【摘 要】
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针对气化炉操作参数受不确定性的影响,难以实现全局优化的问题,以镇海炼化SE 水煤浆气化炉为研究对象,建立气化炉反应器网络模型,对操作参数进行了不确定性分析研究,并探究了相关操作参数的最优化方法。依据气化炉流场特性和化学反应特征对气化炉进行分区后,通过Unisim建立了气化炉反应器网络模型,模型预测结果与工业数据吻合,在此基础上对操作参数进行单因素敏感性分析。结果表明气化炉温度对煤浆流量和氧气流量的
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针对气化炉操作参数受不确定性的影响,难以实现全局优化的问题,以镇海炼化SE 水煤浆气化炉为研究对象,建立气化炉反应器网络模型,对操作参数进行了不确定性分析研究,并探究了相关操作参数的最优化方法。依据气化炉流场特性和化学反应特征对气化炉进行分区后,通过Unisim建立了气化炉反应器网络模型,模型预测结果与工业数据吻合,在此基础上对操作参数进行单因素敏感性分析。结果表明气化炉温度对煤浆流量和氧气流量的变化敏感性较高,而有效气产量则对煤浆流量和煤浆浓度的变化更敏感。利用蒙特卡洛法对气化炉操作参数进行不确定性分析、Spearman秩相关系数法对操作参数进行多因素敏感性整体分析,并以有效气产量为优化目标,基于随机最优化方法进行控制参数优化。结果表明,操作参数煤浆流量、氧气流量、煤浆浓度的不确定度分别为0.55%、0.06%和0.67%,将其转化为气化炉关键输出参数（有效气产量、气化炉操作温度）的不确定度分别为1.33%及1.20%。敏感性整体分析表明对气化炉关键输出参数影响最大的是煤浆流量的不确定性,影响最小的是氧气流量的不确定性。在95%置信区间内,当温度在1190.8℃～1237.5℃,氧煤比在449.43～457.65 Nm3/m3时,有效气产量最大。为解决基于反应器网络模型进行操作参数优化时计算成本高昂的问题,提出了基于自适应Kriging代理模型辅助粒子群算法的气化炉操作参数优化算法,结果表明,在确定条件下,基于代理模型优化的最优解可以收敛于反应器网络模型的最优解,在考虑不确定性后,优化结果的最大相对误差仅为0.21%,且计算时间大大降低,使气化炉操作参数优化过程满足实时优化计算速度要求具有了可能性。本文研究结果可为气化炉操作参数最优性提供理论支撑。
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