基于代理模型与隐式公式的吉布斯反应器过程流程图优化
最优化与控制
2024-04-23 v2 数值分析
数值分析
摘要
本文提出了化学过程流程图优化的替代公式，利用代理模型和隐式函数分别替换和消去描述难以收敛的吉布斯反应器单元操作的代数方程。比较了全空间、ALAMO代理、神经网络代理和隐式函数公式在优化问题中的收敛可靠性、求解时间与解质量。代理与隐式公式均带来更好的收敛可靠性，且对过程参数敏感度低。代理公式速度更快，代价是微小的求解误差，而隐式公式以相近求解时间给出精确解。在自热重整器流程图优化问题的参数扫描中，全空间公式求解了64个实例中的33个，隐式函数公式求解了64个中的52个，ALAMO多项式公式求解了64个中的64个，神经网络公式求解了64个中的48个。本工作展示了当前提升化学过程流程图优化问题收敛可靠性方法中所存在的精度与求解时间之间的权衡。
引用
@article{arxiv.2310.09307,
title = {Process flowsheet optimization with surrogate and implicit formulations of a Gibbs reactor},
author = {Sergio I. Bugosen and Carl D. Laird and Robert B. Parker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09307},
year = {2024}
}