一种气化工艺参数区间的确定方法，包括如下步骤：以气化工艺参数区间作为设计目标，计算若干不同独立设计方案的不同设计目标的模糊权系数，依据所述模糊权系数对所述若干不同独立设计方案进行模糊聚类操作；将模糊聚类后得到的气化工艺参数区间进行抽样检验，利用预测模型得到相应的设计目标值，判断设计目标值是否符合设计要求；计算各类随机抽取的样本的设计目标值的平均值作为各类代表，对各类代表进行非支配模糊排序，排名第一的类代表所对应的设计目标区间即为设计结果。该方法中的非支配模糊排序法可以优选出符合设计者要求的最佳设计参数区间，解决了设计目标多样时，由各种设计方案之间难以统筹决策的问题。
1.一种气化工艺参数区间的确定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：以气化工艺参数区间作为设计目标，计算若干不同独立设计方案的不同设计目标的模糊权系数，依据所述模糊权系数对所述若干不同独立设计方案进行模糊聚类操作；
步骤2：将模糊聚类后得到的气化工艺参数区间进行抽样检验，从设计变量区间中随机抽取10～100个样本，利用预测模型得到相应的设计目标值，判断设计目标值是否符合设计要求；
步骤3：计算各类随机抽取的样本的设计目标值的平均值作为各类代表，对各类代表进行非支配模糊排序，排名第一的类代表所对应的设计目标区间即为设计结果，包含设计变量区间和对应的设计目标预测区间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中所包含的具体步骤如下：将所述模糊权系数和设计变量权系数代入欧氏距离公式中，利用所述欧式距离公式计算不同的设计方案的“距离”来进行聚类操作，并计算聚类过程最后5步的PSF值，选择PSF值最大的一组聚类结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模糊权系数的计算过程如下：定义偏好关系，其中，“≈”代表设计目标1与设计目标2同等重要， 代表设计目标1不如设计目标2重要， 代表设计目标1远不如设计目标2重要；
建立一个m×m的矩阵R，并确定下列等价关系式：其中，ci、cj为设计目标，m为设计目标数量，α+β＝γ+δ＝1且0＜α＜γ＜δ＜β＜1，矩阵R的主对角线均为0.5；
对于每一个ci∈C，计算规范化后的模糊目标权系数的公式如下：其中，C为设计目标集合，ω(ci)为设计目标ci的模糊目标权系数，SL(ci，R)、SL(cj，R)为矩阵R的第i或j行除主对角线数字外，其余数字的和。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述欧式距离计算公式为：其中，dω为带有模糊目标权系数的欧氏距离，l为所述若干不同独立设计方案中除气化温度的设计变量与设计目标的统一编号，t为所述若干不同独立设计方案中设计变量与设计目标的总数，ωl为权系数，其中，设计目标权系数 设计变量权系数均为fil、fjl为i和j设计方案中第l个设计变量或设计目标的归一化值。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述PSF值的计算公式为：其中，PSF为伪F统计量，n为所述若干不同独立设计方案的总个数，G为当前类数，T为所有设计方案间的总离差平方和，PG为类内平方和的和。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中所述非支配模糊排序包括如下步骤：
根据所述若干不同独立设计方案中的设计目标值是否满足设计要求，将所述若干不同独立设计方案视为个体，将所述若干不同独立设计方案的集合分成两个子方案集，即满足设计要求的子方案集1和不满足设计要求的子方案集2；
满足设计要求的子方案集1先进行非支配分层，对设计目标值进行归一化处理，然后计算模糊目标权系数和个体决策优属度，对每一层的设计方案按优属度从大到小排序；
