滴流床反应器床层液体分布GWO-RFR模型的研究与优化

针对滴流床床层多相流动复杂、机理建模困难的问题,提出了一种基于随机森林回归(RFR)的滴流床床层液体分布模型。运用灰狼优化(GWO)算法对RFR的决策树棵数ntree和随机特征选取个数mtry进行优选,以提高预测可靠性。此外,采用RFR对影响床层液体分布的特征参数进行了重要性排序,并利用该代理模型优化了滴流床的操作参数。结果表明:气液表观速度在床层液体分布中占主导作用;优化后的模型预测精度高,泛化能力强,可以为滴流床床层液体分布建模和优化提供有效地指导。

基于深度置信网络的滴流床反应器持液量预测

针对滴流床反应器持液量预测难度大、精度低的问题,首次提出了一种基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的数据建模方法。首先采用受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)提取实验数据的深层特征,然后使用一层反向传播(Back Propagation,BP)神经网络对深层特征进行训练,建立滴流床反应器持液量预测模型。模型测试结果表明,深度置信网络模型对滴流床反应器持液量具有良好的预测效果,测试样本的平均相对误差MRE为4.8%、决定系数R2为0.965,相比于传统的理论与半经验模型,具有精确性高、泛化性强的特点,且模型对滴流床反应器操作参数的变化具有显著性,符合持液量变化机理和反应器放大设计的要求。

PSO-SVR-RSM在加氢反应器气液分配器结构优化中的应用

针对计算流体力学(CFD)在滴流床气液分配器结构设计优化时速度慢和计算时间成本高等缺点,选择支持向量回归(SVR)模型作为代理模型用于预测输出。为了获得快速准确的SVR模型,采用粒子群优化(PSO)算法来优化SVR的参数,包括惩罚系数C、核函数的参数g和不敏感损失系数ε。以PSO-SVR混合模型为数据源,结合响应面法(RSM)计算出与最小液体分布不均匀度相对应的结构参数。CFD结果与RSM法预测值显示出良好的一致性,液体分布不均匀度分别为0.159和0.162。提出的混合PSO-SVR-RSM方法为指导滴流床中气液分配器的优化设计提供了有效的工具。

粒子群算法优化极限学习机的旋风分离器压降建模

旋风分离器是化工行业常用气固分离装置,准确地预测旋风分离器的压降性能,并对其进行设计和放大至关重要。当前旋风分离器压降模型存在建模时间较长和预测精度较差的问题,为此采用极限学习机(Extreme learning machine,ELM)对旋风分离器压降进行了建模,并引入粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法对ELM输入层到隐含层连接权值和阈值进行了优化,以降低ELM对隐含层节点数的需求,提高模型准确度和稳定性。研究表明,优化结果较标准ELM降低了对隐含层节点数的需求,模型测试集R2和MSE分别为0.9978和2.443×10^(-4),运行时间为15.74 s,相比标准ELM模型、统计模型和人工神经网络模型,所建基于PSO-ELM的旋风分离器压降模型有更好的泛化能力和鲁棒性,极大地缩短了预测时间。PSO-ELM建模算法可以作为一种有效的方法,为旋风分离器性能分析提供指导。