文档介绍：摘要摘要近年来,出于能源消耗的迅猛增加,人们越来越关注热力综合问题以及能源凹收技术。由一组换热器组成的热同收系统可以称为换热器阕络(HEN)。换热器劂络被广泛应用于宁分和石油化工业等过程工业q r,以满足许多股需要1i同湍度的流体问的热量交换。换热器嘲络综合的任务是合理地匹配冷热物流,充分利用热物流去加热冷物流,尽可能地减少公川工科的加热和冷却负荷,以挺高系统的热回收能力和减少系统的投资费用。?于可以显著减少能源消耗以及设备费用,换热器网络综合被看作过程1业rr|非常重要的研究课题。换热器网络综合优化问题实质上一个混合整数非线性数学规划(MINLP)问题,这类问题的非11性非线性的特性使得目标函数存在多个局部最优解。这数学模型难以州传统的数学方法求解。ln』为解决这类计算规模庞大且容易陷于局部最优解的问题提供了很有希望的个方向。但是将遗传算法应用于换热器网络综合优化问题时会遇到‘系列的困难,其中最大的困难是会遇到随机牛成的换热嘲络不rⅡ行的问题。。这样会赢接导致整个综合优化过程变得复杂,浪费大量的时间,降低算法的效率。另一方面,实翻i工_k存在的换热器例络的规模通常较大,而较大规模的换热器嘲络综合的计算量二作常庞大,现有的换热器网络综合优化^诘都只能解决较小规模的涮题。由此,本文进行了以下研究,改进了遗传模拟退火算法,使之可以更好得应Hj于换热器例络的综合工作中,。II。(1)本文对分级超结构换热器恻络模型的温度计算提H{了一种通用的精确解方法并得到了显式解析解,使MINLP模型的约束条件大为减少,确保了解的刈行性。并且简化了这一解析解,大人减少了运算量,使得本文的算法可以适用于较大规模的换热器恻络。(2)以上述巾提?的解析解为基础,本文提出了以遗传算法和模拟退火算法为主. 结合最速下降法的混合遗传算法,同时在算法中引进精英策略和结构变异策略以增强全局搜索能力。(3)计算各种不同的实际应用实例,从而显示奉文设计的混合遗传算法对于换热器网络的连续变量和离散变量所具有良好的搜索能力与用于解决较大规模换热器网络综合问题的强大优势。关键词:两股流换热器,换热嚣网络综台,混合整数非线性数学规划模型,超结构,遗传/ 模拟退火算法 ARSTRACT ABSTRACT Inthe past three eflbrts have been made forheat integration problem and energy recovery technology because ofthe steadily increasing energy heal recovery system consisting of a set ofheatexchangers(heat work(HEN))is widely used in process industries such as gas processing and petrochemical industries to exchange heat energy among several process streams with different supply temperatures. The taskofthe synthesis ofHENs is tofmd aHEN which has theminimum total annualized cost ofitssignificant benefits insaving energy consumption and equipment cost,the HEN synthesis has been one of the most important research SUbjeCtS inprocess engineering. The synthesis and optimization ofheat works can betreated as a mixed integer nonlinear programming(MINLP) the problem is usually non—linear,non—convex and might have many ishard tobe solved with traditional mathematic ,ic algorithm provides a promising ap