干气中冷油闪蒸工艺模拟与多目标优化

针对干气提浓装置能耗较高的现状,对最新的中冷油闪蒸工艺进行了研究。采用Aspen Plus软件进行流程模拟,使用改进的遗传算法(NSGA-Ⅱ),以年总费用(TAC)､CO_(2)排放量(E_(carbon))和碳二回收率(R_(C_(2)))为目标函数,通过罚函数法转化为无约束问题,对中冷油闪蒸工艺进行多目标优化,获得了Pareto前沿。统计后发现,半贫液与贫液质量比的变异系数仅为2.37%,可以使用平均值1.95来代表。最后使用优劣解距离法(TOPSIS)选取最优点进行对比,优化结果显示,相比于浅冷油吸收工艺,中冷油闪蒸工艺的R_(C_(2))上升3.09%,TAC下降43.75%,E_(carbon)减少41.77%。结果表明,中冷油闪蒸工艺在各方面性能均有大幅提升,且基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化方法能够发现更多的有益性结论。

烷烃类混合碳五馏分分离工艺模拟与优化

利用隔壁精馏塔替代混合碳五馏分原有分离流程中的脱丁烷塔和碳五预分离塔,通过Aspen Plus V12软件对混合碳五馏分的提纯流程进行稳态模拟,在此基础上运用灵敏度分析工具,对隔壁精馏塔的操作参数进行优化。结果表明:采用隔壁精馏塔替代脱丁烷塔和碳五预分离塔,最佳原料进料位置为第11块塔板、最佳质量回流比为5、最佳侧线采出位置为第7块塔板、最佳侧线采出量为500 kg h,气相回流位置为第37块塔板,液相回流位置为第12块塔板;在相同进料条件和相同碳五馏分纯度的前提下,与采用常规精馏工艺相比,采用隔壁塔精馏工艺时冷却能耗降低17.04%,加热能耗降低16.69%。

催化重整过程苯-甲苯分离体系的模拟与优化

针对催化重整装置中的苯-甲苯分离体系能量利用率低的问题,采用差压热耦合精馏技术及热泵精馏技术提高体系的能量利用率,并在差压热耦合精馏单元与热泵精馏单元之间进行热集成,充分利用体系中的余热。应用Aspen HYSYS V11流程模拟软件对优化前后的模型进行模拟计算和分析。模拟结果表明,在产品纯度和收率相同的条件下,采用热泵精馏、差压热耦合精馏和热集成3种节能技术的工艺与原工艺相比可使苯-甲苯分离体系能量节约23.33%。

胺液吸收-分步解吸脱硫工艺的设计与评价

脱硫工艺作为炼厂必不可少的一部分,随着H_(2)S下游加工技术的日益丰富,逐渐由杂质驱动型向资源驱动型转变,提高酸性气(解吸塔顶气)中H_(2)S纯度,继而提高产品附加值,成为盈利的重要方向。基于此提出胺液吸收-分步解吸脱硫工艺,以此得到部分高纯度酸性气。采用速率级精馏方法进行模拟,通过系统工程方法论对工艺进行研究,提出逐级设计和塔压、进料温度作为主副调控手段的设计策略,并建立了基于设备购买曲线的经济评价框架进行工艺对比分析。结果表明,新工艺相比于传统工艺,年固定投资费用和年操作费用分别提高了30.86%和40.82%,但由于产品附加值的提高,利润提高了65.45%。随着解吸塔数量的增多,能耗上涨幅度会越来越大,经济效益反而下降。

基于自适应并行禁忌搜索的精馏分离序列优化综合

由于精馏分离序列与二叉树之间具有同构性 ,在数据结构上精馏分离序列可以抽象为二叉树 .采用图论方法建立了二叉树相邻切分点变换机制 ,进而形成有效的邻域结构 .将自适应机制和并行技术引入禁忌搜索算法中 ,根据记忆频率信息自适应调整禁忌长度与候选集规模 ,通过搜索任务分配安排形成多任务并行处理 .数值实验表明自适应并行禁忌搜索算法能够成功解算大规模精馏分离序列优化综合问题 .

基于模糊逻辑推理的精馏分离序列优化综合

模糊逻辑推理能够反映自然语言要素信息传递特性. 通过抽象有效重组参数提炼if-then模糊逻辑推理规则、根据精馏分离序列综合问题数字特征创建Sugeno模糊逻辑推理模型,系统化地提出了基于模糊逻辑推理的精馏分离序列优化综合方法.

精馏分离序列综合邻域结构的研究

为了有效解决精馏分离序列优化综合问题,研究邻域(超级)结构是成功实现寻优算法的前提。由于精馏分离序列与二叉树之间具有同构性,在数据结构上精馏分离序列可以抽象为二叉树,进而采用图论方法对其进行研究。本文运用组合数学理论深入研究了精馏分离序列综合问题,简明分析了有序剖分问题的计算复杂性;通过二叉树相邻切分点变换机制,实现了对精馏分离序列的随机搜索;提炼出后序遍历相邻变换的等价规则,从而构造出高效演化邻域结构。

应用遗传算法实现精馏分离序列优化综合

阐述了采用遗传算法求解具有组合爆炸特征的精馏分离序列综合问题。首先在数据结构上将精馏分离序列抽象为二叉树结构编码 ,然后应用图论方法建立起有效的交叉和变异算子 ,最后对 10组分精馏分离序列综合问题实例进行求解。结果表明 ,遗传算法对最优解命中率达 80 % ,平均空间搜索率仅为 0 0 318。因此遗传算法能够成功解算大规模精馏分离序列优化综合问题。

化学工程与工艺专业开设Matlab课程势在必行

基于MATLAB软件对化工专业教学进行述评.实例说明掌握使用MATLAB对深化理解课程内容、提高课程教学效率具有重要意义.应用MATLAB能切实培养应用数学能力并得以在相关专业进行数学实践.

