论文总字数：18745字

摘 要

反应精馏（RD）是一种重要的过程强化技术，它能够打破热力学限制，提高反应转化率和目标产物收率，降低生产成本。然而，反应精馏的设计优化是一个复杂、困难的问题，该过程中包含多个连续变量与离散变量，并且具有高度的非线性，是一个典型的混合整数非线性规划（MINLP）问题。而且目标函数往往呈现很大的非凸性，带有若干个等式和不等式约束，传统的基于导数的算法往往会面临收敛问题，并且很难求解最优解。

随机型算法有着高效性和鲁棒性的特点，并且对初值要求低，将其应用于反应精馏的优化具有广阔的前景。蝙蝠算法是一种新型随机型算法，相比于现存的其它随机型算法有以下优点，频率协调，条件满足时会自动从全局搜索转换到局部搜索上来，从而实现了动态控制全局搜索与局部搜索的相互转换，将其应用于全局优化时，具有很强的全局搜索能力与较快的收敛速度。本文中，结合使用Matlab与Aspen plus两个软件对生产乙酸甲酯（MeAc）的反应精馏过程进行优化，其中，通过Aspen plus的设计规定功能实现对产品纯度的约束。将年度总成本（TAC）设定为优化目标函数。结果可得蝙蝠算法能够比其他随机型算法用更少的计算时间找到全局最优解。

关键词：反应精馏 全局优化 蝙蝠算法 乙酸甲酯

Global Optimization of Reactive Distillation Processes Research

ABSTRACT

Reactive Distillation (RD) is an important process intensification approach with several advantages.It can improve the reaction selectivity and yield,overcome the thermodynamic restrictions,and reduce the cost/energy.However,the optimal design of RD relies on highly nonlinear and multivariable optimization including continuous and integer design variables.Moreover,the objective function is generally non convex with several constraints.It’s a typical mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem.For this problem,the conventional derivative-based optimization algorithms are faced with convergence problems and fail to guarantee the global optimal solution.

Stochastic optimization algorithms appear to be a better alternative for the optimal design of RD because of the high robustness and efficiency.It has broad prospects for its application to the optimization of reactive distillation.Bat algorithm (BA) is a new stochastic algorithm.When the condition is met,it will automatically change from global search to local search.Then it realizes the mutual conversion between dynamic control global search and local search.When applied to global optimization,it has a strong global search ability and a faster convergence rate.In this work,the BA,which was implemented in the Matlab and coupled with the Aspen plus,was applied to optimize the reactive distillation for the production of methyl acetate (MeAc).Product purity constraints were achieved through Aspen plus instead of algorithms to simplify the process.The total annual cost (TAC) was set as the objective function.As a result,BA can find the global optimal solution within less computation time,than other stochastic algorithms or sequential optimization.

Key words: Reactive Distillation;Global Optimization;BA; MeAc

目 录

摘要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 4

1.1 反应精馏过程 4

1.1.1 反应精馏概念 4

1.1.2 反应精馏特点 4

1.1.3 反应精馏的应用 5

1.2 反应精馏的优化 5

1.2.1 使用确定型算法优化设计反应精馏 5

1.2.2 使用随机型算法优化设计反应精馏 6

1.2.3 反应精馏优化设计的其他方法 6

1.3 蝙蝠算法 7

1.3.1 蝙蝠算法模型优化 7

1.3.2 蝙蝠算法模型应用 8

1.4 论文研究思路与内容 8

第二章 优化模型原理 9

2.1 蝙蝠算法描述 9

2.1.1 BA的全局搜索 9

2.1.2 BA的局部搜索 9

2.1.3 迭代过程 9

2.2 Aspen和Matlab接口 10

第三章 基于蝙蝠算法的反应精馏全局优化 12

3.1 反应动力学和相平衡 12

3.2 设计变量 12

3.3 优化模型 14

3.4 结果与讨论 14

第四章 结论与展望 18

参考文献 19

致 谢 22

第一章 绪论

在经济和科学技术高速发展的今天，能源和环境的问题受到越来越多的关注，良好的环境成为人类生存的基础^[1]。化工过程耦合集成与过程强化技术逐渐受到了人们的广泛关注。其中，反应精馏（Reactive distillation，简称RD）技术是工业应用中最为成功的过程强化手段之一。

1.1 反应精馏过程

1.1.1反应精馏概念

在传统化工生产中，反应和分离是两个单独的单元操作，一般采用将反应后的物料循环的方法来提高反应的转化率和目标产物选择性并降低生产成本。为了取得较高转化率和选择性而把反应过程和精馏过程耦合在同一个设备里的技术就是反应精馏技术。反应精馏把反应和精馏结合起来，在该过程中，反应与分离相互促进，可以实现单一过程达不到的目的。但是反应精馏的耦合过程比单纯的反应过程或者精馏过程都要复杂得多。

请支付后下载全文，论文总字数：18745字