不满足设计要求的子方案集2先进行非支配分层，然后建立个体间的模糊相似关系，由模糊相似关系得到模糊相似矩阵，对模糊相似矩阵中各行元素进行求和，得到每个设计方案的相似度，对每一层的设计方案按相似度从小到大排序；
子方案集1与子方案集2合并，子方案集1整体排在子方案集2前面，完成所有设计方案的排序。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述设计方案决策优属度公式为：其中，uk为设计方案决策优属度，rik为设计方案k设计目标ci的相对优属度，p取2。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述相对优属度的公式如下：对于越大越优的目标其相对优属度公式为：对于越小越优的目标其相对优属度公式为：其中，xik表示设计方案k中设计目标ci的归一化值，∨、∧分别为取最大符、取最小符。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述模糊相似矩阵为：其中，h(s，v)为模糊相似矩阵中的元素，即设计方案s与v的模糊相似关系，xis表示设计方案s的设计目标ci的归一化值，xiv表示设计方案v的设计目标ci的归一化值。
10.一种气化工艺参数区间确定装置，其特征在于，包括：处理器，用于执行存储器内存储的程序；
气化工艺参数区间确定装置及方法
技术领域
[0001] 本发明涉及气化工艺设计领域，具体涉及一种气化工艺参数区间确定装置及方法。
背景技术
[0002] 气化工艺设计用于指导气化装置的生产与运行，在装置生产过程中，受生产技术的限制，气化装置很难完全按照设计参数进行生产，同样的，在装置运行过程中，受外界因
素和装置本身性能的影响，气化装置也很难按照设计参数精准地运行，因此，在气化工艺设
计过程中，考虑设计余量很有必要。
[0003] 对于气化工艺设计，设计变量和设计目标一般均为多个，其中对设计目标的描述往往是一个范围，如CO％不高于20％、产气热值不低于4000kJ/Nm3等，因此，满足设计目标
的设计变量往往不止一组。常用的气化工艺设计方法，如经验法、试错法，均是通过假定不
同的气化参数来寻找多组符合设计目标的设计变量，多组设计变量互相独立，且对应不同
的设计目标值，选择哪组设计方案(包括设计变量和设计目标)是设计者必须面对的问题，
同时，实际装置生产与运行的不确定性也给设计方案的选择带来很大的困难。
发明内容
[0004] 有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种气化工艺参数区间确定装置及方法，以期至少部分地解决上述技术问题中的至少之一。
[0005] 为了实现上述目的，作为本发明的一方面，提供了一种气化工艺参数区间确定方法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1：以气化工艺参数区间作为设计目标，计算若干不同独立设计方案的不同设计目标的模糊权系数，依据所述模糊权系数对所述若干不同独立设计方案进行模糊聚类操
作；
[0007] 步骤2：将模糊聚类后得到的气化工艺参数区间进行抽样检验，从设计变量区间中随机抽取10～100个样本，利用预测模型得到相应的设计目标值，判断设计目标值是否符合
设计要求；
[0008] 步骤3：计算各类随机抽取的样本的设计目标值的平均值作为各类代表，对各类代表进行非支配模糊排序，排名第一的类代表所对应的设计目标区间即为设计结果，包含设
计变量区间和对应的设计目标预测区间。
[0009] 其中，步骤1中所包含的具体步骤如下：
[0010] 将所述模糊权系数和设计变量权系数代入欧氏距离公式中，利用所述欧式距离公式计算不同的设计方案的“距离”来进行聚类操作，并计算聚类过程最后5步的PSF值，选择
PSF值最大的一组聚类结果。
[0011] 其中，所述模糊权系数的计算过程如下：
[0012] 定义偏好关系，其中，“≈”代表设计目标1与设计目标2同等重要，“＜”代表设计目标1不如没计目标2重要，“＜＜”代表设计目标1远不如设计目标2重要；
