[发明专利]一种基于遗传算法的油类氧化反应动力学模型确定方法

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的油类氧化反应动力学模型确定方法，包括1）对油样进行多次升温速率不同且每次升温速率固定的热重实验；2）基于油样在氧化过程中子反应阶段的数量建立多步连续反应模型；3）确定遗传算法寻优搜索的目标函数；4）设置遗传算法的运行参数；5）利用Matlab软件运行遗传算法和多变量非线性回归算法，对目标函数进行最小化优化，得到寻优参数；6）将寻优参数代入多步连续反应模型，得到油样的氧化反应动力学模型。本发明将遗传算法与多变量非线性回归算法融合，无需考虑油类在各氧化阶段所遵循机理函数的复杂性，直接确定整个非等温氧化过程所遵循的动力学模型，使对油类氧化反应过程的动态跟踪更加简单有效。

技术领域

本发明属于油类氧化反应动力学的技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的油类氧化反应动力学模型确定方法。

背景技术

在当下常规原油资源勘探已基本触底的情况下，渣油改质和工业废油热处理资源化对弥补能源缺口、确保国家能源安全和保持经济发展具有十分重要的战略意义。在渣油改质和工业废油热处理资源化过程中，油样都会经历一系列复杂的氧化反应过程，同时会伴随产生一定量的积碳，为认识和控制结焦过程，需要深入认识油样的氧化反应过程及内在的动力学机理。

目前，针对油样的氧化反应过程及内在的动力学机理，需要确定油样的氧化反应动力学模型，其主要研究方向包括模式函数模型和无模式函数模型两大类；模式函数模型主要包括Coats-Redfern、ASTM E698和Arrhenius method；无模式函数模型主要包括Friedman、DAEM、OFW；由反应动力学理论知，动力学三因子中E、A和f(α)相互关联，其中任意一个因子发生波动都会影响另外两个因子的求解；对于油类复杂的氧化反应过程(低温氧化和高温氧化)，基于上述动力学模型函数求解的动力学参数E和A往往只能反映油类在某一特定温度范围内的反应过程，相应的机理函数也仅仅刻画油类在该温度范围内的反应过程，对于油类的整个氧化反应过程描述，往往需要多个机理函数f(α)依次来进行描述。这不仅导致油类氧化反应动力学模型的确定过程复杂繁琐、耗时较长，而且无法准确描述各个温度区间衔接处所对应的机理函数，导致经验模型无法准确描述具体油类的氧化反应过程，也增加了后续数值模拟研究的复杂性和误差。

因此，针对现有动力学模型描述油类氧化反应的不足，需要提出一种所确定的氧化反应动力学模型能够较好地反映油样氧化反应过程的模型确定方法。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明要解决的技术问题是提供一种基于遗传算法的油类氧化反应动力学模型确定方法，解决目前油类氧化反应模型难以描述油样氧化反应全过程的问题，取得降低油样氧化反应过程研究难度的效果。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于遗传算法的油类氧化反应动力学模型确定方法，包括如下步骤：

1)对油样进行多次升温速率不同且每次升温速率固定的热重实验；

2)基于油样在热重实验的氧化过程中子反应阶段的数量建立相应的多步连续反应模型；

3)确定遗传算法寻优搜索的目标函数；

4)设置遗传算法的运行参数；

5)利用Matlab软件运行遗传算法和多变量非线性回归算法，对目标函数进行最小化优化，得到寻优参数；

6)将寻优参数代入多步连续反应模型，得到油样的氧化反应动力学模型。

进一步地，步骤1)中，对油样进行至少三次升温速率不同且每次升温速率固定的热重实验。

进一步地，步骤2)中，基于油样的种类、物性特征和热重曲线变化确定油样在氧化过程中子反应阶段的数量。

进一步地，步骤3)中，目标函数定义为热重实验的实际转化率和计算转化率差值的平方和，表达式如下：