人工免疫网络多Agent的分馏装置建模
分馏过程是石油化工流程模拟中的重要模块之一.在分馏装置的模拟计算中,塔板Murphree效率直接影响模型质量,且随装置的原料、工况不同而有所改变,因此探索Murphree效率的准确确定方案是分馏建模的关键.本文提出用人工免疫网络多Agent(Maopt-aiNet)确定最佳的Murphree效率.不同于其他智能算法,Maopt-aiNet结合人工免疫网络的核心思想与多Agent技术,搜索算子包括:邻域克隆选择、邻域竞争、自信度激励、自信度邻域学习和邻域协作算子,算法有机结合全局与局部搜索能力,实验表明其对高维系统搜索能力较强.在分馏装置建模应用中,用Maopt-aiNet确定的Murphree效率,能够使分馏塔的塔板温度分布及塔顶、塔釜主要产品的产出与实际吻合得较好,表明用Maopt-aiNet建立的分馏塔模型能较好地描述实际分馏塔的生产过程,可以用来指导分馏装置的操作优化.
分馏装置、建模、板效率、免疫网络、多Agent
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家杰出青年科学基金项目60625302;国家重点基础研究发展计划项目2009CB320603;国家科技支撑计划项目2007BAF22B05;国家自然科学基金项目20876044;浙江省自然科学基金项目Y1090548
2011-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
3186-3192
