石油煉制與金屬冶煉均是流程工業(yè)生產(chǎn)過程的典型代表。石油煉制過程前后的物料調(diào)合調(diào)度直接關(guān)系到生產(chǎn)過程的連續(xù)性、產(chǎn)品質(zhì)量和企業(yè)凈利潤;金屬冶煉過程中,操作優(yōu)化可以幫助企業(yè)降低能源和物料的消耗。研究石化企業(yè)的調(diào)合調(diào)度和操作優(yōu)化問題具有理論和應(yīng)用意義。本文主要工作:針對混合整數(shù)非線性規(guī)劃方法描述石化生產(chǎn)調(diào)度問題的局限性,采用廣義析取規(guī)劃(Generalized Disjunctive Programming,GDP)方法進行原油和成品油的調(diào)合調(diào)度問題的數(shù)學(xué)建模和優(yōu)化求解;針對鍺冶煉過程工藝機理的復(fù)雜性,采用數(shù)據(jù)解析的方法來解決鍺冶煉過程中操作優(yōu)化的問題。具體內(nèi)容如下:1)建立了原油混合調(diào)度基于連續(xù)時間的GDP模型并轉(zhuǎn)化求解,模型考慮了原油的到港時間的間歇性和原油蒸餾裝置生產(chǎn)的連續(xù)性。數(shù)值實驗對比顯示GDP模型將問題求解時間大幅度縮短。2)建立了成品油調(diào)合調(diào)度基于離散時間和基于連續(xù)時間的GDP模型并轉(zhuǎn)化求解,模型考慮了成品油調(diào)合非線性組分關(guān)系。數(shù)值實驗顯示GDP模型的有效性。3)提出了基于分布估計的最小二乘支持向量機預(yù)測算法,算法中使用分布估計算法對最小二乘支持向量機模型中的正規(guī)化參數(shù)和核參數(shù)進...

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 問題背景和研究意義
    1.2 煉廠物料調(diào)合調(diào)度問題及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 原油混合調(diào)度問題
        1.2.2 成品油調(diào)合與調(diào)度集成問題
        1.2.3 廣義析取規(guī)劃
    1.3 鍺冶煉生產(chǎn)操作優(yōu)化問題及研究現(xiàn)狀
        1.3.1 問題背景
        1.3.2 鍺金屬平衡與鍺塵品位預(yù)測
        1.3.3 支持向量機
    1.4 論文研究內(nèi)容及框架
        1.4.1 主要工作
        1.4.2 技術(shù)路線
    1.5 本章小結(jié)
第2章 廣義析取規(guī)劃方法及應(yīng)用
    2.1 廣義析取規(guī)劃定義及分類
    2.2 邏輯命題和析取式的代數(shù)變換
        2.2.1 邏輯命題轉(zhuǎn)換為代數(shù)方程
        2.2.2 析取式轉(zhuǎn)換為代數(shù)形式
    2.3 GDP到MINLP模型的變換方法及數(shù)值實驗
        2.3.1 Big-M轉(zhuǎn)換方法
        2.3.2 殼松弛轉(zhuǎn)換方法
        2.3.3 GDP模型與MINLP模型數(shù)值實驗
    2.4 GDP模型在調(diào)度問題中的應(yīng)用
    2.5 本章小結(jié)
第3章 原油混合生產(chǎn)調(diào)度問題
    3.1 原油混合生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化問題與建模
        3.1.1 原油混合生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化問題描述
        3.1.2 原油混合調(diào)度GDP模型
    3.2 模型轉(zhuǎn)化與數(shù)值實驗
        3.2.1 原油混合GDP模型變換為MINLP模型
        3.2.2 數(shù)值實驗
    3.3 本章小結(jié)
第4章 成品油調(diào)合調(diào)度集成問題
    4.1 油品調(diào)合與調(diào)度優(yōu)化
        4.1.1 油品調(diào)合生產(chǎn)工藝
        4.1.2 成品油調(diào)合的調(diào)度特點
    4.2 汽油調(diào)合調(diào)度問題的GDP模型及求解
        4.2.1 基于離散時間表示的GDP模型
        4.2.2 離散時間表示的GDP模型的數(shù)值實驗
        4.2.3 基于連續(xù)時間表示的GDP模型
        4.2.4 連續(xù)時間表示的GDP模型的數(shù)值實驗
    4.3 本章小結(jié)
第5章 鍺塵金屬品位預(yù)測問題
    5.1 鍺塵金屬品位預(yù)測
        5.1.1 生產(chǎn)操作條件與鍺塵品位相關(guān)性分析
    5.2 基于分布估計的最小二乘支持向量機算法
        5.2.1 最小二乘支持向量機
        5.2.2 EDA算法
        5.2.3 基于分布估計的最小二乘支持向量機算法
    5.3 算法求解鍺塵品位問題
        5.3.1 數(shù)據(jù)歸一化
        5.3.2 算法結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 鍺金屬平衡與預(yù)測決策支持系統(tǒng)
    6.1 系統(tǒng)需求分析
    6.2 系統(tǒng)設(shè)計
        6.2.1 系統(tǒng)功能設(shè)計
        6.2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
    6.3 系統(tǒng)功能實現(xiàn)
        6.3.1 計量數(shù)據(jù)錄入
        6.3.2 金屬平衡診斷
        6.3.3 金屬平衡預(yù)測
    6.4 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝



本文編號：3853490