基于新型自适应采样算法的催化重整过程代理模型

• 作者: 张剑超 杜文莉 覃水
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 代理模型 Kriging模型 自适应采样 催化重整
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 928-937
• 页数: 10页
• 分类号: TE624
• 字数: 5969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20180915001

摘要

催化重整装置是石油加工的重要装置之一,直接使用机理模型对其进行优化耗时较长.代理模型方法能够有效地对机理模型进行近似,而采样方法对代理模型的精度有很大影响.提出了一种新的自适应采样算法? 基于最近邻和马氏距离的自适应采样算法.该算法从采样方法的全局搜索能力与局部搜索能力出发,通过求解优化问题在关键信息区域中获取样本点.采用7个测试函数进行测试,结果表明该算法能够选取对代理模型精度影响较大的采样点,从而有效地提升代理模型的精度.针对催化重整过程的关键质量指标建立了相应的代理模型,结果表明该算法能够很好地处理实际工程中的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜文莉	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	46	449	11.0	20.0
2	覃水		2	11	1.0	2.0
3	张剑超	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0