4.2 化工过程系统优化问题基本概念复习课程
化工过程的优化技术及应用实践

化工过程的优化技术及应用实践一、化工过程优化的基本概念和原理化工过程优化是指在尽量保证产品质量和生产安全的前提下,通过调整反应条件、改善生产组织和操作管理等方法,提高生产效率、降低生产成本、节约能源和化学品的消耗,并提升企业竞争力和盈利能力的一种系统工程。
化工过程的优化原理是综合应用化学、物理、动力学、数学、计算机科学等多学科的知识和方法,建立数学模型,通过模拟计算、试验验证、思维分析等方式,寻找最优的工艺方案和最佳的操作条件,以达到优化化工过程的目的。
化工过程优化的实质是一个多指标、多约束的非线性优化问题。
它的主要目标是在降低生产成本和提高产品质量的前提下,以最大化锁定(maximization of lockup)为目标,使反应物转化率和产品质量指标尽可能地接近或超过规定标准。
化工过程优化技术是利用先进的计算机软件、人工智能和控制理论等工具,对化工生产中的数据进行分析、处理和模拟,获得反应体系和工艺系统的最优解。
常用的化工过程优化技术有线性规划、非线性规划、动态规划、遗传算法、人工神经网络、贝叶斯统计、灰色关联等。
二、应用实践1.应用过程化工过程优化技术可以应用于各种规模的化工企业,包括化学制品制造、石油炼制、食品加工、制药工业等。
在石油炼制中,化工过程优化技术可以帮助企业选择最优的反应条件和加工流程,以提高汽油、柴油等产品的质量和产率,在提高经济效益的同时减少了环境污染。
在制药工业中,化工过程优化技术有助于减少药品生产中的能源消耗、废气排放和化学品浪费,提高药品的质量和产量,降低生产成本,增强企业可持续发展能力。
2.应用案例优化应变发酵中温度的控制策略应变发酵是一种将低价和廉价的淀粉质源,利用微生物进行发酵,得到淀粉糖使之焦糖化制备高加糖度淀粉浆的生产工艺。
目标是使实时温度匹配模式预设温度,通过化学反应,将淀粉转化为葡萄糖和其他短链糖。
该过程的主要问题是温度控制,对于高温可能导致微生物死亡,低温可能导致反应速度慢,难以达到预定目标产量。
4.3 化工过程系统最优化问题的类型

实际生产操作必须根据环境和条件的变化来调节决策变量 (即操作变量),从而使整个过程系统处于最佳状态,也就 是目标函数达到最优。这就是操作参数优化问题
如:通过操作参数优化计算,可以找到对应于系统下的精馏
塔最佳回流比、操作压力、反应器最佳反应温度和再循环流 量等等。
如果操作参数与生产装置的测试系统连接在一起,随时根据
检测仪表送来的信息进行优化计算,然后将计算结果信息直 接送往控制系统,则称为“在线操作优化”
过程系统的设计参数优化和操作参数优化的区别 在于优化对象不同,前者优化的是设计变量,后 者优化的是操作变量,
但就应其数学本质而言并什么本质上的区别,优 化的对象都是决策变量
当用机理模型描述过程系统的参数优化问题时, 模型方程分为稳态优化模型和动态优化模型
例4-2 间歇式理想混合反应器的最优操作, 假设反应器内进 行的是可逆放热反应,通过改变其冷却衬套内冷却剂的温度 对反应器实现最优控制
解:描述该反应器内过程进行的 T (t )] dt dT qr F r[ xA (t ), T (t )] (T Tc ) dt C p VC p
最优化问题可分为
过程系统参数的优化 过程系统结构的优化 过程系统管理的优化
4.3.1 过程系统参数优化
包括设计参数优化和操作参数优化
设计参数优化,就是把最优化技术应用于过程系统
模型,寻求一组使目标函数达到最优,同时又满足
各项设计规定要求的决策变量(即设计变量)。
根据最优设计方案可计算单元设备的尺寸
化工过程分析与合成
第四章 化工过程系统的优化
目 录
4.1 概述 4.2 化工过程系统优化问题基本概念 4.3 化工过程系统最优化问题的类型 4.4 化工过程中的线性规划问题
