非线性模型下过程操作参数规划的精确算法与案例研究

本文主要探讨的是"基于非线性模型的不确定性过程操作的精确参数规划"这一主题，它聚焦在智能流程制造领域，特别是在工程设计和运行中的复杂性。文章针对过程工厂设计时面临的诸多不确定性因素，如生产量波动、市场价格变动和需求不确定性等问题，提出了两个新的混合整数非线性规划（MINLP）的参数规划算法——多参数规划（MP-P）算法。这两个算法特别针对那些包含对数项的非线性问题，旨在通过符号参数和解析方法来解决一阶Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件的平方系统。 在确定性（P-MINLP）和参数化（p-MINLP）的背景下，作者强调了算法的核心思想，即利用二进制变量和不确定参数的符号表示，通过符号操作和解决方案技术来提高算法的精确性和效率。在解决问题的过程中，算法旨在找到最优解，其中在p-MINLP情况下，最优解是作为不确定参数的显函数给出的。 为了验证算法的有效性，文章列举了两个过程综合的案例研究，这些案例涉及化工装置的综合，具体包括换热网络综合和反应器路径综合等关键环节。作者通过与国家最先进的数值MINLP求解器进行对比，展示了新算法在处理这类复杂问题上的优越性能，同时强调了在确保工艺设计经济性和安全性方面的重要性。 这篇文章发表于《工程3》期刊，2017年，具有较高的学术价值，因为它不仅关注理论创新，还提供了实际应用的案例分析。整个研究工作遵循了Creative Commons BY-NC-ND许可协议，允许读者在特定条件下免费使用和分享文章内容。 本文的核心贡献在于提供了一种有效的方法来处理过程工厂设计中的不确定性，特别是在非线性模型背景下，通过混合整数优化策略实现精确参数规划，这对于提升智能流程制造的适应性和经济性具有重要意义。