分子蒸馏过程给定值优化方法研究

摘要

分子蒸馏（molecular distillation）是一种新型的、比较特殊的分离技术，具有蒸馏温度低、物料受加热时间短、真空度高、同时无沸腾现象等特点。这些特点使其非常适用于热敏性、高沸点以及易被氧化的物质分离当中，目前已广泛应用于医药行业、食品工业、石油化工及农业等各行各业中。
　　本文首先构建了蒸发温度、刮膜转速及给料速率可调的三级分子蒸馏装置实验平台，然后采用由超临界萃取所得的五味子粗油作为实验原料，进行了五味子萜烯类物质提纯实验。针对蒸馏温度、进料速率和刮膜器转速这3个工艺参数，实验采用固定其它工艺参数的单因素实验方法，获得了各工艺参数对产品纯度和得率的影响数据，并进行了综合分析，并为后续的多目标优化研究奠定了基础。
　　由于产品效益的衡量指标往往不止一个，所以传统的基于单目标优化所得的分子蒸馏工艺参数对实际生产指导尚存这样或那样的问题，导致解决传统分子蒸馏给定值优化方法不足，为此本文提出了建立分子蒸馏过程的多目标优化模型，利用实验所得的分子蒸馏工艺参数数据以及产品纯度和产品得率指标值，采用RSREG建模原理分别建立分子蒸馏工艺参数与产品纯度和产品得率之间的函数模型，将分子蒸馏参数优化问题实际上转化为一个多目标优化问题。进而采用多目标遗传算法中的带精英策略的改进型非劣分类遗传算法（NSGAП）对所建立的分子蒸馏两目标优化模型进行了优化求解。最后再根据实际的生产需要从Pareto最优解集之中选取最合适的参数组合，并将所选取的参数组合进行了实际的生产试验，实验结果显示第四组参数组合其纯度与预测值的误差约为0.74，得率误差约为0.55；第一组参数组合其纯度误差约为1.1，得率误差约为0.6，验证了所建立分子蒸馏多目标优化模型的准确性和由改进型非劣分类遗传算法对多目标优化模型进行优化的可行性，为获取更具有实际生产指导意义的分子蒸馏过程给定值提供了另一种可行的方法。

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第一章 绪 论

1.1 课题的来源及意义

1.2 分子蒸馏的研究现状

1.3 本文研究内容及章节安排

第二章 分子蒸馏给定值测试实验研究

2.1 实验装置及操作流程

2.2 实验结果及分析

2.3 本章小结

第三章 分子蒸馏系统模型及多目标优化研究

3.1 多目标优化理论

3.2 分子蒸馏过程系统模型的建立

3.3 本章小结

第四章 分子蒸馏多目标优化模型的遗传算法求解

4.1 遗传算法的基本原理

4.2 遗传算法的操作流程

4.3 带精英策略的非列分层遗传算法

4.4 分子蒸馏给定值的NSGA-II算法寻优

4.5 本章小结

第五章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果