連續(xù)競爭反應(yīng)裝置的效益優(yōu)化方法與應(yīng)用研究.pdf

1、連續(xù)競爭反應(yīng)(Consecutive-competitive Reaction)指的是反應(yīng)過程中，中間產(chǎn)物會參與生成其他產(chǎn)物的反應(yīng)，通?？梢杂肁→B→C的形式進(jìn)行表示。連續(xù)競爭反應(yīng)是化學(xué)中最基本的復(fù)雜反應(yīng)之一，也是化工生產(chǎn)中一類重要的生產(chǎn)工藝。目前，石油及化工行業(yè)中許多重要的產(chǎn)品，如異丙醇胺、乙醇胺等的生產(chǎn)過程，都屬于連續(xù)競爭反應(yīng)。對于此類反應(yīng)，其動力學(xué)參數(shù)雖然可以通過理論計(jì)算得到，然而由于反應(yīng)的復(fù)雜性與實(shí)際生產(chǎn)工藝條件的影響，理論的計(jì)

2、算結(jié)果往往與實(shí)際生產(chǎn)過程存在較大的差異，導(dǎo)致很難對實(shí)際的生產(chǎn)過程進(jìn)行準(zhǔn)確的控制；同時，連續(xù)競爭反應(yīng)中各反應(yīng)步驟的同步性決定了其反應(yīng)產(chǎn)物必然是多種產(chǎn)品的混合物，生產(chǎn)企業(yè)無法通過單獨(dú)生產(chǎn)某種產(chǎn)品的方式獲得最大利潤。由于產(chǎn)品價格、原料價格、能源價格及其消耗量、市場需求等因素在內(nèi)的市場條件的不斷變化，要求生產(chǎn)企業(yè)能夠根據(jù)市場信息對產(chǎn)品組合進(jìn)行優(yōu)化，得到滿足生產(chǎn)約束條件的最大盈利產(chǎn)品組合，同時及時地對操作條件進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的高度靈活化與企業(yè)效

3、益的最大化。
　　 本文首先對化工生產(chǎn)過程中的建模與產(chǎn)品組合優(yōu)化中的研究難點(diǎn)及其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了深入而全面的總結(jié)，將遺傳算法與反應(yīng)機(jī)理相結(jié)合，提出了一種可用于復(fù)雜化工過程建模的灰箱建模算法；在此基礎(chǔ)上，從系統(tǒng)的角度出發(fā)，將操作條件、產(chǎn)品組合、企業(yè)利潤結(jié)合起來，提出了一種基于遺傳算法的產(chǎn)品組合優(yōu)化算法，以實(shí)現(xiàn)商務(wù)與生產(chǎn)的集成，并通過典型的連續(xù)競爭反應(yīng)驗(yàn)證該算法的有效性；最后，將本研究所介紹的算法應(yīng)用于乙醇胺生產(chǎn)過程，基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)的仿

4、真研究取得了良好的效果。本文的工作主要包括：
　　 (1)針對復(fù)雜化工過程的特點(diǎn)，在結(jié)合機(jī)理模型與統(tǒng)計(jì)模型各自優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，提出了一種基于遺傳算法的灰箱模型，該模型以反應(yīng)機(jī)理為模型框架，通過遺傳算法對模型參數(shù)進(jìn)行辨識估計(jì)，在保證模型可靠性的同時提高了模型的預(yù)測精度。最后，通過典型連續(xù)競爭反應(yīng)過程的仿真研究，驗(yàn)證了該算法的有效性。
　　 (2)從產(chǎn)品組合優(yōu)化及操作條件優(yōu)化兩個方面著手，以產(chǎn)品組合為中間變量，建立了操作條件、

5、產(chǎn)品組合以及企業(yè)利潤三者之間的關(guān)系。并以此為基礎(chǔ)，采用遺傳算法對基于企業(yè)生產(chǎn)利潤最大化的產(chǎn)品組合與相關(guān)操作條件進(jìn)行優(yōu)化。同時在第二章研究工作的基礎(chǔ)上，采用上述方法計(jì)算最大化利潤下的產(chǎn)品組合以及相關(guān)操作條件，取得了良好的效果。
　　 (3)將本文所提算法應(yīng)用到乙醇胺生產(chǎn)過程中，根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)建立了反映乙醇胺產(chǎn)品分布與操作條件之間關(guān)系的過程模型，隨后根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況，建立了描述產(chǎn)品組合與企業(yè)利潤之間關(guān)系的經(jīng)濟(jì)模型。并將上述