混合整数线性编程配方与嵌入式机器学习替代品,用于设计化学过程家族
Georgia Stinchfield1, Natali Khalife1, Bashar L Ammari1
1Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania 15213, United States.
概括
机器学习模型创建高效的过程家族设计,降低新能源和工艺技术的制造成本和部署时间. 这种方法解决了以前通过传统方法无法解决的复杂问题.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 工艺系统工程 工艺系统工程
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 传统和模块化设计方法与新能源和工艺技术的快速部署作斗争.
- 流程家族设计为开发可适应系统提供了替代策略.
- 过程设计中的大规模优化问题往往是计算难以解决的.
研究的目的:
- 开发和演示基于机器学习 (ML) 代理的流程家族设计方法.
- 降低新工艺技术的制造成本和部署时间表.
- 为了克服复杂的过程设计问题的传统优化方法的局限性.
主要方法:
- 制定了过程家族设计作为通用断层程序 (GDP).
- 将GDP转化为一个大型混合整数非线性编程 (MINLP) 问题.
- 开发了使用优化和机器学习工具包 (OMLT) 的零碎线性ML替代品来近似非线性.
- 使用ML替代品生成了一种高效的混合整数线性编程 (MILP) 公式.
主要成果:
- 成功地应用了ML替代方法来设计碳捕获和水淡化系统的家族.
- 为复杂的设计问题在合理的计算时间内获得最佳解决方案.
- 获得的解决方案质量与之前报告的方法相比.
结论:
- 机器学习替代模型提供了一种有效的方法来解决大规模的过程家族设计问题.
- 这种方法使新能源和工艺技术的部署更快,更具成本效益.
- 该方法适用于具有不同操作条件的多种工艺系统.
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