考虑中间节点的碳捕集管路系统设计与优化

作为控制温室气体排放的重要技术之一,碳捕集与封存技术吸引了越来越多的关注。相比于传统生产系统,碳捕集与封存系统中的二氧化碳排放源与封存阱往往相距较远,妥善合理地规划两者之间二氧化碳的运输方式是确保系统高效运转的重要前提。而管道运输正是目前长距离、大规模输送二氧化碳最经济的方法。本文首先建立碳捕集中管路系统的数学模型;然后针对单周期问题,为使管路系统的项目总成本最小,分别得到不同碳捕集封存量要求下,无中间节点和有中间节点管路系统的最佳管网结构,并分析碳排放量变化对管路系统的影响;最后针对多周期问题,考虑在一个较长的项目规划期内,管路系统的总捕集封存量最大和项目总成本最小两种情景下,分别探究排放源的碳排放量、封存阱的封存容量和注入速率对有中间节点管路系统的管网结构、项目总成本以及源阱利用情况的影响。

柔性换热器网络综合与清洗时序安排同步优化

提出在柔性换热器网络设计时考虑设备投入运行后实施在线清洗时序安排的同步优化方法,实现换热器网络动态综合。为降低该问题计算的复杂性,提出采用两阶段法。第一阶段利用虚拟温-焓图法初步综合获得考虑设备结垢过程和流股入口温度、热容流率发生变化时的多周期柔性网络,在同步优化之前识别出较优匹配候选。第二阶段,换热网络结构、设备面积和清洗时序安排利用遗传/模拟退火算法进行同步优化。通过积分方法来计算随时间变化的公用工程消耗,所建立的数学模型因此比以往文献更加严格。计算实例表明,所提方法有效降低年度总费用,同时能够解决大规模柔性换热器网络综合问题。

基于聚类分析和可视化的增强遗传算法——II.算例分析及有效性验证

通过比较K平均算法与聚类约束映射(CCM)的聚类结果,表明了CCM在降维过程中保持拓扑信息的有效性. 应用前文提出的增强遗传算法(IGA)对3个有约束优化算例进行了求解. 结果表明,这种可视化、聚类分析与遗传算法相结合的方法可以帮助用户参与选择聚类参数,比以往一些方法更有效.

基于GA-ANN的干气制乙苯反应器模拟预测

干气制乙苯反应器在生产过程中催化剂不断失活,为了使产品质量满足要求,需要不断调解反应器温度,保证催化剂的活性。本文利用现场生产数据,采用基于遗传算法的人工神经网络对干气制乙苯反应器温度进行模拟预测,仿真结果显示模型准确度高,运行速度快,此项技术应用前景广阔,能够对企业的生产管理带来很好的收益。

基于支持向量机的干气制乙苯反应器出口温度预测模型研究

鉴于化工过程往往机理复杂、耦合性强、高度非线性,难于建立其机理模型,这时就需要采用经验建模的方法。支持向量机是一种新的机器学习方法,其基于结构风险最小化原则,用支持向量机建模不需要考虑对象机理,且对非线性问题有很好的效果,是一种良好的经验模型,己被应用于不少化工问题中。在本文中我们把支持向量机这一新颖算法应用于干气制乙苯反应器出口温度预测模型中,简要介绍了支持向量机的一些基本理论,在此基础上详细研究支持向量机在干气制乙苯反应器出口温度预测模型建模中的应用。首先,选择支持向量机的类型为ε-SVR,通过四种核函数在实际预测中误差的比较选择径向基(RBF)核函数作为本文支持向量机模型所用的核函数,之后应用交叉验证的方法选择最佳参数C=4,γ=0.0051543,最后建立预测模型并对训练集和预测集分别预测,预测结果相关系数在90%以上,说明模型精度达到要求。对支持向量机和遗传算法优化的BP神经网络算法的建模效果进行综合比较和讨论,得出支持向量机与传统建模方法相比有更好的预测准确率的结论。

基于FLUENT水气变换反应在多孔介质内的两温度模型

利用计算流体力学(CFD)方法建立了一个耦合低温水气变换反应的多孔介质二维拟均相反应器模型。采用FLUENT缺省的单温度模型进行模拟,无法得到气固相两相的温度,而且温度场与实际不符。通过用户自定义标量(UDS)添加固相能量方程,将多孔介质的单温度模型修正为气固相耦合传热两温度模型,以源项的形式添加化学反应,将化学反应热添加到气固相能量方程。湍流模型采用Spalart-Allmaras方程,动力学模型采用Langmuir-Hin shelwood方程,催化剂的性质及操作条件以Wei-Hsin Chen等的实验为基础。采用有限体积法对模型进行非稳态模拟,对反应器内组分浓度、速度场及温度进行了可视化分析。最后列出了非稳态两温度模型在3个时间点的轴向温度曲线,并且与FLUENT缺省的单温度模型进行了对比,两温度模型的结果与实际更相符。