某氯碱化工集团PVC糊树脂厂水网络优化

文章以安徽某氯碱化工集团PVC糊树脂厂为研究对象,探索工业水网络的优化设计;在分析该厂用水现状的基础上,采用数学规划法,建立了废水回用网络优化模型;利用GAMS通用软件优化计算,得到了经优化的用水网络和最小新鲜水耗用量,并通过水网络结构的调整,提出了最终水回用方案.     

都江堰灌区水资源优化调度系统研究

针对都江堰农业灌区覆盖面广，各区域灌溉农时略有差异和具备二级配水管理机构的特点，在非充分灌溉和大系统理论基础上，提出了基于时空优化的农业用水优化调度模型以及多目标用水群决策支持机制，构建了适合都江堰灌区的水资源优化调度系统框架，并重点研究了优化模型并初步探讨了群决策机制的实现方法．该系统可实施性强，部分研究结果应用于都江堰灌区渠首6条干渠配水系统，经过近一年的运行，取得了良好的效果．     

城市污水回用深度处理技术概论

城市污水回用可以缓解水资源危机，由于它具有水源稳定可靠、处理成本较低等优点，已经越来越受到世界各国人们的重视。市污水经处理后可广泛应用于工业、农业、城市杂用水、景观境用水、补充水源等多个领域，为了提高污水回用质量，拓展水回用范围，城市污水回用深度处理技术成为一项重要的研究题。     

废水零排放的一种复合型方法

提出了一种复合型零排放方法．即通过回用、再生回用、再生循环实施的废水最小化来确定系统中最小新鲜水耗量，然后采用分布式废水治理系统，利用常规治理方法使废水达到深度治理要求的进口浓度．深度治理产生足够品质的水通过再生循环可满足新鲜水使用过程的用水要求．实例证明了废水零排放的可能性和所提方法的可行性．     

城市供水系统优化运行模型的研究

鉴于城市供水系统中产水与配水的费用关系和系统优化理论，将整个城市供水系统中各水厂处理工艺优化运行与管网优化调度作为一个系统优化问题加以考虑，从取水到配水进行统筹优化，提出了同时包含产水和输配水的供水系统优化运行模型的概念并建立了相应的数学模型，经过试算发现，该模型在现有生产条件和生产习惯的前提下，可大幅度降低整个供水行业的生产费用，具有显著的社会和经济效益。     

论中水回用系统在高校应用的必要性及可行性研究

随着高等教育的发展，高等院校校区分布呈现区域化，校区随着人员的增多已经成为城市用水大户。在高校区启用中水回用系统．对节约水资源具有非常现实的意义。本文在分析高校中水回用必要性的基础上，又进一步阐述了高校中水应用的可行性。     

融合水夹点分析的具有中间水道用水网络设计

为了快速有效地进行具有中间水道的用水网络设计,提出了基于水夹点分析的用水网络设计方法。水夹点分析基于对用水过程中使用新鲜水或回用水的指导,获得初始中间水道浓度估计值并给出中间水道中水分配的基本规则。首先根据水夹点浓度确定中间水道杂质浓度,并对用水单元进行分组,安排用水单元在用水网络中的位置,然后优化中间水道水流量,确定最优用水网络结构。水夹点分析提供具有中间水道初始用水网络结构,降低数学优化求解的规模和难度,所提夹点设计方法简捷易行。2个实例的计算结果表明,所提出的方法比简单的夹点分析和节水因子方法可分别节水2.56%和7.58%。     

间歇反应过程的动态优化与集成控制

为达到间歇反应动态安全性能控制和产品质量控制的双重目标，采用动态规划方法求解间歇反应过程的优化问题，结合通用模型控制算法实现间歇过程的动态优化和集成控制．首先将间歇反应过程分解成动态优化模型及过程控制模型，然后通过动态优化与闭环控制策略集成，同时考虑不确定参数的影响，来提高间歇过程的产品质量及运行安全性．将该方法应用于连串放热反应的间歇过程，结果验证了其可行性和正确性．     

7055铝合金半连续铸造过程区域水冷工艺数值模拟

建立了7055铝合金半连续铸造过程的数学模型,采用了有限元模拟软件Procast对铸造过程进行模拟,模拟过程还采用了Procast模拟连铸的MILE算法.通过在结晶器下方设置区域冷却装置刮水板,使半连续铸造的二次冷却水在挡水板位置被阻挡和分流,实现区域冷却效果,保证铸造过程中刮水板下方铸坯自然空冷,铸锭利用自身余温"低温回火",有效降低了铸造内应力,抑制了铸坯开裂.仿真了刮水板不同位置的温度场与应力场的变化情况,模拟结果显示,适当减小区域冷却范围,可有效减小表面裂纹和中心裂纹产生的倾向性.     

