环氧棉籽油－醋酸－水三元系液－液相平衡的测定

测定了环氧棉籽油－醋酸－水三元系分别在３０℃，４０℃，５０℃，６０℃下的液－液平衡双结点曲线，以及在４０℃，５０℃，６０℃下的液－液平衡系线数据；分别应用物料衡算法和系线中点轨迹法对实验数据进行了检验．结果表明，在醋酸质量分数低于３０％的配样条件下所测定的液－液平衡数据具有较好的热力学一致性．     

基于AP-BP神经网络的建筑能耗分析与预测

建筑行业对能源的节约是当前节约能耗的重要途径之一,在对能源浪费现状和建筑物能源绩效调研和分析的基础上,提出了一种基于affinity propagation（AP）聚类的back propagation（BP）神经网络建筑能耗分析与预测方法。通过AP聚类算法对影响建筑能耗的多维因素进行聚类分析,得到影响建筑能耗的主要因素并作为BP神经网络的输入,然后将建筑能耗指标热负荷和冷负荷作为BP神经网络的输出,建立建筑能耗分析与预测模型。均方根误差（RMSE）和平均相对泛化误差（ARGE）评价指标分析结果表明,本文所提方法对能耗值预测的拟合程度优于经典的BP神经网络,且通过建筑能耗输入输出的结构调整能够节约能耗,提高能效。     

凝析气藏流体相态行为的实验研究

应用ＦｉｓｈｅｒＡｕｔｏｄｅｓｔ８００型实沸点蒸馏装置切割了华北苏板４０２井凝板气的常压油罐油，并测定了所得各窄馏分的物性，将已知物性的窄馏分与采自同一井的分离器气体按一定的比例配制成三个合成凝权气样品，应用ＲＵＳＫＡＰＶＴ装置测定了这三个样品的Ｐ－Ｖ关系和反凝析液体积。用实验方法研究了衰竭凝析气余液体通过注二氧化碳气体再蒸发回收的初步规律。     

碳氢比和蒸汽压的新关联式

分别从美国石油学会(API)的3张列线图中读取467组碳氢比数据、381组汽油/成品油蒸汽压数据及137组原油蒸汽压数据，通过回归分析建立了3个新的油品和石油馏分物性关联式：(1) 石油馏分碳氢比与密度和平均沸点关联式；(2) 汽油/成品油蒸汽压与雷特蒸汽压关联式；(3) 原油蒸汽压与雷特蒸汽压关联式。相对于列线图数据，上述3个新关联式计算结果的平均相对误差分别为0.23%，1.38%和0.96%。较之API手册中的已有关联式，新建关联式不仅形式简单，且与API列线图在应用范围和符合程度上具有更好的一致性。     

凝析气PVT测试计算机辅助计算软件的开发与应用

针对目前应用较为普遍的ＲＵＳＫＡ ＰＶＴ测试装置，开发了用于凝析气常规ＰＶＴ测试过程的计算机辅助计算软件系统。该系统与实验操作同步运行。通过屏幕显示管连接，操作要领，注意事项及动画显示平衡釜状态，逐步引导实验过程、确保规定测试的内容正确完成。能实时处理各类复杂，繁重的换算和计算，同步运行基于立方型状态方程的预测模型，并将模型结果和实验结果进行对比显示。     

凝析气PVT测试计算机辅助计算软件的开发与应用

针对目前应用较为普遍的ＲＵＳＫＡＰＶＴ测试装置，开发了用于凝析气常规ＰＶＴ测试过程的计算机辅助计算软件系统（ＰＶＴＡＩＤ）。该系统与实验操作同步运行，通过屏幕显示管线连接、操作要领、注意事项及动画显示平衡釜状态，逐步引导实验过程，确保规定测试的内容正确完成，能实时处理各类复杂、繁重的换算和计算，同步运行基于立方型状态方程的预测模型，并将模型结果和实验结果进行对比显示，此外，还讨论了通常定容衰竭实验操作将导致平衡釜内油气体积的逐级减少，不能恒定在初始露点体积的问题，并应用ＰＶＴＡＩＤ给出实现定容衰竭的严格方法。     

面向智能体技术在化工过程虚拟视景中应用的研究

对化工过程仿真培训器中视景生成的功能需求进行了分析,简要介绍了面向智能体技术,并与对象技术进行了比较,然后将面向智能体引入了化工过程虚拟视景生成领域。并就其具体实现了了讨论。     

凝析气藏流体相态行为的实验研究

应用ＦｉｓｈｅｒＡｕｔｏｅｄｅｓｔ８００型实沸点蒸馏装置切割了华北苏桥４０２井凝析气的常压油罐油．并测定了所得各窄馏分的物性．将已知物性的窄馏分与采自同一井的分离器气体按一定的比例配制成三个合成凝析气样品。应用ＲＵＳＫＡＰＶＴ装置测定了这三个样品的Ｐ－Ｖ关系和反凝析液体积．用实验方法研究了衰竭凝析气的残余液体通过注二氧化碳气体再蒸发回收的初步规律。     

化工过程视景仿真的设计与实现

利用最近发展起来的一个开放式三维图形软件ＯｐｅｎＧＬ,运用面向对象的方法学,提出了在微机环境下设计化工过程培训仿真器中的视景仿真的设计思想和设计步骤,其中包括系统构成,对象模型的建立,视景的生成以及动画表面等,并给出了具体的实现方法。     

粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的非线性模型预测控制（NMPC）。作为NMPC重要组成的滚动优化部分对控制效果的好坏起着关键的作用,因而寻求一种可靠的优化算法十分必要。PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作与竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索,属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域。本文在滚动优化部分应用粒子群优化算法来求解预测控制律,对非线性系统施加优化控制,此外,对常规线性递减加权因子ω策略进行了讨论,提出了非线性递减策略,可进一步缩短优化时间和优化精度。仿真实验效果良好,验证了这种优化算法的正确性和有效性。