【摘 要】
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双混合制冷剂(DMR)液化工艺中,冷剂组分和工艺参数复杂且相互影响,可利用算法对其优化,从而降低工艺能耗.以比功耗为目标函数,选择粒子群优化(PSO)算法对冷剂流量、压力等工艺参数进行了全局优化.结果表明,PSO算法优化效果相对较佳,优化后工艺的比功耗降低至0.2639 kW?h/kg,低于相关文献报道,也低于其他算法的优化结果;换热器换热效率提高,且可通过多级节流进一步减小局部换热温差;总?损失为19590 kW,相比教学自学优化(TLSO)算法降低了10.79％,?效率为43.22％,其中压缩机的?损
【机 构】
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中国石油大学(北京) 油气管道输送安全国家工程实验室,城市油气输配技术北京市重点实验室,北京 102249
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双混合制冷剂(DMR)液化工艺中,冷剂组分和工艺参数复杂且相互影响,可利用算法对其优化,从而降低工艺能耗.以比功耗为目标函数,选择粒子群优化(PSO)算法对冷剂流量、压力等工艺参数进行了全局优化.结果表明,PSO算法优化效果相对较佳,优化后工艺的比功耗降低至0.2639 kW?h/kg,低于相关文献报道,也低于其他算法的优化结果;换热器换热效率提高,且可通过多级节流进一步减小局部换热温差;总?损失为19590 kW,相比教学自学优化(TLSO)算法降低了10.79％,?效率为43.22％,其中压缩机的?损失最高.
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