一种基于类内质网体膜计算的渣油加氢反应动力学模型参数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于类内质网体膜计算的渣油加氢反应动力学模型参数估计方法。包括如下步骤：1)从炼油厂获得渣油加氢过程的实际输入输出数据，对于同一组采样输入数据，模型的估计输出与实际输出的误差绝对值之和作为目标函数；2)根据细胞的结构，内质网的功能和自然界细胞分化现象，抽象出基于类内质网体膜计算的参数估计方法及其相应的仿生优化规则；3)设定算法的各项参数；4)运行基于类内质网体膜计算对渣油加氢反应动力学模型中的参数进行估计。本发明专利技术提供了适用于渣油加氢反应动力学模型的参数估计方法，其优点是进行参数估计时无需经验知识，参数匹配度高。而且方法简单直观，易于操作，便于扩展到其他领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及ー种基于类内质网体膜计算的渣油加氢反应动力学模型參数估计方法。
技术介绍
渣油是石油经蒸馏加工后剩余的残渣，其比率约占石油加工前的50%，由于渣油质量差，杂质和非理想组份含量高，加工难度大，致使渣油曾作为祸炉燃料被烧掉，不仅浪费有限资源，而且对环境造成了污染。渣油加氢处理技术具体来说就是在高温、高压和催化剂存在的条件下，使渣油和氢气进行催化反应，渣油分子中硫、氮和金属等有害杂质，分别与氢和硫化氢发生反应，生成硫化氢、氨和金属硫化物，同时，渣油中部分较大的分子裂解并加氢，变成分子较小的理想组份，反应生成金属的硫化物沉积在催化剂上，硫化氢和氨可回收利用，而不排放到大气中，故对环境不造成污染。在实际生产过程中，为了进一步优化操作条件，提高控制优化精度，人们提出了很多反应动力学模型来描述渣油加氢过程。目前，系统辨识法是建立渣油加氢反应动力学模型的主要方法之一，该方法是研究人员根据渣油加氢过程的反应机理提出相应的渣油加氢反应动力学模型，再针对这些模型结构中存在的大量无法通过直接測量得到的參数，使用參数估计的方法来估计得到这些參数的值，并将这些參数的估计值代入相应的洛油加氢反应动力学模型中，从而得到渣油加氢过程的反应动力学模型。这些參数的估计值对相应的数学模型的准确性有着重要影响。通过将參数估计问题转化为优化问题，可以使用很多传统方法来进行參数估计。较为常见的传统參数估计方法有最小二乗法、极大似然法等。经典的最小二乗法计算简单，假设效验也容易进行，但是其回归方程的回归残差平方和相对较大；极大似然估计具有很好的性质，如一致性、有效性和不变性，但是应用极大似然估计时仍然有许多限制与不足，如必须确定出总体分布的概率函数，极大似然估计不一定存在，不具备唯一性等；此外还有梯度矫正法、辅助变量法、求解无约束优化的拟牛顿法等方法。其本质都是在梯度方向上寻优的局部捜索技术，这些方法在面对不可微或者非线性问题时， 常常无法得到全局最优解。近年来，随着现代化工产业的不断发展，对建模精度要求越来越高，同时还需要建模方法具有相当的抗扰动与处理非线性的能力。在传统方法不能满足要求的场合，人们开始尝试使用智能算法进行參数估计。如人工神经网络(ANN)在一定程度上模拟了人脑的组织结构和功能；遗传算法(GA)借鉴了自然界生物“生存竞争、优胜劣汰、适者生存”的进化机制；蚁群算法(ACO)则受蚂蚁群体寻找食物时总能发现最优路径的启发；禁忌捜索模拟了人类记忆的过程。这些基于生物计算的优化方法在求解复杂优化问题方面展示了它们的优点。基于类内质网体的膜计算优化方法(见图I)是受生物细胞中内质网的结构与功能以及自然界细胞分化现象的启发而提出的一种优化方法，可用于解决多变量，非线性的优化问题，得到有效的模型參数。将此种方法用于解决渣油加氢反应动力学模型的參数估计问题中，取得了满意的效果。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供了ー种基于类内质网体膜计算的渣油加氢反应动力学模型參数估计方法。