面向过程合成的深度强化学习
机器学习
2020-09-29 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文通过提出 Distillation Gym 展示强化学习(RL)在过程合成中的应用,这是一组 RL 环境,其中 RL 智能体被要求在给定用户定义的多组分进料流的情况下设计精馏序列。Distillation Gym 与过程模拟器(COCO 和 ChemSep)接口以模拟环境。本文讨论了两个精馏问题示例(苯、甲苯、对二甲苯分离问题以及烃类分离问题),其中深度 RL 智能体能够成功在 Distillation Gym 中学习以产生合理的设计。最后,本文提出创建 Chemical Engineering Gym,一个用于化工过程合成的通用途强化学习软件工具包。
引用
@article{arxiv.2009.13265,
title = {Deep Reinforcement Learning for Process Synthesis},
author = {Laurence Illing Midgley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.13265},
year = {2020}
}