基于模拟分析技术和随机搜索算法的化工过程能量集成方法研究

2007 年 4 月 Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities Apr. 2007文章编号：1003-9015(2007)02-0322-06基于模拟分析技术和随机搜索算法的化工过程能量集成方法研究钱新华, 孙晓静, 王克峰, 董宏光, 姚平经(大连理工大学过程系统工程研究所, 辽宁大连 116012)摘要：夹点和模拟分析技术已在化工能量集成中广泛应用。

今以夹点技术为基础，对化工过程系统用能进行诊断，根据“过程用能一致性”原则提出能量集成改造方案，通过改变塔压实现塔顶冷凝器与塔底再沸器的热集成多效蒸馏。

夹点技术实现的优化目标仅是热回收最大或公用工程能耗最小，不能实现包括设备整体费用最小的过程全局最优化。

研究基于模拟技术，通过灵敏度分析，得到精馏塔各操作参数的样本映射数据，通过多项式拟合得到参数关联方程，并在遗传算法及模式搜索中设计过程费用函数，提出了将模拟分析技术与随机搜索算法相结合的，以过程费用函数最小化为优化目标的能量集成方法。

工业实例的成功设计应用证明了其有效性和可行性。

关键词：能量集成；夹点技术；模拟分析；遗传算法；模式搜索中图分类号：TQ015.9；TQ021.8 文献标识码：AEnergy Integration Based on Simulation Analysis and Stochastic SearchQIAN Xin-hua, SUN Xiao-jing, WANG Ke-feng, DONG Hong-guang, YAO Ping-jing(Process Systems Engineering Institute, Dalian University of Technology, Dalian 116012, China)Abstract: Pinch analysis technology has been widely used for energy integration throughout the process industry. However, it targets only the minimization of energy cost rather than total cost function minimization which includes the investment cost in addition to the utility cost. Here a study on energy integration of process system was presented, which is based on combined applications of Stochastic Search and Simulation Analysis. Simulation and pinch analysis is implemented on ASPEN engineering suite, and Genetic Algorithm (GA) and Pattern Search (PS) are implemented in MATLAB toolbox. After simulating the process system in AspenPlus, the stream data are generated automatically by the interface between AspenPlus and AspenPinch, then the heating and cooling curves are drawn in AspenPinch, via which ways of debottlenecking for energy integration are found. An appropriate Cost Function of process system is easily embedded in GA or PS, which helps target the cost function minimization in process system. The energy integration of petrochemical gas separation plant was taken as a case to demonstrate the validity and feasibility of the proposed method.Key words: energy integration; pinch analysis; simulation analysis; genetic algorithm; pattern search1 前言能量集成[1,2]是以合理利用能量为目标的全过程系统综合。

一、Accelrys材料科学软件的主要应用领域包括：- 固体物理及表面化学- 催化、分离与化学反应- 高分子及软材料- 纳米材料- 材料表征与仪器分析- 晶体与结晶- QSAR (定量构效关系) 与配方设计Accelrys(美国)公司是世界领先的计算科学公司，是一系列用于科学数据的挖掘、整合、分析、模建与模拟、管理和提交交互式报告的智能软件的开发者，是目前全球范围内唯一能够提供分子模拟、材料设计、化学信息学和生物信息学全面解决方案和相关服务的软件供应商，所提供的全面解决方案和科技服务满足了当今全球领先的研究和开发机构的要求。

Accelrys材料科学软件产品提供了全面和完善的模拟环境，可以帮助研究者构建、显示和分析分子、固体、表面和界面的结构模型，并研究、预测材料的结构与相关性质。

Accelrys的软件是高度模块化的集成产品，用户可以自由定制、购买自己的软件系统，以满足研究工作的不同需要。

Accelrys软件用于材料科学研究的主要产品是Materials Studio分子模拟软件，它可以运行在台式机、各类型服务器和计算集群等硬件平台上。

Materials Studio分子模拟软件广泛应用在石油、化工、环境、能源、制药、电子、食品、航空航天和汽车等工业领域和教育科研部门；这些领域中具有较大影响的跨国公司及世界著名的高校、科研院所等研究机构几乎都是Accelrys产品的用户。

Materials Studio分子模拟软件采用了先进的模拟计算思想和方法，如量子力学（QM）、线性标度量子力学(Linear Scaling QM)、分子力学(MM)、分子动力学(MD)、蒙特卡洛(MC)、介观动力学(MesoDyn)和耗散粒子动力学（DPD）、统计方法QSAR(Quantitative Structure - Activity Relationship )等多种先进算法和X射线衍射分析等仪器分析方法；模拟的内容包括了催化剂、聚合物、固体及表面、界面、晶体与衍射、化学反应等材料和化学研究领域的主要课题。