基于类内质网体膜计算的渣油加氢反应动力学模型參数估计方法包括以下步骤1)将炼油厂的渣油加氢过程中硫、氮、钒、镍、碳五种杂质的入口质量分数作为输入数据，杂质的出口质量分数作为实际输出数据，对于同一组渣油加氢过程的采样输入数据，把渣油加氢反应动力学模型的估计输出与实际输出数据的误差绝对值之和作为类内质网体膜计算优化方法寻优搜索时的目标函数；2)设定类内质网体膜计算优化方法运行的最大代数。每个子系统内有/ 层膜，每层膜内有》个对象，类内质网体内有左个对象，改写概率Pe,交叉概率/V移位概率/^以及交流规模的大小，算法的終止准则为算法的运行代数达到最大代数；3)运行基于类内质网体膜计算优化方法对渣油加氢反应动力学模型中的參数进行估计，通过膜计算内改写规则、交叉规则，移位规则、统计规则、合成规则、交流规则的处理，最小化目标函数，得到洛油加氢反应动力学模型參数的估计值。所述的运行基于类内质网体膜计算优化方法对渣油加氢反应动力学模型中的參数进行估计，通过膜计算内改写规则、交叉规则，移位规则、统计规则、合成规则、交流规则的处理，最小化目标函数，得到渣油加氢反应动力学模型參数的估计值的步骤为(1)算法初始化，包括最大运行代数、对象集大小、子系统之间交流规模、类内质网体内对象数I设定被估计參数的取值范围，若没有给定初始对象，则随机生成初始对象；(2)将渣油加氢反应动力学模型的估计输出与实际采样输出的误差绝对值之和作为目标函数；(3)基于类内质网体的膜计算优化方法的两个子系统内的各层膜内对象依改写规则、 交叉规则，移位规则轮流进化，每层膜进化完毕之后将得到的若干较优对象送入类内质网体中；(4)类内质网体对其内部的对象采用各种规则进行处理首先应用统计规则，然后检查是否满足启用合成规则的条件，如果满足则启用合成规则；无论是否启用合成规则，都将应用交流规则将处理后的对象送入下ー个基本膜；(5)检测是否满足算法終止条件，如果满足则算法終止，否则返回步骤3;当算法終止后，将算法输出的最优值作为渣油加氢反应动力学模型參数的估计值。所述的改写规则、交叉规则，移位规则、统计规则、合成规则、交流规则公式如下 改写规则的数学表达式如下权利要求1.ー种基于类内质网体膜计算的渣油加氢反应动力学模型參数估计方法，其特征在于它的步骤如下将炼油厂的渣油加氢过程中硫、氮、钒、镍、碳五种杂质的入口质量分数作为输入数据， 杂质的出口质量分数作为实际输出数据，对于同一组渣油加氢过程的采样输入数据，把渣油加氢反应动力学模型的估计输出与实际输出数据的误差绝对值之和作为类内质网体膜计算优化方法寻优搜索时的目标函数；设定类内质网体膜计算优化方法运行的最大代数。每个子系统内有/ 层膜，每层膜内有》个对象，类内质网体内有左个对象，改写概率Pe ,交叉概率/V移位概率/^以及交流规模的大小，算法的終止准则为算法的运行代数达到最大代数；运行基于类内质网体膜计算优化方法对渣油加氢反应动力学模型中的參数进行估计， 通过膜计算内改写规则、交叉规则，移位规则、统计规则、合成规则、交流规则的处理，最小化目标函数，得到洛油加氢反应动力学模型參数的估计值。2.根据权利要求I所述的ー种基于类内质网体膜计算的渣油加氢反应动力学模型參数估计方法，其特征在于所述的运行基于类内质网体膜计算优化方法对渣油加氢反应动カ 学模型中的參数进行估计，通过膜计算内改写规则、交叉规则，移位规则、统计规则、合成规则、交流规则的处理，最小化目标函数，得到渣油加氢反应动力学模型參数的估计值步骤为算法初始化，包括最大代数仏对象集大小、子系统之间交流规模、类内质网体内对象数 k,设定被估计參数的取值范围，若没有给定初始对象，则随机生成初始对象；将渣油加氢反应动力学模型的估计输出与实际采样输出的误差绝对值之和作为目标函数；基于类内质网体的膜计算优化方法的两个子系统内的各层膜内对象依改写规则、交叉规则，移位规则轮流进化，每层膜进化完毕之后将得到的若干较优对象送入类内质网体中；类内质网体对其内部的对象采用各种规则进行处理首先应用统计规则，然后检查是否满足启用合成规则的条件，如果满足则启用合成规则；无论是否启用合成规则，都将应用交流规则将处理后的对象送入下ー个基本膜本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：韩峰涛，王宁，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：