Parex过程基于神经网络简化模型的操作优化  

Operation Optimization of Parex Process Based on Neural Networks Model

作　　者：顾金生[1] 李兵[1] 蒋慰孙[1] 

机构地区：[1]华东理工大学自动化研究所,上海交通大学自动化系

出　　处：《华东理工大学学报（自然科学版）》1996年第6期749-753,共5页Journal of East China University of Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金

摘　　要：以芳烃吸附Ｐａｒｅｘ过程为例，在建立其稳态机理模型的基础上，采用正文设计方法获得模型的特性数据；根据这些数据建立具有一个隐层的神经网络模型，并以此作为优化操作的简化模型。采用一种新的优化方法（ＳＡＧＡＣＩＡ），得到吸附塔的最佳操作条件，以实现计算机的二级优化控制。Taking the adsorption column of a petrochemical plant for the case study,based on characteristic data which is obtained from the mechanism steady-state model by means of orthonormal design method,the artificial neural networks model is investigated.The operation condition of this column is optimized by a new optimization method SAGACIA,The result is satisfactory,and the enterprise will gain more economical benefit.

关 键 词：神经网络 简化模型 操作 优化 移动床 Parex过程 

分 类 号：TQ051.13[化学工程]