助燃空气对乙烯裂解炉NOx排放的影响

乙烯裂解炉内复杂物理化学过程耦合模拟与优化能够满足乙烯装置对高效率、低污染和低成本的设计和操作要求，对提高乙烯工业的竞争力具有重要意义。针对简单燃烧机理难以准确预测炉膛燃烧生成NO_x浓度分布的弊端，提出了在裂解炉使用更准确的简化GRI-Mesh 3.0机理结合涡耗散概念(EDC)模型的方法，并对Sandia Flame D的燃烧过程进行计算流体力学(CFD)模拟，验证了此耦合模型的可靠性。在已建立的燃烧模型的基础上，研究了助燃空气对降低裂解炉NO排放的影响，结果表明：在满足裂解炉热效率的情况下，空气预热温度为300~600 K、过量空气系数为1.1时降低NO的效果最佳。     

乙炔加氢反应过程混合建模与优化

针对传统单一建模方法所构建的乙炔加氢反应器数学模型存在预测性能无法满足工业实际应用需求的问题,提出了一种机理与神经网络嵌套的建模方法,充分利用机理模型包含的能质约束信息降低神经网络模型的约束违反度,得到了能够良好描述实际工业乙炔加氢反应过程特性的混合模型。基于反应器混合模型,研究了以运行效益为目标函数的优化问题。主要决策变量包括:一段反应器进料中氢气与乙炔的摩尔比(RH/A)、进料温度和反应器运行周期等几个关键参数。针对反应器长期运行后,催化剂活性降低造成的处理能力下降的问题,提出了反应温度补偿机制和RH/A并行调节的运行优化策略,并采用序列法对反应器运行周期进行离散化处理。通过引入差异化变异策略、潜在解替代策略对两阶段差分算法进行改进,采用增量式编码法结合改进两阶段差分算法,对优化问题进行求解。结果证实了优化策略与改进算法的有效性,并据此确定了反应器最佳运行方案。     

乙炔加氢反应过程混合建模与优化

针对传统单一建模方法所构建的乙炔加氢反应器数学模型存在预测性能无法满足工业实际应用需求的问题,提出了一种机理与神经网络嵌套的建模方法,充分利用机理模型包含的能质约束信息降低神经网络模型的约束违反度,得到了能够良好描述实际工业乙炔加氢反应过程特性的混合模型。基于反应器混合模型,研究了以运行效益为目标函数的优化问题。主要决策变量包括：一段反应器进料中氢气与乙炔的摩尔比（R _H/A）、进料温度和反应器运行周期等几个关键参数。针对反应器长期运行后,催化剂活性降低造成的处理能力下降的问题,提出了反应温度补偿机制和R _H/A并行调节的运行优化策略,并采用序列法对反应器运行周期进行离散化处理。通过引入差异化变异策略、潜在解替代策略对两阶段差分算法进行改进,采用增量式编码法结合改进两阶段差分算法,对优化问题进行求解。结果证实了优化策略与改进算法的有效性,并据此确定了反应器最佳运行方案。     

丙烯精馏过程模型及模拟优化

基于丙烯精馏过程的实际运行数据,建立了能够良好描述装置实际运行工况的模型,实现了对丙烯精馏过程的流程模拟。据所建模型,研究了进料组成、丙烯产品中丙烷浓度控制指标、回流比和进料负荷等变量对装置稳定运行的影响,分别从精馏塔的进料位置和操作参数两方面提出了优化建议。即根据进料组成的变化范围,在精馏塔的适当部位增开一个进料口,实现根据进料组成变化灵活调整进料物料的进料板位置;正常进料负荷下,丙烯产品中丙烷浓度的合适控制范围是3000～5000μL/L,合适的回流比范围是12.5～14.0;高进料负荷下,丙烯产品中丙烷浓度控制在6000μL/L的上限附近,循环丙烷中的丙烯浓度控制在6%左右,低进料负荷下,丙烯产品纯度与正常负荷下的控制范围一样,降低循环丙烷中丙烯浓度控制指标至2%左右。     

