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摘要:
针对促进油品烷基化脱硫目标反应的催化精馏过程,采用多目标优化方法对该过程进行建模和分析.建立烷基化脱硫催化蒸馏的平衡级模型,使用Aspen Plus进行求解.建立基于提高烷基化反应选择性、降低全塔总板数和操作成本的多目标优化模型,使用带精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对该模型进行求解,得到烷基化催化精馏脱硫过程的多目标优化的Pareto前沿和Pareto解集.通过分析Pareto解集,发现进料位置和精馏段塔板数存在线性关系,反应段塔板数的降低及反应选择性的提高都以提升操作费用为代价,提馏段塔板数对反应选择性及操作成本影响不大.与灵敏度分析的优化结果相比,采用多目标优化方法提高了烷基化反应的转化率和选择性,降低了馏分中的硫含量,降低了操作费用.这些结果证明在烷基化催化精馏脱硫过程中使用多目标优化的有效性.
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基于多目标优化精馏系统综述
精馏系统
多目标
优化
遗传算法
粒子群
响应面
神经网络
正交设计
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 油品烷基化催化精馏脱硫过程的多目标优化
来源期刊 高校化学工程学报 学科 工学
关键词 反应精馏 烷基化脱硫 多目标优化 遗传算法
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 化工系统工程
研究方向 页码范围 1258-1264
页数 7页 分类号 TQ021.8
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-9015.2020.05.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张鹏 121 797 12.0 24.0
2 杨伯伦 128 1975 22.0 38.0
3 赵其辰 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
反应精馏
烷基化脱硫
多目标优化
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高校化学工程学报
双月刊
1003-9015
33-1141/TQ
大16开
杭州 浙江大学玉泉校区化学工程与生物工程学系
1986
chi
出版文献量(篇)
3841
总下载数(次)
3
总被引数(次)
32754
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