基于进化多目标优化的沿海型炼油厂原油调度优化

研究了沿海型炼油厂原油调度优化问题,建立了基于离散时间的混合整数非线性规划模型,并利用高效的进化多目标优化算法——非支配排序遗传算法对模型进行求解。针对原油调度优化问题中的高维度决策变量,采用逐周期滚动优化策略进行了有效降维;针对原油调度优化问题涉及的众多复杂非线性约束,利用Deb准则进行有效处理。结合国内某沿海型炼油厂案例对模型和算法进行了研究,结果表明:优化得到的调度方案均为可行方案,最小配方切换次数稳定在12~15,最小油轮停靠总时间稳定在123~132 h,说明所建模型和所设计优化算法能够有效处理沿海型炼油厂原油调度问题,为依赖于人工经验的炼油厂原油调度优化提供了优选途径。

基于智能优化算法的沿海型炼厂原油调度优化

在炼厂的整个生产环节中,原油调度作业中涉及的原油成本约占炼厂营业额的80%。合理的原油调度方案不仅是炼厂下游装置连续平稳运行的前提,也是炼厂效益提升的重要保证。本文以沿海型炼厂原油调度为研究对象,利用智能优化算法开展原油调度优化关键技术的研究。研究包括原油调度模型的构建、原油调度优化算法设计以及实际应用案例验证等。

基于智能优化算法的原油移动路径规划研究

本文研究了沿海型炼厂原油移动路径规划问题,根据实际化工罐区建立了图结构数学模型,基于多目标优化算法对模型求解,引入Deb准则处理复杂约束条件,得到了较为理想的原油移动路径规划方案。结果表明,在给出多个需同时移动的子任务的情况下,优化得到的路径规划方案均为可行方案,并能够根据实际生产需求选择相应功率的泵机,达到最小化功耗的需求。由此可见,本文设计算法能够有效解决沿海型炼厂原油移动路径规划问题。