用晶种抑制沉积垢实验研究

用人工模拟硬水和实际蒸发原液为工质，分别在过冷和沸腾的情况下，进行结垢与抗垢的对比测试， 实验自晶析出晶种及添加垢质晶种对结垢过程的抑制作用。考察流体流速、壁面温度、主体温度和溶液浓度等参数对结垢速率的影响。探讨晶种粒度和晶种密度等因素对抗垢效果的影响。

甲苯选择歧化与甲苯-甲醇选择烃化合成对二甲苯新工艺——过程模拟与技术经济

化工新技术开发的核心是化学工程研究 ,化学工程研究的关键是化工过程概念设计。设计过程中需要作出大量的决策 ,这些决策经常是通过过程模拟与技术经济来完成的 ,只有对上一阶段工作评价做出肯定的结论后才能进一步开展下一阶段的工作。成功的概念设计不但可以节省人、财和物力资源 ,而且可以加快新技术的开发速度 ,提高开发工作的质量。甲苯选择歧化与甲苯 -甲醇选择烃化合成对二甲苯新工艺过程的概念设计是决定能否实现其工业生产的关键。案例通过工艺过程模拟与技术经济分析获得各种信息 。

化工原理组合实验系统研制与应用——化工原理试验模式理念

文章结合学校重点实验室实际运作,阐述了体现当前先进水平的化工原理实验教学.对装置设备与工艺流程进行功能归纳,对微机网络与数据采集进行需求分析.显然新近推行的化工原理试验模式突破了原有的框架思想.

高校化工与制药类专业化工安全教学体系建设与实践

面向化工与制药类专业学生推行化工安全教育事关化工行业的持续健康发展。本文分析了分散式与集中式教学模式的利弊,总结了我校以化工过程安全为核心的协同教学体系的建设经验,强调各培养环节的价值观导向和安全素养的持续提升。我们遵循工程教育专业认证标准,构建了以全生命周期过程安全管理为主线的多层次、模块化教学内容体系,并突出了研讨式案例教学与实践教学的重要性。改革在提高学生安全素养与实践能力方面初显成效。

应用无性繁殖单亲遗传算法实现精馏分离序列优化综合

由于精馏分离序列与二叉树之间具有同构性,在数据结构上精馏分离序列可以抽象为二叉树,直接采用二叉树结构编码方案可以同时表达个体的基因型和表现型.借鉴生物界单亲父本可以经过无性繁殖得到子代的现象,对进化和遗传等重组算子进行设计.应用图论方法建立有效的二叉树结构演化重组机制,从而形成无性繁殖单亲交叉和变异算子.实例表明无性繁殖单亲遗传算法能够成功解算大规模精馏分离序列优化综合问题.

精馏分离序列综合超级结构研究

运用组合数学理论深入研究了精馏分离序列综合问题,简明分析了有序剖分问题的计算复杂性;在可行域中采用二叉树数据结构,实现了对精馏分离序列的随机搜索;通过中间结点和叶子结点相互变换机制,构造了一种高效演化邻域(超级)结构。

构建过程系统工程课程立体化教学体系

过程系统工程是一门具有理论性和实践性的专业基础课,促进学生的创新思维和解决实际问题的能力一直是该课程教学目标的指向和富有成效的基点。

智能搜索算法实现分离序列综合整体框架

由于精馏分离序列与二叉树之间具有同构性,在数据结构上精馏分离序列可以抽象为二叉树.根据各种智能搜索算法的收敛性要求邻域状态空间特征不同,运用图论方法分别建立相应二叉树变换机制.在智能搜索算法中引入自适应机制和并行技术以改善其搜索效率,形成智能搜索算法实现分离序列综合整体框架.

基于自适应神经模糊推理的精馏分离序列综合

模糊推理能够反映自然语言要素信息传递特性,自适应神经技术能够实现优化建模.通过抽象有效重组判据参数提炼模糊if then规则,通过构造样本数据进行自适应神经学习训练,根据模型优化参数创建Sugeno模糊推理模型.系统化提出基于自适应神经模糊推理的精馏分离序列优化综合方法.

设计演化算法实现精馏分离序列优化综合

采用演化算法求解具有组合爆炸特征的精馏分离序列优化综合问题。由于精馏分离序列与二叉树之间具有同构性,在数据结构上精馏分离序列可以抽象为二叉树,直接采用二叉树结构编码方案可以同时表达个体的基因型和表现形。借鉴生物界父本可以经过有性繁殖或无性繁殖得到子代的现象,对遗传算子进行设计。应用图论方法建立有效的二叉树结构演化重组机制,从而形成基于双亲或单亲父本的交叉算子。实例表明:双亲遗传操作其空间搜索率较低,而单亲遗传操作其最优解命中率较高。因此,演化算法能够成功解算大规模精馏分离序列优化综合问题。

基于Petri网整数规划的安全操作路径综合

基于Petri网结构,针对安全生产操作建立整数规划模型,进而实现经济效益与安全生产最优综合。首先,根据Petri网概念,拓扑管路与阀门模块和故障模块,由此建立安全可行操作路径的超级结构,然后,根据Petri网中标记状态的传递情况,确定整数规划模型中的约束条件,最后,考虑权衡最小操作数和最低故障期望建立双目标函数。通过实例验证模型和算法的正确性和有效性,并用GAMS中的CPLEX模型进行Pareto前沿理想点优化求解,得到令人满意的折中安全操作路径。