CN100470559C - 一种用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法。该方法以实时流程模拟中初始工况模拟所得到的解作为初值进行目标工况的流程模拟，在求解器直接求解失败的情况下，能调整工况参数，选择搜索方法，寻找有一定次序的中间工况点，利用这些中间工况点求解器能在一系列的模拟操作后得到一组可以收敛的初值来求解目标工况的流程模拟。与传统的实时流程模拟方法相比，本发明可以提高变工况实时模拟的成功收敛比例，更好地解决当前大规模复杂化工流程实时模拟中所遇到的收敛性差的问题。本发明采用的方法原理简洁清晰，方便于计算机上实现。
Description
技术领域
本发明涉及化工流程的模拟与优化领域和其它实时模拟方法研究领域，特别地，涉及一种用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法。
背景技术
大规模非线性方程组的求解始终是复杂化工模拟和优化设计邻域的核心技术。当问题的变量达到几千维甚至上万维而收敛域又比较狭窄时，计算方法的收敛性往往决定了问题是否能够求解。对简单的设计点流程模拟问题，工程师们可以凭经验来手工调整初值帮助求解，而对于不同原料或不同需求的变工况操作模拟或优化问题，也即初值偏离收敛点较远时，问题就变得难以求解。
对于非线性方程组的求解，常用的方法是古老而经典的牛顿法以及各种修正算法。牛顿法有着其在收敛点附近快速收敛的优越特性，但是同时也存在初值要求高、收敛不稳定的不足。国外众多学者对此已提出了许多不同的改进方法：Dogleg method(折线法)在提高算法收敛性上具有一定得效果，但其对初值仍具有较高的依赖性；Interval method(区间法)在数学上能保证找到问题的一个或多个解，但其复杂的计算量成为制约其应用的一大因素；Homotopy method(同伦法)能有效的降低初值对求解的制约，但由于纯数学意义参数的引入，将使得原本复杂的模型变得更加难以求解甚至出现无解现象。以上所提到的算法由于其固有的缺点，在复杂变工况操作模拟中具有较差的收敛性。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法。
本发明采用的技术方案的步骤如下：
以实时流程模拟中初始工况模拟所得到的解作为初值进行目标工况的流程模拟，在求解器直接求解失败的情况下，能调整工况参数，选择搜索方法，寻找有一定次序的中间工况点，利用这些中间工况点求解器能在一系列的模拟操作后得到一组可以收敛的初值来求解目标工况的流程模拟。
所述的能调整工况参数，根据实际情况是一维或者多维参数。
所述的选择搜索方法，包括一维方向上的回溯法以及具有回溯特征的多维搜索算法。
所述的寻找有一定次序的中间工况点具备以下条件：以前一点的模拟结果为初值的情况下求解器能求解出下一点的模拟结果。
所述的得到一组可以收敛的初值，是指求解器在该初值条件下能够收敛地求得目标工况下的模拟结果。
该方法具体包括以下步骤：
(1)提供初始工况参数α0及该工况下的流程模拟问题的解x(α0)，采用回溯法进行搜索，设置回溯参数d(d>1)；
(2)提供目标工况参数α′。定义与α0及α′同维度的变量temp并初始化‖temp‖＝0，定义变量i并初始化为1；
(3)令αi＝α′-temp，如果‖αi-αi-1‖<0.0001*‖(α′-α0)‖则求解失败跳出程序，否则继续；
(4)以x(αi-1)为初值利用求解器进行工况αi下的模拟求解。如果求解收敛则转(6)；否则继续；
(5)令temp＝temp+(αi-αi-1)/d并转(4)；
(6)保存计算结果为x(αi).如果‖temp‖＝0转(7)；否则初始temp使得‖temp‖＝0并令i加1后转(3)；
(7)求解成功，x(αi)为最终解。
本发明具有的有益效果是：
(1)本发明的用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法，在求解一般算法难以求解的大规模复杂问题时具有极高的收敛性可靠性。
(2)本发明的用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法，可移植性好，可与任何一种基于初值的求解方法相结合。
(3)本发明的用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法，与一般算法相比，所采用的方法原理简洁清晰，易于计算机编程实现。
附图说明
图1是收敛探针方法在Aspen Plus中的实现示例框架图；
图2是收敛探针的具体实现流程图。
具体实施方式
下面通过结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
以下参照本发明的附图以及在Aspen Plus中的实现示例对本发明作更详细的描述。但是本发明也可以以许多不同形式实施，因此不应认为它局限于说明书列出的实施例，相反，提供这种实施例是为了说明本发明的实施和完全，以及能向本领域的技术人员描述本发明的具体实施过程。
