PX氧化反应过程4CBA浓度的实时优化

精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)是重要的化工原料,对二甲苯(p-xylene,PX)氧化反应是PTA装置的核心单元,是高温高压下固液相催化氧化反应。PX氧化反应在生成粗对苯二甲酸的同时,会生成一种副产物对羧基苯甲醛(4-carboxybenzaldehyde,4CBA),4CBA会显著影响最终PTA产品的质量。实际工业运行中,对4CBA浓度的定期人工分析已不能满足装置的优化运行。该文以某大型PTA装置的PX氧化反应过程为对象,在工艺机理模型的基础上,综合应用COM(component object model)接口、数据可视化、Aspen Plus模拟优化、Honeywell PHD(process history database)等技术,实现了PX氧化反应过程4CBA浓度的实时预测与优化。工业装置应用后,PX氧化反应过程4CBA浓度实时预报精度良好,有效地监控了装置运行情况,并优化了PX氧化反应过程的运行。     

基于改进近邻传播聚类的异构无线传感器网络分簇算法

在近邻传播聚类算法基础上提出了基于偏向参数p可变的分簇路由算法CPAP,该算法针对异构无线传感器网络的特殊背景,改变AP算法偏向参数p的常规设置方式,综合考虑能量、距离因素解决分簇问题;另外,分析了算法中K参数的影响,取得其近似最优值。仿真结果表明:CPAP与PECBA相比,第一死亡节点出现时间推迟了28.5%,将更多的能量用于网络开始死亡之前,提高了网络的能量利用率。     

离子选择电极法测定茶叶氟含量的研究

微量氟元素与人的健康有密切关系,在缺氟的地区,儿童龋齿患病率偏高,老人跌跤易骨折。国外报导,饮茶和吃海产品可以补充氟的不足。广西饮水氟含量一般为0.06毫克/升,系偏低值。故调查广西茶叶氟含量甚有必要。     

改进的混沌粒子群优化算法

针对传统的简单粒子群算法(SPSO)早熟、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法根据混沌算法遍历性的特点,选择合适的混沌映射提取SPSO初始种群,使粒子均匀分布在解空间。当SPSO陷入早熟时,CPSO在最优解周围的区域内进行混沌搜索,取代原来种群中的部分粒子,带领种群跳出局部最优。对7个标准测试函数的寻优测试表明:CPSO算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于SPSO。     

变尺度混沌量子粒子群算法

利用混沌算子的遍历性,结合量子粒子群的快速收敛性,提出了变尺度混沌量子粒子群算法（CQPSO）。针对标准粒子群容易陷入局部最优的缺陷,CQPSO能快速收敛到最优解。对标准测试函数的测试结果表明：该算法在收敛速度和收敛精度上都得到了大幅度的提高。     

Locust Behaved Particle Swarm Optimization Technique

The collective behavior of certain animals and insects has the characteristic of self-organization. The simple interactions among individuals can produce complex adaptive patterns at the level of the group. Recently, new scientific investigation pointed out that desert locusts show extreme phenotypic plasticity in transforming between the lonely phase and the swarming gregarious phase depending on the population density, which is controlled by a serotonin called 5 - hydroxytryptamine（5HT）. In this paper, based on the mechanism of the locusts＇ collective behavior, a new particle swann optimization technique called LBPSO is studied. The number of swarms is selfadaptively adjusted by the acquired outstanding particles coming from behind the previous global best solution. The swarm sizes are related to the corresponding serotonin 5HT, which is determined by the optimization parameters such as global best and iteration number. And each swann adopts one of three rules below according to its density, generalized social evolution strategy, generalized cognition evolution strategy and the independent moving strategy. A comparative study of LBPSO, social particle swann optimization （ SPSO ）, improved SPSO and the standard particle swann optimization （StdPSO） on their abilities of tracking optima is carried out. And the results under four static benchmark functions and a dynamic function generator moving peaks benchmark （MPB） show that LBPSO outperforms the other three functions in both static and dynamic landscapes due to the introduced locusts＇ collective behavior.     

德士古气化炉气化反应过程的数值模拟与特性分析

利用Fluent软件对德士古水煤浆气化炉进行数值模拟仿真。用Finite Rate/Eddy-Dissipation(有限速率/涡耗散)模型求解气化过程;用Standard k-ε湍流模型封闭动量方程;用DPM(离散相)模型设置并求解煤粉燃烧的多步焦炭反应;用P-1辐射模型模拟气化炉内辐射特性。通过比较模型预测的数据与工业数据的差别,证实了模型的有效性。在此模型基础上考察了煤浆流量、氧气流量和煤浆浓度三者之间的耦合关系和中心氧体积分数对出口气体组成、有效气产率、温度及碳转化率的影响规律,为提高煤气有效成分、碳转化率和保证生产安全提供参考依据。     

一种改进的θ -PSO算法

基于相位角的粒子群优化算法θ-PSO在处理一些标准测试函数时比基本的PSO算法有着更好的寻优性能,但该算法在处理一些复杂函数时,也存在不易跳出局部最小的困惑。本文在基本θ-PSO的基础上改进了相位角的更新策略,当粒子相位在到达边界时进行反弹,而不是限制在边界。为进一步提高算法的性能,对改进的算法进行了变异扰动操作,使得该算法在处理一些复杂的测试函数时,有着更好的寻优性能,能在有限步的迭代过程中,克服局部最小,到达优化目标的设定值。     

一种基于2次核函数支持向量机的多步预测控制算法

提出了一种基于2次多项式核函数支持向量机的多步预测控制方法。通过黑箱辨识和线性化技术得到非线性系统的近似模型,根据预测控制机理,最小化滚动时域的二次型目标函数,利用模型算法控制的方法得到控制器的解析输出。通过一个标准预测模型和一个工业用连续搅拌槽式反应器的模型仿真验证了该控制器的性能,仿真结果表明:该控制器有着良好的预测性能。     

基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法

为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO).该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点.通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法.