化工过程模拟和优化的基本原理和方法

化工过程模拟和优化的基本原理和方法化工过程模拟和优化是化工领域中非常重要的工作,它可以帮助工程师们设计和改进化工生产过程,提高生产效率和产品质量。
本文将介绍化工过程模拟和优化的基本原理和方法,以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
首先,让我们来了解一下化工过程模拟的基本原理。
化工过程模拟是指利用计算机对化工过程进行仿真和模拟,以预测和评估不同操作条件下的工艺性能。
模拟的过程通常包括建立数学模型、求解模型方程和分析模拟结果三个步骤。
建立数学模型是化工过程模拟的第一步。
数学模型是描述化工过程中各种变量之间关系的数学方程组。
它可以由已知的物理平衡原理、反应动力学原理和传热传质等基本关系推导而来。
建立数学模型的关键是准确地描述化工过程中各种因素的相互作用。
常用的数学模型包括质量平衡、能量平衡、动量平衡等。
求解模型方程是化工过程模拟的第二步。
一旦数学模型建立完成,就需要使用适当的方法求解模型方程。
常用的求解方法包括数值方法、优化方法和统计方法等。
数值方法可以通过离散化模型方程将其转化为代数方程组,然后使用数值计算技术求解。
优化方法则通过调整参数和操作条件,寻找最优解,以达到优化化工过程的目标。
分析模拟结果是化工过程模拟的第三步。
在完成模拟计算后,需要对模拟结果进行分析和评估。
这可以通过比较不同操作条件下的模拟结果,评估工艺性能的改进和优化效果。
分析模拟结果可以帮助工程师们更好地了解化工过程的动态行为和相互关系,为实际生产提供指导。
接下来,让我们来介绍化工过程优化的基本原理和方法。
化工过程优化是指通过调整操作条件和参数,寻求最佳工艺方案,以提高生产效率和产品质量。
化工过程优化的基本原理是最大化产量、降低能耗和减少废物产生的量。
在化工过程优化中,常用的方法包括经验调整法、试错法和数学优化方法等。
经验调整法是一种基于工程师经验进行操作参数调整的方法,它常常用于初始设计和操作条件粗略调整。
试错法是通过反复试验和调整来改进工艺,逐步逼近最佳操作条件。
4.2 化工过程系统优化问题基本概念

在数学上,求解最优化问题就是要找到一组使得 目标函数J达到最大或最小的决策变量
求最小值的方法完全可以用于求解最大值问题
min J max[ J ]
4.2.1 最优化问题的数学描述
目标函数: 不等式约束条件:
min J min F ( y )
g ( y) 0
(4-1) (4-2)
f-m维流程描述方程组(状态方程)
c-s维尺寸成本方程组 h-l维等式设计约束方程 g-不等式设计约束方程
讨 论
对于上述优化问题,变量数为m+r+s,等式约束方程数 为m+l+s,问题的自由度为
d=变量数-方程数=r -l
若l=0,自由度等于决策变量数r; 若l=r,自由度等于零,此时最优化问题的解是唯一的 (即等于约束方程的交点),没有选择最优点的余地; 若l>r,则最优化问题无解。由此可见,l<r是最优化问
5 可行路径法和不可行路径法
对于有约束最优化问题,视其如何处理约束条件可分为 可行路径法和不可行路径法。 可行路径法的整个搜索过程是在可行域内进行的,对变 量的每次取值,约束条件均必须满足 对于每一次优化迭代计算(统计模型除外)均必须解算
一次过程系统模型方法(即状态方程)f,也就是做一次 全流程模拟计算。同时,要解算式(4-6)至(4-8)。
系统的产量最大; 系统的经济收益最大; 系统的能量消耗最小; 系统的原料利用率最高; 系统的操作成本最低; 系统的投资成本最低; 系统的稳定操作周期最长 。。。 还有多目标问题
2 优化变量
对于过程系统参数优化问题,优化变量向量就是过程
《化工过程分析与合成》教学大纲

