反应精馏的模拟与优化.pdf

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周天毕大謦硕士学位论文一0_I0爿j一a_学科专业：

i蛙91作者姓名：

塞重址一指导教师：

宋海华教授；净+半峦生R；2004年12月摘要反应精馏是化学反应与精馏分离相结合的化工操作过程，因其具有选择性强、投资少、能耗低等优点而受到研究者们的广泛关注，并且在工业生产中得到广泛的应用。

反应精馏过程由于存在化学反应和分离之间的强烈相互作用而具有高度的复杂性，在模拟时许多算法模型都存在明显的不足，并且优化方法也不多。

本文利用人工神经网络（ANN）模型来模拟反应精馏过程，无需考虑反应精馏塔内发生的具体过程及其机理，不但能够获得很好的模拟效果，而且计算方法也比较简单。

在建立ANN模型时，首先用ASPEN软件模拟计算出多组数据以弥补实验数据不多的不足，然后通过比较两种不同的隐含层传递函数和不同隐含层节点数的ANN对训练集和验证集的预测效果，从而优选出ANN的结构。

遗传算法具有适应性强、不易陷入局部最优点等特性而在工程优化中有着广泛的应用。

本文提出基于分量加权的多目标遗传算法并与ANN结合对反应精馏过程进行多目标的优化。

优化结果表明，多目标遗传算法结合ANN对反应精馏进行优化是可行的，而且具有很高的精度。

本文以乙酸甲酯水解催化精馏和合成乙酸乙酯的反应精馏过程为例说明上述模拟和优化方法。

关键词：

反应精馏，模拟，人工神经网络，遗传算法，多目标优化ABSTRACTReactivedistillationisaprocesswitllchemicalreactionandseparationIthasattractedmanyresearchersandhasbeenusedwidelyforthevirtuesofNighselectivitylowcapitalinvestmentandlittleenergyconsumptionBecauseoftheviolentlyinteractionsbetweenreactionandseparation，manymodelshaveshortcomingswhensimulatingreactivedistillationandtherearefewmethodsforoptimizingtheprocessInthisthesis，artificialneuralnetwork（ANN）modelsarepresentedtosimulatereactivedistillationwithnoconsiderationofthespecificprocessandmechanisminthecolumnsTheresultsshowthatgoodeffectsCanbeachievedusingANNmodels、itlhighsimplicityMoredataareproducedbysoftwareofASPENtomakeuptheshortageofexperimentaldatawhensettinguptheANNmodelsBycomparingthedifferentpredictiveresultsofdifferentANNstothetrainingsetandtestingset，thetransferfunctionandnodesofhiddenlayerareascertained，thustheoptimalstructureofANNiSestablishedGeneticalgorithmisusedbroadlyinengineeringoptimizationwiththeexcellentadaptivecharacterandthedistinguishedabilityinsearchofglobalsolutionInthisthesis，amultiobjectivegeneticalgorithmbasedondifferentweightsispresentedIncompanywitlltheANNmodelsthemulti-objectivegeneticalgorithmisusedtooptimizetheprocessofreactivedistillationResultsoptimizedshowthattheproposedmethodisfeasibleandhashighprecisionsProcessesofoctalyticdistillationforhydrolyzingethylacetateandreactivedistillationforsynthesizingethylacetatearetakenaSexamplestOdemonstratetheproposedsimulationandoptimizationmethodsXEYWoRDS：

ReactiveDistillation，Simulation，ArtificialNeuralNetwork，GeneticAlgorithm，Multi-ObjectiveOptimization独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得盘蓬盘茎或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

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200S年1月二I同日目争年唐咕、覆刚妒鹞聃师字导掣前言前言反应精馏是精馏技术中的个特殊领域，它是化学反应与精馏分离相耦合的化工过程。

同传统生产工艺相比，反应精馏过程具有选择性强、转化率高、生产强度大、产品纯度高、投资少、操作费用少、能耗低等特点。

目前，在醚化、酯化、水解、加氢、烷基化、异构化等过程中，反应精馏已经得到了广泛的应用。

有关反应精馏的研究始于1921年。

经过80多年的发展，虽然至今尚未建立起完整的反应精馏理论体系以及进行过程计算的通用方法，但是反应精馏的研究对象却不断扩大，已经从均相反应精馏系统扩展到非均相催化精馏系统，计算模型也由平衡级模型发展到非平衡级模型，进而到非平衡混合池模型。

反应精馏研究的深入发展，为优化操作和设计装置提供了极为有力的工具，也使得反应精馏技术在生产中的应用越来越广泛。

反应精馏过程具有高度的复杂性，因为涉及多种过程的相互作用，所以整个体系呈现出高度的非线性，而且反应精馏塔的结构比较特殊，塔内传质和传热的实际情况远未被充分认识，因此虽然已经提出了许多反应精馏算法模型，并且也获得一些效果，但是它们都存在明显的不足。

人工神经网络（AaifieialNeuralNetwork。

ANN）是一类高度复杂的并行非线性动力学系统，它不依赖于精确的数学模型，具有很好的鲁棒性和较强的自适应非线性并行学习和判断的能力。

本文利用ANN模型来模拟反应精馏这一复杂过程，无需考虑反应精馏塔内发生的具体过程及其机理，不但能够获得很好的模拟效果，而且计算方法也比较简单。

反应精馏的优化是一个多目标、多约束的混合整数非线性规划（MixedIntegerNon-LinearProgramming，MINLn问题【1引，利用传统的优化算法如Newton法、单纯形法、罚函数法等，因为对目标函数或者变量的要求比较严格往往不能奏效。

遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）具有适应性强、不易陷入局部最优点等特性而广泛应用于工程优化中。

所以，本文采用GA对反应精馏过程进行多目标的优化。

优化结果表明，本文提出的多目标遗传算法结合ANN对反应精馏进行优化是可行的，而且具有很高的精度。

第一章文献综述第一章文献综述11反应精馏的基础研究反应精馏的基础研究主要包括：

反应动力学、化学相平衡、传质等几个方面。

这几方面的进展，将会直接影响反应精馏技术在工业中的应用与发展，本节将对此进行综述。

111反应动力学般来说，化学反应多在催化剂存在的情况下进行。

最初研究的反应精馏塔中的反应多数是均相的，即可以将催化剂与反应物一起，根据反应物的挥发度或者停留时间的要求，在不同位置引入到反应精馏塔中。

均相反应精馏存在的主要缺点为