基于自适应免疫遗传算法(AIGA)与随机森林(RF)协同优化的绿氨生产过程智能建模研究

为解决绿氨生产过程中关键参数筛选与产量预测的难题，研究人员创新性地将自适应免疫遗传算法(AIGA)与随机森林(RF)相结合，构建了AIGA-RF智能建模体系。该模型在Unisim平台验证中展现出卓越的预测精度，尤其在变负荷工况下显著优于传统算法，为绿氨生产的精准控制和能效提升提供了新范式。

　　

绿氨(green ammonia)作为极具潜力的清洁能源载体，不仅助力新能源高效利用，更推动着化工行业的绿色变革。针对绿氨生产工艺建模的精准度挑战，这项研究开创性地采用自适应免疫遗传算法(Adaptive Immune Genetic Algorithm, AIGA)与随机森林(Random Forest, RF)的协同策略。AIGA智能筛选生产流程中的关键参数，RF则构建高精度产量预测模型，特别针对不同进料负荷下的绿氨产出进行动态预测。在Unisim仿真平台的案例验证中，AIGA-RF模型展现出令人瞩目的稳定性——即使在剧烈变负荷工况下，其预测精度仍显著超越传统算法组合。该突破性方法为绿氨生产的智能优化控制系统开发提供了全新方法论，标志着化工过程建模正式迈入机器学习驱动的新纪元。