化工过程分析与合成课程教学大纲一、课程的基本信息适应对象:化学工程与工艺、课程代码:41E01016学时分配:32赋予学分:2学分先修课程:高等数学、化工原理、化工设备机械基础、化学反应工程后续课程:化工设计、化工过程开发二、课程性质与任务1课程性质:《化工过程分析与合成》课程是一门具有综合性、应用性、研究性特色的化工类专业主干课程,以科学研究的方法论为主线,培养成人教育学生将实践经验与所学知识相结合分析和解决工程问题的能力。
2课程任务:通过本课程教学,使学生在学习了化工原理、化工热力学、化学反应工程等课程的基础上,学会以系统工程的方法来处理化工过程的分析与合成问题。
三、教学目的与要求本课程以科学研究的方法论为主线,培养学生将实践经验与所学知识相结合、分析和解决工程问题的能力。
通过本课程的学习,使学生掌握将实验室研究成果(新工艺、新产品等)实现工业化的主要方法,掌握化工过程及系统工程的发展概况;氨合成工艺介绍了化工过程系统稳态模拟方法及其分析求解方法;化工过程系统动态模拟的特性、方法及数学处理;化工过程系统的优化和求解方法;化工生产过程操作工况调优的数学模型及调优计算,以及人工神经元网络的基础知识;间歇化工过程的基本概念、模型化方法及设计优化;换热网络的合成及其夹点技术进行了全面的介绍;分离塔序列合成的方法等环节的过程研究。
通过列举大量化工过程开发的实例,让学生了解正确的理论指导、科学的实验方法、以及工艺与工程相结合的工程观念在化工过程开发中的重要作用。
四、教学内容与安排第一章绪论(课堂讲授学时:2)1.1 化工过程1.2 化工过程生产操作控制1.3 化工过程的分析与合成1.4 化工过程模拟系统1.5 化工企业CIPS技术第二章化工过程系统稳态模拟与分析(课堂讲授学时:4)2.1 典型的稳态模拟与分析问题2.2 过程系统模拟的三类问题及三种基本方法2.3 过程系统模拟的序贯模块法2.4 过程系统模拟的面向方程法2.5 过程系统模拟的联立模块法2.6 氨合成工艺流程的模拟与分析第三章化工过程系统动态模拟与分析(课堂讲授学时:4)3.1 化工过程系统的动态模型3.2 连续搅拌罐反应器的动态特性3.3 精馏塔的动态特性第四章化工过程系统的优化(课堂讲授学时:4)4.1 概述4.2 化工过程系统优化问题基本概念4.3 化工过程系统最优化问题的类型4.4 化工过程中的线性规划问题4.5 化工过程中非线性规划问题的解析求解4.6 化工过程中非线性规划问题的数值求解第五章化工生产过程操作工况调优(课堂讲授学时:2)5.1 化工生产过程操作工况调优的作用与意义5.2 化工生产过程操作工况离线调优的方法第六章间歇化工过程(课堂讲授学时:6)6.1 间歇过程与连续过程6.2 过程动态模型及模拟6.3 间歇过程的最优时间表6.4 多产品间歇过程的设备设计与优化第七章换热网络合成(课堂讲授学时:4)7.1 化工生产流程中换热网络的作用和意义7.2 换热网络合成问题7.3 换热网络合成--夹点技术7.4 夹点法设计能量最优的换热网络第八章分离塔序列的综合(课堂讲授学时:6)8.1 精馏塔分离序列综合概况8.2 分离序列综合的基本概念8.3 动态规划法8.4 分离度系数有序探试法8.5 相对费用函数法8.6 分离序列综合过程的评价五、教学设备和设施多媒体教室、黑板、黑板笔六、课程考核与评估期末闭卷考试,考试时间100min。
化工过程分析与合成第四章 化工过程系统的优化

x1 0
三边所围成的区域,最优解只能是可行域内与点(3,2) 距离最近的点(2,1)
4.2.2 最优化问题的建模方法 一、机理模型
对于过程机理清楚的问题,一般采用机理模型进行优化,其
优点是结果比较精确。 分析过程的物理及化学本质和机理,利用化学工程学的基本 理论建立起来的一套描述过程特性的数学模型和边界条件.