石油化工行业中的过程模拟与优化技术综述概述：石油化工行业一直是全球经济的重要支柱之一，涉及石油开采、炼油、化工产品制造等多个环节。

为了提高生产效率、降低成本并满足环境保护要求，石油化工企业不断探索并应用过程模拟与优化技术。

本文将综述石油化工行业中的过程模拟与优化技术及其应用，以及未来发展的趋势。

一、过程模拟技术过程模拟是通过数学模型和计算机仿真技术对石油化工生产过程进行描述和预测的方法。

它可以模拟出各种复杂的工艺操作和条件，为生产中的决策提供科学依据。

1.1 数学模型数学模型是过程模拟的基础，它以一系列方程和算法来描述石油化工生产过程中的物质传递、能量转化和反应。

常见的数学模型包括质量平衡、动量平衡、热平衡、物料性质计算等。

通过数学模型，可以预测工艺过程中的温度、压力、组分分布等关键参数。

1.2 计算机仿真技术计算机仿真技术使过程模拟变得更加高效和准确。

通过计算机软件，可以实现对复杂工艺过程的仿真和优化。

常见的石油化工仿真软件有HYSYS、Aspen Plus等，它们能够模拟各种化工单元操作和流程流动，如反应器、分离器、换热器、管道网络等。

计算机仿真技术使工程师能够更好地理解工艺过程，并通过调整参数来优化生产效率。

二、过程优化技术过程优化是指通过改变工艺条件和操作策略，使石油化工生产过程更加高效、经济和环保的技术。

过程优化的目标是最大化产品产量、降低能耗和排放、提高产品质量。

2.1 基于模型的优化基于模型的优化是指基于数学模型和仿真结果，通过优化算法寻找最优解的方法。

常见的优化算法包括线性规划、非线性规划、动态规划、遗传算法等。

通过该方法，可以确定最佳操作条件、最优生产规划和最优投资策略，以实现生产过程的最大化效益。

2.2 数据驱动的优化数据驱动的优化是指通过对生产过程中所收集到的数据进行分析和挖掘，找到潜在的优化空间和改进点的方法。

常见的数据挖掘技术包括聚类分析、回归分析、关联规则挖掘等。

通过该方法，可以发现生产过程中的异常和偏差，并进行调整和改进。

化工领域的高效计算方法在当今化工领域，高效计算方法的应用已经变得越来越重要。

化工过程的模拟、优化和设计都需要大量的计算，传统的试验方法不仅费时费力，而且成本高昂。

因此，开发和应用高效计算方法成为了化工行业的一大趋势。

本文将介绍几种在化工领域中常用的高效计算方法，并讨论它们的优势和应用。

一、分子模拟方法分子模拟方法是一种基于分子尺度的计算方法，能够模拟和预测化学反应、吸附、扩散等过程。

其中最常用的方法是分子动力学模拟和量子化学计算。

1. 分子动力学模拟分子动力学模拟是一种通过模拟分子间相互作用和运动方式来研究化学过程的方法。

它可以计算液相的溶解度、扩散系数等物理性质，也可以模拟固体或液体的表面反应和催化反应。

分子动力学模拟的优势在于可以提供原子级别的细节，揭示分子间相互作用的原理和机制。

2. 量子化学计算量子化学计算是一种基于量子力学原理的计算方法，可以精确地计算分子结构、化学键能、反应势能面等性质。

它可以预测化学反应的速率、选择性和产物分布，对于催化剂的设计和优化具有重要价值。

量子化学计算的优势在于可以提供高精度的计算结果，对于复杂的反应机理和催化剂设计尤为重要。

二、反应动力学模拟方法反应动力学模拟方法是一种通过计算反应速率、平衡常数和反应机理来预测化学反应过程的方法。

其中常用的方法包括动力学模拟和密度泛函理论。

1. 动力学模拟动力学模拟是一种基于反应速率常数的计算方法，通过模拟反应物的相对运动和相对取向来计算反应速率。

它可以预测化学反应的速率常数、活化能和反应机理等参数。

动力学模拟的优势在于可以考虑分子碰撞和取向对反应速率的影响。

