网站大量收购独家精品文档,联系QQ:2885784924

气体处理软件:AspenTech Aspen HYSYS二次开发_(10).案例分析与实践.docx

气体处理软件:AspenTech Aspen HYSYS二次开发_(10).案例分析与实践.docx

  1. 1、本文档共24页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

PAGE1

PAGE1

案例分析与实践

在这一节中,我们将通过具体的案例来深入分析和实践AspenHYSYS二次开发的技术。通过这些案例,您将能够更好地理解和应用之前学习的理论知识,解决实际工程中的问题。

案例1:气体压缩站的优化设计

背景介绍

在气体处理行业中,压缩站的优化设计是一个重要的环节。压缩站的性能直接影响到整个气体处理系统的效率和成本。通过AspenHYSYS二次开发,我们可以更灵活地进行压缩站的设计和优化,从而提高系统的整体性能。

目标

通过二次开发,实现压缩站的自动优化设计。

降低压缩站的能耗,提高气体处理效率。

最小化压缩站的运行成本。

实现步骤

建立基础模型:首先,我们需要在AspenHYSYS中建立一个气体压缩站的基础模型。这个模型应包括压缩机、冷却器、分离器等关键设备。

定义优化目标:明确优化的目标,例如最小化能耗或运行成本。

编写二次开发程序:使用AspenHYSYS的二次开发工具,编写程序来自动调整压缩站的设计参数,以达到优化目标。

代码示例

以下是一个使用Python和AspenHYSYS的二次开发API来优化压缩站能耗的示例代码。假设我们已经建立了一个基础模型,并且需要调整压缩机的压缩比来最小化能耗。

#导入AspenHYSYS二次开发所需的库

importaspenhysysasah

importnumpyasnp

fromscipy.optimizeimportminimize

#连接到AspenHYSYS模型

hysys=ah.HYSYS()

sim=hysys.Simulation()

#定义压缩机的压缩比范围

compression_ratio_range=(1.0,3.0)

#定义目标函数:压缩站的能耗

defobjective_function(compression_ratio):

目标函数:压缩站的能耗

:paramcompression_ratio:压缩机的压缩比

:return:压缩站的总能耗

#设置压缩机的压缩比

compressor=sim.GetObject(COMPRESSOR)

compressor.SetInput(RATIO,compression_ratio)

#运行模拟

sim.Run()

#获取总能耗

total_energy=sim.GetObject(ENERGY_CONSUMER).GetOutput(TOTAL_ENERGY)

returntotal_energy

#定义约束条件:压缩机的出口压力必须大于某个值

defconstraint_function(compression_ratio):

约束条件:压缩机的出口压力必须大于某个值

:paramcompression_ratio:压缩机的压缩比

:return:压缩机的出口压力与最小出口压力的差值

#设置压缩机的压缩比

compressor=sim.GetObject(COMPRESSOR)

compressor.SetInput(RATIO,compression_ratio)

#运行模拟

sim.Run()

#获取出口压力

outlet_pressure=compressor.GetOutput(OUTLET_PRESSURE)

min_outlet_pressure=100.0#假设最小出口压力为100.0bar

returnoutlet_pressure-min_outlet_pressure

#定义约束条件

constraints=[{type:ineq,fun:constraint_function}]

#定义初始压缩比

initial_compression_ratio=1.5

#使用优化算法进行优化

result=minimize(objective_function,initial_compression_ratio,bounds=[compression_ratio_range],constraints=constraints)

#输出优化结果

print(fOptimalcompre

您可能关注的文档

文档评论(0)

找工业软件教程找老陈 + 关注
实名认证
服务提供商

寻找教程;翻译教程;题库提供;教程发布;计算机技术答疑;行业分析报告提供;

1亿VIP精品文档

相关文档