鄧宇龍（大連理工大學(xué)）

K r i g i n g代理模型背景下P X氧化過程優(yōu)化研究

鄧宇龍（大連理工大學(xué)）

目前，我國化工領(lǐng)域內(nèi)，最迫切需要解決的問題就是化工過程優(yōu)化。通常情況下，采用的都是多目標優(yōu)化，這樣就會導(dǎo)致優(yōu)化效率不高。本文研究了Kriging代理模型背景下PX氧化過程優(yōu)化，希望可以提供一些有價值的參考意見。

Kriging代理模型；PX氧化過程；多目標優(yōu)化

在PTA的化工生產(chǎn)過程中，非常核心的步驟就是PX的氧化過程，它將會對PTA產(chǎn)品的質(zhì)量、產(chǎn)量等產(chǎn)生直接的影響；隨著時代的發(fā)展，目前的操作條件逐漸顯露出越來越多的弊端，那么為了將過程系統(tǒng)的生產(chǎn)潛力給最大限度的發(fā)揮出來，就需要對生產(chǎn)過程的操作條件進行不斷的優(yōu)化。如果對PX氧化反應(yīng)過程模擬模型進行直接的優(yōu)化，就會有很低的優(yōu)化效率，并且需要較長的時間。而Kriging代理模型能夠做到設(shè)計空間內(nèi)的全局近似，擬合精度比較的高。

一、PX氧化過程優(yōu)化模型

氧化反應(yīng)的主要副產(chǎn)物就是4-CBA，它也是一個重要的指標來分析PTA成品。如果含有過多的4-CBA，那么產(chǎn)品只能有很低的品質(zhì)；因此，各個PTA生產(chǎn)廠商都在不斷的努力，采取一系列的措施，來對4-CBA的含量進行控制。有很多的副反應(yīng)會發(fā)生在PX氧化生產(chǎn)對TA的過程之中，其中主要副反應(yīng)是醋酸和PX燃燒，碳氧化合物是副反應(yīng)的主要產(chǎn)物。在PX氧化生產(chǎn)中，非常重要的一個經(jīng)濟指標就是醋酸和PX的燃燒損失。有專家將醋酸和PX燃燒損失轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)成本，然后在優(yōu)化過程中以生產(chǎn)成本來作為目標指導(dǎo)。這種方法是有一定效果的，生產(chǎn)成本可以得到降低，但是這種多目標的優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單目標的優(yōu)化，會使得結(jié)果陷入局部最優(yōu)的情況。有專家用多目標優(yōu)化問題來替代生產(chǎn)成本單目標優(yōu)化問題，進行求解；為了保證操作條件達到最優(yōu)，我們采用的多目標優(yōu)化方法結(jié)合了精英選擇和個體遷移兩種。

本文在構(gòu)建PX氧化反應(yīng)流程仿真模型時，采用的是Aspen Plus，將4-CBA的含量、醋酸以及PX的燃燒損失等三個方面作為了優(yōu)化目標。在依據(jù)相關(guān)的規(guī)定和要求來設(shè)置4-CBA含量的時候，對PX氧化反應(yīng)過程的工藝參數(shù)進行了優(yōu)化，希望可以保證選擇的工藝操作參數(shù)是最佳的。其中有9個參數(shù)可以得到調(diào)整，分別是鈷催化劑含量、錳催化劑含量、溴催化劑含量、A反應(yīng)器的溫度、B反應(yīng)器的溫度、C反應(yīng)器的溫度、A反應(yīng)器的停留時間、B反應(yīng)器的停留時間以及C反應(yīng)器的停留時間，我們將其分別命名為（Y1,%),(Y2,%)......(Y9,%)等等。

PX氧化過程多目標優(yōu)化模型為：

Minimize x4-cba

Minimize mhac consume

Mininmize mpx consume

S.t.0.331 0%≤Y4-CBA≤0.402 0%

0.014%≤Y1≤0.023%

二、建立PX氧化過程的Kriging代理模型

基于Kriging代理模型建立PX氧化過程多目標優(yōu)化模型，輸入變量一共有8個，要保證這8個輸入變量在相關(guān)的變化范圍之內(nèi)；首先，要獲取代理模型的建模樣本，主要依據(jù)流程仿真模型來進行，將適當數(shù)量的采樣點從設(shè)計空間中抽出來，方法有很多，本文采用的方法是拉丁超立方采樣，這樣就可以獲取采樣點對應(yīng)的輸出；在對Kriging代理模型進行構(gòu)建時，嚴格依據(jù)抽取的適量采樣點來進行，將一階多項式的函數(shù)應(yīng)用到回歸模型之中，相關(guān)函數(shù)選擇的是GAUSS。進行過模型的構(gòu)建之后，還需要對模型的精度進行仔細的檢驗，檢驗方法有很多，只需要將適當數(shù)量的采樣點從設(shè)計空間抽出來即可，和上一個步驟存在著不同的就是，既需要將這些采樣點輸入到Kriging代理模型之中，還需要架構(gòu)這些采樣點輸入到流程仿真模型中，這樣既可以得到過程模型輸出，又可以得到Kriging代理模型輸出，對比過程模型輸出和Kriging代理模型輸出，對相對誤差進行計算，可以得到這些結(jié)果，如下圖所示：

Kriging模型相對誤差表

三、基于Kriging代理模型的PX氧化反應(yīng)優(yōu)化結(jié)果

在對基于Kriging代理模型的PX氧化反應(yīng)進行優(yōu)化時，采用的是改進之后的多目標粒子群算法，在參數(shù)選擇上，我們將種群規(guī)模設(shè)置為43，將外部存檔大小設(shè)置為43，進化代數(shù)設(shè)置為153，加速系數(shù)設(shè)置為3，全局極值變異率設(shè)置為0.3，依據(jù)線性遞減來將原來的慣性因子進行改變；經(jīng)過優(yōu)化之后，我們就可以得到一組Pareto前沿解，在流程仿真模型中，將代理模型優(yōu)化得到的40個前沿解依據(jù)相關(guān)的操作參數(shù)輸入進去，這樣實際輸出就可以非常容易的得到。對比兩組輸出結(jié)果，我們可以發(fā)現(xiàn)，代理模型在上述三個目標優(yōu)化結(jié)果的平均相對誤差為 0.42、0.42、1.11.這三個目標分別是醋酸損失燃燒、PX燃燒損失和4-CBA含量。通過這個試驗我們可以了解到，Kriging代理模型在前沿解區(qū)域內(nèi)的建模精度依然有很高。我們通過對試驗結(jié)果仔細的觀察，還可以發(fā)現(xiàn)，代理模型找到的最優(yōu)解基本上可以重合于流程仿真模型找到的最優(yōu)解，也就是說，在優(yōu)化過程的操作條件方面，是可以選擇Kriging模型的。

四、結(jié)語

本文從三個方面分析了Kriging代理模型背景下PX氧化過程優(yōu)化，希望可以提供一些有價值的參考意見。

[1]邢建良，蔣鵬飛，鐘偉民.PX氧化反應(yīng)過程4CBA濃度的實時優(yōu)化[J].清華大學(xué)學(xué)報，2012,2（3）：123-125.

[2]王曉鋒，席光.基于Kriging模型的翼型氣動性能優(yōu)化設(shè)計[J].航空學(xué)報，2005,2（5）：87-89.