基于遗传算法的航煤加氢换热网络优化设计 - 应用昆虫学报.doc

基于遗传算法的航煤加氢换热网络优化设计 马欣 吴天琦 廖飞龙 （西南石油大学机电工程学院） 摘要：本文针对某炼油厂航煤加氢装置换热网络进行优化设计，通过对YEE换热网络分级超结构的分析和改进，建立航煤加氢换热网络超结构及其数学模型，采用遗传算法对模型进行求解以得到最优换热网络的结构与参数，并对航煤加氢优化后的换热网络流程进行设计。 关键词：换热网络；分级超结构；航煤加氢；遗传算法 Abstract:This paper focus on the optimal design for heat exchanger network of jet fuel hydrogenation unit in some oil refinery. Jet fuelhydrogenationheat exchangernetwork superstructure and mathematic model were set up based on analysis and improvementofYEE’s superstructure. The genetic algorithm and simulated annealing algorithm were combined and applied tosolve the model. The structure and the parameters of heat exchanger net were obtained. The numerical simulation software for chemical project Aspen plus was used to simulate the work of jet fuelhydrogenation unit before and after the optimization. And the feasibility of optimized r heat exchanger net was validated. Key word：heat exchanger network; superstructure; genetic algorithms 0引言 航煤加氢是石油产品精制，改制和重油加工的重要手段，装置的能耗较高，资源浪费情况比较严重，在对众多能源消耗严重的项目进行对比之后，我们发现燃料气、蒸汽和冷却水的耗能均比较大，占了总能耗的绝大部分，这三部分的消耗也正是装置之中换热网络的消耗，针对对这种情况，我们从优化航煤加氢装置换热网络入手，分析现行装置的可优化空间，提出优化方案，以此来尽量减少装置的耗能，实现整个装置的节能。 换热网络综合优化是一个多目标优化问题，其中包括可靠性，可行性，安全性，经济性等方面，一般是以年度综合费用最小作为唯一优化目标，而年度综合费用包括设备投资费用和运行费用，公用工程的能耗决定了运行费的多少，设备投资费则是由换热设备数量和换热面积决定的。换热网络综合可分为分部综合方法与同步综合方法。其中分部综合方法是将换热网络综合问题分解成单独的子问题进行单独求解以降低求解难度，但是分部综合法不能很好地平衡子问题之间的相互影响问题，所以不能保证得到良好结果。同步综合方法的研究工作开始于20世纪80年代末，Yuan等[]最先提出了同步综合方法的数学模型，并成功应用在优化多级反应器上。高维平[]、李志红[]等在同步综合优化换热网络上也做了很大贡献。 近年来，由于随机算法不受，非凸性、非线性和不连续性等条件的限制，在求解换热网络同步综合数学模型上也得到了广泛的应用，典型的随机算法有遗传算法[]、模拟退火算法[]、禁忌算法[]等。 本文以航煤加氢装置装置换热网络年度总费用最小为目标，以分级超结构模型为基础，建立换热网络同步综合模型，应用遗传算法对该模型进行优化操作，得到了很好的优化结果。 1 航煤加氢装置用能分析 1.1装置简介与工艺原理 本装置由三部分组成：反应部分、气提分馏部分以及公用工程部分装置以加工直溜航煤为原料，在一定的压力温度下，原料油和氢气通过催化剂层，进行脱硫、脱氮、脱氧等反应，脱出油品中的硫、氮、氧及金属杂质，以改善原料的品质和产品的使用性能。优化前装置的工艺流程图如图1。 图1航煤加氢装置工艺流程图 1.2 装置换热网络数据提取 根据对装置的分析，我们提取到三条热物流与三条冷物流，以及热公用工程和冷公用工程，提取的基础数据如表一，现有换热网络结构图如图2. 表一航煤加氢装置换热网络基础数据 物 流 类 型 编号 名称 初始温度 /K 目标温度 /K H1 反应生成物 540 320 热物流 H2 塔顶气 400 310 H3 精制航煤 500 310 C1 原料油