基于代理模型的常压塔过程多目标优化

针对常压塔过程进化优化时存在的耗时计算问题,提出采用RBF、Kriging代理模型研究常压塔操作过程的多目标进化优化。在优化迭代中分别采用了"最优点"及"期望值提高"(ExI)两种插值方法,并采用了模糊规则对代理模型进行了调用。优化结果表明:采用代理模型可以减少进化中对机理模型的调用次数,从而提高优化效率;对常压塔来说,与RBF的"最优点"插值方案相比,采用Kriging的ExI点插值建立的代理模型精度更高,优化效果也更理想;调节常压塔的原油混炼比及其它操作条件可以在相同的CO2排放下提高经济效益。