【摘 要】
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针对催化裂化反应再生过程难以有效解决提升效率、降低损耗、减少排放的多目标优化问题,利用改进的多目标量子粒子群算法进行求解。建立轻油收率、焦炭产率和硫化物排量的多
【机 构】
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重庆科技学院电气工程学院,重庆邮电大学移通学院数理教学部
【基金项目】
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重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2015jcyjBX0099);重庆科技学院研究生科技创新计划项目基金(YKJCX1620411,YKJCX1720406)
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针对催化裂化反应再生过程难以有效解决提升效率、降低损耗、减少排放的多目标优化问题,利用改进的多目标量子粒子群算法进行求解。建立轻油收率、焦炭产率和硫化物排量的多目标优化模型;引入拥挤熵排序更新外部档案,精确估计非支配解集分布性;构造自适应因子以动态调整吸引子,平衡算法的收敛性和多样性;再引入高斯变异进行分段式扰动,增强算法的局部搜索精度,最后求解该优化模型。对某厂催化裂化进行实验,得到轻质油吸收率76.22%,焦炭产率5.72%和硫化物排放量626mg/m3的结果,均优于其他比较算法,表明改进后的算法可以
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安全不仅包含有形的实际存在的安全,比如国家的安全、人民大众的社会安全、公民自身的安全等,也包含无形的安全,比如网络社交的安全等。从更大的层面上来说,所谓的安全问题便