二甲基亚砜生产中低污染控制模型设计与仿真*

和进伟， 王　枫

(河南理工大学 物理化学学院， 河南 焦作 454000)



二甲基亚砜生产中低污染控制模型设计与仿真*

和进伟， 王枫

(河南理工大学 物理化学学院， 河南 焦作 454000)

针对制取二甲基亚砜过程中产生大量污染的问题，提出一种基于改进遗传算法的二甲基亚砜生产中的低污染控制过程设计方法.建立了低污染控制问题模型，引入惩罚函数法，对该模型进行约束，将二甲基亚砜污染残液污染浓度最小作为低污染最优控制目标函数，将下降搜索算法和改进遗传算法相结合，对低污染控制问题非线性数学模型进行寻优.结果表明，采用改进的控制模型可以有效降低二甲基亚砜生产过程中污染液的排放量.

二甲基亚砜； 低污染控制； 模型设计； 梯度算法； 非线性； 约束条件； 惩罚函数； 目标函数

二甲基亚砜对化学反应具有特殊溶媒效应，因此被誉为“万能溶剂”[1-3]，其广泛应用于医药、农业和电子材料等许多领域[4-5].但在二甲基亚砜生产过程中，每年都会有将近700t残液排出造成污染，经统计，在这部分残液中，二甲基砜约占20%，二甲基亚砜约占20%，硝酸盐约占10%.而二甲基亚砜、二甲基砜都是附加值较高的化工产品，如果能够降低污染物的排放量，便可以获得较好的环境效益和经济效益[6-7]，如何有效地进行二甲基亚砜生产中的低污染控制成为了亟待解决的问题，也成为了业内人士研究的焦点课题.

文献[8]提出了基于模拟退火算法的二甲基亚砜生产中的低污染控制模型.该研究首先建立了二甲基亚砜生产中的低污染控制模型，在此基础上融合模拟退火算法，利用物理学中固体退火过程对该模型进行求解，实现了二甲基亚砜生产中低污染控制模型的设计.该方法鲁棒性较好，但是存在计算过程较为繁琐，耗时长的问题.文献[9]重点讨论了基于模糊PID算法的低污染控制模型.该研究在低污染含量给定的条件下，融合模糊算法建立了低污染控制系统问题的模糊期望值模型，将模糊算法和神经元网络、遗传算法相结合对该模型进行求解.该方法较为简单，但是容易陷入局部最优解.文献[10]讨论了基于混沌粒子群算法的低污染控制模型.该研究先利用粒子群算法建立低污染控制目标函数，将混沌算法与粒子算法相结合，实现低污染控制全局最优解.该方法时间复杂度较低，但是存在应用局限性大的问题.针对上述问题，本文提出一种基于改进遗传算法的低污染控制模型.

1　低污染控制约束函数设计

低污染控制模型首先需要建立目标函数，以二甲基亚砜生产中的污染控制指数最低，污染控制效率最大为基本要求进行低污染控制目标中全局解最优搜索，利用其搜索结果完成对二甲基亚砜生产中的低污染控制.

二甲基亚砜生产中低污染控制目标约束函数表示为

(1)

式中：f()为污染残液利用约束函数；x，y，z为二甲基亚砜生产中低污染控制的自变量；Ω为经过不同处理方案的污染液变量；R为函数调和系数.

设f(x*，y*，z*)为低污染控制问题所有可能的解，则以二甲基亚砜生产中的控制污染最小，治污效率最大为目标进行全局最优搜索，其约束函数为

(2)

2　基于改进遗传算法的控制模型

2.1约束条件下的模型组建

在低污染控制模型设计中，基于约束条件，融合梯度算法组建低污染控制数学模型，通过引入约束惩罚函数对该模型进行约束，为实现二甲基亚砜生产中的低污染控制奠定基础，具体的步骤如下：

1) 在低污染控制模型设计中，首先组建二甲基亚砜生产中的低污染非线性数学模型，即

(3)

式中：Ci()为二甲基亚砜生产中的污染排放函数；Z为二甲基亚砜生产中第i个操作环节对污染液的处理效率；hi为对污染液处理效率组建的函数约束；η为n个低污染控制操作环节对污染液的处理效率.

2) 假设由m代表惩罚因子，将其引入到约束惩罚函数中对控制模型进行约束，则式(3)可表示为

(4)

式中，η*为最小处理效率.

3) 二甲基亚砜污染液综合利用率表示为

(5)

式中：Q为处理污染液总量；gj(Q1，Q2，…，Qn)为第j项处理后污染液量.

4) 二甲基亚砜污染残液浓度控制过程约束表达式为

(6)

式中：c(x)为二甲基亚砜生产中低污染控制系统排污口下游任意一点x处的污染液浓度值；q为规划的污染液控制指标值.

5) 处理后污染液再利用的浓度约束衡量参数为

Hj(Q1，Q2，…，Qn)≤dj=

(7)

2.2目标函数的引入

在引入约束函数的基础上，需要设定目标函数.以已经获取的约束函数为核心，低污染控制模型的目标函数可表示为

(8)

(9)

式中：Bj为第j项污染液控制效率；N为处理后污染液的排出量.