[学习重点与难点]
线性规划问题; 非线性规划问题
4.1 概述
4.1.1 优化问题的产生
通过对化工过程系统的分析,可以建立过程系统的稳态和 动态的数学模型。这些数学模型是对实际过程系统进行模拟 的基础。所谓系统仿真(或系统模拟)实际上就是建立过程 的数学模型。
对于化工过程系统而言,建立数学模型不仅仅是为了对过 程进行模拟,其最终目的是要对过程进行优化。
4.2 化工过程系统优化问题基本概念 4.2.1 最优化问题的数学描述 问题的提出及数学模型: A、优化的目标是什么? B、哪些变量/参数与优化目标关系密切?确定决策变量; 原则:与目标关系大、灵敏;生产上可调;尽可能少 C、系统优化问题的数学描述如何进行? D、如何求解描述系统的优化数学模型?
多层神经网络模型(智能模型)
在最近10年中,它被广泛应用于过程系统模拟和优化问题。 它也是基于实际生产数据或实验数据,但它在许多方面优 于一般的统计回归模型。
优点:在理论上,它适用于任何生产过程系统; 寻优速度快; 具有自学习、自适应能力,尤其适用于多目标优化问题; 其求解都有相应的算法,例如BP(Back Propagation, 反向传播)法 等。 缺点:需要大量样本数据,存在局部极值问题。
状态方程的一般形式为:f(w,x,z)=0 S维单元内部变量向量
一般来说,在过程系统优化问题中,决策变量数仅占 整个过程变量中很小的一部分,这一特性在缩小优化搜 索时是有用的。
化工过程分析与合成第四章过程系统最优化第一二节(参

•● d < 0 时,系统无解,
•d > 0
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•● 当d较大时,那么可任意变动的变量就多,相 应求得的解就多,增加了优化的难度。
•● 当d较小时,那么可任意变动的变量就少,相 应求得的解就较少,优化较容易。
化工过程分析与合成第四章过程系统 最优化第一二节(参
• 由此可见,系统的自由度不仅可以判别过程系统是否存 •在最优化问题,而且还可以用来确定系统优化的难易程度。
•
•∂ •∂
•∂ •∂
•X* = ( x1* , •T x2* )
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化工过程分析与合成第四章过程系统 最优化第一二节(参
• 2. 直接法(迭代法)
• 该方法仅利用目标函数在某个区域的性质或一些已知点 •的函数值,来逐步逼近最优解。
• 3. 以解析法为基础的数值计算法
• 该方法在迭代过程中利用了目标函数的解析性质,其收 •敛速度快。
•S(x) = 0
• 当 n > m 时,模型有无穷多个解,其中必然有一个解对 应的函数值最小,这个解即为最优解。
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化工过程分析与合成第四章过程系统 最优化第一二节(参
•d = n -m
•● d >0 时,系统有无穷多个解,存在寻 优问题;
•● d =0 时,系统只有唯一解,不存在 寻优问题;
•设目标函数的一般形式为:
• J = f (x)
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•其中:x = (x1 , x2 ,…, xn )•T
化工过程分析与合成第四章过程系统 最优化第一二节(参
•目标函数分 类
•◆ 效果函数:•max J = f (x) •◆ 费用函数:•min J = f (x)
(完整版)化工过程分析与合成复习

化工过程分析与合成复习一、基本概念(1)名词解释1、化工过程系统模拟(对于化工过程,在计算机上通过数学模型反映物理原型的规律)2、过程系统优化(实现过程系统最优运行,包括结构优化和参数优化)3、过程系统合成(P5)4、过程系统自由度(过程系统有m个独立方程数,其中含有n个变量,则过程系统的自由度为:d=n-m,通过自由度分析正确地确定系统应给定的独立变量数。