2. 密度泛函理论密度泛函理论是一种基于电子结构的计算方法，可以计算分子的电子密度、电子能级和电子间相互作用。

它可以预测化学反应的平衡常数、反应能垒和反应路径等信息。

密度泛函理论的优势在于可以考虑电子间相互作用对反应过程的影响。

三、流体力学模拟方法流体力学模拟方法是一种通过计算流体的运动和传递过程来研究化工过程的方法。

几种模拟软件介绍一、Aspenplus背景介绍AspenPlus是一种广泛应用于化工过程的研究开发，设计，生产过程的控制，优化及技术改造等方面的性能优良的软件。

该模拟系统是麻省理工学院于70年代后期研制开发的。

由美国Aspen技术公司80年代初推向市场，它用严格和最新的计算方法，进行单元和全过程的计算，为企业提供准确的单元操作模型，还可以评估已有装置的优化操作或新建，改建装置的优化设计。

这套系统功能齐全，规模庞大，可应用于化工，炼油，石油化工，气体加工，煤炭，医药，冶金，环境保护，动力，节能，食品等许多工业领域。

AspenPlus是基于流程图的过程稳态模拟软件，包括56种单元操作模型，含5000种纯组分、5000对二元混合物、3314种固体化合物、40000个二元交互作用参数的数据库。

对于一个模拟过程来说，正确的选择准确无误的物性参数是模拟结果好坏的关键。

AspenPlus为单元操作计算提供了热力学性质和传递性质参数，在典型的AspenPlus模拟中常用的物理性质参数有逸度系数，焓，密度，熵和自由能。

AspenPlus 自身拥G有两个通用的数据库：Aspen CD——ASPEN TECH公司自己开发的数据库，DIPPR——美国化工协会物性数据设计院设计的数据库。

另外还有多个专用的数据库，如电解质，固体，燃料产品，这些数据库结合拥有的一些专用状态方程和专用单元操作模块使得AspenPlus软件可使用于固体加工电解质等特需的领域，极大地拓宽了AspenPlus的应用范围。

二、化工流程模拟PRO/II流程模拟技术是与实验研究同样可靠和更为有效的一种研究手段，其应用极大地促进化学工业的发展。

化工流程模拟能使设计最优化，提高设计效率，结果得到效率较高的工厂；对寻找故障，消除“瓶颈”，优化生产条件和操作参数而进行旧厂改进。

另外，模拟仿真在教学培训工作中也具有独特的优越性。

PRO/II是一个在世界范围内应用广泛的流程模拟软件。

基于人工智能的化学知识谱构建与应用随着人工智能技术的不断发展，人们对于化学领域中的化合物结构、属性以及反应过程的认识和理解得到了更加全面的提升。

化学知识谱作为将化学领域中的知识转化为可计算的形式所使用的基础工具，在化学领域的研究与应用中发挥着越来越重要的作用。

本文旨在探讨基于人工智能的化学知识谱的构建和应用。

一、化学知识谱的构建1. 数据采集化学知识谱的构建需要大量的实验数据支持，而这些实验数据可以通过各种途径进行采集。

目前，公共数据库、专利文献、期刊论文等都是化学领域中常用的数据来源。

此外，大规模计算机模拟和分子动力学模拟也是获得实验数据的重要途径。

2. 数据清洗获得的数据通常存在着一定的噪音和冗余。

为了提高化学知识谱的准确性和可靠性，需要对数据进行清洗并去除不必要的信息。

3. 特征提取针对化学实验数据的特殊性，需要对数据进行特征提取。

常用的特征包括分子结构、物理属性、化学反应过程等。

4. 知识表示经过数据清洗和特征提取后，需要将化学实验数据转化为可计算的形式，以便于进行后续的人工智能计算和分析。

常用的知识表示包括知识图谱、本体表示和编程语言等。

二、基于人工智能的化学知识谱的应用1. 智能化学合成通过对化学实验数据的分析和计算，基于人工智能的化学知识谱可以预测化合物的结构和性质，从而指导合成优化，提高合成效率和成功率。

