典型文献
基于粒子群优化算法的烯烃聚合反应动力学参数估计
文献摘要：
聚合反应动力学参数估计是烯烃聚合过程建模与优化的重要环节和难点.针对Ziegler-Natta催化剂多活性中心特性、反应复杂、动力学参数多的问题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的烯烃聚合反应动力学参数估计方法.该方法以聚烯烃分子量分布(MWD)、短支链分布(SCB)、共聚组成分布(CCD)等微观链结构为目标,以动力学参数为优化变量,采用免疫算法(IA)和PSO算法直接进行优化求解.结果表明:两种算法均可以实现以MWD为目标的均聚反应动力学参数的估计,但PSO算法可以实现多活性位烯烃聚合反应动力学参数的准确估计,且求解速度比IA法更快.该方法为面向精细链结构的烯烃聚合过程模型化研究提供了新手段.
文献关键词：
粒子群优化算法;免疫算法;动力学参数估计;微观链结构
中图分类号：
作者姓名：
田洲;洪华平;石杰;王振雷
作者机构：
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室,上海 200237;同济大学上海智能科学与技术研究院,上海 200092;中国石油化工股份有限公司镇海炼化分公司,浙江 宁波 315207
文献出处：
引用格式：
[1]田洲;洪华平;石杰;王振雷-.基于粒子群优化算法的烯烃聚合反应动力学参数估计)[J].化学反应工程与工艺,2022(01):12-22
A类：
微观链结构
B类：
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AB值：
0.296322
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