超临界水氧化动力学参数估计：改进差分进化算法的应用

"该资源是一篇2006年的工程技术论文，发表在《华东理工大学学报(自然科学版)》上，由颜学峰、余生商、钱锋和丁军委共同撰写。文章介绍了如何利用改进的差分进化算法（MDE）来更准确地估计超临界水氧化反应的动力学参数。MDE算法通过自适应调整变异率，改善了传统差分进化算法（DE）的性能，提高了寻找全局最优解的概率，并降低了对参数敏感性的依赖。在2-氯苯酚超临界水氧化反应的实例中，MDE算法的应用使得模型拟合相对误差绝对值之和减少了14.2%，显示出优于文献报道的结果。关键词包括：差分进化算法、遗传算法、动力学参数和超临界水氧化反应。" 本文主要探讨的是优化超临界水氧化反应动力学参数的计算方法。超临界水氧化是一种高效的化学处理技术，常用于处理有机废物，其中反应动力学参数的准确估计对于理解和控制反应过程至关重要。传统的数值优化方法可能因早熟收敛或局部最优问题而无法找到最佳解决方案。 作者提出了一种名为改进差分进化算法（MDE）的新型优化工具。差分进化算法（DE）是一种全局优化方法，源于自然选择和遗传机制，通过迭代过程不断进化种群以接近最优解。然而，DE在处理复杂优化问题时可能会遇到早熟收敛，即算法过早停止探索新的解决方案，导致无法找到全局最优解。MDE算法对此进行了改进，它能够根据算法执行的阶段动态调整变异率，初期保持种群多样性，防止早熟，后期逐渐降低变异率以保持优良信息，减少最优解被破坏的可能性，从而提高找到全局最优解的概率。 通过对2-氯苯酚在超临界水中的氧化反应进行模拟，MDE算法展现了其优越性，模型拟合的精度显著提高，相对误差绝对值之和下降了14.2%，这表明MDE在解决此类问题时比已有的方法更具优势，不仅提高了计算效率，还增强了结果的可靠性。 此外，MDE算法的另一个优点是其较低的参数敏感性，这意味着算法对初始设定的敏感度较小，更易于调参并获得稳定的结果。这一特性对于实际应用来说非常重要，因为它降低了算法的复杂性和对专家知识的依赖。 这项研究为超临界水氧化动力学参数的估计提供了新的思路，改进的差分进化算法有望在化学工程、环境科学以及相关领域的优化问题中发挥重要作用，促进对超临界水氧化过程的理解和控制。