淄博市桓台县富中化工有限公司
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由于工业现场对于二氯乙烷裂解炉操作的稳定性要求非常高,显然二氯乙烷裂解炉的多目标优化不能利用实际的生产对象,进行多目标优化开发测试。二氯乙烷裂解炉的多目标必须依赖所建立模型,在保证模型准确性的前提下,将二氯乙烷模型作为多目标优化对象。常见的建模手段可分为两类:其一是基于数据的黑箱模型,如神经网络等;另外一类则是通过研究对象机理,利用数学公式严格推导所建立的机理模型,即白箱模型。前者由于工业现场操作工况单一,数据虽多但是也是主要集中在其中的一个或几个操作点上,所以利用数据驱动的建模的方法建立的模型,会有外延性不足的情况,一旦模拟超出操作工况,其准确性无法预测。而机理模型则不同,它充分利用了对象的机理知识,所以模型具有一定的外推性。但是,由于机理模型的开发难度较大,往往会对其进行一定的简化,这也在一定程度上降低的模型的准确性。本文对二氯乙烷裂解炉的建模均为机理建模,第三、四、五章中分别针对二氯乙烷裂解炉进行了清洁管时期,全周期以及CFD建模,建模难度梯次增加,所需的计算时间代价也成翻上涨当然所得到的信息也不断丰富。由于二氯乙烷裂解炉的多目标优化需要多次反复的改变输入条件,得到不同的输出结果,对于模型计算的时效性要求很高。而在三类建模中,清洁管时期建模耗时为秒级,而全周期建模为分钟级,而CFD建模则更长为天级。由于全周期建模以及CFD建模耗时过长,本章选取第三章所建立的清洁管模型作为多目标优化研究对象。www.anhuanchem.com