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摘要
在当前国家“双碳”背景下，通过优化过程参数以减少化工过程能耗是节能减排的有效手段。环氧乙烷催化水合制乙二醇过程耗能高，优化其工艺参数以降低能耗是非常必要的，但由于生产流程复杂，单纯基于流程模拟很难实现多参数的同步最优化。因此本文采用流程模拟生成数据-构建代理模型-同步优化热集成的思路解决该问题。对年产30万吨环氧乙烷制乙二醇工艺进行流程模拟，根据流程中所需公用工程位点确定代理模型输出变量，通过灵敏度分析进一步确定输入变量。由Sobol随机序列生成样本点并通过模拟得到基于机理模型的可靠数据，以数据驱动方式训练神经网络得到代理模型。最后，以总公用工程费用最小为目标，采用遗传算法与D-G模型组成的同步算法对代理模型进行优化，得到最优工艺参数，总公用工程费用较优化前降低4.89%，既证明了方法的有效性，又展示了其在解决复杂全流程同步优化热集成问题方面的应用前景。
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