基于改进神经网络的丙烷回收流程多目标优化
Chemical Engineering of Oil and Gas（2021）
摘要
利用流程模拟软件HYSYS,根据某处理厂的实际运行数据,模拟不同操作参数下丙烷回收的直接换热流程(DHX),分析了低温分离温度、DHX塔顶温度、回流罐温度对丙烷收率及系统能耗的影响规律.以改进后的BP神经网络建立流程多目标优化模型,采用NSGA-Ⅱ算法对其进行多目标求解.其结果表明:改进后的BP神经网络对丙烷收率及系统能耗的预测精度高,相对误差均在2％以下.用NSGA-Ⅱ算法得到的Pareto解集能够为流程的设计与实际生产提供指导性作用.
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