2. 化合物预测基于人工智能的化学知识谱可以通过数据分析和计算，预测化合物的物理属性、毒性、代谢反应等，从而为药物研发和毒理学评估提供有力的支持。

3. 化学反应优化通过对化学反应过程的分析，基于人工智能的化学知识谱可以预测反应的产物和反应产率，并指导反应优化，提高反应效率和成功率。

4. 药物研发基于人工智能的化学知识谱可以通过对药物候选合成路线的分析和计算，预测候选合成路线的效率并指导药物研发的方向。

5. 绿色化学基于人工智能的化学知识谱可以通过对反应路径和条件的优化，实现对化学合成过程的精细控制，减少废弃物的产生，实现绿色化学生产。

化工流程中的模拟与优化方法研究随着化工行业的不断发展和科技的进步，化工流程的模拟与优化方法的研究变得越来越重要。

化工流程的模拟是指使用实验或计算方法，建立数学模型来描述和预测化工流程中的各种物理、化学现象，以便为流程的优化提供参考。

而化工流程的优化则是指通过对流程参数、设计和操作策略等的调整，使得流程的性能达到最佳状态。

化工流程的模拟与优化方法研究主要包括以下几个方面：1.数值模拟：数值模拟方法是化工流程模拟与优化中最为广泛应用的方法之一、通过建立和求解流体动力学、传热传质、化学反应和动力学等方程组来描述和预测流程中的各种物理、化学过程。

数值模拟方法可以定量地描述流程中的各种现象，如温度分布、物质浓度分布、速度场等，从而提供流程优化的依据。

2.建模与参数估计：建立合理的数学模型是化工流程模拟与优化的基础。

建模可以通过实验数据或计算结果进行，主要包括质量平衡、能量平衡、动量平衡等方面的模型。

利用统计方法、系统辨识理论和参数估计技术可以对模型进行参数调整和优化，使模型更加准确地描述流程的行为。

3.优化算法与技术：流程优化是在满足产品质量要求和经济效益的基础上，通过调整流程参数和操作策略等来改善流程性能。

优化算法和技术可以分为传统优化方法和智能优化方法两类。

传统的优化方法包括最优化、动态规划、灵敏度分析等，它们主要基于数学分析和计算机算法实现。

而智能优化方法则是借鉴生物进化、神经网络、模糊逻辑等自然界的智能机制，通过模拟和调整参数来优化解。

智能优化方法具有全局能力和适应性强的优点，可以解决复杂化工流程的优化问题。

4. 软件开发与应用：化工流程模拟与优化方法的研究需要建立相应的软件开发平台。

这些软件可以提供数据处理、模型建立、参数估计、优化算法等功能，为工程师和研究人员提供便利的工具和环境。

当前，已经有许多流程模拟与优化软件（如ASPEN Plus、HYSYS等）广泛应用于化工工程领域，能够进行流程的动态模拟、能耗分析、装置优化等工作。

最优化方法在化工中的应用摘要：最优化方法主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。

其目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。

随着最优化理论的发展，最优化模型和算法的不断完善、创新，如遗传算法、神经网络的建立，进一步为建立可靠模型、精确求解铺平道路。

在化工生产与产品销售过程中，最优化的踪迹更是无处不在，如生产设备最优化、生产流程最优化、运输管道最优化、产品利润最优化，以及涉及相关化学实验、化学反应动力学的最优化模型。

最优化方法的日益成熟使化工生产低投入高产出得以实现，节约了资源提高了效率，降低了污染。

而一系列最优化软件，如Matlab、lingo等在化工过程中得到了广泛应用。

关键词：化工最优化设备管网1引言化工过程系统最优化设计的研究在过去二三十年中取得了很大的进展，这主要得益于计算及技术的发展，计算机的应用不仅仅体现在为大规模数值问题的处理提供了强有力的工具, 而更多地体现在为过程设计的经验和艺术插上了数字化的翅膀.大约在十多年前, 当大规模数学规划方法的实施仍面临一系列问题时, 在过程设计领域中一种新引入的概念方法一专家系统以及由此而引申的人工智能方法在解决实际问题上表现出的优势, 引起了人们的关注目前基于知识和规则的智能系统研究取得了很大的进展, 基于经验、工况分析以及逐渐演进方法等的设计过程也越来越多地由计算机完成, 应用知识和经验规则进行过程设计的计算机辅助系统逐步趋于完善, 特别是针对更加复杂(例如同时考虑环境影响以及安全性)的大规模过程系统设计问题, 这些方法仍会有很好的应用前景化工生产遍布现代生活的方方面面，涉及生活用品、工业材料、油气能源，不一而足。

