乙酸异丁酯反应精馏工艺设计与神经网络代理多目标优化

　　

目前乙酸异丁酯（IBAC）的工业生产通常由硫酸催化，这不仅导致生产工艺流程中的设备受到腐蚀，而且因为硫酸本身与产物难以分离，故还会加大流程的废液排放，增加IBAC生产的环境成本。本研究开发了一种以离子液体为催化剂的新型反应精馏工艺流程，并对工艺流程进行了多目标优化。由于基于机理模型的工艺流程多目标优化求解速度缓慢，本文采用数据驱动的思路，训练了人工神经网络（ANN）作为代理模型并将其与NSGA-II联用，在原技术路线76%的时间内完成了流程的多目标优化。最后基于ANN高效运算的特性，利用SHAP法对ANN模型的学习结果进行了模型解释，评估了流程中各设计变量对各指标影响的效应量和相关性方向，为新工艺的运行和设计提供了指导。

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