專利名稱：一種用于修正Aspen Plus中模型缺陷的模型擴展方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及化工過程的模擬和優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種修正Aspen Plus 中模型缺陷的模型擴展方法。
背景技術(shù)：
Aspen Plus是七十年代后期由麻省理工學(xué)院在美國能源部的支持下研發(fā)的 一套基于穩(wěn)態(tài)流程模擬、優(yōu)化、靈敏度分析和效益評價的大型通用流程模擬軟 件。Aspen Plus提供了大量的物性數(shù)據(jù)、熱力學(xué)模型和單元操作模型，但是隨著 化工技術(shù)的發(fā)展，它并不能及時將當(dāng)前最新的技術(shù)和研究成果納入到模型中， 并且由于某些化工生產(chǎn)過程的復(fù)雜性和具體性，模擬軟件可能做不到完全與實 際過程一致[原璐，呂海霞，項曙光.Aspen Plus功能擴展方法探討[J].青島科技 大學(xué)學(xué)報,2005， 26(2): 131~134]，比如在空分裝備系統(tǒng)中的熱交換過程，就要求 熱流的出口溫度要大于冷流的出口溫度，但這個限制并沒有在Aspen Plus的模 型中體現(xiàn)出來，這就需要用戶根據(jù)實際生產(chǎn)過程來擴展原模型，并把擴展模型 與原模型結(jié)合起來進行模擬和優(yōu)化。
目前進行模型擴展的方法有Aspen Plus中的用戶模型(User Model)[趙月 紅，溫浩，許志宏.Aspen Plus用戶模型開發(fā)方法探討[J].計算機與應(yīng)用化學(xué)， 2003,20(4): 435~438]，但是這些模型的開發(fā)需要用到￥8,€++或者Fortran等編 程語言，這對于不善于編程的建模工程師來說是一個非常耗時和易出錯的過程， 并且模型維護的代價也非常高。模型擴展的還有一種方法是自定義模型(Aspen Custom Modeler),這種方法對于需要擴展的模型是非常簡單的情況下(比如上 面提到的空分裝備系統(tǒng)中的熱交換過程，要求熱流的出口溫度要大于冷流的出 口溫度，就只是一個不等式而己)也顯得比較繁瑣和復(fù)雜。本發(fā)明通過對上述 兩種方法存在的實現(xiàn)復(fù)雜、可維護性差等不足之處進行了分析了之后，提出了 一種非常簡單易行的有效的模型擴展方法
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為修正Aspen Plus中模型的缺陷，提供了一種用于修正AspenPlus中模型缺陷的模型擴展方法，跟AspenPlus中的用戶模型和自定義相比更為簡單易行。
本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的 一種用于修正Aspen Plus中模型缺陷的模型擴展方法，該方法為通過文本字符串模型；利用模型解析器將字符串模型進行解析；將解析后的擴展模型和Aspen Plus中的原模型進行融合后形成完整的數(shù)學(xué)模型；最后將模型信息傳遞給優(yōu)化求解器進行求解。
進一步地，該方法具體包括以下步驟
第一步從文本中獲取若干字符串，每一個字符串代表一個方程，從而構(gòu)成一個字符串模型；
第二步將得到的字符串模型進行解析，并通過第一接口對外提供模型的所有數(shù)值信息，這個接口包括五個函數(shù)，這些函數(shù)的功能分別為將變量值傳遞給擴展模型以便進行模型計算，獲取擴展模型的約束容差，獲取擴展模型的雅可比矩陣中的非零元素的個數(shù)，獲取擴展模型的雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)，獲取擴展模型的雅可比矩陣的非零元素的值，該步驟中對字符串模型進行解析包括如下步驟-
(1) 將字符串模型進行初步分解，采用逆波蘭式的方式存儲在堆棧當(dāng)中；
(2) 當(dāng)外部給予擴展模型新的變量值時，根據(jù)第(1)步得到的桟，按照預(yù)先設(shè)定的求取逆波蘭式的規(guī)則，求取擴展模型的約束容差；
(3) 采用數(shù)值差分方法或者自動微分方法求取模型的雅可比矩陣，同時確定雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)和非零元素的個數(shù)。
