改进遗传算法提升精馏过程强化优化效率

在"改进的遗传算法应用于精馏过程强化的优化研究"这篇首发论文中，作者何方和魏顺安针对分壁式精馏塔过程优化的复杂性进行了深入探讨。分壁式精馏塔设计中的操作变量间存在严重的相互耦合，这使得传统的优化方法在解决这类问题时显得力不从心。现有的化工流程模拟软件中的优化算法往往无法有效应对这种复杂性。 论文的核心贡献在于提出了一种改进的遗传算法，旨在提高过程优化策略的有效性。遗传算法以其全局搜索能力和适应性在解决多目标优化问题上展现出优势。与粒子群优化算法相比，遗传算法的解集收敛性和多样性更佳。作者利用MATLAB和AspenPlus的组件对象模型（COM）技术，实现了改进遗传算法与这两个软件的集成，以此来求解分壁式精馏（如DWC和ADWC）的多目标优化问题。 具体应用示例中，作者选择苯-甲苯-二甲苯分离的DWC系统和叔丁醇-水分离的ADWC系统进行实验。结果显示，改进的遗传算法在精馏过程强化优化中表现出显著的效果，尤其是在处理更为复杂的优化问题时，其优越性尤为突出。这对于未来化工过程控制与模拟领域的研究具有重要的实践指导意义。 本文主要讨论了如何通过改进遗传算法克服分壁式精馏塔优化中的挑战，并通过实际案例展示了该算法在提升精馏效率和过程强化方面的有效性。这对于化工工程师和研究人员来说，是一篇极具价值的研究成果，推动了优化方法在实际工业应用中的进步。