化工过程是一个由原料到产品的过程，其中包含物质的转化与能量的传递，而节能省材一直是工业生产的目标之一；化学反应需要在特定的反应设备里进行，怎样设计反应器，使其既能满足生产要求又能高效率的利用资源，是化工设计者的设计原则；原料、产物与成品的输送需要管线，适当的管路管道尺寸的选择，管道的成本；产量的设定，产品的销售等这一系列问题都需要最优化选择，而最优化算法从建立模型、求解方法方面使这一系列决策尽可能达到最理想结果，以下将对最优化方法在化工过程各个部分的应用作简要介绍。

化学模拟的新方法博士生在计算化学领域的突破随着科技的不断进步和发展，计算化学作为一门交叉学科，在研究和应用领域都取得了长足的发展。

作为计算化学领域的一项重要技术，化学模拟在化学分子结构与物性关系研究、反应机理研究、新材料设计等领域中发挥着重要的作用。

近年来，博士生们在计算化学领域做出了一系列突破性的工作，提出了一些新的方法和技术，为化学模拟的发展带来了新的机遇和挑战。

一、基于量子力学的化学模拟方法1. 密度泛函理论（DFT）：DFT是计算化学领域中广泛应用的一种方法，可以精确地描述分子的几何结构和电子性质。

博士生们通过改进密度泛函的选择和开发新的近似方法，进一步提高了DFT的预测能力和计算效率。

2. 含时密度泛函理论（TDDFT）：TDDFT将密度泛函理论扩展到含时情况下，可用于研究分子的激发态和光谱性质。

博士生们提出了一些新的TDDFT方法，例如自洽场TDDFT和线性响应TDDFT，并成功地应用于材料科学和光化学领域。

二、经典分子动力学模拟方法1. 分子力场模拟：分子力场模拟利用经典力场来计算分子系统的能量和结构，可以预测分子的构象和动力学行为。

博士生们通过参数化力场和优化模型，提高了分子力场模拟的准确性和可靠性。

2. 相关动力学模拟：相关动力学模拟基于统计力学原理，通过模拟原子与周围环境之间的相互作用来预测分子的运动和相变行为。

博士生们开发了一些新的相关动力学方法，如Path Integral Molecular Dynamics (PIMD)，辅助了理论化学的研究与进展。

三、机器学习方法在化学模拟中的应用近年来，机器学习技术的发展给化学模拟带来了新的思路和方法。

博士生们利用机器学习算法，通过大量的计算和实验数据，构建了预测模型，用于高通量筛选材料和预测化学反应的产物。

这些方法不仅提高了计算效率，还在新材料的探索和设计中发挥了关键作用。

总结：博士生们在计算化学领域的研究中，通过提出新的方法和改进已有方法，推动了化学模拟技术的发展。

化工过程分析与合成绪论：1：化工过程的定义：原料经过物理或化学加工制成产品的过程。

2：实现方法：通过反应、分离、混合、加热、冷却、压力改变和颗粒尺寸的变化等一系列步骤实现的。

3：工艺流程：独立转化的单元过程由被处理的物料流连接起来，成化工过程生产工艺流程。

4：最重要的也是最常用的单元过程：1：化学反应过程2：分离过程3：换热过程4：流体输送过程5：设计的目标：高效益、易控制、环境友好和安全的过程。

6：两类优化流程结构的方法：探试法、算法方法7：判断最佳断裂的准则分为四类：①断裂的物流数最少；②断裂物流的变量数最少；③断裂物流的权重因子之和最少；④断裂回路的总次数最少。

8：自由度（设计变量）的选择原则：1：所选择的自由度必须真正独立2：自由度的选择应使问题求解尽量方便9：模拟型问题：理论级数、进料位置、塔顶（或塔底馏出量)、回流比→→塔顶、塔底的产品组成10：设计型问题：轻关键组分的塔顶回收率、重关键组分的塔底回收率、进料位置判据、回流比→→理论级数、进料位置、塔顶和塔底馏出量第二章：1：非理想体系——采用状态方程与活度系数相结合的模型；2：汽相状态方程模型：非理想气体模型：Benedict-Webb-Rubin-Lee-Starling（BWRS）；Hayden-O’Connell（用于Hexamerization的氢-氟化物状态方程）理想气体模型：Lee-Kesler（LK）；Lee-Kesler-Plocker；Peng-Robinson（PR）；采用Wong-Sandler混合规则的SRK或PR；采用修正的Huron-Vidal-2混合规则的SRK或PR；用于聚合物的Sanchez-Lacombe模型。

3：液体活度系数模型：Eletrolyte NRTL；Flory-Huggins；NRTL；Scatchard-Hilde-Brand；UNIQUAC；UNIFAC；van Laar；WILSON。