An Enhanced Logic-Based Bender's Decomposition Algorithm with Proximity Principle for Simulator-Based Distillation Process Optimization

Tian, Chenshan

doi:10.3390/pr13040977

2025-03-25

Tian, Chenshan

张

张晓东 (Xiao‐Dong Zhang) *

Yang Lan

孙

孙津生 (Jinsheng Sun) *

DOI：10.3390/pr13040977

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摘要

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精馏过程的优化尤其具有挑战性，这归因于其中存在非线性方程和整数变量，导致形成复杂的混合整数非线性规划（MINLP）问题。本研究引入了一种增强型优化算法——基于逻辑的邻近原理Bender分解（LB-PBD），以解决基于模拟器的精馏优化中的非凸MINLP问题。该算法的关键创新在于邻近原理，它通过优先考虑来自最近已知整数解的信息来提高下界预测的准确性。此外，结合多起点策略和延迟收敛策略，确保算法在避免过早收敛的同时实现全局最优。所提出的LB-PBD的有效性通过三个案例研究得到验证。数值实验表明，所谓的邻近原理赋予原始算法超越传统确定性算法（基于逻辑的外近似算法）和随机算法（自适应超结构-差分进化算法）的优越能力，使其能够更好地规避局部最优，从而使LB-PBD比传统算法更具通用性。在单塔精馏案例中，LB-PBD实现了高精度。在萃取精馏案例中，该算法成功优化了近共沸物系的分离，相较于先前方案降低了能耗并提高了产品回收率。这些结果突显了LB-PBD作为一种稳健且高效的工具，尤其适用于求解非凸MINLP问题，特别是在基于模拟器的精馏过程优化领域。

Keyword:

distillation optimization

mixed-integer nonlinear programming

proximity principle

Bender's decomposition

simulator-based optimization