基于改进文化粒子群算法的多组分石脑油调和优化问题研究.pdf

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1、第48卷第1期石油化工自动化Vo1．48，No．12012年2月AUT0MAT10NINPETR()_CHEMICALINDUSTRYFebruary，2012基于改进文化粒子群算法的多组分石脑油调和优化问题研究汪丽娜，曹萃文(华东理工大学信息科学与工程学院，上海200237)摘要：针对某炼油厂关于多组分石脑油调和优化存在的产量和质量不达标问题，分别对调和优化模型及求解算法进行了研究。根据各组分油的库存量、质量属性及石脑油产品油的质量指标等制约因素，建立基于组合数学的调和优化模型，并提出一种改进的文化粒子群算法，求解

2、所有可行调和配方从而确定最优调和配方。典型的测试函数验证了该算法解决约束问题的有效性，应用实例表明该模型具有良好的可行性，也进一步说明了算法的有效性。关键词：石脑油调和优化文化算法粒子群算法模型中图分类号：TM344．i文献标志码：A文章编号：1007—7324(2012)01—0043-05ResearchonMulti-componentNaphthaRecipeOptimizationwithImprovedParticleSwarmOptimizationUsingCulturalAlgorithmWangL

3、ina，CaoCuiwen(SchoolofInformationScienceandEngineering，EastChinaUniversityofScienceandTechnology，Shanghai，200237，China)Abstract：Accordingtoexistingproblemofyieldandqualitymissingthestandardrequirementformulti—componentnaphthaofarefinery，theblendingoptimizationm

4、odelandthecalculationarestudiedrespectively．Theoptimizedmodelbasedoncombinatoricsisestablishedaccordingtotherestrictedfactorsofthestockofallnaphthacomponents，productpropertyandfinishedgoodsqualityspecifications，andanimprovedparticleswarmoptimizationbasedoncultu

5、ralalgorithmisproposedtoconductthecalculationfordefiningallfeasiblerecipes，andprovidetheoptimizedrecipe．Theeffectivenessofthealgorithmsolvingconstrainedproblemisverifiedbyclassica1testfunctions．Theactualapplicationcaseindicatesthegoodfeasibilityofthemodel，which

6、furthershowsthevalidityofthealgorithm．Keywords：naphtha；blendingoptimization；culturalalgorithm；particleswarmoptimization；model随着环保意识的增加，成品油的质量指标越接决定调和方案的优化精度，同样需要引起重视。来越高[1]，对调和成油品的中间产品油—石脑油的近年来，智能优化算法广泛应用于各种领域，包括要求也越来越高。油品调和[2]是指根据成品油油品调和调度问题的研究，如遗传算法求解原油混的质量指标

7、要求，选择从不同生产装置提炼出合合优化_5]，粒子群算法求解油品调和优化问适的组分油，按照一定比例进行调和。由于原油题]。本文提出一种改进的文化粒子群算法性质的不同，其石脑油馏分性质(族组成、芳烃、饱IPSOCA(ImprovedParticleSwarmOptimization和蒸汽压等)不同，且不同二次加工装置产出的石basedonCulturalAlgorithm)。与基本的文化粒脑油组分性质也不尽相同[3]。通常有些质量指标达不到要求，而有些质量指标却可能略有富裕，因稿件收到日期：201卜1O—O1，修改稿收

8、到日期：201卜lO一14。此油品调和是一项困难而关键的工作。对于多组基金项目：国家“863”高科技研究发展项目(2009AA04Z141)；中央高分油调和石脑油，建立组合数学模型以获得所有满校基础研究项目，教育部博士点基金(2∞8O251∞10)；上海市自然科学足质量指标要求的调和方案成为关键。基金(1OzR14O83OO，l1ZR14098