裂殖壶藻与煤混合热解特性及动力学分析

采用热重法(TGA)研究裂殖壶藻与煤混合的热解特性及混合热解过程的相互影响. 结果表明,煤和微藻的DTG曲线半峰宽分别为225和68℃,挥发分析出的起始温度分别为225和183℃. 可见煤挥发分析出较慢,温度区间较宽. 混合物中随微藻含量增大,挥发分综合特性释放指数逐渐增大,样品热解活性增强. 微藻与煤混合热解过程相互影响程度与样品比例有关. 当煤/藻质量比为1:1时,最大失重速率的计算值与测量值相差0.83%/min,两者在热解过程中存在一定的抑制作用;当煤/藻质量比为3:1和1:3时,两者相互影响不明显. 利用Coats-Redfern法分析热解过程符合一级反应动力学模型.     

微藻热解特性及动力学分析

利用热重法对裂殖壶藻的热解特性进行分析,升温速率分别为5、10、20、30、40、50℃/min。结果表明:微藻主要失重温度是158~519℃;随着升温速率的增大,主要热解区间的初始温度和最大峰值温度都向高温方向移动,热滞后现象加重。利用等转化率法中的FWO法和Kissinger法求得平均活化能为46.8915 k J/mol。采用主曲线法来确定热解过程的最可几机理函数,热解过程不能由单一的动力学方程描述,这是由于不同升温速率下,热解反应的主要控制因素不同。     

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。     

带有分流结构匹配策略的换热网络优化分析

采用节点非结构模型(NNM)优化换热网络时,节点位置的合理配置对网络拓扑结构和优化结果有重要影响。在分析NNM的优化性能时发现,优化结果中分流结构主要出现在具有较大换热潜能的流股上。因此,提出了分流结构匹配策略,该策略可根据各流股的换热潜能对流股分流结构进行调整,使换热潜能较大的流股保留更多的分流结构,促进潜在优势结构的生成。将该策略改进后的算法用于优化9SP和15SP算例,所获优化结果比公开文献最优年综合费用低17 046$/a和4 418$/a,且改进后的模型与算例的适配度较高。     

换热网络优化中换热单元均布处理的周期性影响分析

为了避免相邻换热单元之间无法产生新换热单元,提升节点非结构模型在算法优化中的适应性,基于换热单元均布策略分析了均布周期对换热网络进化的影响,提出加权均布策略。结果表明:均布策略只在相邻换热单元之间产生新换热单元时才会产生一定影响,且均布策略的采用周期过大或过小都会对换热网络优化产生不利影响;通过两个不同规模的算例进行验证,得到的结果分别为5 169 910和1 511 549$/a;加权均布策略能够提高算法在节点非结构模型中的优化性能。     

一种新型Powell粒子群算法同步综合换热网络

针对换热网络同步综合方法的不足,本文提出了一种新型Powell粒子群算法,具有传统确定性方法的高精度以及启发式方法的高效率。同时针对群体智能算法优化换热网络问题时存在的不足,提出了云记忆体和个体对立策略,有效地避免算法发生早熟现象,扩大搜索范围。为处理整型变量而提出的两条整型变量优化策略与Powell粒子群算法结合,实现了连续变量与整型变量的同步优化。最后,选取两个经典算例验证算法的性能,均获得了优于文献的结果,表明算法能够找到更优的换热网络结构,是一种处理混合整数非线性问题的有效方法。     

凝汽器喉部内置低压加热器的合理布置研究

从减小凝汽器喉部汽阻和保证喉部流动的稳定性和均匀性出发,通过计算机数值模拟,对内置低压加热器的布置方式进行了优化研究,综合分析了低压加热器不同布置高度对流动阻力及出流均匀性和稳定性的影响,获得了凝汽器喉部设计过程中具有一定指导意义的结果。     

一种流股分流动态调节的换热网络优化策略

现有的节点非结构模型(Node-wise non-structural superstructure, NW-NSS)在优化换热网络时需要预设固定的节点分流数量,难以满足结构进化过程对于求解空间和计算效率的需求,易造成换热单元生成空间受限,影响算法全局优化性能。本文提出一种流股分流动态调节策略,该策略基于实时结构的整型变量分布信息,动态增加结构进化所需的必要分流并减少无效结构对优化的阻碍,辅助算法以更高的效率跳出局部极值,提升优化质量。将策略应用于16SP、20SP算例,分别得到年综合费用为6 653 940和1 711 886$/a的最优换热网络结构,较文献最优结果降低了3 140和3 202$/a。     

采用关联进化策略的RWCE算法应用于换热网络优化

换热单元之间的耦合关系导致其在优化过程中相互制约,造成强制进化随机游走算法应用于换热网络时后期优化停滞。因此,提出一种关联进化策略实现换热单元间的联动进化。首先对换热网络中换热单元的关联关系进行了分析,评估了这种关联关系对进化算法的制约及效率的影响;在此基础上,建立了关联换热单元的联动进化机制,克服了优化过程中的关联制约,提升了进化的效率。最后,将采用单元关联进化策略的算法应用于15SP、16SP2算例,分别得到了年综合费用(TAC)为1 513 253和6 849 252$/a的结果,其中15SP算例的TAC较文献最优结果下降了5715$/a,验证了改进后的算法能有效地提高搜索质量。     

采用落后个体更新策略的换热网络优化方法

针对强制进化随机游走算法(RWCE)优化换热网络的过程中存在部分个体优化质量长期处于落后状态的现象,提出了一种落后个体更新策略的RWCE算法。通过周期性考察所有个体性能变化,并实时计算当前所有个体的平均性能,建立了一种落后个体识别机制。对落后个体采取强制更新策略,强制改变其原先的优化路径,增强了种群活力,提高了算法的全局搜索能力。将该算法应用于无分流换热网络的20股流和16股流实例中,年综合费用较改进前的最优结果分别下降了1 005和19 084$/a,表明该策略的有效性,由此证明改进后的算法能有效改善因落后个体所导致的优化质量下降的问题。