論文の概要: Machine Learning-Assisted Discovery of Flow Reactor Designs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08841v3
• Date: Thu, 6 Jun 2024 16:21:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:49:21.104977
• Title: Machine Learning-Assisted Discovery of Flow Reactor Designs
• Title（参考訳）: 機械学習によるフローリアクタ設計の発見
• Authors: Tom Savage, Nausheen Basha, Jonathan McDonough, James Krassowski, Omar K Matar, Ehecatl Antonio del Rio Chanona,
• Abstract要約: 本稿では,次世代の化学反応器の設計のための機械学習支援手法を提案する。 我々は高次元パラメータ化、計算流体力学、多次元ベイズ最適化を適用する。 従来の設計よりも60%のプラグフロー性能向上をもたらす新しい設計特徴の選定を合理化する。
• 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 the principles of flow dynamics, we rationalise the selection of novel design features that lead to experimental plug flow 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）: 追加的な製造により、より大型で複雑な設計空間を許容する、先進的な原子炉のジオメトリーの製造が可能となった。 そ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重要な課題である。 さらに、既存の原子炉のパラメータ化は低次元であり、高価な最適化によりより複雑な解が制限される。 この課題に対処するために、我々は、高次元パラメータ化、計算流体力学、多要素ベイズ最適化を併用した、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確立する。 本研究は, 新型コイル型原子炉における混合型渦流構造の開発と性能を関連づけ, 最適設計の鍵となる特徴を同定するためのアプローチである。 フローダイナミクスの原理に訴えることで、従来の設計よりも60%のプラグフロー性能向上をもたらす新しい設計特徴の選定を合理化する。 以上の結果から, 先進的な製造技術と'強化インテリジェンス'アプローチの結合が設計性能を向上させ, その結果, 排出削減と持続可能性の向上につながる可能性が示唆された。

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