乙醇偶合制备 C4烯烃的设计优化策略
摘要：本文主要研究乙醇偶合制备C4烯烃的设计优化问题，建立一元线性回归模型和灰色关联度分析模型以及单目标最优模型，并借助MATLAB软件进行求解。首先得出乙醇转化率和C4烯烃选择性都随温度的升高而增长。通过分析得出在350℃时，该催化剂组合对乙醇转化率及碳数为4-12脂肪酸的选择性有抑制作用，对乙醛选择性有促进作用，对乙烯、C4烯烃选择性无较大影响，其他则无明显规律。其次得出Co负载量、装料量、有无HAP对乙醇转化率的影响较小，对C4烯烃选择性影响较大；Co/SiO2和HAP装料比对乙醇转化率和C4烯烃选择性影响程度相近；乙醇浓度、装料方式对乙醇转化率的影响较大，对C4烯烃选择性影响较小。
关键词:一元线性回归模型 灰色关联度分析 单目标最优模型
本文对研究乙醇偶合制备C4烯烃的设计优化问题，运用回归分析方法建立了一元线性回归模型通过最小二乘拟合算法利用MATLAB得到相关一元线性回归方程，模型建立准确，条例清晰，为准确得到乙醇转化率、C4烯烃的选择性与温度的关系起着十分重要的作用。
一、分析与求解
为研究不同催化剂组合及温度对乙醇转化率以及C4烯烃选择性大小的影响，考虑到催化剂组合为Co负载量、Co/SiO2和HAP装料比、乙醇浓度的组合。因此，首先将21组催化剂组合通过控制变量的方法进行分组，然后根据研究因素挑选六组相应的数据，进行灰色关联度分析。
1.模型的建立
1.1通过控制变量将21组催化剂组合根据组合中的不同条件及装料方式分成14组，如表1-2所示。
表1-2 14组催化剂组合中的不同条件与相同条件参数表
组号
催化剂组合
催化剂组合中的相同条件
催化剂组合中的不同条件
编号
1
A4、A6
A1、A2、c=1.68、P=1:1、m=400
L=1wt%、2wt%、0.5wt%、5wt%
2 A9、A10
c=2.1、P=1:1、m=100
L=1wt%、5wt%
3 A1、A3
L=1wt%、P=1:1、m=400
c=1.68、0.9
4 A2、A5
L=2wt%、P=1:1、m=400
c=1.68、0.3
……… ……… ………
……… ……… ………
……… ……… ………
13
L=1wt%、
A12、B1
c=1.68、P=1:1、m=100
装料方式
14
A9、B5
L=1wt%、c=2.1、P=1:1、m=100
装料方式
1.2.建立灰色关联度分析模型
（1）假设已初值化的序列x0（k）、x1（k）、x2（k）、x3（k）。 （2）求各xi与x0的绝对差序列
:
.
（3）求两级最小差
, .
（4）计算关联系数
.
（5）计算关联度 ：
： 与最大差
:
. （3）
2.模型的求解 2.1.研究因素分析
结合附件1发现，在不同催化剂组合及不同温度下，乙醇转化率以及C4烯烃选择性均有不同，由问题一可知温度的升高对乙醇转化率以及C4烯烃选择性均有促进作用，因此，接下来将通过灰色关联度分析陆续探讨Co负载量、Co/SiO2和HAP装料比、乙醇浓度、装料量、有无HAP以及装料方式与乙醇转化率和C4烯烃选择性的相关程度，并分析这六种变量对乙醇转化率和C4烯烃选择性大小的影响。
六种不同因素与乙醇转化率以及C4烯烃选择性的关联度，如表1-3所示。 表1-3 不同因素与乙醇转化率以及C4烯烃选择性的关联度
根据表1-3可知：不同研究因素与乙醇转化率的关联度大小，乙醇浓度>装料量>装料方式>有无HAP>Co/SiO2和HAP装料比>Co负载量；不同研究因素与C4选择性的关联度大小，装料量>有无HAP>Co负载量>装料方式>Co/SiO2和HAP装料比>乙醇浓度。
根据对图1-5关联度的分析可知Co负载量、装料量、有无HAP对乙醇转化率的影响较小，对C4烯烃选择性影响较大；Co/SiO2和HAP装料比对乙醇转化率和C4烯烃选择性影响程度相近；乙醇浓度、装料方式对乙醇转化率的影响较大，对C4烯烃选择性影响较小。
三、总结
本文运用回归分析方法建立了一元线性回归模型通过最小二乘拟合算法利用MATLAB得到相关一元线性回归方程，模型建立准确，条例清晰，为准确得到乙醇转化率、C4烯烃的选择性与温度的关系起着十分重要的作用。
本文准确运用灰色关联度分析模型和单目标最优模型，从而准确求解出问题的最优策略。
本文建立的催化剂组合单目标最优模型具有一定的推广价值。应用乙醇制备C4烯烃代替传统的化石能源进行化工生产的方式，符合绿色可持续发展理念。同时以乙醇为原料制备C4烯烃所带来的副产物也有较高附加值。
参考文献
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