��������������*
��1����
1���
1
1. �����������������, ����, ��, 110004, ��
� �: �������������������������������. �����������
�����������, ���������, ������������, ��������� NSGA-
�����. ���������, �������������������.
���: ����, �����, ����, ���
Study on the Optimal Operation of the Steam Network in the Refinery
WU Hao1�LUO Xiaochuan
1�YU Le
1
1. Key Laboratory of Process Industry Automation (MOE), Northeastern University, Shen Yang 110004, China
E-mail: [email protected]
Abstract: Based on other people’s study of steam network, a network which integrated with process units was
obtained. This dissertation has proposed a constrained multi objective model, and NSGA-�(Non-dominated Sorting
Genetic Algorithm -�) will solve it quickly. A real industrial example has been analyzed and the improvements are
identified.
Keywords: Steam Network, Multi-objectives optimal, Genetic Algorithm, Refinery
1���
�������������������
����������������������
����������������������
��������������������
���������������������
����������������������
����������������[1]�� 1 ��
��������
�������������������
����������������������
��������������������
����������������������
���������������������
�������������
2�����
����������������
������������������-��
�������-���-�����������
������������������� 2�
*����������973���(2009CB320601)����
������ (70721001, 60604025)�������� ���
(NCET-08-0105)��������������������
*Supported by National Basic Research Program (973 Program) of
China(2009CB320601)�National Natural Science Foundation of China
(70721001, 60604025), Program for New Century Excellent Talents in
University (NCET-08-0105), the Scientific Research Foundation of
State Education Ministry for the Returned Overseas Chinese Scholars.
�1 �����
� 2 �����������
����/��������������
���� 2������� ��������
�������������������
5496978-1-4244-2723-9/09/$25.00 c© 2009 IEEE
�������������������
����������������������
���������������������
������������������
������������� ���0�1�
����������������������
�����������������
�������������������
��������������������
������������� �������
��������������������
[6]���������������������
���������������������
����������������������
����������������������
������� 1.0Mpa ����������
���������� ������
������ �����������
��������������������
������������������
� 3���������
�3 �������
3�����
�������������������
���������������������
����������������������
��� 0�1�����������������
��������
3.1 ����
�������������������
������(1)���������������
���(2)����������������
��������������
MaxP PPp
p
= � (1)
( )
( )
MinC CR COF CMu u u
u
CS CE PRr
r
= + +�
+ + + � (2)
3.2 ����
3.2.1 ����������
���������������/����
������������� �� (3)��
FMp,m�����������������
��������������������
�������/���������������
, , ,GM FM
p m r m p mκ × =� � (3)
,p mκ ������
,FM
p m�������
2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009) 5497
������ ���������������
��������� 0�1 ���������
,p sk ���� p�������� s�����
����������������������
��� , ,p sk FMp m
× �����������
���������������������
, 1p ss
k ≤� (4)
3.2.2 ����������
�������������������
���������������������
�������������������
�����������������
(5)��������������� ��
�����������������������
,( ), ,p s p
uFU k H GUsu s uH H
s w
η= × ×� �
−(5)
������ ���������
�������������������
���������������������
����������������
� �������� �(6)�C���G Gi o�
������������ N ��� ����
3 4 5G C C G C Ni o
= + + (6)
3.2.3 ��������
��������������������
��������������������
������������������� �
�����������������
a����������������������
��(7)� k�����������������������������
, ,GU k FMs u p m
=� � (7)
b���������������������
����α ����
, ,FU GUs u s u
α =� � (8)
c�������������������
���������������������
������������������
����D��������������
,D GU
s u=� � (9)
3.2.4 ����
a�������
������������������� t�
����(10)�RMm������������
,FM RM
p m m≤ (10)
b������
��������������������
�����������������������
����������� minΦ � maxΦ ������
������������
min max,GM
r mΦ ≤ ≤ Φ (11)
4�����
�����������������Pareto
���������������������
���������GA����������
���[7]�����������������
����������������������
���������NSGA-��
4.1 ����
NSGA-���������������
���������������������
���������������������
��������������� 4 ������
���������� 1 2 3[ , , ... ]nx x x x x= ���
���������������������
� �������������������
����������������
nxix
�4 �������
4.2 ����
�������������������
������� Pareto ����Goldberg ����
Pareto �������������������
���������������������
���������� Pareto ���������
������ ������[8]�Kalyanmoy
Deb ����������� �� ����
NSGA[9]������������������
��
4.3 ����
NSGA-�����������������
�� �������������NSGA-�
��� � (rank)� ����� (crowded
comparison operator)������������
