申请/专利权人：重庆大学

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118230838A

主分类号：G16C20/10

分类号：G16C20/10;G16C20/70;G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/126;G06F111/06

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明涉及一种融合甲醇生产系统机理的多目标自适应智能优化算法，首先利用现有的模拟工具建立包括三重二氧化碳进料，蒸汽甲烷重整SMR反应器，干式甲烷重整DMR反应器，甲醇合成反应器以及两个精馏塔的一套完整的甲醇生产系统对应的机理模型，其次选取决策变量并生成决策变量数据集，将决策变量数据集中数据输入机理模型得到对应的输出变量，然后将决策变量数据集中的数据和输出变量进行归一化，再利用归一化后的数据寻找帕累托最优解集，最后采用优劣解距离法从帕累托最优解集中确定最优方案。使用该方法优化后的CO2排放和能耗分别降低了18.50％和3.15％，CH4转化率和CH3OH产率分别提高了1.75％和2.03％。

主权项：1.一种融合甲醇生产系统机理的多目标自适应智能优化算法，其特征在于：包括如下步骤：S1：利用现有的模拟工具建立包括三重二氧化碳进料，蒸汽甲烷重整SMR反应器，干式甲烷重整DMR反应器，甲醇合成反应器以及两个精馏塔的一套完整的甲醇生产系统对应的机理模型；S2：选取n个关键过程变量作为决策变量，记决策变量为x1……xn，使用拉丁超立方体采样LHS方法生成所述决策变量对应的决策变量数据集，决策变量数据集中的数据构成了甲醇生产系统对应的机理模型的输入，决策变量数据集包含M个采样点；S3：将决策变量数据集输入建立的机理模型并执行，得到甲醇生产系统对应的输出变量，将输出变量通过式2a-2d计算，得到二氧化碳CO2排放量、甲烷CH4转化率、甲醇CH3OH产量和能耗目标函数的数据集；CO2排放量＝CO2out2a CH3OH产量＝CH3OHout2c能耗＝MQR1+MQR2+mQC1+mQC22d其中CO2out表示整个甲醇生产系统中二氧化碳的排放量，CH4in和CH4out分别表示甲烷的流入和流出速率，CH3OHout表示最终产品中甲醇的流量，QR1、QR2、QC1和QC2表示再沸器和冷凝器在不同温度水平下的热负荷，m和M分别为不同能源的价格系数；S4：归一化算法如式3所示； 其中xnorm为归一化后的数据，x为归一化前的数据，xmax和xmin为原始数据的最大值和最小值，归一化区间为0～1；S5：使用卷积神经网络CNN学习S4归一化后数据的内在规律，建立深度学习混合框架中的代理模型；S6：利用基于参考点的非支配排序遗传算法NSGA-III并结合S5中的代理模型完成对甲醇生产系统过程的4个性能指标的多目标优化，最终得到帕累托最优解集，多优化的目标为：最小化CO2排放量和能耗，同时最大化CH4转化率和CH3OH产量；S7：采用优劣解距离法TOPSIS确定最优方案：计算帕累托最优解集中每个方案与理想解的距离，并按照距离值的大小进行降序排序，将排序第一的方案作为甲醇生产系统的最优方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆大学 一种融合甲醇生产系统机理的多目标自适应智能优化算法

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