二氯乙烷裂解炉多目标优化框架--淄博市桓台县富中化工有限公司

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<二氯乙烷裂解炉多目标优化框架>

　　本章选取第二章所设计的自适应差分进化多目标优化算法解决二氯乙烷裂解炉性能指标的多目标优化问题。为了多目标优化算法的计算量以及方便优化结论的直观图形显示，本文将这三个性能指标的优化问题分解成三个双目标优化案例，分别为多目标优化案例一:转化率VS选择性;多目标优化案例二:选择性VS单耗;多目标优化案例虽然所建立多目标优化算法和二氯乙烷裂解炉模型均在Matlab平台上完成，但为了实现二氯乙烷裂解炉的多目标优化模块化、自主化，二氯乙烷裂解炉的多目标优化问题的求解过程中算法与模型必须彼此独立、信息自主交互。二氯乙烷裂解炉多目标优化的计算框架如图6.1所示:图6.1二氛乙烷裂解炉多目标优化计算框架图二级乙烷裂解炉多目标优化结果以及讨论分析利用第二章所提出的自适应差分进化多目标优化算法分别对上节所提到的三个双目标优化案例进行优化。在二氯乙烷裂解炉多目标优化中，自适应差分进化多目标优化算法的参数分别作如下规定，种群大小为:250，最大迭代次数:100，存档集中最优个体数目:50。具体的优化结果与分析如下。
案例一为二氯乙烷裂解炉性能指标转化率与选择性的多目标优化。图6.2给出了该案例的Pareto近似最优前沿。从图中可以看到，当二氯乙烷裂解转化率较大时，二氯乙烷裂解选择性则较低。相反，当转化率较小时，选择性明显升高。可见，转化率与选择性是一对矛盾的目标函数，即优化其中一个目标必然引起另一个目标的损失。从图中还可以看出，二氯乙烷裂解的转化率与选择性呈现出一种间于线性与抛物线之间的关系。为了方便工业生产决策者做出正确的决定。从图中可以，看出由于二氯乙烷裂解选择性受到了约束条件的限制，Pareto前沿，选择性的下限为0.95,说明用所提出的算法能很好的处理二氛乙烷裂解炉的约束限制。此外，Pareto解集的分布相对均匀，解的分布具有连续性，常符合化典型设备的多目标寻优特征，所用SMODE-ECD算法能很好的完成止氛乙烷裂解炉性能指标的多目标优化表6.1列举去了Pareto最优解集，二个典型的解所对应的决策变示以及其所对应的转化率和选择性这两个r1标值，并与第二章所给出二氯乙烷裂解炉运行值做对比。

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