图1是收敛探针方法在Aspen Plus中的实现示例框架图。如图1所示，DMO是为Aspen Plus中用于求解非线性方程组的缺省求解器，Open Object ModelFramework(OOMF)是Aspen Plus求解法求解非线性方程组的核心组件，在实施过程中收敛探针方法采用OOMF脚本语言进行编程，实现了以外壳的形式与DMO求解器的结合。利用AOS NLA接口集生成的求解器还可实现算法与外部相关信息的数据交换。
图2是收敛探针具体实现流程的示意图。如图2所示，参数设置包括对模型参数和收敛探针方法参数的设置，设置参数后直接利用求解器及前一次求解结果作为初值点对模型进行求解，若求解成功则保存结果成功退出，若求解失败则调用收敛探针方法优化初值点后利用求解器再进行求解，若求解失败则失败退出，若求解成功则保存结果成功退出。
一种用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法，包含在计算机系统以下的实施步骤：
(1)提供初始工况参数α0及该工况下的流程模拟问题的解x(α0)，采用回溯法进行搜索，设置回溯参数d(d>1)；
(2)提供目标工况参数α′。定义与α0及α′同维度的变量temp并初始化‖temp‖＝0，定义变量i并初始化为1；
(3)令αi＝α′-temp，如果‖αi-αi-1‖<0.0001*‖(α′-α0)‖则求解失败跳出程序，否则继续；
(4)以x(αi-1)为初值利用求解器进行工况αi下的模拟求解。如果求解收敛则转(6)；否则继续；
(5)令temp＝temp+(αi-αi-1)/d并转(4)；
(6)保存计算结果为x(αi).如果‖temp‖＝0转(7)；否则初始temp使得‖temp‖＝0并令i加1后转(3)；
(7)求解成功，x(αi)为最终解。
收敛探针方法实施例：
在本实施例中，模型特点为工况参数为一维参数，采用一维的二分回溯法搜索，包含在计算机系统以下的实行步骤：
(1)读取初时工况参数α0、目标工况参数α′及初时工况下的流程模拟问题的解x(α0)，；
(2)定义变量temp并初始化为0，定义变量i并初始化为1；
(3)令αi＝α′-temp，如果αi-αi-1<0.0001*(α′-α0)则求解失败跳出程序，否则继续；
(4)以x(αi-1)为初值利用求解器进行工况αi下的模拟求解。如果求解收敛则转(6)；否则继续；
(5)令temp＝temp+(αi-αi-1)/2并转(4)；
(6)保存计算结果为x(αi).如果temp＝0转(7)；否则初始temp使得temp＝0并令i加1后转(3)；
(7)求解成功，x(αi)为最终解。
一维探针方法在Aspen Plus中的乙烯分离流程算例的实施示例中，效果如下表所示：
上述实例表明本发明可以提高变工况实时模拟的成功收敛比例，更好地解决当前大规模复杂化工流程实时模拟中所遇到的收敛性差的问题。另外，本发明也可以以许多不同形式实施，因此不应认为它局限于说明书列出的实施例。本发明采用的方法原理简洁清晰，方便于计算机上实现。
Claims (2)
1.一种用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法，其特征在于该方法的步骤如下：以实时流程模拟中初始工况模拟所得到的解作为初值进行目标工况的流程模拟，在求解器直接求解失败的情况下，调整工况参数，选择搜索方法，寻找有一定次序的中间工况点，利用这些中间工况点求解器能在一系列的模拟操作后得到一组可以收敛的初值来求解目标工况的流程模拟；
所述的调整工况参数是一维或者多维参数，参数包括模型参数和收敛探针方法参数；
所述的选择搜索方法包括一维方向上的回溯法以及具有回溯特征的多维搜索算法；
所述的寻找有一定次序的中间工况点具备以下条件：以前一点的模拟结果为初值的情况下求解器能求解出下一点的模拟结果；
所述的得到一组可以收敛的初值是指求解器在该初值条件下能够收敛地求得目标工况下的模拟结果。
2.根据权利要求1所述的一种用于大规模变工况实时流程模拟的收敛探针方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：
(1)提供初始工况参数α0及该工况下的流程模拟问题的解x(α0)，采用回溯法进行搜索，设置回溯参数d(d>1)；
(2)提供目标工况参数α′，定义与α0及α′同维度的变量temp并初始化‖temp‖＝0，定义变量i并初始化为1；
(3)令αi＝α′-temp，如果‖αi-αi-1‖<0.0001*‖(α′-α0)‖则求解失败跳出程序，否则继续；
(4)以x(αi-1)为初值利用求解器进行工况αi下的模拟求解。如果求解收敛则转(6)；否则继续；
(5)令temp＝temp+(αi-αi-1)/d并转(4)；
(6)保存计算结果为x(αi)；如果‖temp‖＝0转(7)；否则初始temp使得‖temp‖＝0并令i加1后转(3)；
(7)求解成功，x(αi)为最终解。
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| 变工况时气液两相机械密封端面动压实验分析. 刘录，沈齐英，邵予工.石油机械，第30卷第8期. 2002 |
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