论文部分内容阅读
过程综合是化工生产流程设计的重要方面。在过程综合中，同时对流程结构本身和设备、流程参数进行优化，直接得到最优的流程。现有的过程综合模型在建模和求解方面存在很多困难，主要表现在：不能实现自动化的建模，影响了其在大系统中的应用；现有的算法其求解时间随整数变量数量的增加而呈指数型上升趋势，难于用于大规模过程综合问题的求解。
乙烯是石油化学工业的重要原料，乙烯的生产流程复杂，对能量系统的要求也非常高。目前常用的公用工程和制冷系统的综合模型还不能表示实际工业的复杂情况。该论文以此为实际背景在过程综合结构化建模、全局优化算法以及能量系统综合方面进行了研究。
在过程综合模型化方面，提出了一种结构化的逻辑建模方法，该方法按节点分割超结构图，将超结构图划分为一个个节点和设备，单独地得到每个节点和设备的模型方程，再将它们集成在一起从而得到总的过程综合模型。
在基于逻辑的过程综合模型的求解方面，提出一种变量分解全局优化算法。该算法将模型中的逻辑变量与连续变量依主次顺序先后求解，首先根据逻辑约束形成的推理图推导出可行的逻辑变量组，再根据可行组的逻辑变量值产生NLP子问题，最后用连续变量的全局优化算法求解NLP子问题。算法的特点为：利用逻辑变量的物理意义来缩小求解空间，避免了计算量随逻辑变量数目呈指数型上升的问题；NLP子问题的规模大大缩小，加快了求解速度；可以得到严格的全局最优解，避免了非线性模型可能带来的局部极值问题。算法能够有效地解决当前过程综合模型求解中遇到的非线性、离散性强，难于求解的问题。
在能量系统综合方面，提出公用工程的动力模块模型和多级制冷系统的综合模型。动力模块模型解决了公用工程综合中机械动力的灵活选择造成的建模以及求解的困难。多级制冷系统的综合模型能够处理实际工业中带有过冷冷剂节流的节热器型的多级制冷循环。将能量系统综合模型运用到乙烯装置的能量系统中，通过变量分解算法进行求解，得到的新的流程与原流程相比，制冷系统的能耗和设备费用下降20％，公用工程的能耗和设备费用下降10％，验证了模型及算法的有效性。