连续聚合反应过程可控性分析与牌号切换循环调度一体化研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21706143
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0806.介科学与智能化工
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The production of high-end polymers with agility and flexibility calls for the optimal production sequences and high-efficient strategy for grade transitions with desirable dynamics. Promoted by the balance between the economic performance and transition dynamics, the aim of this project is to conduct a strategy for integrating the controllability analysis and the cyclic scheduling of grade transitions for continuous polymerization processes based on the mixed integer nonlinear programming and classic control theory. Specifically, the research concentrates on the following aspects: A new data-driven modeling approach based on the integration of the generalized disjunctive programming and the symbolic regression is pursued to mathematically demonstrate the relationship between the bifurcation points of the controllability and the process design/operating variables, and such approach also stands for the mathematical conduction of the relationship between the transition time and the process design/operating variables. Incorporating the above set data-driven mathematical models, a mixed integer nonlinear programming (MINLP) model without any consideration of uncertainties is formulated. Furthermore, based on the hybrid robust optimization–stochastic programming approach, the updated MINLP with the consideration of uncertainties can improve the robustness and agility. The living/controlled radical styrene polymerization process is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed strategy. The results can be expected to lay the theoretical foundation for the simultaneous design, scheduling, and control of the multi-product polymerization processes. Moreover, this research will bridge the upper management/decision level with the lower control/operation level to accelerate the development of smart polymerization process manufacturing.
敏捷、柔性生产模态下的高端聚合产品的生产过程,需要探寻产品生产的优化序列和牌号切换过渡运行有效策略。本课题以混合整数非线性规划和经典控制理论为手段,开展多牌号连续聚合反应过程的可控性和切换循环调度集成方法的研究。建立可控性分析和牌号切换循环调度集成的混合整数非线性规划模型,解决聚合反应牌号切换过程动态性能和经济性同步协调的难题;提出融合广义析取解析和符号回归的精度可控数据驱动建模方法,数学表征所研究过程的可控性、切换过渡时间在关键设计、操作参数可行域内的变化规律;建立集成鲁棒优化和随机规划的不确定性混合整数非线性规划模型,提升聚合反应应对不确定性因素的敏捷性、鲁棒性;利用可控/活性自由基苯乙烯聚合过程验证并完善所提集成策略。研究成果将为聚合过程设计、调度与控制一体化奠定理论基础,同时有助于搭建聚合工业上层经营、运行决策和下层生产操作之间的集成平台,以提升聚合工业的智能优化制造水平。

结项摘要

本项目以混合整数非线性规划和经典控制理论为手段,针对多产品连续化工生产过程的鲁棒优化决策与调度优化,从基础理论和算法角度,针对如下几个方面进行了深入研究,并取得了系列成果:1. 综合考虑过程可操作性(可控性、稳定性),建立了多产品聚合过程牌号循环调度优化模型,有效平衡了复杂化工过程的安全性和经济性,为解决连续化工过程的调度问题提供了新的思路和方法。2. 提出了符号回归和数学规划混合驱动的代理模型构建方法,开发了相应的全局优化求解算法,形成了精度可控的数据驱动显性代理模型构建技术,为过程优化设计、操作优化、先进控制提供了模型保证。3. 提出了一种融合随机规划和鲁棒优化的不确定性优化模型,开发了相应的全局优化求解算法,在保证不确定性条件下的过程优化解的优化性能前提下,有效降低了不确定性条件下的优化解保守性。4. 提出了基于沃瑟斯坦距离的分布式鲁棒机会约束规划(WDRCCP)的不确定条件下的过程调度优化的新框架,有机融合了鲁棒优化和机会约束规划的特性,展示了不确定性优化框架良好的样本外性能即鲁棒性。研究成果将为多产品化工过程例如聚合过程优化决策和控制一体化奠定了坚实的理论基础。3年项目执行期间,共发表学术期刊论文8篇,会议论文1篇,参加国内外学术会议并作口头报告3次,在国内外学术会议作邀请报告4次,邀请国外知名学者来华访问4次。已毕业博士生1名,在读博士生4名,硕士生1名。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Synthesis and design of sustainable integrated process, water treatment, and power generation networks
可持续集成工艺、水处理和发电网络的综合和设计
  • DOI:
    10.1016/j.compchemeng.2020.107041
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Computers & Chemical Engineering
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Li Yue;Zhang Lei;Yuan Zhihong;Gani Rafiqul
  • 通讯作者:
    Gani Rafiqul
A strategy for enhancing the operational agility of petroleum refinery plant using case based fuzzy reasoning method
使用基于案例的模糊推理方法提高炼油厂运营敏捷性的策略
  • DOI:
    10.1101/2020.07.14.202168
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Computers & Chemical Engineering
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Zhang Zhiping;Chen Dingjiang;Feng Yuzhong;Yuan Zhihong;Chen Bingzhen;Qin Weizhong;Zou Shengwu;Qin Shui;Han Jifei
  • 通讯作者:
    Han Jifei
CVaR-Based Approximations of Wasserstein Distributionally Robust Chance Constraints with Application to Process Scheduling
基于 CVaR 的 Wasserstein 分布鲁棒机会约束近似及其在流程调度中的应用
  • DOI:
    10.1021/acs.iecr.0c00268
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Industrial & Engineering Chemistry Research
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Botong Liu;Qi Zhang;Xiaolong Ge;Zhihong Yuan
  • 通讯作者:
    Zhihong Yuan
Simultaneous Controllability Analysis and Cyclic Scheduling of Grade Transitions for the Continuous Multi-product Chemical Processes
连续多产品化工过程的同时可控性分析和等级转换循环调度
  • DOI:
    10.1016/b978-0-444-64241-7.50177-4
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Computer Aided Chemical Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yue Li;Jiawen Wei;Zhihong Yuan
  • 通讯作者:
    Zhihong Yuan
Optimal design and operation of refinery hydrogen systems under multi-scale uncertainties
多尺度不确定性下炼油厂氢气系统优化设计与运行
  • DOI:
    10.1016/j.compchemeng.2020.106822
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Computers & Chemical Engineering
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Ying Chen;Min Lin;Hao Jiang;Zhihong Yuan;Bingzhen Chen
  • 通讯作者:
    Bingzhen Chen

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其他文献

计算机辅助高纯2-巯基苯并噻唑结晶溶剂设计方法
  • DOI:
    10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.22.009
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    清华大学学报. 自然科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    柴士阳;刘奇磊;梁馨元;张颂;郭彦锁;徐承秋;张磊;都健;袁志宏
  • 通讯作者:
    袁志宏

其他文献

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甲醇制烯烃反应过程鲁棒动态优化的理论及方法研究
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  • 项目类别:
    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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