本文關(guān)鍵詞：二甲苯異構(gòu)化過程的優(yōu)化及仿真研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：二甲苯是基本的有機(jī)化工原料,它廣泛地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn),對(duì)現(xiàn)代化工業(yè)的發(fā)展有著極其重要的影響。二甲苯異構(gòu)化過程中,對(duì)二甲苯產(chǎn)品的質(zhì)量、產(chǎn)量、收率等受著諸多因素的影響,提高對(duì)二甲苯的產(chǎn)率則需要考慮眾多因素。為了實(shí)現(xiàn)過程系統(tǒng)生產(chǎn)潛力的最大化,降低生產(chǎn)過程的能耗、物耗,取得最大的經(jīng)濟(jì)效益,需要建立二甲苯異構(gòu)化流程的虛擬仿真平臺(tái),對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過程進(jìn)行理論性的分析和研究。 本文基于二甲苯異構(gòu)化過程的機(jī)理,結(jié)合工業(yè)裝置運(yùn)行數(shù)據(jù),建立了二甲苯異構(gòu)化反應(yīng)器和分離系統(tǒng)的工藝模型。針對(duì)模型參數(shù)最優(yōu)估計(jì)及目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化求解問題提出了一種基于混合智能的人工魚群算法。該算法采取人工魚群算法和粒子群算法并行的策略進(jìn)行全局搜索,在人工魚覓食行為中引入模擬退火算法實(shí)施局部搜索。通過引入搜索域動(dòng)態(tài)“縮小”和高斯變異的策略提高算法的運(yùn)行效率。本文首先驗(yàn)證了新算法在全局優(yōu)化問題上的優(yōu)越性,然后利用該算法對(duì)二甲苯異構(gòu)化過程進(jìn)行優(yōu)化研究,包括異構(gòu)化反應(yīng)器操作參數(shù)的優(yōu)化選擇,分離系統(tǒng)塔板效率因子的最優(yōu)估計(jì)及分離系統(tǒng)能耗的優(yōu)化分析。本文的優(yōu)化結(jié)果與實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)的對(duì)比表明：改進(jìn)后的優(yōu)化算法具有良好的優(yōu)化性能,在過程優(yōu)化領(lǐng)域具有較高的應(yīng)用價(jià)值。 本文在對(duì)穩(wěn)態(tài)模型參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的基礎(chǔ)上建立二甲苯異構(gòu)化分離系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型,實(shí)現(xiàn)模型數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整同時(shí)驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性。利用組態(tài)軟件開發(fā)二甲苯異構(gòu)化分離系統(tǒng)的虛擬平臺(tái),完成對(duì)實(shí)際工藝流程的模擬,通過平臺(tái)界面實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的顯示及調(diào)節(jié)功能。
【關(guān)鍵詞】：二甲苯異構(gòu)化 參數(shù)最優(yōu)化估計(jì) 混合智能算法 虛擬平臺(tái)
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TQ241.12
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 過程系統(tǒng)優(yōu)化概述11-13
• 1.3 過程系統(tǒng)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)13-14
• 1.4 全文主要內(nèi)容與安排14-16
• 第2章 二甲苯異構(gòu)化過程的理論分析16-27
• 2.1 甲苯異構(gòu)化過程工藝流程概述16-20
• 2.1.1 主要流程描述16-17
• 2.1.2 異構(gòu)化的反應(yīng)機(jī)理17-19
• 2.1.3 混合二甲苯分離技術(shù)19-20
• 2.2 異構(gòu)化反應(yīng)器分析與模擬20-23
• 2.2.1 反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)20-21
• 2.2.2 動(dòng)力學(xué)模型21-22
• 2.2.3 模型動(dòng)力學(xué)方程22
• 2.2.4 反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)22-23
