摘要
乙烯裂解炉是乙烯生产的核心,对其生产操作优化的研究在提高乙烯工厂生产水平和经济效益方面具有重要意义。裂解炉中的裂解过程具有高维度、多模态和非线性的特征,传统优化方法难以实现根据工况变化的操作优化。针对上述问题,提出基于改进TD3深度强化学习算法的乙烯裂解炉操作优化,首先结合裂解过程将裂解炉一个运行周期内的操作策略视为顺序决策,利用实际生产过程数据和人工神经网络对裂解炉生产过程建模作为强化学习智能体交互的环境,然后引入多评价网络机制估计动作价值,有效缓解TD3训练缓慢和策略保守的现象,最后应用该算法求解乙烯裂解炉生产操作优化问题得到有效的优化策略,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,所提出的操作优化策略显著提高了裂解炉主要产物的收率。
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