論文の概要: Optimizing $CO_{2}$ Capture in Pressure Swing Adsorption Units: A Deep
Neural Network Approach with Optimality Evaluation and Operating Maps for
Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03873v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 19:43:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-08 16:49:12.886055
- Title: Optimizing $CO_{2}$ Capture in Pressure Swing Adsorption Units: A Deep
Neural Network Approach with Optimality Evaluation and Operating Maps for
Decision-Making
- Title（参考訳）: 圧力揺動吸着器のCO_{2}$キャプチャの最適化:最適性評価を用いたディープニューラルネットワークアプローチと決定処理のためのオペレーティングマップ
- Authors: Carine Menezes Rebello, Idelfonso B. R. Nogueira
- Abstract要約: 本研究は,二酸化炭素捕捉用加圧湿式吸着ユニットの高機能化に焦点をあてる。
2つのディープニューラルネットワーク(DNN)モデルからなるマルチインプット・シングルアウトプット(MISO)フレームワークを開発し,実装した。
このアプローチは、実行可能な運用領域(FOR)を明確にし、最適な意思決定シナリオのスペクトルを強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study presents a methodology for surrogate optimization of cyclic
adsorption processes, focusing on enhancing Pressure Swing Adsorption units for
carbon dioxide ($CO_{2}$) capture. We developed and implemented a
multiple-input, single-output (MISO) framework comprising two deep neural
network (DNN) models, predicting key process performance indicators. These
models were then integrated into an optimization framework, leveraging particle
swarm optimization (PSO) and statistical analysis to generate a comprehensive
Pareto front representation. This approach delineated feasible operational
regions (FORs) and highlighted the spectrum of optimal decision-making
scenarios. A key aspect of our methodology was the evaluation of optimization
effectiveness. This was accomplished by testing decision variables derived from
the Pareto front against a phenomenological model, affirming the surrogate
models reliability. Subsequently, the study delved into analyzing the feasible
operational domains of these decision variables. A detailed correlation map was
constructed to elucidate the interplay between these variables, thereby
uncovering the most impactful factors influencing process behavior. The study
offers a practical, insightful operational map that aids operators in
pinpointing the optimal process location and prioritizing specific operational
goals.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 二酸化炭素(CO_{2}$)捕捉における加圧スウィング吸着ユニットの強化に着目し, 循環吸着プロセスのシュロゲート最適化手法を提案する。
我々は、2つのディープニューラルネットワーク(DNN)モデルからなるマルチインプット・シングルアウトプット(MISO)フレームワークを開発し、実装した。
これらのモデルは最適化フレームワークに統合され、pso( particle swarm optimization)と統計解析を利用して包括的なパレートフロント表現を生成する。
このアプローチは、実行可能な運用領域(FOR)を明確にし、最適な意思決定シナリオのスペクトルを強調した。
提案手法の重要な側面は最適化の有効性の評価であった。
これは、パレートフロントから派生した決定変数を現象モデルに対してテストし、サロゲートモデルの信頼性を確認した。
その後、これらの決定変数の実行可能な操作領域を分析した。
これらの変数間の相互作用を解明するために詳細な相関マップを構築し、プロセス動作に影響を与える最も影響のある要因を明らかにする。
この研究は、オペレーターが最適なプロセスの位置を特定し、特定の運用目標を優先順位付けするのに役立つ実用的で洞察に富んだ運用マップを提供する。
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