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炼油厂原油选购多目标优化
时间：2023-01-19 12:00:26 下载该word文档
炼油厂原油选购多目标优化
王佩;史彬;鄢烈祥
【摘要】为保证原油加工装置的平稳生产和取得好的经济效益,大多数炼油厂会通过控制混合性质同时选购几种原油进行混炼.原油选购优化现已成为提高炼油厂经济效益的重要手段.以炼油厂原油选购利润最大以及混合原油与目标原油的性质相对偏差最小作为目标,建立了一个多目标原油选购优化混合整数非线性规划模型.在多目标列队竞争算法(MOLCA的基础上,改进了目标值的排序方式,并加入变异算子,提出了一种改进的多目标列队竞争算法(IMOLCA.利用IMOLCA优化求解该模型,可以得到两优化目标最优解集的Pareto前沿.通过实例分析,验证了模型和算法的有效性.计算得到的方案可为炼油厂原油选购提供参考.【期刊名称】《大连理工大学学报》【年(卷,期】2019(059003【总页数】6页(P251-256
【关键词】原油选购优化;混合整数非线性规划;多目标列队竞争算法【作者】王佩;史彬;鄢烈祥
【作者单位】武汉理工大学化学化工与生命科学学院,湖北武汉430070;武汉理工大学化学化工与生命科学学院,湖北武汉430070;武汉理工大学化学化工与生命科学学院,湖北武汉430070【正文语种】中文
【中图分类】TE621;TP391.9
0引言
炼油厂在加工原油时，为保证原油性质的稳定和取得好的经济效益，会同时选购几种原油进行混炼．原油选购优化现已成为提高炼油厂经济效益的重要手段．目前，国内炼油厂大都根据经验进行选购．由于市场上可供选购的原油品种众多，优选的空间非常大，依靠传统的经验方法很难得到既能保证加工原油性质要求又能取得好的经济效益的采购方案．国内也有炼油厂通过引入国外的商业软件进行原油的选购优化，如Aspen公司的PIMS[1]以及Honeywell公司的RPMS[2]，但这几种软件都十分昂贵，而且操作复杂，限制了其应用．因此，快速选择合适的原油进行优化生产，无疑是炼油厂提高经济效益的重要途径．
原油在进行混炼时，有些原油的混合物性可以按照体积或质量比例进行线性加和，而有些物性不能用简单的线性加和法计算．Ganji等[3]给出了一些常用混合原油性质的估算方法．DeRubio等[4]使用神经网络对原油混合系统建模，预测混合原油的性质，取得了较好的实验结果，但其训练和使用都比较复杂．李进等[5]提出了一种简单快速的混合原油性质计算方法．对于原油种类的优选，国内外也有学者对其进行了研究．DeRubio[6]针对前馈神经网络的大数据学习，提出了一种递归最小二乘法与前馈神经网络相结合的原油混合过程的建模方法．López等[7]同时考虑原油混合和操作条件约束并以利润最大化为目标构建非线性模型，利用GAMS作为求解器求解．杜祜康等[8]采用遗传算法求解原油混合优化问题．以上大多以混合原油性质偏差最小或者成本最低对原油优选进行单目标研究，而对于原油优选的多目标研究相对较少．Muteki等[9]和马巍等[10]均以混合原料属性偏差最小以及成本最低为目标，对原油优选进行了多目标研究工作．前者利用历史混合经验数据建立偏最小二乘法(PLS模型；后者利用改进的多目标布谷鸟搜索算法求解该模型．但两者均未考虑原油的购买量限制以及产品的价格、收率等因素．
列队竞争算法(linecompetitionalgorithm，LCA是一种群体的、并行的全局优化搜索算法[11-12]，该算法特别适合于求解较大规模的组合优化问题及混合整数非线性规划问题．本文以炼油厂原油选购利润最大以及混合原油与目标原油的性质相对偏差最小作为目标，建立多目标原油选购优化混合整数非线性规划模型．利用改进的多目标列队竞争算法(improvedmulti-objectivelinecompetitionalgorithm，IMOLCA进行优化求解，得到满足约束条件的多目标Pareto前沿，以期为炼油厂原油选购优化过程提供参考．1多目标原油选购优化模型1.1目标函数
本文以炼油厂原油选购利润最大以及混合原油与目标原油的性质相对偏差最小作为目标，建立了多目标原油选购优化模型．其中，目标函数如下：maxf1(w，y=(1
(2 式(1表示混合原油选购利润最大，其中第一项为侧线产品的价值，第二项为原油成本．式(2表示混合原油与目标原油性质相对偏差最小．式中，W为某段时间内原油的加工总量；wi为第i种原油的质量分数；yi表示是否选择第i种原油参与混炼，若yi=1，表示选择第i种原油参与混炼，若yi=0，表示不选择第i种原油参与混炼；zij为第i种原油第j条侧线产品的收率；Ci为第i种原油的价格；Dj为第j个侧线产品的价格；Pbk为混合原油的第k个物性值；Pobjk为混合原油的第k个目标物性值；n为待选原油的个数；p