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基于粒子群优化算法的双混合制冷剂液化工艺参数优化
文献摘要：
双混合制冷剂(DMR)液化工艺中,冷剂组分和工艺参数复杂且相互影响,可利用算法对其优化,从而降低工艺能耗.以比功耗为目标函数,选择粒子群优化(PSO)算法对冷剂流量、压力等工艺参数进行了全局优化.结果表明,PSO算法优化效果相对较佳,优化后工艺的比功耗降低至0.2639 kW?h/kg,低于相关文献报道,也低于其他算法的优化结果;换热器换热效率提高,且可通过多级节流进一步减小局部换热温差;总?损失为19590 kW,相比教学自学优化(TLSO)算法降低了10.79％,?效率为43.22％,其中压缩机的?损失最高.
文献关键词：
天然气液化;双混合制冷剂;参数优化;粒子群优化;比功耗;㶲损失
中图分类号：
作者姓名：
孙恒;耿金亮;那凤祎;荣广新;杨大聪
作者机构：
中国石油大学(北京) 油气管道输送安全国家工程实验室,城市油气输配技术北京市重点实验室,北京 102249
文献出处：
引用格式：
[1]孙恒;耿金亮;那凤祎;荣广新;杨大聪-.基于粒子群优化算法的双混合制冷剂液化工艺参数优化)[J].低碳化学与化工,2022(02):116-121
A类：
双混合制冷剂,TLSO
B类：
粒子群优化算法,液化工艺,工艺参数优化,DMR,艺能,比功耗,PSO,全局优化,算法优化,优化效果,较佳,功耗降低,kW,换热器,换热效率,效率提高,节流,流进,换热温差,自学,中压,压缩机,天然气液化
AB值：
0.266082
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