第三步通過Aspen Plus提供的開發(fā)求解器接口(Aspen Open SolversInterface)來獲取Aspen Plus中的模型信息，并通過第二步中定義的第一接口來獲取擴展模型的信息，將兩者進行融合，通過本發(fā)明定義的第二接口對外部優(yōu)化求解器提供融合后模型的信息，該接口包含十二個函數(shù)，這些函數(shù)的功能分別為得到變量個數(shù)，得到約束的個數(shù)，獲取雅可比矩陣的非零元素的個數(shù)，將變量值傳遞給融合模型，得到變量的值，得到變量的上下邊界，得到約束的上下邊界，得到目標(biāo)函數(shù)，得到約束的容差，得到目標(biāo)函數(shù)的梯度，獲取約束方程的雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)，獲取約束方程的雅可比矩陣的非零元素的值；
第四步外部的優(yōu)化求解器通過本發(fā)明定義的第二接口，進行一步迭代，并將迭代結(jié)果返回Aspen Plus和模型解析器，Aspen Plus和模型解析器根據(jù)新的變量值，再次進行模型計算，再將融合后模型信息通過第二接口傳遞優(yōu)化求解器，優(yōu)化求解器再次進行迭代計算，如此循環(huán)直到優(yōu)化求解器收斂為止。本發(fā)明的有益效果是
(1) 彌補了 Aspen Plus在建模過程中的缺陷，使得通過優(yōu)化算法得到的最優(yōu)解更加準(zhǔn)確和合理。
(2) 本發(fā)明和AspenPlus中的用戶模型和自定義模型相比更為簡單易行且便于維護和修改。


圖1是基于AspenPlus的模型擴展方法的示意圖。具體實現(xiàn)方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步的說明，本發(fā)明的目的和效果將變得更加明顯。
如圖所示，本發(fā)明為了修正Aspen Plus中模型存在的缺陷，提出了一種模型擴展的方法，從模擬和優(yōu)化問題求解的角度來擴展模型并進行求解，在求解過程中使用了有限差分技術(shù)和自動微分技術(shù)來計算擴展模型的雅可比矩陣。該方法包括如下步驟
第一步從文本中獲取若干字符串，每一個字符串代表一個方程，從而構(gòu)成一個字符串模型；
第二步將得到的字符串模型進行解析，并通過本發(fā)明定義的第一接口 (圖
中示為接口 1)對外提供模型的所有數(shù)值信息，這個接口包括五個函數(shù)，這些函
數(shù)的功能為將變量值傳遞給擴展模型以便進行模型計算，獲取擴展模型的約束容差，獲取擴展模型的雅可比矩陣中的非零元素的個數(shù)，獲取擴展模型的雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)，獲取擴展模型的雅可比矩陣的非零元素的值，該步驟中對字符串模型進行解析包括如下步驟
(1) 將字符串模型進行初步分解，采用逆波蘭式的方式存儲在堆棧當(dāng)中；
(2) 當(dāng)外部給予擴展模型新的變量值時，根據(jù)第(1)步得到的棧，按照預(yù)先設(shè)定的求取逆波蘭式的規(guī)則，求取擴展模型的約束容差；
(3) 采用數(shù)值差分方法或者自動微分方法求取模型的雅可比矩陣，同時確定雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)和非零元素的個數(shù)。
第三步通過Aspen Plus提供的開發(fā)求解器接口(Aspen Open SolversInterface)來獲取Aspen Plus中的模型信息，并通過第二步中定義的第一接口來獲取擴展模型的信息，將兩者進行融合，通過本發(fā)明定義的第二接口 (圖中示為接口2)對外部優(yōu)化求解器提供融合后模型的信息，該接口包含十二個函數(shù)，這些函數(shù)的功能為得到變量個數(shù)，得到約束的個數(shù)，獲取雅可比矩陣的非零元素的個數(shù)，將變量值傳遞給融合模型，得到變量的值，得到變量的上下邊界，得到約束的上下邊界，得到目標(biāo)函數(shù)，得到約束的容差，得到目標(biāo)函數(shù)的梯度，獲取約束方程的雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)，獲取約束方程的雅可比矩陣的非零元素的值；
第四步外部的優(yōu)化求解器通過本發(fā)明定義的第二接口，進行一步迭代，并將迭代結(jié)果返回Aspen Plus和模型解析器，Aspen Plus和模型解析器根據(jù)新的變量值，再次進行模型計算，再將融合后模型信息通過第二接口傳遞優(yōu)化求解器，優(yōu)化求解器再次進行迭代計算，如此循環(huán)直到優(yōu)化求解器收斂為止。
權(quán)利要求