)5、夹点的意义(夹点处,系统的传热温差最小(等于ΔT min ),系统用能瓶颈位置。
夹点处热流量为0 ,夹点将系统分为热端和冷端两个子系统,热端在夹点温度以上,只需要公用工程加热(热阱),冷端在夹点温度以下,只需要公用工程冷却(热源);)6、过程系统能量集成(以用能最小化为目标的考虑整个工艺背景的过程能量综合)7、过程系统的结构优化和参数优化(改变过程系统中的设备类型或相互间的联结关系,以优化过程系统;参数优化指在确定的系统结构中,改变操作参数,是过程某些指标达到优化。
)二、判断以下问题是非(N,Y)• 1.自由度数只与过程系统有关。
(Y )• 2.换热网络的夹点设计,要尽量避免物流穿过夹点。
(N )• 3.在换热夹点分析中,没有物流穿过夹点,就无热流量穿过夹点。
(N )• 4.在夹点上方尽量避免引入冷物流,夹点下方尽量避免引入热物流(N )• 5.穿过夹点热流量为零,则夹点处传热量为零(N )• 6.夹点上方热流股数NH.>NC,热流股总热负荷QH<QC,不能实现夹点匹配( N ) •7.精馏塔跨过夹点,则塔底要用热公用工程,塔顶要用冷公用工程。
(Y )•8. 对于冷热流股换热系统,传热量一定的前提下,传热温差愈小,过程不可逆程度愈小,有效能损失愈小,但要求较大的热交换面积。
(Y)•9. 利用能量松弛方法对换热器网络的调优,并不影响冷热公用工程负荷。
(N)•10. 热物流穿过换热网络的夹点,必有热流量穿过夹点。
(N)•11. 热物流在夹点上方,冷物流在夹点下方。
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第四章 化工过程系统的优化
目录
4.1 概述 4.2 化工过程系统优化问题基本概念 4.3 化工过程系统最优化问题的类型 4.4 化工过程中的线性规划问题 4.5 化工过程中的非线性规划问题 4.6 化工过程大系统的优化
4.2 化工过程系统优化问题基本概念
4.2.1 最优化问题的数学描述
形式往往比较复杂,具有大型稀疏性特点,需要用特殊 的最优化方法进行求解,求解方法选择不当,会影响优 化迭代计算速度
对于过程机理不很清楚,或机理模型复杂,难以建立数学 方程组或方程组求解困难的问题,可通过建立黑箱模型进 行优化。
其中常用的就是统计模型优化方法
直接以实测数据为依据,只着眼于输入-输出关系,不考 虑过程本质,对数据进行数理统计分析从而得到过程各参 数之间的函数关系。函数关系通常比较简单。
x1x2x31000 x2 6000
例4-1 求一个受不等式约束的最优化问题
m f( x 1 , ix 2 n ) ( x 1 3 ) 2 ( x 2 2 ) 2 1
约束条件:
x12x230
x2 10
x1 0
解:可行域是由:
x12x230 x210 x1 0
三边所围成的区域,最优解只能是可行域内与点
程确定了x与w的函数关系
f(w,x)0
(4-4)
通常称之为状态方程,它表示的是系统状态变量与决
策变量之间的关系。
状态方程数目与状态变量x的维数相同。
自由度为零的系统优化问题就是系统模拟问题
有时过程变量向量还包括S维单元内部变量向量z ,因此,
状态方程的一般形式为:
f(w,x,z)0
(4-5)
(3,2)距离最近的点(2,1)
例4-1 求一个受不等式约束的最优化问题
m f( x 1 , ix 2 n ) ( x 1 3 ) 2 ( x 2 2 ) 2 1
4.2.2 最优化问题的建模方法
对于过程机理清楚的问题,一般采用机理模型进行优化, 其优点是结果比较精确
机理模型的约束方程是通过分析过程的物理、化学本质 和机理,利用化学工程学的基本理论建立的描述过程特 性的数学模型及边界条件
讨论
