【摘 要】
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酮苯脱蜡系统是润滑油生产的关键工序之一,溶剂回收系统消耗着大量的能耗,以降低回收系统能耗为目标的优化便成为了利于企业发展与社会发展的有效措施。本文以酮苯脱蜡回收系
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酮苯脱蜡系统是润滑油生产的关键工序之一,溶剂回收系统消耗着大量的能耗,以降低回收系统能耗为目标的优化便成为了利于企业发展与社会发展的有效措施。本文以酮苯脱蜡回收系统为对象,进行了溶剂回收系统建模与优化研究,主要成果为：提出了一种基于膜计算的粒子群算法,并用该算法优化BP神经网络模型,建立了基于BP神经网络的回收系统换热网络,并给出了回收系统三效蒸发机理模型,建立了溶剂回收率e模型和能耗Q模型。又提出了一种基于膜计算的差分进化算法(DE)优化算法,在符合塔顶压力、系统温度、回收率e等约束条件的前提下,以能耗最小为目标,建立了优化模型,应用基于差分进化算法的膜计算进行优化,确定了最优操作条件,给出了仿真结果。
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