,基于自适应竞争群优化算法对无分流分级超结构换热网络模型进行优化。该方法采用对粒子平均位置的递减学习,通过自适应调节速度权重提高换热网络结构的全局优化能力和局部优化能力。通过两个典型算例分析表明,该方法相比量子粒子群算法大幅减少了模型调用次数,缩短了运行时间,并且找到了更好的优化结果。     

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。     

基于遗传算法的翅片管换热器管路优化方法

通过设计有针对性的遗传编码方法和遗传操作算子，提出了一种实用有效的换热器管路连接优化方法。在满足换热器的换热能力和实际制造工艺的约束条件下，以换热器管路连接最短为优化目标对一个实际翅片管换热器进行了优化研究。结果表明，所设计的优化算法能够在5 h内收敛，优化后的连接管长度缩短25%。     

数据驱动的固定拓扑结构换热网络优化改造方法

获得经济可行的换热网络改造方案目前仍然是一个巨大的难题。传统的改造方法严重依赖拓扑修改,这往往会增加改造时间和投资成本。因此,本文将围绕固定拓扑结构的换热网络改造展开研究,提出了一种基于数据驱动的高效改造方法。该方法通过建立性能模拟模型,模拟计算换热器在不同性能参数时的公用消耗与温度分布,以此获取大量的驱动换热网络改造的数据。然后通过BP神经网络预测模型与遗传算法,求解得到以最大节能量为目标的改造方案。案例研究表明,改造后的换热网络可以通过较小的投资获得较大的节能效益,与文献相比,单位费用节能量提高了51.4%;与同为固定拓扑结构的灵敏度分析相比,可以快速地获得经验规则法无法获得的改造方案,验证了改造方法的经济实用性与高效性。     

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。     

工业系统超结构模型应用研究进展

超结构模型的研究和应用可以有效解决化工、水处理、钢铁、冶金等领域中逐渐凸显的能源效率问题,常见于工业系统中的热交换网络和质量交换网络、水网以及其他网络。详细论述了换热网络中的基于状态空间超结构、基于分级超结构模型,以及两种经典超结构模型思想在质量交换网络、水网中的应用。完成超结构构建后,根据工业的实际生产状况,一般以年度总费用为目标函数,选取合理算法优化超结构网络,最终得到所需的新建或者改建方案。总结归纳了常见的优化算法,主要分为两大类：确定性算法和随机算法。最后阐述了超结构模型在科学研究和实际工程应用中还存在的问题以及下一步的研究方向。     

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。     

基于专家系统和遗传算法的换热网络的建模和优化

A new superstructure from of heat exchanger networks(HEN) is proposed based on expert system (ES). The new superstructure from is combined with the practical engineering.The different investment cost formula for different heat exchanger is also presented based on ES.The mathematical model for the simultaneous optimization of network configuration is established and solved by a genetic algorithm.This method can deal with larger scale HEN synthesis and the optimal HEN configuration is obtained automatically.Finally,a case study is presented to demonstrate the effectiveness of the method.     

考虑中间换热器的能量集成精馏序列合成

针对考虑中间换热器（IHE）的精馏序列合成问题,提出基于随机优化策略的能量集成非清晰精馏序列（IHE-HIDSs）合成方法。通过对精馏序列分离任务合并处引入二元0/1变量表示是否存在IHE,以精馏序列的年总成本（TAC）为优化目标,建立了该合成问题的隐式混合整数非线性规划模型（MINLP）,通过模拟退火和粒子群优化（SA-PSO）混合随机优化算法进行求解。为验证在精馏序列合成中同时考虑IHE的必要性以及所提出合成方法的有效性,对五组分醇类混合物和五组分烷烃类混合物两个算例的精馏序列合成问题进行了研究。结果表明,相比同时考虑热耦合和能量集成的精馏序列,IHE-HIDS具有更低的TAC。此外,所提出的方法可以在合理的计算时间内以高概率获得多个分离序列方案。     

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。     

微分进化算法应用于换热网络全局最优化

前言换热网络是过程系统中实现能量回收和高效利用的重要环节,其性能直接关系到整个系统的能量利用水平。目前,换热网络优化设计的方法主要分为三类,分别是夹点法[1-2]、数学规划法[3-4]与启发式方法[5-7]。     

基于粒子群优化算法的板翅式换热器优化设计

以板翅式换热器的质量作为目标函数,以换热器芯体外形尺寸和翅片参数作为优化变量,采用粒子群优化算法对其结构尺寸进行优化设计,获得了换热器质量减轻、体积减小的效果。     

有机朗肯循环发电系统的多目标参数优化

建立以热回收率及单位输出功率所需换热面积为目标的多目标优化模型,利用模拟退火算法对循环采用R123、R236ea、R245fa、R227ea、R600等五种工质时的参数进行优化计算。结果表明:采用多目标优化模型可以协调各评价指标间的关系,更好地满足工程实际的需求;热源温度为140℃、循环采用R123时,最佳蒸发压力为0.69 MPa、冷凝压力为0.11 MPa,最佳蒸发压力随着冷凝压力的升高而增大;当管内流速超过0.5 m·s^-1时,流速对系统性能的影响较小。蒸发器内的最小传热温差为15℃。随着热源温度升高,循环的最佳蒸发压力增大。在分析的几种工质中,热源温度在100~220℃时,循环采用R123时性能最佳。