【摘 要】
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精馏是化工领域应用最为广泛的分离工艺。因其能耗密集,精馏过程的节能问题一直得到广泛关注和研究,各种节能技术也不断涌出,如能量集成精馏、热耦合精馏和热泵精馏等。这就导致针对同一分离任务,存在多种可供选择完成任务的精馏序列,而不同序列的表现可能差异巨大。三组元精馏是多组元精馏的基本单元,其最优序列的选择一般可以通过经验规则确定。然而,随着各种节能技术的涌出,其最优序列的搜索空间就变得更大,发展出一个模
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精馏是化工领域应用最为广泛的分离工艺。因其能耗密集,精馏过程的节能问题一直得到广泛关注和研究,各种节能技术也不断涌出,如能量集成精馏、热耦合精馏和热泵精馏等。这就导致针对同一分离任务,存在多种可供选择完成任务的精馏序列,而不同序列的表现可能差异巨大。三组元精馏是多组元精馏的基本单元,其最优序列的选择一般可以通过经验规则确定。然而,随着各种节能技术的涌出,其最优序列的搜索空间就变得更大,发展出一个模型并对所有可能的序列进行不同的评价之间的比较变得更加困难。快速识别的最优配置三元精馏具有挑战性。本文提出一个基于CART（classification and regression tree）决策树的机器学习方法用于快速准确地进行三组元最优序列选择。针对7种候选精馏序列结构,分别构建考虑压力优化和公用工程选择的FUG优化问题并求解,以此构建训练和测试CART的数据集。数据集包含9种分离指数下的混合物、28种分离任务,探究了包含进料组成、产品纯度要求和物性参数共15个变量对选择的影响。在CART训练中分别采用了信息熵以及基尼系数作为数据分类指标,提出基于Gini系数下降程度判断不同变量的决策的影响。结果表明,CART方法不仅可以为不同的分离任务快速的选择最优精馏序列结构,还可以从决策路径中提取决策规则,提取的规则与工业经验和前人研究保持一致。建立了基于CART的随机森林算法（RF）,应用于三组元精馏最优序列结构的选择。研究表明RF在序列选择的准确性和泛化能力上要优于CART。
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