• 2.3 二甲苯異構(gòu)化分離系統(tǒng)分析與模擬23-26
• 2.3.1 分餾裝置建模機(jī)理研究23-24
• 2.3.2 建立分離系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型24-25
• 2.3.3 獨(dú)立變量數(shù)確定25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 人工魚群算法的改進(jìn)與仿真27-45
• 3.1 人工魚群優(yōu)化算法概述27-32
• 3.1.1 魚群的行為分析28-29
• 3.1.2 人工魚29
• 3.1.3 算法的相關(guān)定義29
• 3.1.4 算法的行為描述29-30
• 3.1.5 算法步驟及流程30-31
• 3.1.6 基本人工魚群算法的優(yōu)缺點(diǎn)31-32
• 3.2 粒子群優(yōu)化算法概述32-33
• 3.2.1 粒子群算法的基本理論32
• 3.2.2 基本PSO算法的實(shí)現(xiàn)步驟32-33
• 3.2.3 粒子群算法的優(yōu)缺點(diǎn)33
• 3.3 模擬退火算法33-35
• 3.3.1 固體退火原理34
• 3.3.2 Metropolis準(zhǔn)則34-35
• 3.3.3 模擬退火算法的步驟35
• 3.3.4 模擬退火算法的優(yōu)缺點(diǎn)35
• 3.4 混合優(yōu)化策略35-36
• 3.4.1 無免費(fèi)午餐定理35-36
• 3.4.2 混合優(yōu)化方法36
• 3.4.3 混合優(yōu)化策略對(duì)人工魚群優(yōu)化算法的啟發(fā)36
• 3.5 基于混合智能的人工魚群算法36-40
• 3.5.1 算法的改進(jìn)思想36-37
• 3.5.2 算法的改進(jìn)策略37-39
• 3.5.3 算法的主要步驟及流程39-40
• 3.6 新算法的函數(shù)仿真與數(shù)據(jù)對(duì)比40-44
• 3.6.1 函數(shù)選擇40-41
• 3.6.2 仿真比較與分析41-44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 第4章 二甲苯異構(gòu)化過程的穩(wěn)態(tài)模擬及參數(shù)優(yōu)化45-59
• 4.1 ASPENPLUS軟件介紹45
• 4.2 二甲苯異構(gòu)化過程的穩(wěn)態(tài)建模45-51
• 4.2.1 模擬流程的設(shè)置45-46
• 4.2.2 模擬參數(shù)的設(shè)定和原始數(shù)據(jù)的輸入46-47
• 4.2.3 物性方法的選擇47-48
• 4.2.4 模擬結(jié)果與討論48-51
• 4.3 二甲笨異構(gòu)化反應(yīng)器的參數(shù)優(yōu)化與分析51-53
• 4.3.1 試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置52
• 4.3.2 優(yōu)化結(jié)果比較分析52-53
• 4.4 分離系統(tǒng)參數(shù)的校正與優(yōu)化53-57
• 4.4.1 塔板效率參數(shù)最優(yōu)化估計(jì)53-56
• 4.4.2 分離系統(tǒng)的能耗優(yōu)化56-57
• 4.5 本章小結(jié)57-59
• 第5章 分離單元?jiǎng)討B(tài)模擬與虛擬平臺(tái)設(shè)計(jì)59-69
• 5.1 iFIX軟件59-60
• 5.1.1 iFIX軟件主要特點(diǎn)59-60
• 5.1.2 軟件主要功能60
• 5.2 二甲苯異構(gòu)化反應(yīng)分離單元的動(dòng)態(tài)模擬60-65
• 5.2.1 動(dòng)態(tài)模型建立60-64
• 5.2.2 動(dòng)態(tài)模型性能調(diào)試64-65
• 5.3 虛擬仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)65-68
• 5.3.1 工藝流程界面設(shè)計(jì)65
• 5.3.2 工程及系統(tǒng)配置65-66
• 5.3.3 實(shí)時(shí)虛擬平臺(tái)的運(yùn)行66-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第6章 總結(jié)與展望69-70
• 6.1 本文研究工作總結(jié)69
• 6.2 研究工作展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-75
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文以及參與的項(xiàng)目75

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：二甲苯異構(gòu)化過程的優(yōu)化及仿真研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：294846