1、一種用于修正Aspen Plus中模型缺陷的模型擴展方法，其特征在于，該方法為通過文本字符串模型，利用模型解析器將字符串模型進行解析。將解析后的擴展模型和Aspen Plus中的原模型進行融合后形成完整的數(shù)學(xué)模型，最后將模型信息傳遞給優(yōu)化求解器進行求解。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述用于修正Aspen Plus中模型缺陷的模型擴展方法，其 特征在于，該方法具體包括以下步驟(1) 從文本中獲取若干字符串，每一個字符串代表一個方程，從而構(gòu)成一個字 符串模型。(2) 將得到的字符串模型進行解析，并通過第一接口對外提供模型的所有數(shù)值"f曰息。(3) 通過Aspen Plus提供的開發(fā)求解器接口獲取Aspen Plus中的模型信息，并 通過第一接口獲取擴展模型的信息，將兩者進行融合，通過第二接口對外部優(yōu) 化求解器提供融合后模型的信息。(4) 外部的優(yōu)化求解器通過第二接口進行一步迭代，并將迭代結(jié)果返回Aspen Plus和模型解析器，Aspen Plus和模型解析器根據(jù)新的變量值，再次進行模型計 算，再將融合后模型信息通過第二接口傳遞優(yōu)化求解器，優(yōu)化求解器再次進行 迭代計算，如此循環(huán)直到優(yōu)化求解器收斂為止。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述用于修正Aspen Plus中模型缺陷的模型擴展方法，其特 征在于，所述第一接口包括五個函數(shù)，分別為將變量值傳遞給擴展模型以便 進行模型計算的函數(shù)，獲取擴展模型的約束容差的函數(shù)，獲取擴展模型的雅可 比矩陣中的非零元素的個數(shù)的函數(shù)，獲取擴展模型的雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)的 函數(shù)，獲取擴展模型的雅可比矩陣的非零元素的值的函數(shù)。
4、 根據(jù)權(quán)利要求2所述用于修正Aspen Plus中模型缺陷的模型擴展方法，其特 征在于，所述步驟(2)中，所述將得到的字符串模型進行解析包括如下步驟(a) 將字符串模型進行初步分解，采用逆波蘭式的方式存儲在堆棧當(dāng)中。(b) 當(dāng)外部給予擴展模型新的變量值時，根據(jù)第(a)步得到的桟，按照預(yù) 先設(shè)定的求取逆波蘭式的規(guī)則，求取擴展模型的約束容差。(c) 采用數(shù)值差分方法或者自動微分方法求取模型的雅可比矩陣，同時確 定雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)和非零元素的個數(shù)。
5、 根據(jù)權(quán)利要求2所述用于修正Aspen Plus中模型缺陷的模型擴展方法，其特 征在于，所述第二接口包含十二個函數(shù)，分別為得到變量個數(shù)的函數(shù)，得到約束的個數(shù)的函數(shù)，獲取雅可比矩陣的非零元素的個數(shù)的函數(shù)，將變量值傳遞 給融合模型的函數(shù)，得到變量的值的函數(shù)，得到變量的上下邊界的函數(shù)，得到 約束的上下邊界的函數(shù)，得到目標(biāo)函數(shù)的函數(shù)，得到約束的容差的函數(shù)，得到 目標(biāo)函數(shù)的梯度的函數(shù)，獲取約束方程的雅可比矩陣的稀疏結(jié)構(gòu)的函數(shù)，獲取 約束方程的雅可比矩陣的非零元素的值的函數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種可以修正Aspen Plus中模型的缺陷的模型擴展方法。該方法針對模型中的缺陷，由用戶通過一個文本文件輸入需要補充的模型，利用模型解析器對模型進行解析，然后將擴展模型和原模型進行融合。優(yōu)化算法通過本發(fā)明定義的接口得到完整模型的信息并進行求解，其中擴展模型的一階導(dǎo)數(shù)信息是通過數(shù)值差分或自動微分技術(shù)得到。本發(fā)明彌補了Aspen Plus在建模過程中的缺陷，使得通過優(yōu)化算法得到的最優(yōu)解更加準(zhǔn)確和合理，并且簡單，容易操作以及方便維護。
文檔編號G06F17/50GK101482898SQ20091009567
公開日2009年7月15日 申請日期2009年1月19日 優(yōu)先權(quán)日2009年1月19日
發(fā)明者祝玲鈺, 邵之江, 錢積新, 曦 陳, 陳偉鋒 申請人:浙江大學(xué)