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基于Petri Net的动态并发特性和逻辑表述能力,构造最小传热温差优化、夹点分析、网络综合及结构调优模块。首先,根据Petri Net激发规则和垂直传热原则,实现最小允许传热温差的优化;然后,根据Petri Net四则运算机制,实现夹点分析数据流辗转传递,确定夹点、最大热回收和最小冷、热公用工程等信息;进而,根据Petri Net监督学习机制,拓扑夹点设计可行性经验规则,综合初始换热网络结构;最终,根据Petri Net自组织机制,通过断裂环路、松弛路径,实现换热网络渐进调优。通过实例计算说明提出方法的可行性和有效性。 相似文献
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间歇过程流股间换热有直接换热和间接换热两种方式,通过储热介质进行间接换热会产生额外的换热温差。现有的夹点分析方法考虑间接换热额外换热温差后,难以得到经济且可行的储热集成方案。本文在夹点分析的基础上,提出了一种考虑间接换热额外换热温差的间歇过程储热集成方法。该方法首先使用不同的直接换热和间接换热温差进行热级联分析,确定储热集成后的最小冷、热公用工程用量,识别储热位置和储热量,并依据热级联分析结果,建立时间段温焓图确定储热介质温度,得到储热方案。然后,将储热流股转化为放热时间段的冷流股和需热时间段的热流股,进行换热网络综合与优化,得到符合实际应用的储热集成方案。最后,通过经典实例证明了所提方法的可行性和有效性。 相似文献
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换热网络设计方法的研究进展 总被引:10,自引:0,他引:10
本文概括分析了近年来在研究换热网络设计方面所取得的新进展。指出夹点技术及其发展、双温差方法和分步优化方法的尚存缺陷,分析了围绕克服这些缺陷已采取的措施和进一步改进的方向。阐述了同步优化方法的优势和尚待改进的地方。指出目前从热力学、经济规模和“系统“的观点更全面地认识换热网络,从而设计高效、低费用的工业换热网络。 相似文献
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现行的换热网络目标方法,在进行换热网络价格估算时,未考虑热物流的热损失。在真实的设计中,换热器壳体保温后仍与环境温度相差较大,则其热损失不可忽略。文章提出了一个新的基于热损失的换热网络夹点设计法,该方法首先以综合费用最小为目标确定出最小温差,然后建立问题表格确定出夹点位置及最小公用工程消耗,最后再进行换热网络设计。文中采用某石油常减压换热网络系统为典型算例对该方法的前两步进行了分析研究,论证了该方法的必要性及可行性。结果表明:该方法与基本Linnhoff夹点技术法估算的投资费用有较大的差距之外,在一定的最小温差下,其与基本Linnhoff夹点技术法确定的夹点位置不同,公用工程消耗也有较大的差距。 相似文献
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在换热网络的运行过程中其操作条件时常发生变化,旁路优化控制是调节物流出口温度、节能降耗的有效途径。然而,仅通过逐一对比或优化的方法确定旁路位置不能从理论上论证换热网络的可控性,也往往难以兼顾可控性与经济性。因此从控制理论的角度,基于结构可控性理论分析换热网络的结构特性。权衡可控性与经济性两方面因素,在可控性要求较高时,为实现设置最少的旁路以满足全部状态的可控性要求,提出了换热网络全部状态可控的旁路优化设计法。在旁路数目受限时,根据具体的经济性与可控性要求,为确定最佳的旁路位置,提出了准可控的旁路优化设计法。然后,基于结构可控性分析分别求解提出的两种旁路优化设计方案。最后,以某常减压蒸馏装置脱盐前换热网络为例分别求解全部状态可控和准可控的换热网络旁路位置,并与多次优化等其他求解方法得出的结果进行对比分析。 相似文献
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提出一种考虑了可控性的换热网络旁路设计法。基于稳态模型增益的定量计算,推导换热网络稳态数学模型的求解过程,从可控性分析的角度逐一求解换热网络的非方相对增益矩阵,从中确定最优的旁路位置,使被控变量具有较高的可控性。突破相对增益矩阵仅用于控制配对的常规范畴,提出一种通过逐次求解换热网络非方相对增益矩阵优化选取最优旁路设置的方法,并给出了设置旁路的若干准则,以简化求算过程。分析稳态工作点变化后的情况,表明工况变化不影响上述得出的旁路设置。该法适用于大型复杂换热网络,满足生产控制要求,并能保证整个换热网络具有较高的可控性。以某常减压蒸馏装置脱盐前换热网络为例,验证方法的可行性和有效性。 相似文献
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《Computers & Chemical Engineering》1999,23(4-5):509-522
The paper discusses optimal operation of a general heat exchanger network with given structure, heat exchanger areas and stream data including predefined disturbances. A formulation of the steady state optimization problem is developed, which is easily adapted to any heat exchanger network. Using this model periodically for optimization, the operating conditions that minimize utility cost are found. Setpoints are constant from one optimization to the next, and for implementing the optimal solution special attention is paid to the selection of controlled variables such that the operation is insensitive to uncertainties (unknown disturbances and model errors). This is the idea of self-optimizing control. In addition to heat exchanger networks, the proposed method may also be applied to other processes where the optimum lies at the intersection of constraints. 相似文献
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Heat exchanger networks are an integral part of chemical processes as they recover available heat and reduce utility consumption, thereby improving the overall economics of an industrial plant. This paper focuses on heat exchanger network design for multi-period operation wherein the operating conditions of a process may vary with time. A typical example is the hydrotreating process in petroleum refineries where the operators increase reactor temperature to compensate for catalyst deactivation. Superstructure based multi-period models for heat exchanger network design have been proposed previously employing deterministic optimisation algorithms, e.g. (0005 and 0180). Stochastic optimisation algorithms have also been applied for the design of flexible heat exchanger networks recently (0110 and 0115). The present work develops an optimisation approach using simulated annealing for design of heat exchanger networks for multi-period operation. A comparison of the new optimisation approach with previous deterministic optimisation based design approaches is presented to illustrate the utilisation of simulated annealing in design of optimal heat exchanger network configurations for multi-period operation. 相似文献
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The optimum design of heat exchanger networks is considered in two stages. In the first, the optimum configuration for fixed values of the continuous variables is determined using an implicit enumeration algorithm. In the second stage the optimization of continuous variables of the network is performed solving a large scale nonlinear programme. The proposed method for discrete variables lessens considerably the computational effort for solving the combinatorial problem in the first stage. The results show the importance of optimizing the continuous variables of these networks. 相似文献