正丁烷和异丁烷是两种含有4个碳原子的烷烃,但正丁烷在工业中的价值要远远小于异丁烷,为了提高经济效益,把正丁烷转化为异丁烷十分必要。对正丁烷异构化反应的动力学模型参数的优化辨识,可以使实验室的研究人员更准确地预测实验结果,从而通过计算得到最佳的工艺参数,这样能提高反应的原子经济性,避免产生大量低附加值的副产物。首先,为解决智能优化算法(如粒子群算法、遗传算法等)在动力学模型参数寻优过程中,共同存在的陷入局部最优解、迭代次数较高以后搜索动力不足的问题,受果蝇优化算法启发提出了一种基于三维变异的生物地理学优化算法。同时,将原BBO算法和改进算法用于多种不同类型的测试函数的寻优中表明:改进的Tdv-BBO算法可以产生丰富的组合解空间,大大提高了原算法的优化能力、缩短了迭代次数。其次,使用改进算法对正丁烷异构化学动力学模型参数进行估计与辨识,用该方法优化得到的反应动力学模型,模型精度较高,泛化能力强。最后,本文针对建立好的反应动力学模型完成了对反应的最佳工艺参数的辨识,性能指标函数选为反应物转化率和生成物选择性的乘积,也就是异丁烷的最终产率。优化得到了反应最佳进行的温度、压力、氢比和正丁烷质量空速4个工艺操作变量。主要研究内容如下:(1)为了解决生物地理学优化算法在迭代次数较大时出现的个体间差异骤减导致全局搜索性能下降的问题,将FOA算法中的果蝇觅食的嗅觉与视觉集合发展之后形成了三维变异生物地理学优化算法,并将改进后的算法与其他优化算法及BBO算法的其他改进算法进行比较,表明了改进算法的优越性。(2)正丁烷异构化动力学模型结构采用通用的幂函数的形式表达,将改进的Tdv-BBO算法应用到正丁烷异构反应动力学模型的参数优化中。采用Runge-Kutta-merson法数值解算正丁烷异构化反应各生成物摩尔浓度的微分方程组,采用极大似然估计法,以模型输出与反应出口处测量值的误差平方和最小为代价函数,分别采用了 BBO算法和Tdv-BBO算法优化5个反应速率方程的模型参数。仿真实验表明:用改进算法优化得到的反应动力学模型,模型更加精确,性能更优。(3)得到精准的反应动力学模型之后,进而优化计算得到了反应的最佳工艺参数组合,得到了反应最佳进行时的温度、压力、氢比和正丁烷质量空速4个工艺操作变量。作为验证,采用多目标优化的思路,利用NSGA2算法优化得到正丁烷转化率和异丁烷选择性的Pareto前沿,通过高斯拟合建立了正丁烷转化率与异丁烷选择性的数量关系模型从而得到了出口异丁烷和进口正丁烷的摩尔分数之比的最大值。仿真结果表明,利用Tdv-BBO算法和NSGA2算法优化得到的正丁烷转化率和异丁烷选择性的值基本相等,4个操作条件即为此模型下的最佳工艺操作变量。