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面向微观结构质量优化的模型重构与求解加速方法研究

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  • 【题名】:面向微观结构质量优化的模型重构与求解加速方法研究
  • 【年份】:2019
  • 【作者】:马彦楠
  • 【关键词】:微观质量指标  分子量分布  化学组成分布  蒙特卡洛模拟  过程优化  模型重构  牌号切换  并行计算
  • 【摘要】:产品质量问题一直是制约我国流程工业产品竞争力的瓶颈问题。如何在现有设备条件与工艺条件的基础上,进行面向产品质量的精细建模与优化控制,对提升产品质量、迈向高端产品链具有极其重要的意义。相较于传统的宏观质量指标,微观层面上的分子结构关系从本质上决定了产品的性能差异,因此以产品微观质量指标为导向的优化控制就成为解决产品质量问题的关键。然而,涉及产品微观质量指标的模型通常结构复杂、非线性强、规模庞大、求解困难,为面向产品微观质量指标的过程优化计算带来巨大挑战。本文以聚烯烃反应过程为例,围绕产品微观结构质量指标为导向的一系列过程系统优化关键问题,结合确定性模型与统计方法模型,研究针对实际优化问题的模型重构方法与求解加速方法,实现聚合过程产品质量的精准控制与生产效能的整体提升。本文的主要研究内容和贡献总结如下:1.大规模联立方程模型的并行求解方法。大规模联立方程模型广泛应用在化工过程的模拟与优化中,但其求解过程耗时严重,较难应用于对计算时间要求高的在线或离线的优化模拟中。针对这一问题,本文结合序列二次规划求解算法,提出了基于方程残差计算的联立方程模型并行求解方法。该方法分别利用CPU多核平台和GPU平台的并行资源,实现了联立方程模型的并行求解;通过多个算例分析验证所提方法的加速效果,评估不同并行平台的适用条件。2.并行蒙特卡洛模拟的自适应优化方法。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是获取聚合分子结构、计算微观质量指标的经典方法。但从产品质量优化的角度考虑,它的计算效率低下,没有可靠的导数信息,难以通过传统的优化方法求解。本文在GPU并行技术的基础上,提出了由自适应模拟算法与连续边界收缩算法组成的内嵌Monte Carlo模型的系统化优化方法。该方法根据迭代点的误差与偏差关系自动进行符合优化精度要求的Monte Carlo模拟,极大地加快了优化中的模拟计算;并将原优化命题的求解转化为若干可行域收缩的子优化命题求解,使得优化收敛性能大幅改善。3.蒙特卡洛模型的智能采样加速方法。针对传统Monte Carlo模拟计算效率低下的问题,本文提出了一种新的Monte Carlo智能采样模拟算法。该模拟算法结合Bootstrap可置换重采样思想,将分子链增长的模拟过程与可置换重采样过程相融合,从加速分子链模拟过程和减少分子链实际模拟数量两个层面加快分子链的获取过程,在保证计算精度的前提下实现稳态微观质量指标的快速计算。该算法成功应用于面向微观质量指标的过程稳态模拟与稳态优化中,且均获得了显著的加速效果。4.动态粒数衡算模型的交叉配置离散方法。基于粒数衡算方程的建模方法从聚合反应机理出发,是描述分子微观组成的通用方法。但针对动态过程,它本质上是一个超大规模的代数微分方程组,计算代价高昂、优化收敛困难。本文从粒数衡算代数微分方程组的特殊结构出发,提出基于粒数衡算方程的动态分子量分布模型重构方法。该方法利用有限元正交配置理论对原粒数衡算方程中的链长与时间维度进行双维解耦,将超大规模(105)的代数微分方程系统约简为数十维的代数微分方程组,进而化为中小规模的非线性系统,极大地降低了计算复杂度,同时几乎不损失模型精度,为动态分子量分布的模拟与优化提供了有效手段。5.面向分子量分布的牌号切换过程动态优化方法。传统的牌号切换动态优化以平均分子量为质量指标,而动态分子量分布由于模型复杂,难以直接作为牌号切换的指标进行优化。本文在动态分子量分布模型化工作的基础上,提出基于分子量分布指标的全联立牌号切换动态优化方法。该方法包含单阶段优化命题与多阶段优化命题,避免了极易造成模型病态的导数判稳约束,将有限元正交配置理论应用于对牌号切换关键指标的精准刻画中,实现了对牌号切换过程切换时间与废料产量的直接优化。
  • 【会议名称】:博士
  • 【类别名称】:陈曦,Lorenz T.Biegler
  • 【载体】:浙江大学
  • 【会议地点】:2019
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