【优化求解】沼气厂管道系统流体动力学设计和成本优化（目标函数：最小化总年化成本）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在工业领域，流体的可控、安全且高效输送在生产过程中至关重要。尽管在该流程设计中使用的所有管道、泵、阀门及辅助设备都是影响系统运行的重要因素，但若设计不当，这些设备可能会导致严重的能量损失、效率低下及安全问题。

从工程原理来看，流体输送中的管道与泵选型并非唯一影响因素。选择合适的设备是一项重要标准，既会对企业产生技术影响，也会带来经济影响。通过确定流体特性，可借助相应计算得出压力损失、管道直径、流体流态，以及输送该流体所需的泵功率。

尤其是在气候危机影响日益加剧的当下，沼气生产设施因遵循长期、可持续的生产理念进行能源生产，已成为一种广泛采用的能源生产方式。为构建成本最低、效率最高的输送系统，选用了直径 160 毫米（mm）的聚氯乙烯（PVC）管道，管道总长度为 39 米（m）。该流程设计中使用的泵最高效率为 65%，系统采用一台 7.5 千瓦（kW）的压缩机搭建而成。

系统中安装了 5 个 90 度弯管，同时使用了固定床塔。塔内填充材料的直径为 15 毫米，空隙率为 0.4。总电费按 0.10 美元 / 千瓦时（kWh）计算。为确定能实现最高效、最低成本输送流程的管道，工作人员对三种不同直径的管道进行了计算分析。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

(m)

rate = 0.10; % Electricity cost (USD/kWh)

tl_usd = 1 / 39.21; % TL to USD

hr = 24; % Daily hours

% Pipe + Elbow Prices (TL/m and TL/elbow)

pipe_tl = [66.29, 78.54, 132.48];

elbow_tl = [76.89, 112.73, 179.21];

% Power usage (kW)

pump = [1.012, 0.319, 0.202];

bed = [0.085, 0.0132, 0.0024];

comp = 7.5;

% Convert to USD

pipe = pipe_tl * tl_usd * len;

elbow = elbow_tl * 5 * tl_usd;

pump_cost = pump * hr * rate;

bed_cost = bed * hr * rate;

comp_cost = comp * hr * rate;

% Total Cost

total = pipe + elbow + pump_cost + bed_cost + comp_cost;

% Print Table

fprintf('\n%-8s %-10s %-10s %-10s %-12s %-13s %-10s\n', ...

'Dia(mm)', 'Pipe$', 'Elbow$', 'Pump$', 'Bed$', 'Comp$', 'Total$');

fprintf(repmat('-',1,75)); fprintf('\n');

for i = 1:3

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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