文献类型：期刊文章

作　　者：白竣仁[1] 易军[1] 李倩[2] 吴凌[1] 陈雪梅[1]

BAI Junren;YI Jun;LI Qian;WU Ling;CHEN Xuemei(School of Electrical Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China;Mathematics Teaching Department,College of Mobile Telecommunications,Chongqing University of Posts and Telecom,Chongqing 401520,China)

机构地区：[1]重庆科技学院电气工程学院,重庆401331 [2]重庆邮电大学移通学院数理教学部,重庆401520

出　　处：《化工学报》

基　　金：重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2015jcyjBX0099);重庆科技学院研究生科技创新计划项目基金(YKJCX1620411;YKJCX1720406)

年　　份：2019

卷　　号：70

期　　号：2

起止页码：750-756

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对催化裂化反应再生过程难以有效解决提升效率、降低损耗、减少排放的多目标优化问题,利用改进的多目标量子粒子群算法进行求解。建立轻油收率、焦炭产率和硫化物排量的多目标优化模型;引入拥挤熵排序更新外部档案,精确估计非支配解集分布性;构造自适应因子以动态调整吸引子,平衡算法的收敛性和多样性;再引入高斯变异进行分段式扰动,增强算法的局部搜索精度,最后求解该优化模型。对某厂催化裂化进行实验,得到轻质油吸收率76.22%,焦炭产率5.72%和硫化物排放量626 mg/m^3的结果,均优于其他比较算法,表明改进后的算法可以快速、准确地获得分布均匀的Pareto最优解,能有效解决反应再生过程多目标优化问题。

关 键 词：催化 反应  控制  优化  量子粒子群优化算法 拥挤熵  

分 类 号：TP18]