化工过程系统的优化1
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4 化工过程系统的优化
４．１ 概述
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
对于化工过程系统来说 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 实际上 人们对过程优化并不陌生 在化工装置的设计及操作中 人们一直都在自觉或不自 觉地应用优化的概念 比如 在实际生产中不断调节反应器的温度 压力以保证原料的转化率最大 在精馏塔设计中选择适当的回流比 以保证较少的热量消耗和塔板数 确定冷 热物流的匹配方式 以便充分利用系统内部热量 降低公用工程消耗 前两者属于参数优化问题 第三种属于结构优化问 题
h(w, x) = 0 c(w, x, z) = 0
(4-7) (4-8)
以及状态方程式(4-5) 包括各种衡算方程 联结方程等 f (w, x, z) = 0
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行 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
不能独立变化的变量 服从于描述系统行为的模型方程 如果用 r 维 w 表示决策变量 m 维 x 表示状
态变量 则过程系统模型方程
f (w, x) = 0
( 4-4)
确定了 x 与 w 之间的函数关系
通常称式(4-4)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 若状态方程数等于过程变量数 n 则意味着不存在可独立变化的决策变量 亦
即系统自由度为零 此时无最优解可寻 只有状态方程构成的非线性方程组的唯一解 换而言之 自
由度为零的系统优化问题就是系统模拟问题
某些情况下 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)
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的一小部分 比如 过程变 量数为 104 决策变量数为 50 这一特性在缩小优化搜索时是很有用的
这就是所谓多目标问题
(2) 优化变量
式(4-1)~式(4-3)中的向量 y 为 n 维优化变量向量 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 过程变量向量主要由两部分组成 即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
本章和第 5 章着重介绍过程系统参数优化问题 在第 7 章和第 8 章介绍过程系统综合 即结构优 化问题
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
所谓最优化 就是在给定条件下获得最好的结果 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 由于目标函数 J 的最小值就是 –J 的最大值 即 min J = max[−J ]
尽管有些最优化问题可以没有约束条件 但许多实际问题往往都是有约束条件的 过程系统参数
的优化问题显然都是有约束条件的 约束条件有等式约束和不等式约束之分
过程系统参数优化的不等式约束条件 包括过程变量的不等式约束条件和不等式设计规定要求
记作
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
结构优化和参数优化是过程系统的两大类优化问题 它们贯穿于化工过程设计和化工过程操作 结构优化考虑的是流程方案的优化 在多种可行方案中找出费用最小的流程结构 还要保证该方案满 足安全 环保 易操作等方面的要求 后面第 7 章换热网络结构的设计就属于结构优化 它属于过程 系统合成问题 参数优化是在流程结构给定的条件下进行的 因此其优化对象主要是过程系统参数 实际操作中 由于各种因素的影响 工艺指标不会完全与设计值相符 同时催化剂性能和设备状况会 随时间发生变化 因此应根据实际情况不断调整操作条件 以满足工艺指标的要求
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 对于过程系统参数的优化问题 其目标函数可以是
系统的产量最大
系统的经济收益最大
1
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等 有时人们希望达到的目标可能需要同时满足上述目标函数中的几个
不论是结构优化还是参数优化 最终目的都是为了以最小的投入获得最大的收益 对于大规模化 工生产过程 生产效益已经成为关注的焦点 因此化工过程系统的优化也就变得十分重要
除了过程系统优化问题本身以外 还存在 求解方法的最优化 由于过程系统比较复杂 在 进行优化之前 首先要分析问题属于哪种类型 是连续操作还是间歇操作 是稳态过程还动态过程 是单目标优化还多目标优化 是有约束问题还是无约束问题 然后选择建立何种模型进行优化 是机 理模型还是统计模型或智能模型等 有了数学模型 最后要考虑用什么样的最优化方法进行求解 总 之 对于不同的系统 要确定优化问题的类型 对于同一种问题 要考虑哪种建模方法最合适 在模 型求解时 要考虑哪种最优化算法最有效
(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 实际上 有的方案在技术上行 不通或明显地不合理 因此 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
所以求最小值的方法完全可以用于求解最大值问题 由此得到最优化问题的通用数学表达式
求目标函数的最小值
min J = min F (y)
(4-1)
服从于不等式约束条件
g( y) ຫໍສະໝຸດ Baidu 0
(4-2)
及 n 个等式约束条件
e( y) = 0
( 4-3)
式中 y = ( y1, y2,L, yn )T 为 n 维优化变量向量 由此可见 最优化问题通常由下列几个基本要素组成 目标函数 优化变量 约束条件与可行
