改进遗传算法在天然气液化工艺流程优化中的应用

发布时间：2018-06-16 16:39

  本文选题：天然气液化流程 + 改进遗传算法　； 参考：《低温与超导》2017年06期

【摘要】：天然气液化工艺流程的设计优化中所涉及的设备、运行参数以及物流的物性参数众多,加之各热力学方程高度非线性这些特点,国内外一些学者将遗传算法这一优秀算法引入到天然气液化流程的优化设计中。但标准遗传算法在天然气液化工艺的优化设计中容易陷入局部最优的陷阱,且收敛的速度及精度还有待提升。本文根据天然气液化工艺优化设计中待优化参数多,耗时长的特点对标准遗传算法进行改进,改进后的遗传算法在提升全局搜索能力的同时还增强了局部搜索能力,对天然气液化流程的优化设计具有很好的适用性。
[Abstract]:The design and optimization of natural gas liquefaction process involves a large number of equipment, operation parameters and physical parameters of logistics, coupled with the highly nonlinear thermodynamic equations. Some scholars at home and abroad have introduced the excellent genetic algorithm into the optimization design of natural gas liquefaction process. However, the standard genetic algorithm is easy to fall into the local optimal trap in the optimization design of natural gas liquefaction process, and the speed and precision of convergence still need to be improved. In this paper, the standard genetic algorithm is improved according to the characteristics of many parameters to be optimized and time-consuming in the optimization design of natural gas liquefaction process. The improved genetic algorithm not only improves the global search ability but also enhances the local search ability. It has good applicability to the optimization design of natural gas liquefaction process.
【作者单位】： 中国石油大学(北京)油气管道输送安全国家工程实验室/城市油气输配技术北京市重点实验室;中国石油天然气股份有限公司西南油气田燃气分公司;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金项目(51004111) 中国石油大学(北京)科研基金资助(2462012KYJJ0407)
【分类号】：TE646;TP18

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本文编号：2027385