改进的PSO算法在常压塔参数调优中的应用

摘要：

鉴于标准粒了群算法在常压塔参数优化问题中不易收敛的不足,本文针对常压塔参数优化问题本身,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(ChemMat)",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优化常压塔模型,以常压塔进料物流温度、气提蒸汽进料流量和常压塔操作参数共15个变量作为控制变量,在4个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.经过仿真实验证明,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,采用控制因子的粒子群算法能够在较短的迭代次数里获取优于当前状态的常压塔操作参数.在相同的迭代次数的条件下,采用控制因子的粒子群算法能够搜寻到更优的操作参数.

关键词：常压塔蒸馏、粒子群算法、OPC接口、控制因子

所属期刊栏目：27

分类号：TE624;TP273(石油、天然气加工工业)

资助基金：国家杰出青年科学基金60625302;国家高技术研究发展计划8632008AA042902;上海市科技攻关项目08DZ1123100;高等学校学科创新引智计划B08021;上海市重点学科建设项目资助B504

在线出版日期：2011-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1345-1348