论文标题：Enhancing cyclone separator performance via computational fluid dynamics and intelligent optimization: synergizing design of experiments, machine learning, and multi-objective genetic algorithms

期刊：Frontiers of Chemical Science and Engineering

作者：Jianhao Guo, Yunpeng Zhao, Nan Liu, Chunmeng Zhu, Xiaogang Shi, Xingying Lan

发表时间：9 May 2025

DOI：10.1007/s11705-025-2579-5

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旋风分离器被广泛应用于从流体流中高效分离固体颗粒，其运行效果本质上与压降和收集效率之间的平衡相关。在极端的工业环境中（如流化催化裂化过程），严重的器壁磨损对设备寿命构成了重大挑战。本研究旨在通过优化旋风分离器的几何尺寸比，实现分离效率、能耗与磨损率之间的最优平衡。通过调整特定关键尺寸，可以减轻磨损，延长分离器在苛刻条件下的使用寿命。本研究采用实验设计与计算流体动力学模拟，系统探究了6个几何尺寸比及入口气速与性能指标之间的关系。为了建立考虑多影响因素的稳健性能预测模型，研究采用自动机器学习方法，整合集成学习策略与自动超参数优化技术，其性能优于传统的人工神经网络方法。此外，利用适用于解决复杂非线性优化问题的非支配排序遗传算法Ⅱ，获得了最大化分离效率的同时最小化压降与磨损率的帕累托最优解。结果表明，优化后的旋风分离器设计将分离效率从76.19%提升至87.95%，压降从1698 Pa降至1433 Pa，磨损率从8.06×10-5 kg·s^-1降至7.32×10-5 kg·s^-1，性能优于传统的Stairmand设计。

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引用格式

Jianhao Guo, Yunpeng Zhao, Nan Liu, Chunmeng Zhu, Xiaogang Shi, Xingying Lan. Enhancing cyclone separator performance via computational fluid dynamics and intelligent optimization: synergizing design of experiments, machine learning, and multi-objective genetic algorithms. Front. Chem. Sci. Eng., 2025, 19(8): 69 https://doi.org/10.1007/s11705-025-2579-5

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