基于粒子群优化算法的烯烃聚合反应动力学参数估计

• 作者: 田洲 洪华平 石杰 王振雷
• 来源期刊: 化学反应工程与工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 免疫算法 动力学参数估计 微观链结构
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 页码范围: 12-22
• 页数: 11页
• 分类号: TQ325.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11730/j.issn.1001-7631.2022.01.0012.11

摘要

聚合反应动力学参数估计是烯烃聚合过程建模与优化的重要环节和难点.针对Ziegler-Natta催化剂多活性中心特性、反应复杂、动力学参数多的问题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的烯烃聚合反应动力学参数估计方法.该方法以聚烯烃分子量分布(MWD)、短支链分布(SCB)、共聚组成分布(CCD)等微观链结构为目标,以动力学参数为优化变量,采用免疫算法(IA)和PSO算法直接进行优化求解.结果表明:两种算法均可以实现以MWD为目标的均聚反应动力学参数的估计,但PSO算法可以实现多活性位烯烃聚合反应动力学参数的准确估计,且求解速度比IA法更快.该方法为面向精细链结构的烯烃聚合过程模型化研究提供了新手段.