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己烷油精馏工序是溶剂油生产过程的重要环节,但其伴随着高能耗和高排放。因此,己烷油精馏工序的能量、经济和环境(3E)多目标优化对于溶剂油工业的可持续发展具有重要意义。针对传统非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的基于多策略集成的多目标遗传算法(MENSGA-Ⅱ)。该算法发展了一种基于邻域的引导策略,以增强算法的搜索能力进而加快收敛速度;同时引入随机极限游走策略以维持算法所获得解集的分布性。将MENSGA-Ⅱ应用于典型的测试函数和实际的己烷油精馏过程,结果表明,该算法在鲁棒性、收敛速度和解集分布性上具有优越性。与实际运行工况相比,典型优化工况下精馏系统年度毛利润可提升4.99×105USD/a,能源消耗和CO2排放可分别减少5.09×102kW/a和4.82×102kg/a。 相似文献
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反应器的设计通常只能以实验室实验数据或者经验规则作为标准,特别是对于复杂的化学反应。由于缺少一个合适的模型进行模拟、预测,很难确定该反应系统的最优条件,导致生产成本增高或者理想产物产量降低。为实现反应系统的优化,需要建立一个能够准确模拟、预测反应系统的模型。介绍了一种确定可行反应网络的代数分析建模方法,从原子层面出发探究复杂反应中所涉及的物质之间的关系,基于原子矩阵的转换寻找所有可行的反应步骤,建立可行的反应网络。通过Aspen Plus建立反应模型,模拟分析选择最适合的复杂反应系统的模型。分析结果与模型指导下的实验相结合,可达到对复杂反应系统进行优化设计、模拟预测乃至控制反应进行方向的目的。根据该建模方法对煤汽化反应系统进行了优化。 相似文献
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