多分布组分非清晰能量集成热耦合精馏序列合成的研究

Energy-saving technology of distillation is the key common technology in process industry. It is very important to establish a systematic method of synthesizing heat-integrated and thermally coupled distillation sequence, which allows more than one middle component as the distributing components in the nonsharp split. And it would be of great importance for process industry's sustainable development. In this study, based on stochastic searching strategies, a new encoding and decoding procedure will be proposed to represent and manipulate the distillation configuration structures with the case of more than one middle component in nonsharp split. The method of representing and manipulating the distillation configuration structures as well as an MINLP (Mixed-integer Nonliner Programming) model will be established. Through the combination of the thermodynamic analysis method and stochastic algorithm, the complex optimization problem can be effectively simplified and solved for an optimal heat-integrated distillation configuration with nonsharp split, and no detail information of specific heat-integration structure is needed. A stochastic algorithm that can optimize both discrete and continuous variables simultaneously will be established. Through the synthesis of complex distillation configurations, the nonsharp distillation sequence with more than one middle-distributing component and with the minimum total annual cost can be determined.

精馏过程的节能技术是重要流程工业节能的关键，也是产业共性关键技术，以提高精馏分离序列热力学效率以及年总费用最小为目标，研究建立带有能量集成的具有多中间分布组分非清晰热耦合精馏系统合成的系统工程方法，对流程工业的可持续发展具有重要意义。本项目针对多组元混合物分离，基于随机搜索策略研究多中间分布组分存在条件下，分离序列的编码表示以及编码规则，建立优化问题的结构表示方法和MINLP（Mixed-integer Nonliner Programming）模型；将热力学分析方法用于寻找具有最佳能量集成效果的分离序列中，避免在合成分离序列过程中确定具体的能量集成结构，降低模型中离散变量集合规模，实现复杂模型分解，大幅降低问题求解难度；建立直接求解该优化问题的随机型算法，在随机搜索策略下实现离散变量与连续变量同时优化，实现带有多中间分布组分的非清晰分离、热耦合以及能量集成的多组元精馏系统的最优化设计。

精馏承担着流程工业中绝大多数的分离任务，其能耗在大型流程工业中所占能耗比例一般可达40%-70%，精馏过程的节能技术是重要流程工业节能的关键，也是产业共性关键技术，研究复杂精馏系统能量集成、热耦合以及分离序列的同时优化及合成方法，对流程工业的可持续发展具有重要意义。本项目针对同时考虑能量集成与热耦合的多组元混合物非清晰复杂精馏系统合成问题，提出了一种新的基于随机搜索策略的优化合成方法，其中解决了分离序列编码、完整序列空间高效搜索等一系列科学问题，在求解该类大规模非凸规划问题中有效避免了局部最优解问题，为复杂系统优化提供了有效的新途径。此外，在实现高概率获得最优流程方案的同时，能够提供众多极具工业应用潜质的次优流程方案，为工程设计和应用提供更广的选择以满足工厂实际现实条件。本研究的主要内容及取得的重要成果包含以下3个方面：.1..针对精馏过程清晰分离以及含多个中间分布组分的非清晰分离，提出了以二元数组表示分离任务的分离序列编码表示方法，建立了新的二叉树编码方法用于表示精馏序列，该方法对非清晰分离中中间分配组分的个数没有限制，能够产生完整的非清晰精馏序列搜索空间，并能够避免合成问题的分解。 .2..发展出了以二叉树表达精馏序列的流程结构更新方法，即基于随机搜索策略选择二叉树节点，通过二叉树的剪枝与产生新分枝随机给出精馏序列相邻结构，使采用基于邻域搜索的模拟退火算法实现对精馏序列进行优化；精馏塔间热耦合结构通过一组0-1变量进行表示，热耦合结构的相邻解则通过随机的0-1变换获得。.3..通过构建模拟退火（SA）与粒子群优化（PSO）相结合的随机优化框架，实现能量集成与热耦合的精馏序列同时优化，其中SA算法用于更新、优化精馏序列与热耦合结构；流程的连续变量（压力、回流比、轻重关键组分回收率）由PSO算法优化，最优能量集成网络通过夹点法确定。建立了能量集成热耦合复杂精馏系统合成的系统工程方法。