買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜江蘇大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于代理模型的鼓泡塔碳捕獲工藝的多目標(biāo)優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115081293B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210798202.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/23；該發(fā)明授權(quán)一種基于代理模型的鼓泡塔碳捕獲工藝的多目標(biāo)優(yōu)化方法是由邢磊;江海設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于代理模型的鼓泡塔碳捕獲工藝的多目標(biāo)優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于代理模型的鼓泡塔碳捕獲工藝的多目標(biāo)優(yōu)化方法，包括以下步驟：通過COMSOLMultiphysics軟件，構(gòu)建填充鼓泡塔反應(yīng)器的物理仿真模型；根據(jù)預(yù)選的優(yōu)化目標(biāo)和設(shè)計(jì)變量，在設(shè)計(jì)域內(nèi)通過最優(yōu)拉丁超立法取樣；構(gòu)建自適應(yīng)混合代理模型，利用仿真結(jié)果進(jìn)行模型訓(xùn)練，并使用R2和RMSE等對(duì)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估對(duì)不同設(shè)計(jì)變量進(jìn)行Sobol全局敏感度分析；采用非支配性遺傳算法二對(duì)所選的代理模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化求解；根據(jù)NSGA?II得到的解集繪制Pareto前沿圖來(lái)獲取多目標(biāo)優(yōu)化最優(yōu)解；輸出滿足預(yù)先指定工藝要求的多目標(biāo)優(yōu)化方案，得到該工藝所需能耗和二氧化碳捕獲速率的最佳權(quán)衡解及對(duì)應(yīng)的最佳操作條件，這些數(shù)據(jù)對(duì)該工藝后續(xù)工業(yè)化應(yīng)用具有指導(dǎo)意義。

本發(fā)明授權(quán)一種基于代理模型的鼓泡塔碳捕獲工藝的多目標(biāo)優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于代理模型的鼓泡塔碳捕獲工藝的多目標(biāo)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1、多物理場(chǎng)仿真模型的構(gòu)建：構(gòu)建基于礦物顆粒的加強(qiáng)風(fēng)化作用捕獲CO2的串聯(lián)填充鼓泡塔反應(yīng)器的物理仿真模型；填充鼓泡塔反應(yīng)器的物理仿真模型是基于礦物顆粒的加強(qiáng)風(fēng)化作用捕獲CO2的串聯(lián)填充鼓泡塔反應(yīng)器的物理仿真模型，串聯(lián)填充鼓泡塔反應(yīng)器包括至少兩個(gè)填充鼓泡塔反應(yīng)器，填充鼓泡塔反應(yīng)器包括基于海水的填充鼓泡塔和基于淡水的填充鼓泡塔；物理仿真模型中包括二氧化碳捕獲的反應(yīng)動(dòng)力學(xué)和二氧化碳在反應(yīng)器內(nèi)氣-液界面的傳質(zhì)過程；步驟S2、代理模型數(shù)據(jù)集取樣：根據(jù)捕獲CO2的串聯(lián)填充鼓泡塔反應(yīng)器工藝，首先確定該工藝的優(yōu)化目標(biāo)和設(shè)計(jì)變量，目標(biāo)函數(shù)：fX＝[f1X,f2X]T其中，f1X代表最大的CO2捕獲速率，f2X代表最小的工藝能耗；所述設(shè)計(jì)變量X：X＝[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8]T,X∈K其中，x1,x2,x3和x4分別是海水填充鼓泡塔反應(yīng)器中礦物顆粒大小、床層高度、氣體流速和液體流速；x5,x6,x7和x8則對(duì)應(yīng)于淡水填充鼓泡塔反應(yīng)器中礦物顆粒大小、床層高度、氣體流速和液體流速，K為待優(yōu)化流程的設(shè)計(jì)域，表示為：K＝[[1,10],[1,10],[0.0001,0.001],[0.0001,0.001],[1,10],[1,10],[0.0001,0.001],[0.001,0.01]]T；在確定設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)后，在設(shè)計(jì)域內(nèi)通過最優(yōu)拉丁超立方取樣法取樣，并將取樣點(diǎn)輸入步驟S1構(gòu)建的物理仿真模型中，得到相應(yīng)取樣點(diǎn)的仿真結(jié)果；步驟S3、代理模型的構(gòu)建與評(píng)估：根據(jù)步驟S2取樣點(diǎn)的仿真結(jié)果構(gòu)建自適應(yīng)混合代理模型，利用仿真結(jié)果進(jìn)行混合代理模型訓(xùn)練，并使用R2和RMSE對(duì)混合代理模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估；步驟S4、全局敏感度分析：在步驟S3混合代理模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性達(dá)標(biāo)后，對(duì)不同設(shè)計(jì)變量X進(jìn)行Sobol全局敏感度分析，得到的全局敏感度指數(shù)ST；步驟S5、代理模型優(yōu)化求解：在步驟S4的敏感度分析后，采用非支配性遺傳算法對(duì)所選的混合代理模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化求解；步驟S6、多目標(biāo)權(quán)衡解圖繪制：根據(jù)步驟S5非支配性遺傳算法得到的解集繪制Pareto前沿圖來(lái)獲取最優(yōu)解；步驟S7、優(yōu)化方案輸出：對(duì)照步驟S6得到的最優(yōu)解找出非支配性遺傳算法中對(duì)應(yīng)最優(yōu)解的最佳設(shè)計(jì)變量X的相應(yīng)目標(biāo)函數(shù)值最大的CO2捕獲速率和最小的工藝能耗，輸出滿足預(yù)先指定工藝要求的多目標(biāo)優(yōu)化方案；所述多目標(biāo)優(yōu)化方案包括能實(shí)現(xiàn)的最小能耗和最大捕獲速率以及對(duì)應(yīng)的最佳設(shè)計(jì)變量X的取值。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人江蘇大學(xué)，其通訊地址為：212013 江蘇省鎮(zhèn)江市京口區(qū)學(xué)府路301號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。