二甲苯模拟移动床分离过程建模与仿真

模拟移动床（SMB）是混合二甲苯分离的重要技术。模拟移动床区域回流比是决定产品质量的关键参数。在真实移动床（TMB）建模方法基础上,结合实际工况数据,建立了模拟移动床吸附分离过程机理模型,并通过分析区域回流比对产品质量的影响,得到不同产品质量要求以及进料品质的情况下区域回流比的操作区间。仿真结果表明,TMB建模方法能较好地描述模拟移动床实际工况。基于机理模型对操作区间的分析结果可以为模拟移动床分离过程的工艺设计和操作提供指导意见。     

基于样本平衡策略的多源迁移学习方法及其在 乙烯精馏塔质量指标预测的应用

基于数据驱动的工业过程建模需要依赖大量的标记良好的数据集,但与目标任务直接相关的标注数据往往是有限的。因此,可以利用与其具有相关性的辅助训练数据进行建模以实现任务迁移。然而,样本的不平衡问题一定程度上影响了迁移学习的性能表现。因此,提出了一种基于样本平衡策略的多源迁移学习方法,首先,对于同一源域内样本,采用最小二乘方法融合多个候选预测器得到单个源预测器,以协同利用域内不同样本包含的可迁移信息。此外,对于不同源域间样本,基于误差函数将多个源预测器加权组合得到多源预测模型。最后以乙烯精馏塔为对象进行案例分析,验证了所提出方法的有效性。     

SOM-T2 FLS在股市预测中的应用研究

由于金融市场的复杂性和特殊性,现有预测算法的性能在牛市和熊市中呈现出较大差异,导致分类精度不高和抗风险能力不强,提出一种基于自组织特征映射-2型模糊逻辑系统（SOM-Type-2 Fuzzy Logic System,SOM-T2 FLS）的分类算法。通过SOM网络将样本集分成两个不同子集,然后在每一个子集下分别学习T2 FLS分类器。在分类器学习过程中,提出将规则库的长度作为正则项,降低模型复杂度。利用中国证券市场的历史数据,验证了该算法较现有算法具有更好的预测效果和抗风险能力。     

改进的PSO算法在常压塔参数调优中的应用

鉴于标准粒了群算法在常压塔参数优化问题中不易收敛的不足,本文针对常压塔参数优化问题本身,在粒子速度更新公式中加入了化工先验知识抽象获得的"控制因子(ChemMat)",通过该"控制因子"调整粒子的速度方向,进而调整模型的输入变量,使得产品干点满足工艺要求.改进的粒子群算法应用于优化常压塔模型,以常压塔进料物流温度、气提蒸汽进料流量和常压塔操作参数共15个变量作为控制变量,在4个产品的干点值满足工艺要求条件下最大化轻油产量和最小化能量消耗量.经过仿真实验证明,与标准粒子群算法以及自适应惯性权值改进的粒子群算法相比,采用控制因子的粒子群算法能够在较短的迭代次数里获取优于当前状态的常压塔操作参数.在相同的迭代次数的条件下,采用控制因子的粒子群算法能够搜寻到更优的操作参数.     

丙烯精馏塔智能控制系统设计及应用

针对乙烯生产装置丙烯精馏塔的工艺特征和操作特点,利用支持向量机在小样本数据建模中的优势,提出一种基于支持向量机丙烯浓度软测量技术,解决了塔釜建模数据样本少的问题,实现了塔釜丙烯浓度在线测量。在上述软测量系统的基础上,设计了丙烯浓度智能控制系统。该系统采用模糊PID作为丙烯浓度控制器,其输出量作为灵敏板温度控制器的设定值,与灵敏板温度控制构成串级调节系统,同时为了克服进料量对灵敏板温度造成的干扰,设计了进料流量前馈控制器。丙烯浓度智能控制系统对塔釜丙烯指标进行实时控制,提高了塔釜丙烯浓度的控制平稳度,解决了塔釜丙烯浓度超标问题。现场应用效果表明,该丙烯浓度软测量系统测量精度高,控制系统可以有效控制塔釜丙烯浓度,取得了良好的控制效果,满足了工业现场运行的需要。