[0013] 建立一个m×m的矩阵R，并确定下列等价关系式：
[0014]
[0015] 其中，ci、cj为设计目标，m为设计目标数量，α+β＝γ+δ＝1且0＜α＜γ＜δ＜β＜1，矩阵R的主对角线均为0.5；
[0016] 对于每一个ci∈C，计算规范化后的模糊目标权系数的公式如下：
[0017]
[0018] 其中，C为设计目标集合，ω(ci)为设计目标ci的模糊目标权系数，SL(ci，R)、SL(cj，R)为矩阵R的第i或j行除主对角线数字外，其余数字的和。
[0019] 其中，所述欧式距离计算公式为：
[0020]
[0021] 其中，dω为带有模糊目标权系数的欧氏距离，l为所述若干不同独立设计方案中除气化温度的设计变量与设计目标的统一编号，t为所述若干不同独立设计方案中设计变量
与设计目标的总数，ωl为权系数，其中，设计目标权系数 设计变量权系数均为
fil、fjl为i和j设计方案中第l个设计变量或设计目标的归一化值。
[0022] 其中，所述PSF值的计算公式为：
[0023]
[0024] 其中，PSF为伪F统计量，n为所述若干不同独立设计方案的总个数，G为当前类数，T为所有设计方案间的总离差平方和，PG为类内平方和的和。
[0025] 其中，步骤3中所述非支配模糊排序包括如下步骤：
[0026] 根据所述若干不同独立设计方案中的设计目标值是否满足设计要求，将所述若干不同独立设计方案视为个体，将所述若干不同独立设计方案的集合分成两个子方案集，即
满足设计要求的子方案集1和不满足设计要求的子方案集2；
[0027] 满足设计要求的子方案集1先进行非支配分层，对设计目标值进行归一化处理，然后计算模糊目标权系数和个体决策优属度，对每一层的设计方案按优属度从大到小排序；
[0028] 不满足设计要求的子方案集2先进行非支配分层，然后建立个体间的模糊相似关系，由模糊相似关系得到模糊相似矩阵，对模糊相似矩阵中各行元素进行求和，得到每个设
计方案的相似度，对每一层的设计方案按相似度从小到大排序；
[0029] 子方案集1与子方案集2合并，子方案集1整体排在子方案集2前面，完成所有设计方案的排序。
[0030] 其中，所述设计方案决策优属度公式为：
[0031]
[0032] 其中，uk为设计方案决策优属度，rik为设计方案k设计目标ci的相对优属度，p取2。
[0033] 其中，所述相对优属度的公式如下：
[0034] 对于越大越优的目标其相对优属度公式为：
[0035]
[0036] 对于越小越优的目标其相对优属度公式为：
[0037]
[0038] 其中，xik表示设计方案k中设计目标ci的归一化值，∨、∧分别为取最大符、取最小符。
[0039] 其中，所述模糊相似矩阵为：
[0040]
[0041] 其中，h(s，v)为模糊相似矩阵中的元素，即设计方案s与v的模糊相似关系，xis表示设计方案s的设计目标ci的归一化值，xiv表示设计方案v的设计目标ci的归一化值。
[0042] 作为本发明的另一方面，还提供了一种气化工艺参数区间确定装置，包括：
[0043] 处理器，用于执行存储器内存储的程序；
[0044] 存储器，用于存储；
[0045] 用来执行如上所述的方法的程序。
[0046] 基于上述技术方案可知，本发明的气化工艺参数区间确定方法相对于现有技术至少具有如下有益效果之一：
[0047] (1)该方法中的带有模糊目标权系数的聚类操作将多个独立的设计方案，整合成一个范围较广的设计区间，利于气化工艺的实际装置生产与运行；
[0048] (2)该方法中的非支配模糊排序法可以优选出符合设计者要求的最佳设计参数区间，解决了设计目标多样时，由各种设计方案之间难以统筹决策的问题。
附图说明
[0049] 图1为本发明的一种气化工艺参数区间确定方法流程图；
[0050] 图2为非支配模糊排序法流程图。
具体实施方式
[0051] 本发明公开了一种气化工艺参数区间确定方法。该方法包含模糊聚类、区间检验、区间排序等主要步骤，可与现有气化工艺设计方法相结合，根据设计要求和设计目标偏好
