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基于免疫遗传算法求解烃类转化非线性二元方程组

利用免疫遗传算法将烃类蒸气转化反应器物料衡算的非线性二元方程组的求解问题转化为非线性最优化问题,从而快速地获得生产技术上的有效解。在解决实际问题时,目标函数和约束条件作为抗原输入,随后产生初始抗体群,并通过一系列遗传操作及抗体亲和度的计算,在保持抗体多样性的情况下,找出针对该抗原的抗体,即问题的解。用此方法来解决生产过程中的实际问题,能优化生产,提

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过程控制

化动及表,0,53:—0工自化仪 2 8 3() 8 3 0 2 Co r la nsr nto nd I tume t n Ch n si emia nd s ̄ c lI u t

基于免疫遗传算法求解烃类转化非线性二元方程组 王景芳,亦凡廖 (湖南涉外经济学院信息与电子工程系,长沙 4 00 ) 125

摘要:利用免疫遗传算法将烃类蒸气转化反应器物料衡算的非线性二元方程组的求解问题转化为非线性 最优化问题,从而快速地获得生产技术上的有效解。在解决实际问题时,目标函数和约束条件作为抗原输入,随后产生初始抗体群,并通过一系列遗传操作及抗体亲和度的计算,在保持抗体多样性的情况下,出针对该抗原找 的抗体,问题的解。用此方法来解决生产过程中的实际问题,即能优化生产,高经济效益。提

关键词:免疫遗传算法;类蒸气转化;烃物料衡算;线性二元方程组;非求解 中图分类号: P3文献标识码: 文章编号:10—9 2 20 )30 2 -3 T 1 A 0 03 3 (0 8 0 -0 8 0

1引言

在进行物料衡算时,给定两个平衡温距,增加了 两个限制方程,当于给定了两个关键组分,:相即 =

人们把碳氢化合物的集合称之为烃,按相态又将其区分为气态烃、液态烃和固态烃。烃类在一定

07 n 4一 ) .4(+6 9P 3 ×

条件下能与水蒸气进行化学反应,生成含 C C O、 O、 C H等组分的转化气, H、人们习惯称该反应为烃类蒸气转化反应。转化气是基本原料,在合成氨、基羟合成、制氢等方面获得广泛应用,因而烃类蒸气转化 在化肥工业、油化工等领域占有特定地位。石 用于蒸气转化的气态烃有天然气、田气、厂油炼 =

R n (一0一b (一0一2 ;1 ) b)

() 1

6。一 ) ( 3 +D+E

( 2 )

H= 1+R+2(+6 T )一! —

气、炉气等;焦液态烃有石脑油、抽余油等轻质馏分, 为扩大原料来源,近来已着手研究重油蒸气转化。

式中:t——达到平衡时系统的总摩尔数, o;/ ml P——总压 (平衡时系统常数 ) P;——原料烃,a中的氢碳比,因次;无 R—

—原料烃中的水碳摩尔

烃类蒸气转化热力学及物料、热量计算有两个目的:是考察烃类蒸气转化反应的限度及其随工一艺条件的变化,为工艺条件选择提供热力学依据;二是做该系统的物料、热量计算,出单耗指标,求为方 案评比时提供依据。

比,无因次; D——原料烃中的氮碳比; E——原料 烃中的氩碳比;。——一氧化碳变换反应平衡常 K数; ——甲烷转化反应平衡常数。 K 平衡常数的表达式通式为: =++++

随着对烃类蒸气转化反应特征及其传递过程特 征认识的深化,借鉴相关学科,开发转化过程数学模拟系统,并在实践中加以检验,出结构参数及操作得

七1

式中:——温度, J K;——反应分商。 在焓多项式系数及标准生成自由焓已知的条件 下,得:求 I K n=一 2 3 81 26 2. 147T+ 8 7 9 n T~ . 7l6 41 一

参数,诸如催化剂活性、水碳比、操作负荷、空气过剩 系数对反应器状态、操作弹性、能耗、温度分布、浓度分布的影响态势。 采用烃类蒸气转化工艺,具有能耗低、运转周期

5 31 × 1。+ 5 1 85 6× 1 . 48 0一 3 7 0一 .

长、经济效益高的显著优点,为化工、成化肥工业的 骨干力量。 I nK

+4 2 937× 1 . 8 8 0一

一 2 8 88 9 9. 7 4

= 50 . 9 4 41 3 94 6T~一 0 5 6 n T .1 86 61 + l 0 5× 1 T一4 8 8× 1 8 72 8 0一 8 63 6 0一

2物料衡算的非线性二元方程组对烃类蒸气转化反应系统,人们感兴趣的是三 个反应,即一氧化碳变换反应、烷转化反应、烷甲甲裂解化反应。

收稿日期:0 7 1- 2 0—22 4

基金项目:湖南省教育厅科学研究资助项目(7 4 1 0 C2 )

基于免疫遗传算法求解烃类转化非线性二元方程组

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