SCI和EI收录∣中国化工学会会刊

• SYSTEM ENGINEERING • 上一篇    下一篇

催化重整过程的多目标优化

侯卫锋; 苏宏业; 牟盛静; 褚健   

  1. National Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Advanced Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-02-28 发布日期:2007-02-28
  • 通讯作者: 侯卫锋

Multiobjective optimization of the industrial naphtha catalytic reforming process

HOU Weifeng; SU Hongye; MU Shengjing; CHU Jian   

  1. National Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Advanced Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-02-28 Published:2007-02-28
  • Contact: HOU Weifeng

摘要: In this article, a multiobjective optimization strategy for an industrial naphtha continuous catalytic reforming process that aims to obtain aromatic products is proposed. The process model is based on a 20-lumped kinetics reaction network and has been proved to be quite effective in terms of industrial application. The primary objectives include maximization of yield of the aromatics and minimization of the yield of heavy aromatics. Four reactor inlet tem-peratures, reaction pressure, and hydrogen-to-oil molar ratio are selected as the decision variables. A genetic algorithm, which is proposed by the authors and named as the neighborhood and archived genetic algorithm (NAGA), is applied to solve this multiobjective optimization problem. The relations between each decision variable and the two objectives are also proposed and used for choosing a suitable solution from the obtained Pareto set. 

关键词: multiobjective optimization;catalytic reforming;lumped kinetics model;neighborhood and archived genetic algorithm (NAGA)

Abstract: In this article, a multiobjective optimization strategy for an industrial naphtha continuous catalytic reforming process that aims to obtain aromatic products is proposed. The process model is based on a 20-lumped kinetics reaction network and has been proved to be quite effective in terms of industrial application. The primary objectives include maximization of yield of the aromatics and minimization of the yield of heavy aromatics. Four reactor inlet tem-peratures, reaction pressure, and hydrogen-to-oil molar ratio are selected as the decision variables. A genetic algorithm, which is proposed by the authors and named as the neighborhood and archived genetic algorithm (NAGA), is applied to solve this multiobjective optimization problem. The relations between each decision variable and the two objectives are also proposed and used for choosing a suitable solution from the obtained Pareto set. 

Key words: multiobjective optimization, catalytic reforming, lumped kinetics model, neighborhood and archived genetic algorithm (NAGA)