【摘 要】
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建立了基于熔融盐加热的甲烷蒸汽重整膜反应器(MS-SMRMR)模型,以甲烷转化率最大、氢气产率最大和总熵产率最小为优化目标,利用带精英策略的非劣解排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法对MS-SMRMR进行了三目标优化。研究结果表明:Pareto最优前沿包含了各单目标优化的最优解;利用TOPSIS方法在Pareto最优前沿上选择得到了最优的决策点,该决策点所对应的甲烷转化率、氢气产率和总熵产生率与参考点的结果相比分别提高了8.4%,8.5%和4.32%。
【机 构】
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海军工程大学动力工程学院,武汉工程大学热科学与动力工程研究所,武汉工程大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51976235,No.51606218),湖北省自然科学基金项目资助(No.2018CFB708)。
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建立了基于熔融盐加热的甲烷蒸汽重整膜反应器(MS-SMRMR)模型,以甲烷转化率最大、氢气产率最大和总熵产率最小为优化目标,利用带精英策略的非劣解排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法对MS-SMRMR进行了三目标优化。研究结果表明:Pareto最优前沿包含了各单目标优化的最优解;利用TOPSIS方法在Pareto最优前沿上选择得到了最优的决策点,该决策点所对应的甲烷转化率、氢气产率和总熵产生率与参考点的结果相比分别提高了8.4%,8.5%和4.32%。
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