基于NSGA-II结合BP网络算法的乙醇制备 C4烯烃优化模型

作者：杨杰

来源：山东化工, 2023, 52(17): 57-62.

DOI：10.19319/j.cnki.issn.1008-021x.2023.17.060

• 烯烃收率预测
• 多目标优化
• BP神经网络
• NSGA-II算法

乙醇偶合制备C4烯烃工艺广泛应用于化工生产，探寻实现乙醇转化率与烯烃收率最大化的催化剂组合与温度条件具有重要意义。根据反应过程性能数据，分别运用多元回归与BP网络建立反应条件与烯烃收率的回归预测模型，结果表明BP网络模型对烯烃收率的预测值有较高的精度。建立多目标优化模型，基于BP网络良好的预测能力，采用NSGA-II算法进一步优化可得满足目标的催化剂与温度方案，此时乙醇转化率与烯烃收率分别为64.67%,35.921%。随后进一步分析比较NSGA-II算法和经典遗传算法分别优化BP网络模型获得的烯烃收率预测误差，验证了所用算法的精确性与有效性。

• 单位
  数理学院; 青岛科技大学