基于粒子群算法优化LNG（C3-MR）流程的研究

• 作 者: 宋畅 吕松 伍勇
• 机 构: 四川大学化学工程学院
• 出 处: 石油与天然气化工
• 发表日期: 2017年2期
• 关键词: LNG C3-MR 粒子群算法 优化 比功耗 LNG C_3-MR particle swarm optimization(PSO) optimizati

丙烷预冷混合制冷液化流程（C3-MR）在液化天然气生产中应用最广。该流程的优化属于非线性问题,优化结果受到过程变量和算法的影响。基于HYSYS软件模拟,对C_3-MR流程用MATLAB嵌入粒子群算法（PSO）优化制冷剂组分、流量以及流程压力以降低过程能耗。研究结果表明,对C3-MR流程使用PSO算法优化迭代20次便收敛,优化后理论能耗低于公开文献报导的序列二次规划（SQP）和BOX方法的结果。