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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利多目标粒子群优化算法对乙烯裂解炉生产目标的优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116050124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310022812.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权多目标粒子群优化算法对乙烯裂解炉生产目标的优化方法是由韩永明;耿志强;王新鲁;胡渲设计研发完成，并于2023-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本多目标粒子群优化算法对乙烯裂解炉生产目标的优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多目标粒子群优化算法对乙烯裂解炉生产目标的优化方法，首先通过量子行为更新粒子的位置，进而降低算法陷入局部最优解的可能性，提高算法的收敛速度。然后为了防止算法收敛速度过快从而错过某些最优解，引入全局搜索和局部搜索动态切换的搜索策略，进一步提高算法的分布性。之后利用标准测试函数对该算法进行验证，从而实现对乙烯裂解炉生产目标的优化，解决了传统的多目标优化算法寻优的不精确性问题。本发明有效优化了乙烯裂解炉中的乙烯收率和丙烯收率目标，实现了乙烯裂解炉的节能减排，进而有助于实现“双碳”目标。

本发明授权多目标粒子群优化算法对乙烯裂解炉生产目标的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种多目标粒子群优化算法对乙烯裂解炉生产目标的优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1、初始化种群和个体位置，筛选非支配解放入外部存储，划分目标空间，为外部存储每个粒子分配网格索引； 步骤S2、计算动态控制参数ω和收缩扩张系数α，所述动态控制参数ω和所述收缩扩张系数α的计算公式如下： ω＝e1-itMaxIt*rand1 α＝0.5·MaxIt-itMaxIt+0.52 其中，ω代表动态控制参数，it代表当前迭代次数，MaxIt代表最大迭代次数，rand代表0,1之间的随机数，α代表收缩扩张系数； 步骤S3、根据网格拥挤度选择全局最优粒子； 步骤S4、计算量子行为之中粒子势阱； 步骤S5、判断所述动态控制参数ω是否大于预设的阈值； 若判断结果为所述动态控制参数ω大于预设的阈值，执行步骤S6；若判断结果为所述动态控制参数ω小于或等于预设的阈值，执行步骤S7； 步骤S6、根据所述动态控制参数ω确定对粒子进行全局搜索； 步骤S7、根据所述动态控制参数ω确定对粒子进行局部搜索； 步骤S8、对粒子位置的界限范围进行控制； 步骤S9、对粒子位置进行随机变异； 步骤S10、更新粒子群之中个体最优解； 步骤S11、将乙烯收率的最大值和丙烯收率的最大值作为优化目标，所述乙烯裂解炉的运行周期为63天，将原料气烃比和每7天调节一次的出口温度作为模型参数，利用基于量子行为改进的多目标粒子群优化算法对所述乙烯裂解炉的生产目标进行优化，所述乙烯裂解炉生产目标优化模型的优化目标的表达式如下： 所述乙烯裂解炉生产目标优化模型的约束条件的表达式如下： DSRmin≤DSR≤DSRmax5 Qmin≤Qnaphtha≤Qmax6 COTmin≤COT≤COTmax7 Tw≤Tmax11 其中，DSR是原料气烃比，DSRmin和DSRmax分别为所述原料气烃比的上下限，Qnaphtha是石脑油流量，Qmin和Qmax分别为所述石脑油流量的上下限，COT是出口温度，COTmin和COTmax分别为所述出口温度的上下限，Daycrac+是裂解天数，和分别为所述裂解天数的上下限，Pethy是每天的乙烯产率，是每天的乙烯产率的下限，Pprop是每天的丙烯产率，是每天的丙烯产率的下限，Tw是管壁温度，Tmax是所述管壁温度的上限。

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