【摘要】：本文以间歇型乙酸乙酯生产线为研究对象,基于粒子群算法对该过程的生产效率、产品质量、能量消耗等指标的优化问题进行了深入的研究。在对国内外间歇生产过程和粒子群算法研究进行综述的基础上,从间歇生产过程的离散问题和针对能量指标的优化方法两个方面出发,分别利用粒子群算法对生产线的生产单元进行了批内和批间优化,从而在提高生产效率的同时降低了能量消耗,使生产过程更加符合工业生产及可持续发展的要求。首先,针对生产线的间歇型反应釜生产过程进行了批内综合优化。将粒子群算法应用于离散的优化问题中,对时间参数进行了离散化处理;以能量消耗以及时间参数的加权和为目标函数,以产品质量作为约束条件,建立了间歇式反应釜温度优化模型,提出了基于时间离散化的粒子群优化算法。仿真结果表明,基于该方法得到的温度设定曲线,不仅使反应釜得到了符合质量要求的产品,而且也节约了能量消耗,缩短了生产时间。其次,针对间歇型乙酸乙酯生产线的双级精馏塔单元进行了稳态优化。针对双级精馏过程产品质量和能量消耗问题,基于化工模拟软件Aspen plus建立了双级精馏塔模型;利用粒子群优化算法,对萃取精馏塔的回流比和进料流量进行了优化,并将优化的参数应用到该模型中,结果表明,优化之后比优化之前产品浓度得到了提高,达到了生产的质量要求,生产的能量消耗也大大减小。最后,针对生产线的生产节拍失衡问题进行了批间的综合优化。由于生产线反应釜和中和釜生产时间较长,双级精馏塔生产时间较短,因此在间歇生产过程中容易出现节拍失衡的现象。本文基于粒子群优化算法对萃取精馏塔在批次生产等待期间的温度设置问题进行了优化研究。首先建立双级精馏塔的升温和能量消耗模型,建立了优化目标函数,然后将时间参数离散化,同时考虑到实际生产设备的操作条件设置区间约束,并基于时间离散的粒子群算法通过MATLAB进行寻优仿真计算。仿真结果表明,基于该方法得到的温度设定曲线,不仅使得精馏塔以节能降耗的设定温度进行保温,还能在来料时快速投入生产,使得整个生产线的节能节时生产能力得到了提高。通过对生产线三个部分的综合优化,不仅保证了产品的质量,而且大大提高了生产效率,降低了生产过程的能量消耗,为间歇型乙酸乙酯的节能生产提供了解决办法。
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TQ225.24;TP18
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