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冷卻器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)綜合方法到目前為止，冷卻器網(wǎng)絡(luò)HEN綜合的方法基本上可歸納為3類啟發(fā)探試法數(shù)學(xué)規(guī)劃法和人工智能法。
1.1啟發(fā)探試法在用啟發(fā)試探法進(jìn)行換熱網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)合成中，用得最多的就是20世紀(jì)70年代末加，1提出算法。有關(guān)這些方法本文不再贅述。
1.2數(shù)學(xué)規(guī)劃法應(yīng)用得最多的是數(shù)學(xué)規(guī)劃法。由于許多化工過程綜合問可以歸結(jié)為混合整數(shù)非線性規(guī)劃問MLNLP，所以如何有效地對其進(jìn)行求解是近年來過程綜合領(lǐng)域非常活躍的研究方向。
目前MlNLP問傳統(tǒng)的算法主要有分枝定界法廣義6以分解法外逼近等24.尹洪超等5又提出了些改進(jìn)箅法61.這些確定性方法對目標(biāo)函數(shù)有定的要求，不易得到函數(shù)的全局極值解。
而艮求解效率較低，不適合大規(guī)模問的求解。近年來人們逐漸將隨機尋優(yōu)法引人到過程系統(tǒng)綜合中，取得了些卓有成效的結(jié)果。隨機尋優(yōu)法最常的有遺傳算法模擬退火算法。近年來，遺傳算法越來越多地應(yīng)用到工程技術(shù)領(lǐng)域處理復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。這種方法對不同的系統(tǒng)綜合問具有通用性75，而且可進(jìn)行各子系統(tǒng)之間的多目標(biāo)同步聯(lián)合優(yōu)化和能量集成，得到最優(yōu)的系統(tǒng)流程結(jié)構(gòu)和操作參數(shù)。
方海鹛等8將遺傳算法用于求解大規(guī)模換熱網(wǎng)絡(luò)綜合問，但所求結(jié)果不定為全局最優(yōu)解。
為更好的解決這問，近些年來對傳統(tǒng)遺傳算法做了些改進(jìn)。王克峰等9提出了種混合遺傳算法。該算法針對遺傳算法中常的提前收斂或局部最小現(xiàn)象提出幾種算子，實例明本算法具有較強的全局優(yōu)化能力。在隨后的研究中，他又將種改進(jìn)的遺傳算法1應(yīng)用于大規(guī)模無分流換熱網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)綜合問流股數(shù)超過50股的嚴(yán)格的混合整數(shù)非線性規(guī)劃MINLP超結(jié)構(gòu)模型，成功地解決了組合爆炸問。劉洪謙等有效地防止了搜索過程陷入局部極值陷阱，實現(xiàn)了全局搜索。王豪12等提出種基于遺傳算法和受控隨機搜索的系統(tǒng)優(yōu)化策略。該方法可用于解決較大規(guī)模的系統(tǒng)優(yōu)化問統(tǒng)遺傳算法的計算精度和速度，文獻(xiàn)13將叩1只0出0，3，6，16加0算法引人遺傳算法中，得到遺傳找混合算法。不僅提了傳統(tǒng)遺傳算法的計算精度和速度并且有利于遺傳算法跳出局部最優(yōu)值達(dá)到全局最優(yōu)值。
盡管遺傳算法以其，棒性可并行處理性及高效率得到廣泛的應(yīng)用，但由于實際工程中變量規(guī)模龐大，使遺傳算法的優(yōu)勢不能得到充分發(fā)揮。為此，0，41采用了模擬退火算法來求解離散和連續(xù)問種改進(jìn)的自適應(yīng)模擬退火算法，用于求解大規(guī)模非凸MINLP問。
遺傳算法和模擬退火算法有很好的實用性，如對目標(biāo)函數(shù)的要求不高算法簡單易于實現(xiàn)。同時者又有不同的優(yōu)點模擬退火算法關(guān)于收斂性有嚴(yán)格的理論證明，怛是從單點進(jìn)行搜索，不具有隱含隱含的并行性。為充分發(fā)，兩者的優(yōu)越性，文獻(xiàn)16；將改進(jìn)的遺傳算法和模擬退火算法有效地結(jié)合，增強了遺傳算法的搜索能力，預(yù)防了傳統(tǒng)遺傳算法提前收斂的缺陷。同時又可處理熱冷流股數(shù)超過100的大規(guī)模過程系統(tǒng)的用能優(yōu)化問。方海鵬17等也是將兩者有效地結(jié)合，提出了種新的處理方法。他首次將化工換熱網(wǎng)絡(luò)綜合問化為雙層規(guī)劃。其層規(guī)劃是關(guān)于排序的優(yōu)化問，下層規(guī)劃是關(guān)于冷卻器出人口溫度的約束規(guī)劃。又將下層規(guī)劃轉(zhuǎn)化為關(guān)于各冷卻器的換熱量的混合整數(shù)規(guī)劃。避免了傳統(tǒng)遺傳算法應(yīng)用懲罰函數(shù)的方法處理約束條件時產(chǎn)生的大量不可行解的缺陷，而且新模型的優(yōu)化變量數(shù)成倍減少，增強了遺傳算法獲得全局最優(yōu)解的能力。
隨著計算機技術(shù)的逐步發(fā)展，數(shù)學(xué)規(guī)劃法的些優(yōu)點得到了充分的發(fā)揮，如它可以得到統(tǒng)計意義上的最優(yōu)解。怛它仍然存在些缺陷計算工作量較大，即使求解非常簡單的問，也需要花費大量機時；只適合于凸函數(shù)；對于多峰問易于出現(xiàn)局部最優(yōu)解。因此近年來提出了些新的優(yōu)于數(shù)學(xué)規(guī)劃法輯與啟發(fā)性知識的MINLP過程優(yōu)化綜合方法。還有方海鵬等19將論和群論的方法應(yīng)用于換熱網(wǎng)絡(luò)綜合問。
1.3人工智能法有關(guān)人工智能法的研究不是很多。主要的有專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
1.3.1專家系統(tǒng)近些年來用專家系統(tǒng)來解決換熱網(wǎng)絡(luò)綜合十分普遍。這是因為實際的換熱網(wǎng)絡(luò)綜合問十分復(fù)雜，匹配過程中要考慮許多約束條件，而且這些約束往往是描述性規(guī)則，根本無法用數(shù)學(xué)方程而應(yīng)用專家系統(tǒng)則很好的解決了這問。