����������(elitism)��������
5498 2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009)
��������������������
��
������� 1P�����������
��� 1Q ��������������
� t������ tQ ��� tP���� tR ��
���2N �
tR ��� �� �� 1 2 LF F F�� ����
�������
������� ���
� 1 iF F� �� ����� �������
1tP+ ����� ( )i i<LF ��������
N �� iF ������ ��� i( , )nsort F � �
�� 1tN P+− ���� 1tP+ �����N �
�������������� �
� ��� ��������
����������������
���������������������
� �������������������
�������������� �����
����������������������
����������������������
���������������������
���
���� �� � ����������
��� NSGA-�����������1) �
�������� pn 2)��� ������ pS 3)
��� �� dI[i] �
����������� rankr ������
������������������
��������� ��������� 5�
1 2z z� ������� a b h�� ������
1 2 5F F F�� ��� �����������
����� �������
� 5 � �����
�� dI[i] ������ i ������ i
���������������� 6 ����
��������� [ ]I i m���� I ��� i
���m������� max min
m mf f� �����m
��������������
max min
d m mI[i] = (I[i+1]m - I[i - 1]m) / (f - f ) (12)
�6 �� ��
� � � � � � � � � � �
i( , )nsort F � �� iF ������ 1tP+ ������
� rankr � �� dI[i] �NSGA-��� ����
���� ��� ������� i j� ���
�� n� ���� � rank ranki j< ����
rank ranki j= � d di j> ���� ni j� �� ���
����������������� ��
���� ������������������
���� �����
4.4 ������
NSGA-����������������
������������� �������
������1�������2���
�������3�����������
�������1���� � ��� �2�
������ ���3������������
������������������
�����
4.5 ����
������������� ������
�������������������
�������� ���chld���� y�
����betaq���������������
��
1 0.5 (( 1 2) - ( 2 - 1))
2 0.5 (( 1 2) ( 2 - 1))
chld y y betaq y y
chld y y betaq y y
= × + ×
= × + + ×(13)
2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009) 5499
4.6 ����
������������������
�������������������
����� y����� yn���������
yu� yl������������������
���
( - )yn y deltaq yu yl= + × (14)
5�����
� 3 ������������������
��������������������
�����������������������
�������������65t/h�������
����������������������
��������������������� 1�
2���� ���� 1�����������
�����
� 1. ������ �����%, �� t/��
����
� � ��
��
� � � � � � � � � �
����
�
�
��
�
�����
�
�
��
��
��
��
�� ��
�
�� ��
��
� �� ��
��
��
��
� ��
��3.2 8.3 35.2 0.2 93 42.39 33.14 3.59 39.4 10.78 12.55 15.4 28 16 6.6
��1056 7066 4160 3665 7795 5500 5978 3665 1035 4160 3665 7035 7519 4160 3665
� 2. �������������
�� ��
������ 120/d
������ 50/d
������ 50/t
�������������������
��� Pareto���������������
�� �����������������
������������ �������
�������������������
������� ����������
��������������������
����������������������
��� Pareto���������������
��������������������
����������� Pareto���
�� 7���������������
������������ ���������
�����������������
������������������
����������� ���������
������ 300000t/h ����������
��������� 250679 �/h——136928
�/h����������� 15094 �/h����
�������——�������������
����
�7 ���Pareto��
6���
������������������
��������������� �����
����������������������
���������� Pareto��������
��������������������
��������������������
����������������������
5500 2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009)
���������
�����
[1] �. ��� �����������. ����.
2000�30(12)�1-5.
[2] ���, ���, ��!. �����������
����.����������. 2003�02�.
[3] ���, �, ���, ��". ��������
����������.��������. 2005�
02�.
[4] Zhang J, Zhu X X, Towler G P. A simultaneous
optimization strategy for overall integration in
refinery planning[J ].Ind Eng Chem Res,2001,
40(12):2640-2653.
[5] ��. ����������������.��,�
�����,2005.
[6] ���, �. ����������������
�. �������. 2006.11�11�1057-1060.
[7] Srinivas N, Deb K. Multiobjective optimization
using nondominated sorting in genetic algorithms.
J Evol Comput 1994;2(3):221–48.
[8] De Jong K A. An Analysis of the Behavior of a
Class of Genetic Adaptive Systems. Doctoral
Dissertation, University of Michigan, 1975
[9] Deb K, Agrawal S.,Pratap A.,etal., A fast elitist
nondominated sorting genetic algorithm for
mufti-objective optimization�NSGA-II [A] [J],
Proc of the Parallel Problem Solving from Nature
VI Conf, Faris, 2000:849-858.
���
1,...,p P= ���������������
1,...,r R= ��������������
1,...,s S= ����������
1,...,m M= ���������
1, ,u U= ⋅⋅⋅ ������������
1, ,k K= ⋅⋅⋅ ��������������������
���
�����
oH �����
gH ����
s1 s2H H� ���������
wH ���
PM �����
uCM ���u�������
CS ��������CE��������
iCG �����������
uCOF ����� nU �����
kPI ����������������
mCOF ��� t�����e�������m���
��
rPR ��� t����� e�������m����
���
mCM ��� t����� e�������m���
����
p,mκ ������� e������� m���� p��
�/���
mRM �������m�����
pPP ��������
r,mGM ����� r�������m����
uη �������u�����
,FUs u�������u���� s����
,GUs u����� s�������u����
2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009) 5501