应用NSGA-Ⅱ算法的硫酸分解过程多目标优化

发布时间：2021-10-13 20:49

　　基于有限时间热力学理论分析管式活塞流反应器的进口初始条件对硫酸（SO₂）分解反应过程的影响,并运用第二代非支配解排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）,以反应物进口温度、反应物进口压力和反应物进口总摩尔流率Ftot,in为优化变量,对参考反应器的总熵产生率最小和SO₂产率最大进行多目标优化。结果表明,参考反应器的总熵产生率最小和SO₂产率最大之间相互制约,两者无法同时取得最优值;多目标优化可以得到参考反应器的总熵产生率最小和SO₂产率最大在占不同权重时的最优决策,即Pareto最优前沿,对参考反应器进行Pareto改进,可得到较好的优化结果。文中研究结果对实际管式活塞流反应器的设计与优化具有一定的理论指导意义。 

【文章来源】：节能. 2020,39(03)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

硫碘循环（S-I）制氢示意图

为进口总摩尔流率Ftot,in对总熵产生率和SO2产率的影响如图5所示。由图5可知，总熵产生率和SO2产率都随进口总摩尔流率Ftot,in的增加而增加，这时总熵产率最小与产率最大两者之间相互制约，不存在一个最佳的进口总摩尔流率Ftot,in使两者同时达到最优。当进口总摩尔流率从0.027 mol/s增加到0.10 mol/s时，总熵产生率增加了约4.8倍，SO2产率增加了1.8倍，因此，进口总摩尔流率对总熵产生率的影响要大于对目标产率的影响。图4 进口压力对总熵产生率和SO2产率的影响

进口压力对总熵产生率和SO2产率的影响

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3435382