Szakaszos desztillációs technológia optimalizálása helyettesítő modellek segítségével
Optimisation of a batch distillation technology by applying surrogate models
Keywords:
batch distillation, simulation, optimisation, surrogate models, machine learning, szakaszos desztilláció, szimuláció, optimalizálás, helyettesítő modellek, gépi tanulásAbstract
Distillation is one of the most frequent separation technologies. The aim of this article is to optimise a batch distillation process for waste solvent treatment with the application of surrogate models. Algebraic models were fitted to simulation results to describe the objective function (the profit of one batch), and the resulting optimisation problem was solved numerically. This method makes the optimisation faster and more flexible than the methods previously applied, such as genetic algorithm.
Kivonat
Célunk egy hulladék-oldószerelegyet regeneráló szakaszos desztillációs művelet optimalizálása helyettesítő modellek segítségével. A célfüggvény (egy sarzs maximális profitja) leírására algebrai modelleket illesztettünk szimulációs eredményekre; az így kapott optimalizálási problémát numerikusan oldottuk meg. Ezzel a módszerrel az optimalizálás gyorsabb és rugalmasabb volt, mint a korábban használt genetikus algoritmussal.
References
Cséfalvay E., Deák A., Farkas T., Hanák L., Mika L. T., Mizsey P., Sawinsky J., Simándi B., Szánya T., Székely E., Vágó E. Vegyipari műveletek II, Typotex Kiadó, Budapest, 2012.
Erdősné Sélley C., Janik J., Körtélyesi G. Mérnöki optimalizáció, Typotex Kiadó, Budapest, 2012.
Gmehling J., Kleiber M., Kolbe B., Rarey J. Chemical Thermodynamics for Process Simulation. Wiley-VCH, Weinheim, 2019.
Hégely L., Láng P. Optimization of a batch extractive distillation process with recycling. Journal of Cleaner Production. Elsevier, 2016, 136, 99-110.
Tang B., Lin C. D. Latin Hypercubes and Space-filling Desings. In: Dean A., Morris M., Stufken J., Bingham D. Handbook of Design and Analysis of Experiments. Chapman and Hall/CRC, New York, 2015.
The Optimization Firm, https://minlp.com/alamo (Utolsó letöltés: 2020. 12.12.)
