基于GA-BP網(wǎng)絡(luò)的制氫轉(zhuǎn)化爐生產(chǎn)過程優(yōu)化的研究.pdf

1、作為近年來,過程控制領(lǐng)域中的前沿研究課題——大型工業(yè)生產(chǎn)裝置優(yōu)化模型的確立,對實際生產(chǎn)具有很重要的指導(dǎo)意義。在石化行業(yè)的制氫生產(chǎn)裝置中,轉(zhuǎn)化爐是重要的生產(chǎn)環(huán)節(jié),其穩(wěn)定、安全、高效運行對氫氣生產(chǎn)具有重要的作用。因此對制氫轉(zhuǎn)化爐實施基于智能控制的優(yōu)化操作具有重要的理論和實際意義。本文以遼陽石油分公司煉油廠制氫裝置為研究對象。通過對制氫轉(zhuǎn)化爐的工藝過程以及控制過程的分析,結(jié)合智能控制理論,提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量方案。該

2、模型可以對生產(chǎn)過程中難以直接測得的轉(zhuǎn)化氣中甲烷的含量進行在線測量。仿真結(jié)果表明通過上述方法建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型具有較好的測量精度。在軟測量模型的基礎(chǔ)上利用遺傳算法,以轉(zhuǎn)化爐在運行過程中生產(chǎn)的轉(zhuǎn)化氣中甲烷含量的最小化為控制目標(biāo),獲得轉(zhuǎn)化爐的最優(yōu)控制量。本文將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于制氫轉(zhuǎn)化氣中甲烷含量的軟測量,同時對轉(zhuǎn)化爐的控制量進行了優(yōu)化研究。利用優(yōu)化后的控制量對轉(zhuǎn)化爐進行控制可降低制氫裝置物耗、能耗和生產(chǎn)成本,所取得的效益將是顯著