2.3基于改进遗传算法的最优解计算

以式(9)建立的目标函数为基础，将下降搜索算法和遗传算法相结合进行低污染控制问题非线性数学模型全局最优解的计算，具体步骤如下：

1) 在低污染控制模型中引入遗传算法，设t为进化代数，T为最大进化代数，随机生成M个(即种群规模)个体，将其定义为求解低污染控制问题非线性数学模型的初始种群体P(t).

2) 计算群体P(t)中每个个体的适应度值，并搜索出最优个体xbest(t).

3) 在常规遗传算法交叉运算基础上，选择适应度较大的个体，将该个体定义为第t代的第M+1个体，其表达式为

P′(t)=xbest(t)P(t)(M+1)

(10)

(11)

(12)

3　仿真实验结果与分析

为了证明所提出的基于改进遗传算法的二甲基亚砜生产中低污染控制模型有效性，本文对模型进行了实验验证.以创科医药化工有限公司2014年上半年二甲基亚砜生产中的低污染控制调查记录为实验数据，以环境保护行业标准HJ/T400-2007作为二甲基亚砜污染残液达标参考(如表1所示).

表1　二甲基亚砜污染残液达标排放指标

分别采用改进算法和文献[9]提出的模糊算法进行二甲基亚砜生产低污染控制实验.在不同的时间段内，分别将2种算法的控制精确度进行对比，对比结果如图1所示.

图1　不同算法污染控制的精确度对比Fig.1　Comparison in accuracy of pollutioncontrol with different algorithms

从图1中可以看出，利用改进算法设计的模型在二甲基亚砜生产中排污控制精确度要高于模糊算法的精确度.这主要是因为改进算法在遗传算法中融入了下降算子，该算子可以有效提升遗传算法对全局最优解搜索的精确度，因此，保证了该低污染控制系统的排污控制精确度.

在不同的时间段内，分别将2种算法的污染控制稳定性进行对比，对比结果如图2所示.

图2　不同算法排污稳定性对比Fig.2　Comparison in discharge stabilitywith different algorithms

从图2中可以看出，利用改进算法设计的二甲基亚砜生产中低污染模型控制稳定性和模糊算法控制稳定性相比具有明显的优势，这主要是因为改进算法利用遗传算法具有同时搜索空间多个点的优势，可以快速实现低污染控制系统的全局收敛性，从而有效提升了该控制系统的稳定性.

在不同时间段内，利用控制达标率Y、节能性J、污染控制的误差率L衡量2种不同算法控制整体有效性.改进算法及模糊算法的参数对比如表2、3所示.

表2　改进算法低污染控制参数

表3　模糊算法低污染控制参数

从表2和表3可以看出，改进算法二甲基亚砜生产低污染控制有效性要优于模糊算法的有效性.这主要因为改进算法利用遗传算法和梯度算法的并行搜索能力对非线性数学模型进行全局最优解，因而提升了该低污染控制系统的整体有效性.仿真实验证明，基于改进遗传算法的二甲基亚砜生产低污染控制模型效果较为明显，降低了二甲基亚砜生产中污染物的排放量.

4　结　论

本文提出了一种基于改进遗传算法的二甲基亚砜生产中低污染控制模型设计方法，该方法先融合梯度算法组建低污染控制问题非线性数学模型，通过引入惩罚函数对该模型进行约束.将二甲基亚砜污染残液量最小和处理后污染残液的利用效益最大作为最优控制目标函数，在此基础上，将下降搜索算法和改进遗传算法有效结合进行低污染控制问题非线性数学模型的全局最优解搜索，完成了对二甲基亚砜生产低污染控制模型的设计.实验仿真证明，基于改进遗传算法的低污染控制模型控制效果较好，大幅度降低了二甲基亚砜生产中污染液的排放量.

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(责任编辑：景勇英文审校：尹淑英)

Design and simulation for low pollution control modelinproductionofdimethylsulfoxide

HEJin-wei,WANGFeng

(CollegeofPhysicsandChemistry,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo454000,China)

Inordertosolvetheproblemthatalotofpollutionisproducedinthepreparationprocessofdimethylsulfoxide,adesignmethodforlowpollutioncontrolprocessintheproductionofdimethylsulfoxidewasproposedbasedontheimprovedgeneticalgorithm.Inaddition,themodelforlowpollutioncontrolproblemwasestablished,andthepenaltyfunctionmethodwasintroducedtorestrainthemodel.Theminimumresidualliquidpollutionconcentrationofdimethylsulfoxidewastakenastheobjectivefunctionfortheoptimalcontroloflowpollution,andthedropsearchalgorithmandimprovedgeneticalgorithmwerecombinedtooptimizethenonlinearmathematicalmodelforthelowpollutioncontrolproblem.Theresultsshowthattheimprovedcontrolmodelcaneffectivelyreducethedischargeamountofpollutionliquidintheproductionprocessofdimethylsulfoxide.

dimethylsulfoxide;lowpollutioncontrol;modeldesign;gradientalgorithm;nonlinearity;constraintcondition;penaltyfunction;objectivefunction

2016-03-01.

国家985跨学科创新平台资助项目(0705-1).

和进伟(1982-)，男，河南孟津人，讲师，硕士，主要从事煤化学工艺及生物质能源等方面的研究.

10.7688/j.issn.1000-1646.2016.05.21

TQ28

A

1000-1646(2016)05-0597-04

*本文已于2016-09-07 16∶10在中国知网优先数字出版. 网络出版地址：http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1189.T.20160907.1610.054.html