对于上述优化问题,变量数为m+r+s,等式约束方程数 为m+l+s,问题的自由度为
d=变量数-方程数=r -l 若l=0,自由度等于决策变量数r; 若l=r,自由度等于零,此时最优化问题的解是唯一的
(即等于约束方程的交点),没有选择最优点的余地; 若l>r,则最优化问题无解。由此可见,l<r是最优化问
约束条件有等式约束和不等式约束
不等式约束条件:过程变量的不等式约束条件和不等
式设计规定要求
g(w,x)0
(4-6)
等式约束条件:由等式设计规定要求和尺寸成本关系
式两部分组成,分别表示为
h(w,x)0
(4-7)
c(w,x,z)0
(4-8)
状态方程式(包括各种衡算方程、联结方程等):
f(w,x,z)0
(4-9)
满足约束条件的方案集合,构成了最优化问题的可行域, 记作R
可行域中的方案称为可行方案 每组方案y为n维向量,它确定了n维空间中的一个点 因此,过程系统最优化问题是在可靠域中寻求使目标函
数取最小值的点,这样的点称为最优化问题的最优解
D { x 1 ,x [ 2 ] T |x 1 2 x 2 2 1 , x 1 0 , x 2 0 }
y(y1,y2,,yn)T 为n维优化变量向量
最优化问题的组成要素: 目标函数,优化变量,约束条件与可行域。
1 目标函数
目标函数(又称性能函数,评价函数)是最优化问题所 要达到的目标。两组不同的决策,其好坏优劣要以它们 使目标函数达到多少为评判标准。
系统的产量最大; 系统的经济收益最大; 系统的能量消耗最小; 系统的原料利用率最高; 系统的操作成本最低; 系统的投资成本最低; 系统的稳定操作周期最长 。。。 还有多目标问题
题有解的必要条件之一
例:求该优化问题的自由度
m a xf( x ) 1 0 0 0 x 1 x 2 x 3 ( 4 x 2 x 3 1 . 4 0 . 4 x 4 0 . 6 )
s .t2 . .0x3 2(1x1)2x50
x 2 x 3 (1 x 1 )x 2 x 3 x 4 x 5 0
优点是模型关系式简单,不需要特殊的最优化求解算法。
缺点是外延性能较差
多层神经网络模型也是一种黑箱建模方法,广泛用于 过程系统模拟和优化问题。在许多方面优于一般的统 计回归模型。
在数学上,求解最优化问题就是要找到一组使得 目标函数J达到最大或最小的决策变量
求最小值的方法完全可以用于求解最大值问题
miJnmax J][
4.2.1 最优化问题的数学描述
目标函数:
mJi nmF i(n y)
不等式约束条件:
g(y) 0
等式约束条件:
e(y) 0
(4-1) (4-2) (4-3)
2 优化变量
对于过程系统参数优化问题,优化变量向量就是过程 变量向量。过程变量向量包括决策变量和状态变量
决策变量等于系统的自由度,它们是系统变量中可以 独立变化以改变系统行为的变量;
状态变量是决策变量的函数,它们是不能独立变化的 变量,服从于描述系统行为的模型方程
w表示决策变量,x表示状态变量,则过程系统模型方
过程系统优化问题可表示为
m in F (w , x) s .t. f ( w , xh(w,x) 0 g (w,x) 0
w-决策变量向量(w1,…,wr); x-状态变量向量(x1,…,xm) z-过程单元内部变量向量(z1,…,zs) F-目标函数 f-m维流程描述方程组(状态方程) c-s维尺寸成本方程组 h-l维等式设计约束方程 g-不等式设计约束方程
一般,过程系统优化问题中,决策变量数仅占整个过程 变量中的一小部分。这一特性在缩小优化搜索时是很有 用的
3 约束条件和可行域
当过程变量向量y的各分量为一组确定的数值时,称为 一个方案
变量y的取值范围一般都要给以一定的限制,这种限制 称为约束条件 状态方程限制了状态变量与决策变量间的关系,因此, 也可以看作是一种约束条件。 对于设计参数优化问题,设计规定要求也是一种约束 条件。