对若干个独立设计方案进行聚类整合，得到最佳的设计参数区间，有利于设计者对设计方
案做出决策，并解决了气化工艺设计与实际生产操作脱轨的问题。
[0052] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
[0053] 如图1所示为本发明的一种气化工艺参数区间确定方法流程图，本发明的实现主要包括以下步骤：
[0054] (1)根据设计者对不同设计目标的偏好，计算不同目标的模糊权系数，将设计目标模糊权系数和设计变量权系数(无偏好，均相同)代入欧氏距离公式中，利用该公式计算不
同的设计方案(可看成包含设计变量和设计目标的类)的“距离”来进行聚类操作，并计算聚
类过程最后5步的伪F统计量(PSF)值，选择PSF值最大的一组聚类结果；
[0055] (2)将步骤1中聚类结果里的每一类中各设计变量和设计目标值的最大值和最小值看成区间的上下界，即把每类看成由不同设计变量和设计目标组成的区间集，随机从每
类设计变量区间中产生10～100个样本，通过气化产物预测模型(如动力学模型、热力学平
衡模型、人工神经网络模型等)预测这些样本的设计目标值，判断这些样本的设计目标值是
否符合设计要求，即设计目标是否在允许范围内，若不符合，退回到该类上一步的聚类结
果，继续抽样检验，若符合，根据抽样样本预测的设计目标值调整设计目标区间上下界；
[0056] (3)计算步骤2中各类随机产生的若干样本的设计目标值的平均值作为各类代表，对各类代表进行非支配模糊排序，排名第一的类代表所对应的类区间即为设计结果，包含
设计变量区间和对应的设计目标预测区间。
[0057] 其中，步骤1中的模糊权系数的计算过程为：
[0058] (1)定义偏好关系，如表1所示。
[0059] 表1偏好关系及其意义
[0060]
[0061] (2)建立一个m×m的矩阵R，并确定下列等价关系式：
[0062]
[0063] 其中，ci、cj为设计目标，m为设计目标数量，α+β＝γ+δ＝1且0＜α＜γ＜δ＜β＜1，α、β、γ、δ可假设为0.05、0.95、0.35、0.65，矩阵R的主对角线均为0.5。
[0064] (3)对于每一个ci∈C，计算规范化后的模糊目标权系数：
[0065]
[0066] 其中，C为设计目标集合，ω(ci)为设计目标ci的模糊目标权系数，SL(ci，R)、SL(cj，R)为矩阵R的第i或j行除主对角线数字外，其余数字的和。
[0067] 所述带有设计目标模糊权系数和设计变量权系数的欧氏距离公式为：
[0068]
[0069] 其中，dω为带有模糊目标权系数的欧氏距离，l为设计方案中设计变量(除气化温度)与设计目标的统一编号，t为设计方案中设计变量与设计目标的总数，ωl为权系数，设
计目标权系数 设计变量权系数均为 fil、fjl为i和j设计方案中第l个设
计变量或设计目标的归一化值。
[0070] 所述“聚类操作”即为以“距离”作为样品间相似度的度量的聚类方法，本例采用谱系聚类法，其基本思想是：开始将各样本(本例为设计方案)各自作为一类，并规定样本之间
的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类
的距离；重复进行两个最近类的合并，每次减少一类，直至所有的样本合并为一类。
[0071] 所述PSF值公式为：
[0072]
[0073] 其中，n为设计方案总个数，G为当前类数，T为所有设计方案间的总离差平方和，PG为类内平方和的和。
[0074]
[0075]
[0076]
[0077] 其中，v为类的编号，Sv为类内平方和，Gv为编号为v的类。
[0078] 步骤3所述的非支配模糊排序法为一种针对气化工艺设计的设计方案排序方法，可根据设计要求优选出最佳设计方案，方法流程图如图2所示，主要包括以下步骤：
[0079] (1)根据设计方案(以下称为“个体”)中的设计目标值是否满足设计要求，将设计方案集分成两个子方案集，即满足设计要求的子方案集1和不满足设计要求的子方案集2；