水资源优化配置中的市场交易博弈模型

提出了一种把用水权和排污权结合起来的水市场交易方案．该方案首先根据一定流域内用水者的用水权、排污权的初始分配不同，用水过程中水资源的利用率、节水成本、治污成本等不同，从而导致其用水效益不等的状况，建立了以水资源社会总效益最大为目标的完全信息动态博弈模型，随后基于逆向归纳法求出此模型的子博弈精炼纳什均衡解，得到用水者在水市场中可行的最优交易方案．该方案综合考虑了用水者的用水权和排污权，充分利用市场机制来优化配置水资源，算例表明了模型具有可行性．     

松花江流域蓄滞洪区方案优选智能决策研究

针对松花江流域防洪工程重要组成部分的蓄滞洪区，基于陈守煜提出的模糊优选BP神经网络模型，引入了遗传算法，提出融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型，对松花江流域蓄滞洪区方案优选进行智能决策．该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构，又可加快网络的收敛速度，并能改善网络的全局寻优能力，是对模糊优选BP神经网络模型的进一步发展，同时更对松花江流域蓄滞洪区的优选提供了理论依据．     

基于改进型自适应遗传算法求解设备多行布局问题

对面积不等、形状固定的设备多行布局问题，提出了自由换行布局策略和净行间距概念.构建了带逆向物流、净行间距的多目标组合优化数学模型.引入免疫系统群体多样性作为种群进化的标志的基础上，建立了改进的自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm, IAGA)，实现了交叉概率和变异概率的非线性自适应调整.最后，对算法进行了实验对比分析.结果表明，所提出的算法能快速有效地获得问题的近似最优解，稳定性好，对解决设备多行布局组合优化问题具有实用价值.
     

粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用

在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低500/.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度.     

基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题.提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性.     

海上液货补给方案多目标决策

 针对海上液货补给方案的决策问题,采用加权法建立多目标决策数学模型,利用层次分析法确定约束条件的权重矩阵。引入排列组合等数值计算方法计算出可行的补给方案。分别通过TOPSIS逼近理想解排序法与PSO粒子群优化算法带入所建立的数学模型进行迭代计算直到获得最优的补给方案。通过实际被补给需求给定的液货量,利用上述方法进行数值模拟计算,可以快速准确地提供补给方案的决策依据。     

内河航道网络优化研究

针对内河水运发展结构不合理的问题,考虑货主和航运企业与航道网络规划者之间的博弈关系,构建了一个航道网络优化的双层规划模型,上层模型以航道网络优化方案的建设成本和运行成本之和最小为目标函数,下层模型采用用户均衡的航道网络配流模型,并运用遗传算法对模型求解。以山东省为例进行实证分析,选择3个评价指标对优化方案结果与原规划结果进行对比评价,结果表明,该航道网络优化的双层规划模型所得山东省航道网络优化方案比原方案更优越,提升了区域航道网络的运行效率,验证了模型的有效性。     

无线传感器网络中移动节点的分布优化问题

为了降低无线传感器网络的总体能耗,保证信息的有效采集,针对无线传感器网络节点的分布优化问题进行了研究.给出了无线传感器网络覆盖控制模型的精确数学定义,并利用节点的移动性,提出了一种基于遗传算法的分布优化机制.仿真结果表明,该方法能够在目标区域内以相对较小的代价完成传感器网络节点的分布优化,降低网络的能耗,提高网络的整体覆盖率.     

暂态混沌神经网络算法在矿井通风网络风量优化中的应用

针对传统矿井通风网络解算方法的缺陷,提出一种新的暂态混沌神经网络的解算方法,利用混沌变量在混沌运动过程中所具有的遍历性、随机性来寻找全局的最优解,克服陷入局部极小的趋势.以通风总能耗最低为目标函数建立通风网络优化的数学模型,应用暂态混沌神经网络算法对一个简单通风网络的优化模型进行求解.实验结果表明:优化后通风系统总能耗降低了2.63 kW,节能率大约为3.78％.     

伪并行遗传算法在供水管网优化调度中的应用

讨论了基于微观水力模型的多水源大型供水管网优化调度问题的主要特征，并提出了求解该问题的改进遗传算法．首先，针对决策变量的结构提出二进制-实数混合编码策略；其次，设计并实现了多种群进化的伪并行遗传算法．将本算法与单一群体进化算法同时应用于实际管网的优化调度求解，结果表明，通过个体迁移策略，伪并行遗传算法可以加速优化搜索的进程，显著改善解的质量，并有效节省运行调度费用．     

基于机器学习的海上多层砂岩油藏精细注水开发实践

针对海上多层水驱砂岩油田作业成本高、PLT测试数据少所导致的小层产、吸状况不清的问题，提出一种可同时学习多种井况条件的小层产、吸剖面预测模型。首先综合考虑影响小层产、吸状况的静态地质条件和动态开发特征，筛选并构造出主控因素，建立样本数据库。然后构建了巧妙的循环将神经网络算法和智能优化算法进行融合，内层循环以BP神经网络为模型框架，遍历所有井样本，实现多维主控因素与产、吸剖面的机器学习；中层循环以量子进化算法为优化手段，实现神经网络内部权重和阈值自动优化；外层循环以测试误差为控制条件，保证模型的可靠性与最优化。最后将产、吸剖面预测模型应用于渤海P油田，分别对73口油井和84口水井的样本数据进行交叉验证，结果表明模型的平均测试误差仅为6.60%、4.36%。示例井组经分层调配等措施的综合治理之后，实现了井组日增油60吨/天，综合含水率下降6%。该研究成果对老油田的精细注水和优化调整具有一定的指导意义。