工业多相反应过程建模与优化的集成方法研究

针对工业多相反应过程的特点，提出一种建模与优化的集成方法。首先，深入研究基于人工智能并融合反应机理的建模技术，分别提出工业装置模型优化校正建模技术，从工业多相反应过程生产和分析数据中提取各种影响反应过程的特征信息，并有机地融合到机理模型中；和能有效结合复杂先验知识规律的统计建模技术，以化学反应机理规律为指导，基于生产和分析数据，建立符合生产特性和机理规律的模型。然后，深入分析蚁群算法和混沌优化算法的优缺点，提出一种适用于工业多相反应系统优化的新方法基于知识发现的蚁群混沌演化算法。该算法在寻优过程中融合知识发现技术、蚁群算法和混沌优化算法的优点，克服蚁群算法存在的"停滞"现象，避免混沌优化算法固有搜索效率低下的缺陷，并将随机搜索和解析求优两种优化策略有机地结合起来，提高全局最优搜索的速度和概率。该集成方法的研究，是掌握工业多相反应过程核心技术、提高化工企业生产技术水平和竞争力的关键。