为降低纸浆间歇蒸煮过程的能耗,提出了一种基于支持向量机(SVM)和遗传算法的蒸煮参数优化方法.该方法先根据生产数据,采用SVM建立了间歇蒸煮纸浆卡伯值模型,描述了白液浓度、硫化度、白液量、黑液量、蒸煮时间和蒸煮温度等参数与纸浆卡伯值之间的数学关系;再针对基于SVM的纸浆卡伯值模型较难用于常规优化方法的问题,提出了一种改进的自适应小生境遗传算法,用于间歇蒸煮的参数优化,使纸浆满足质量要求的前提下尽量降低蒸煮过程能耗;最后进行仿真,与实际生产数据相比,实验结果节约蒸汽3.52%,节约白液用量17.18%,硫化度减少0.37%.实验结果表明,该方法模型泛化性好,优化效果明显,很大程度上实现了节能降耗.
间歇蒸煮 支持向量机 自适应交叉 小生境 遗传算法