《表2 决策变量的类型和可行域》

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《原油蒸馏装置及其换热网络的协同优化》

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采用多目标遗传算法（NSGA-II）对常减压系统进行协同优化研究。该算法不仅能处理带有约束的多目标优化问题，并且能基于任何模拟初值进行全局优化，排除模拟不能收敛的工况，得到相应的Pareto最优解集。选择热负荷最小和经济利润最大作为优化目标。为保证产品规格，选择石脑油与柴油产品的ASTM D86（质量分数为95%，温度为138和214.5℃）、常压塔的侧线采出流量作为约束条件。通过分析常减压系统确定原油换热终温（T1，b）、初馏塔底油换热后温度（T2，b）、常压炉出口温度（TAtm-furnace）、减压炉出口温度（TVac-furnace）和初馏塔塔底、常压塔塔底以及常压塔侧线3汽提塔的汽提蒸汽流量（分别为Fsteam1、Fsteam2和Fsteam3）为决策变量。决策变量的取值见表2。