論文の概要: Machine Learning-Assisted Discovery of Novel Reactor Designs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08841v2
- Date: Thu, 14 Sep 2023 17:45:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-15 18:30:13.459366
- Title: Machine Learning-Assisted Discovery of Novel Reactor Designs
- Title（参考訳）: 機械学習による新しい原子炉設計の発見
- Authors: Tom Savage, Nausheen Basha, Jonathan McDonough, Omar K Matar, Ehecatl
Antonio del Rio Chanona
- Abstract要約: 我々は,次世代の化学反応器の設計のための機械学習支援アプローチを開発した。
流体力学的原理に訴えることにより,従来の設計よりも60%の性能向上をもたらす新しい設計特徴の選択を合理化する。
以上の結果から,先進的な製造技術とインテリジェンスを融合させることで,設計性能が向上し,その結果,排出削減や持続可能性も向上することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Additive manufacturing has enabled the fabrication of advanced reactor
geometries, permitting larger, more complex design spaces. Identifying
promising configurations within such spaces presents a significant challenge
for current approaches. Furthermore, existing parameterisations of reactor
geometries are low-dimensional with expensive optimisation limiting more
complex solutions. To address this challenge, we establish a machine
learning-assisted approach for the design of the next-generation of chemical
reactors, combining the application of high-dimensional parameterisations,
computational fluid dynamics, and multi-fidelity Bayesian optimisation. We
associate the development of mixing-enhancing vortical flow structures in novel
coiled reactors with performance, and use our approach to identify key
characteristics of optimal designs. By appealing to fluid mechanical
principles, we rationalise the selection of novel design features that lead to
experimental performance improvements of ~60% over conventional designs. Our
results demonstrate that coupling advanced manufacturing techniques with
`augmented-intelligence' approaches can lead to superior design performance
and, consequently, emissions-reduction and sustainability.
- Abstract（参考訳）: 付加物製造は高度な原子炉ジオメトリの製作を可能にし、より大きく、より複雑な設計空間を可能にした。
このような空間内で有望な構成を特定することは、現在のアプローチにとって大きな課題となる。
さらに、既存の反応器ジオメトリのパラメータ化は低次元であり、より複雑な解を最適化するコストがかかる。
この課題に対処するために,高次元パラメータ化,計算流体力学,多元的ベイズ最適化の応用を組み合わせることで,次世代ケミカルリアクターの設計のための機械学習支援手法を確立する。
本研究では,新しいコイル型原子炉における混合強化渦流構造の開発と性能を関連付け,最適設計の重要な特徴を同定する手法を提案する。
流体力学的原理に訴えることにより,従来の設計よりも60%程度の性能向上をもたらす新しい設計特徴の選択を合理化する。
以上の結果から,先進的な製造技術と'提案型知能'のアプローチを組み合わせることで,優れた設計性能,その結果,排出削減と持続性が得られている。
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