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基于粒子群算法优化LNG(C3-MR)流程的研究

宋畅 吕松 伍勇

石油与天然气化工2017,Vol.46Issue(2):48-52,5.
石油与天然气化工2017,Vol.46Issue(2):48-52,5.DOI:10.3969/j.issn.1007-3426.2017.02.010

基于粒子群算法优化LNG(C3-MR)流程的研究

Particle swarm optimization of the parameters for C3-MR process of LNG

宋畅 1吕松 1伍勇1

作者信息

  • 1. 四川大学化学工程学院
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摘要

Abstract

Propane pre-cooled mixed refrigerant (C3-MR) process is the most widely used process for LNG production.Nonlinear optimization of the process depends on process variables and algorithm.The refrigerant components, flow rate and process pressure of the C3-MR process are optimized by HYSYS with particle swarm optimization (PSO) embedded in MATLAB.The results show that optimized parameters in PSO converge after 20 iterations for the C3-MR process.The resultant theoretic energy consumption is lower than that obtained by the sequential quadratic programming method (SQP) and BOX method in reported literatures.

关键词

LNG/C3-MR/粒子群算法/优化/比功耗

Key words

LNG/C3-MR/particle swarm optimization (PSO)/optimization/specific work

分类

能源科技

引用本文复制引用

宋畅,吕松,伍勇..基于粒子群算法优化LNG(C3-MR)流程的研究[J].石油与天然气化工,2017,46(2):48-52,5.

基金项目

四川省科技支撑计划"LNG液化、气化关键技术装备研发与产业化"(2015GZ0023). (2015GZ0023)

石油与天然气化工

OA北大核心

1007-3426

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