[0080] (2)满足设计要求的子方案集1先进行非支配分层，对设计目标值进行归一化处理，然后计算模糊目标权系数和个体决策优属度，对每一层的个体按优属度从大到小排序；
[0081] (3)不满足设计要求的子方案集2先进行非支配分层，然后建立个体间的模糊相似关系，由模糊相似关系得到模糊相似矩阵，对模糊相似矩阵中各行元素进行求和，得到每个
个体的相似度，对每一层的个体按相似度从小到大排序；
[0082] (4)子方案集1与子方案集2合并，子方案集1整体排在子方案集2前面，完成所有设计方案的排序。
[0083] 其中，步骤2中非支配分层指从当前种群中依据非支配关系选择出非支配个体(帕累托解)，这里以最大化问题为例，表述非支配关系，对于两个任意个体i、j：
[0084] (1)对于任意目标函数c，均满足ci＞cj，称i占优j，或i支配j；
[0085] (2)若i不占优于j，且j不占优于i时，称i与j无差别。
[0086] 非支配个体是指不被其它任何一个个体所支配的个体，它们的特点是如果对其中一个目标进行提高，必将损害其它至少一个目标。种群中每选出一组非支配个体，将其作为
一层，并从种群中排除掉，选择下一组非支配个体，直到种群中无个体，非支配分层结束。
[0087] 个体决策优属度公式为：
[0088]
[0089] 其中，uj为个体决策优属度，rkj为个体j设计目标k的相对优属度，ωk为模糊目标权系数，k为设计目标编号，j为个体，p一般取2。
[0090] 计算个体决策优属度前，需先计算相对优属度。
[0091] 对于越大越优的目标其相对优属度公式为：
[0092]
[0093] 对于越小越优的目标其相对优属度公式为：
[0094]
[0095] 式中，xik表示个体k设计目标ci的归一化值，∨、∧分别为取大取小符。
[0096] 步骤3中模糊相似矩阵为
[0097]
[0098] h(s，v)为模糊相似矩阵中的元素，即个体s与v的模糊相似关系，xis表示个体s的设计目标ci的归一化值，xiv表示个体v的设计目标ci的归一化值。
[0099] 实施例
[0100] 设计对象：生物质鼓泡流化床空气气化工艺设计；
[0101] 设计变量：气化炉内径、炉高、当量比、粒径、气化温度；
[0102] 设计目标及要求：CO％最小化且CO％不高于20％，产气热值最大化且产气热值不低于4000kJ/Nm3，产气率最大化且产气率不低于1.5Nm3/kg。
[0103] 设计目标偏好：CO％＜＜产气率，CO％＜＜产气热值，产气率＜产气热值。
[0104] 现有一系列设计方案如表2所示：
[0105] 表2设计方案
[0106]
[0107]
[0108] 气化参数区间确定方法具体步骤如下：
[0109] (1)计算模糊目标权系数得：CO％：0.033，产气热值：0.534，产气率：0.433。对10组设计方案进行聚类操作，结果如表3所示：
[0110] 表3聚类结果
[0111]
[0112] (2)从类1、类2、类3的设计变量区间中，分别随机抽取20个检验样本，通过气化产物预测模型(本例为人工神经网络模型)计算这些样本对应的设计目标值，判断这些样本的
设计目标值是否符合设计要求，若不符合，退回到该类上一步的聚类结果，继续抽样检验，
若符合，调整设计目标区间上下界，调整后的结果如表4所示：
[0113] 表4检验后的聚类结果
[0114]
[0115] (3)计算各类20个样本的设计目标平均值作为该类代表，对各类代表非支配模糊排序，排序结果为：1、类2(②⑤⑥⑧)；2、类1(①③④)；3、类3(⑦⑨⑩)，因此，类2即为满足
设计需求的最佳气化参数区间(见表4)。
[0116] 以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在
本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护
范围之内。
