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摘要：乙烯工业是石油化工行业的重要支柱,裂解炉是乙烯工业的关键设备。如何使乙烯裂解炉高效、安全地运转,格外重要。然而在实际生产中,裂解炉往往并不能够处在优化的运转状态；对裂解炉的管理还停留在经验操作上,往往不能合理地调整裂解炉的操作条件；尤其在裂解原料产生变化的情况下,不能及时转变生产调度和对策,造成了不必要的浪费和损耗。本论文解决了裂解炉在实际运转中遇到的两个不足。一、在进料发生转变时,不能合理地调节裂解炉的操作参数；针对这一不足,本论文建立了双烯收率优化模型,该模型以现场实际的输入输出数据为样本,运用神经网络进行建模,利用改善的群搜索算法对模型进行寻优处理。其中,在原有群搜索算法的基础上,本论文提出了差分群搜索算法和量子群搜索算法,提升了群搜索算法的寻优性能。二、在裂解炉一个运转周期的切料历程中,不能合理地对切换时间和相关操作变量进行处理；针对这一不足,本论文运用CoilsimlD软件预测裂解炉全周期的操作变量进行建模。针对模型中的非线性约束不足,在原有的双适应值法和罚函数法的基础上提出了改善对策,通过经典的测试函数仿真验证,本论文提出的算法具有良好的鲁棒性和较快的收敛速度,在与其他一些经典的算法比较中,显示出了良好的寻优性能。最后,以某乙烯厂裂解炉实际的运转情况为探讨实例,运用本论文提出的模型和算法,在进料发生转变时更合理地调整裂解炉的操作参数,在裂解炉进料调度历程中,可以得到合理的进料调度案例。这样,裂解炉的生产效率得到显著改善,生产效益得到了显著提升,以而为现场的操作人员提供了论述依据。关键词：乙烯裂解炉论文差分群搜索进化算法论文量子群搜索进化算法论文神经网络论文Coilsim1D论文
摘要5-6
Abstract6-10
第1章 绪论10-17
1.1 引言10-11
1.2 智能优化算法概述11-12
1.3 裂解炉国内外探讨近况12-15
1.3.1 裂解炉工作原理12-13
1.3.2 裂解炉模拟运用软件——Coilsim1D13-14
1.3.3 裂解炉优化14-15
1.4 本论文内容及安排15-17
第2章 智能优化算法17-25
2.1 引言17
2.2 优化不足17-22
2.2.1 差分进化算法18-19
2.2.2 量子进化算法19-20
2.2.3 群搜索进化算法20-22
2.3 有约束优化不足22-24
2.3.1 惩罚函数法22-23
2.3.2 双适应值法23-24
2.4 小结24-25
第3章 裂解炉裂解产品收率的优化25-43
3.1 引言25
3.2 差分群搜索算法25-32
3.3 量子群搜索算法32-36
3.4 裂解炉裂解产品收率模型36-39
3.4.1 输入变量的选择36-37
3.4.2 模型构造37-39
3.5 优化仿真结果39-42
3.5.1 基于石脑油属性的模型优化39-41
3.5.2 基于油品密度的模型优化41-42
3.6 小结42-43
第4章 裂解炉原料调度的优化43-58
4.1 引言43
4.2 裂解炉原料调度模型43-49
4.2.1 CoilsimlD模拟计算44
4.2.2 目标函数44-47
4.2.3 约束不足47-49
4.3 有约束改善群搜索算法49-51
4.4 优化仿真结果51-57
4.4.1 数值仿真51-54
4.4.2 实例仿真探讨54-57
4.5 小结57-58
第5章 总结与展望58-60
5.1 探讨工作总结58
5.2 探讨展望58-60