４．１ 概述
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
对于化工过程系统来说 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 实际上 人们对过程优化并不陌生 在化工装置的设计及操作中 人们一直都在自觉或不自 觉地应用优化的概念 比如 在实际生产中不断调节反应器的温度 压力以保证原料的转化率最大 在精馏塔设计中选择适当的回流比 以保证较少的热量消耗和塔板数 确定冷 热物流的匹配方式 以便充分利用系统内部热量 降低公用工程消耗 前两者属于参数优化问题 第三种属于结构优化问 题
h(w, x) = 0 c(w, x, z) = 0
(4-7) (4-8)
以及状态方程式(4-5) 包括各种衡算方程 联结方程等 f (w, x, z) = 0
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行 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
不能独立变化的变量 服从于描述系统行为的模型方程 如果用 r 维 w 表示决策变量 m 维 x 表示状
态变量 则过程系统模型方程
f (w, x) = 0
( 4-4)
确定了 x 与 w 之间的函数关系
通常称式(4-4)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 若状态方程数等于过程变量数 n 则意味着不存在可独立变化的决策变量 亦
即系统自由度为零 此时无最优解可寻 只有状态方程构成的非线性方程组的唯一解 换而言之 自
由度为零的系统优化问题就是系统模拟问题
某些情况下 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)
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的一小部分 比如 过程变 量数为 104 决策变量数为 50 这一特性在缩小优化搜索时是很有用的
这就是所谓多目标问题
(2) 优化变量
式(4-1)~式(4-3)中的向量 y 为 n 维优化变量向量 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 过程变量向量主要由两部分组成 即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
本章和第 5 章着重介绍过程系统参数优化问题 在第 7 章和第 8 章介绍过程系统综合 即结构优 化问题
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
所谓最优化 就是在给定条件下获得最好的结果 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 由于目标函数 J 的最小值就是 –J 的最大值 即 min J = max[−J ]
尽管有些最优化问题可以没有约束条件 但许多实际问题往往都是有约束条件的 过程系统参数
的优化问题显然都是有约束条件的 约束条件有等式约束和不等式约束之分
过程系统参数优化的不等式约束条件 包括过程变量的不等式约束条件和不等式设计规定要求
记作
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
结构优化和参数优化是过程系统的两大类优化问题 它们贯穿于化工过程设计和化工过程操作 结构优化考虑的是流程方案的优化 在多种可行方案中找出费用最小的流程结构 还要保证该方案满 足安全 环保 易操作等方面的要求 后面第 7 章换热网络结构的设计就属于结构优化 它属于过程 系统合成问题 参数优化是在流程结构给定的条件下进行的 因此其优化对象主要是过程系统参数 实际操作中 由于各种因素的影响 工艺指标不会完全与设计值相符 同时催化剂性能和设备状况会 随时间发生变化 因此应根据实际情况不断调整操作条件 以满足工艺指标的要求
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 对于过程系统参数的优化问题 其目标函数可以是
系统的产量最大
系统的经济收益最大
1
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等 有时人们希望达到的目标可能需要同时满足上述目标函数中的几个
不论是结构优化还是参数优化 最终目的都是为了以最小的投入获得最大的收益 对于大规模化 工生产过程 生产效益已经成为关注的焦点 因此化工过程系统的优化也就变得十分重要
除了过程系统优化问题本身以外 还存在 求解方法的最优化 由于过程系统比较复杂 在 进行优化之前 首先要分析问题属于哪种类型 是连续操作还是间歇操作 是稳态过程还动态过程 是单目标优化还多目标优化 是有约束问题还是无约束问题 然后选择建立何种模型进行优化 是机 理模型还是统计模型或智能模型等 有了数学模型 最后要考虑用什么样的最优化方法进行求解 总 之 对于不同的系统 要确定优化问题的类型 对于同一种问题 要考虑哪种建模方法最合适 在模 型求解时 要考虑哪种最优化算法最有效
(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 实际上 有的方案在技术上行 不通或明显地不合理 因此 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
所以求最小值的方法完全可以用于求解最大值问题 由此得到最优化问题的通用数学表达式
求目标函数的最小值
min J = min F (y)
(4-1)
服从于不等式约束条件
g( y) ຫໍສະໝຸດ Baidu 0
(4-2)
及 n 个等式约束条件
e( y) = 0
( 4-3)
式中 y = ( y1, y2,L, yn )T 为 n 维优化变量向量 由此可见 最优化问题通常由下列几个基本要素组成 目标函数 优化变量 约束条件与可行