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东北大学丁进良教授等:蒸馏与换热协同的约束多目标在线操作优化方法

已有 284 次阅读 2019-11-1 10:39 |系统分类:博客资讯

蒸馏与换热协同操作优化是指:考虑分馏塔和换热网络间的耦合关系, 在满足产品质量的约束下, 通过调整装置的操作参数, 同时优化分馏塔侧线产品收益和系统能耗,从而实现分馏塔与换热网络的优化集成。


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常减压蒸馏过程是炼油企业原油加工生产的第一道工序, 是原油深度加工的基础, 其运行效果不仅影响本装置的产品收率和质量, 并且直接影响到下游二次装置深加工工艺和油品质量. 同时, 常减压蒸馏过程属于典型的能量密集型热加工过程, 其能耗水平的高低直接关系到整个炼油企业的节能减排、经济效益. 因此, 对常减压蒸馏装置的运行和能耗的优化具有非常重要的意义。


常减压蒸馏系统工艺流程图


当前,常减压蒸馏过程普遍存在分馏精度差、能耗高的问题,主要原因是忽略了分馏塔与换热网络间的耦合关系,只考虑了单装置优化,从而导致分馏塔与换热网络间的不匹配。换热网络与分馏塔紧密相关且相互制约。解决上述问题的关键是考虑分馏塔和换热网络间的协同关系,在满足产品质量的约束下,通过调整装置的操作参数,实现分馏塔与换热网络的优化集成。


此外,由于炼油生产过程中各装置机理模型结构复杂,并且进化算法在优化过程中需要多次调用模型进行评估,直接采用机理模型进行优化会导致计算复杂度高,难以满足系统实时性的需要。因此,如何建立高效准确的分馏塔与换热网络的集成模型是解决常减压蒸馏过程协同操作优化问题的难点。


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基于代理模型的蒸馏与换热在线协同操作优化结构框图


针对分馏塔与换热网络协同操作优化问题是一个典型的多目标、强约束、评估代价高昂的复杂优化问题,提出了基于代理模型的蒸馏与换热在线协同操作优化方法。首先建立RUSBoost分类代理模型近似常压塔仿真模型收敛约束,优化过程中通过调用收敛判定RUSBoost分类模型来删除不收敛的样本,从而使优化过程不断地向可行设计域搜索。建立高斯过程代理模型来近似性能指标和约束违背值。然后设计了多阶段自适应约束处理模型管理方法来选择更新样本。该模型管理策略根据优化过程中参考向量的激活状态,通过自适应平衡可行性、收敛性与多样性来选择代理模型的更新样本。该代理模型更新机制有效地利用了可行解与不可行解的信息,保证了种群的多样性, 使其快速逼近可行域的同时找到全局最优解, 可以有效地解决可行域小且不连续的约束优化问题。最后在线调用机理模型来不断地更新校正代理模型,使代理模型快速逼近计算耗时的机理模型。


基于代理模型的蒸馏与换热在线协同操作优化算法框图


引用格式:高开来, 丁进良. 蒸馏与换热协同的约束多目标在线操作优化方法. 自动化学报, 2019, 45(9): 1679-1690.


链接:http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2019-9-1679.htm



作者简介


高开来,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室硕士研究生. 主要研究方向为计算智能及其应用. 

E-mail: kailai.gao@gmail.com


丁进良,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室教授. 主要研究方向为复杂工业过程的建模与运行优化控制,计算智能及应用.本文通信作者. 

E-mail: jlding@mail.neu.edu.cn




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