華南理工大學(xué)的李志紅等人在1998年就指出，各種工程因素如設(shè)備材質(zhì)冷卻器類型等因素是定性的而非量化因素，很難用般的數(shù)學(xué)方法直接出來。因此，提出用專家系統(tǒng)方法處理上述各種，程因素即把上述工程因素通過專家系統(tǒng)方法歸納到成本方程中。隨后的研究中又將專家系統(tǒng)應(yīng)用于大規(guī)模換熱網(wǎng)絡(luò)超結(jié)構(gòu)模型及，步最優(yōu)綜合設(shè)計。利用專家系統(tǒng)確定的物流的分流及匹配禁止作為約束條件建立了數(shù)學(xué)模型。通過模型能自動地獲得換熱網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)結(jié)構(gòu)。這不僅簡化了網(wǎng)絡(luò)超結(jié)構(gòu)模型的形式，降低了模型的規(guī)模，而且結(jié)構(gòu)更全面，更接近工程實際的需求；同年她又利用相同的原理提出了同時考慮控制性能的有分流網(wǎng)絡(luò)的合成方法22該方法適用于大規(guī)模換熱網(wǎng)絡(luò)的合成和控制的集成，具有很高的應(yīng)用價值。清華大學(xué)的張平等23人設(shè)計了個正向推理的專家系統(tǒng)解決初始網(wǎng)絡(luò)中的換熱不均問。利用專家知識和經(jīng)驗，建立了調(diào)優(yōu)規(guī)則的知識庫，并應(yīng)用回溯控制策略搜索調(diào)優(yōu)規(guī)則隨著調(diào)優(yōu)規(guī)則的豐富，該系統(tǒng)可以進(jìn)步解決初始網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)中的壓降不均和物流工藝溫度不滿足等問，因此具有良好的擴充性。
1.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)張雯等24在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上結(jié)合遺傳算法提出種冷卻器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化新算法。該算法能夠以隨機方式搜索網(wǎng)絡(luò)拓樸結(jié)構(gòu)和運行參數(shù)，有效地克服了傳統(tǒng)冷卻器優(yōu)化方法的不足。6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)HNN是個動力學(xué)系統(tǒng)。它的求解，對模型參數(shù)的依賴性很強。模型參數(shù)選擇不當(dāng)，很容易使結(jié)果陷入局部極小值。為此，北京化工大學(xué)的畢立群25等將HNN與專家系統(tǒng)相結(jié)合進(jìn)行換熱網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。這種混合方法不僅可以發(fā)揮叩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型尋優(yōu)速度快的優(yōu)勢，而且在專家系統(tǒng)的作用下，減小了叩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型參數(shù)的依賴性，保證了全局最優(yōu)解。對于較復(fù)雜的實際問，也能在合理的時間內(nèi)得到結(jié)果，不會受到問規(guī)模的限制。
2換熱網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用前景對于換熱網(wǎng)絡(luò)綜合，大多數(shù)工作都是兼顧了這些目標(biāo)公用工程負(fù)荷最少；冷卻器換熱面積最��；換熱設(shè)備數(shù)最少。近些年來考慮些具體工程因素不同冷卻器具有不同的適宜傳熱溫差冷卻器的材質(zhì)及類型不同各冷卻器的傳熱系數(shù)相差很大以及設(shè)備法更具有實用性。但對于些非定量目標(biāo)，如換熱。676.
網(wǎng)絡(luò)的彈性卻沒有引起足夠的重視。
換熱網(wǎng)絡(luò)的彈性是指在穩(wěn)態(tài)或動態(tài)下的可操作性。在石油化工等現(xiàn)代過程工業(yè)中，生產(chǎn)條件經(jīng)常在某范圍內(nèi)波動。為了保證正常高效的運轉(zhuǎn)，換熱網(wǎng)絡(luò)的彈性要求是很重要的。目前，有人引人彈性指數(shù)作為換熱網(wǎng)絡(luò)柔性的測量126，用以找出現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的瓶頸即哪些冷卻器的負(fù)荷或傳熱溫差限制了網(wǎng)絡(luò)的彈性指數(shù)或新網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計；1也有采用混合整數(shù)線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃模型同網(wǎng)絡(luò)柔性分析相結(jié)合的方法來處理流股流量人口溫度有變化因此涉及個適合于大規(guī)模的彈性換熱網(wǎng)絡(luò)綜合就顯得很重要。
3結(jié)語由上可以看出，換熱網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)綜合的方法已經(jīng)相當(dāng)成熟。近些年來出現(xiàn)的新方法都是越來越兼顧了定量和非定量目標(biāo)，然后對其進(jìn)行權(quán)衡，得到最優(yōu)件即對于彈性換熱網(wǎng)絡(luò)綜合的理論卻不是很成熟。
因此更好的開發(fā)彈性換熱網(wǎng)絡(luò)綜合方法對于化學(xué)工程以及石油化工具有很重要的意義。

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