论文摘要
本文以ASPEN HYSYS软件为开发平台,基于某石化一套常减压流程的生产数据建立其机理模型,针对加工原料性质的差异,建立了多个工况的稳态模型。仿真结果表明,模型具有良好的预测精度,关键变量预测值与实际数据的误差在8%以内,可以满足工业生产的要求。鉴于标准粒子群算法在常压塔参数优化问题中存在不易收敛的缺点,本文在粒子速度更新公式中加入了化工先验知识抽象获得的“控制因子”,通过该“控制因子”调整粒子的速度方向,进而调整模型的输入变量,使得产品干点满足工艺要求。改进的粒子群算法应用于常压塔模型优化问题的求解,以常压塔进料物流温度、气提蒸汽进料流量和常压塔侧线采出量等15个变量作为操纵变量,在常压塔四个侧线产品的干点值满足工艺要求条件下,最大化轻油产量和最小化能量消耗量。仿真实验证明,与标准粒子群算法以及自适应惯性权值改进的粒子群算法相比,控制因子改进的粒子群算法迭代次数相对前述算法降低了50%～67%。在迭代次数相同的条件下,采用控制因子的粒子群算法能够搜寻到更优的操作参数。本文以ASPEN HYSYS动态模拟软件作为平台,建立该厂常压塔动态模型,考察从实际运行工况向优化工况调整时,常压塔关键参数的动态变化。动态模型获得的数据为实际的生产调优工作提供参考。
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摘要Abstract第1章 绪论1.1 引言1.2 化工过程建模与优化简介1.3 流程模拟技术在国内炼化企业的应用1.4 全文主要内容和安排第2章 常减压流程建模综述2.1 原油在模拟中的表示方法2.2 原油的热力学方法2.3 原油蒸馏流程的参数设定和优化2.4 本章小结第3章 常减压流程建模及模型分析3.1 建模基础条件3.1.1 原油表征数据3.1.2 关键节点参数估算初值3.2 HYSYS建模步骤3.2.1 油品分析计算3.2.2 流程设置以及模拟计算3.2.3 流程模拟结果与结果分析3.3 本章小结第4章 常压塔工艺参数优化4.1 常压塔工艺参数优化问题描述4.2 SQP求解常压塔参数最优化4.2.1 SQP方法简介4.2.2 SQP方法求解常压塔参数优化4.3 改进的粒子群算法求解常压塔参数最优化4.3.1 标准型粒子群算法4.3.2 改进型粒子群算法4.3.3 化工控制因子改进粒子群算法4.4 本章小结第5章 常压塔动态模拟5.1 优化方案实施基础5.2 动态模型设置5.3 优化方案说明5.4 优化方案实施效果5.5 本章小结第6章 总结与展望6.1 研究工作总结6.2 工作展望参考文献致谢攻读硕士学位期间发表的论文
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标签：常减压论文; 模拟与优化论文; 粒子群算法论文; 化工先验知识论文; 动态模拟论文;
