基于遺傳算法的催化裂化反再過程建模與優(yōu)化.pdf

1、催化裂化反再過程建模與優(yōu)化控制作為現(xiàn)代石油工業(yè)自動化控制技術的重要組成部分得到了廣泛應用，帶來了顯著的經(jīng)濟效益。本論文以石化行業(yè)重要的石油二次加工過程——催化裂化反再過程為研究對象，以該過程的建模與優(yōu)化技術及其工業(yè)應用為研究主線，對催化裂化反再過程相關模型的建立、模擬優(yōu)化軟件的開發(fā)和在實際生產(chǎn)中的應用等進行了深入研究。
　　本文首先通過對催化裂化反再過程的分析，提出了研究課題以及研究方法等相關內(nèi)容。然后引入了遺傳算法的概念，分析了

2、遺傳算法的特點，并討論了約束優(yōu)化、多目標優(yōu)化等在實際工作中的應用，為論文中遺傳算法的應用打下良好的基礎。
　　對于催化裂化反再過程的模型的建立，本文從化學反應模型、集總反應動力學模型等方面著手，建立并優(yōu)化了部分模型，最終把13集總反應動力學模型作為優(yōu)化的基本模型，在計算機模擬和優(yōu)化控制中均以此為基礎。
　　在優(yōu)化控制方面，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡作為遺傳算法的適應度函數(shù)，通過使用matlab編寫的程序來計算操作參數(shù)，進而實現(xiàn)輕收最大