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。

関連論文リスト

• Beyond Single-Model Views for Deep Learning: Optimization versus Generalizability of Stochastic Optimization Algorithms [13.134564730161983]
  本稿では、勾配降下(SGD)とその変種に着目し、ディープラーニングの最適化に新しいアプローチを採用する。 我々はSGDとその変種がSAMのような平らなミニマと同等の性能を示すことを示した。 本研究は、トレーニング損失とホールドアウト精度の関係、およびSGDとノイズ対応変種の性能について、いくつかの重要な知見を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T14:55:22Z)
• Enhanced Bayesian Optimization via Preferential Modeling of Abstract Properties [49.351577714596544]
  本研究では,非測定抽象特性に関する専門家の嗜好を代理モデルに組み込むための,人間とAIの協調型ベイズフレームワークを提案する。 優先判断において、誤った/誤解を招く専門家バイアスを処理できる効率的な戦略を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T09:23:13Z)
• Constrained Bayesian Optimization Under Partial Observations: Balanced Improvements and Provable Convergence [6.461785985849886]
  我々は、制約付きベイズ最適化の枠組みの下で、高価なPOCOPの効率的かつ証明可能な手法を設計する。 本稿では,最適化時の平衡探索を取り入れた取得関数の設計を改良した。 部分的に観測可能な制約に対する代理モデルとして異なる確率を埋め込んだガウス過程を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T01:00:07Z)
• End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
  本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。 我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z)
• Differentiable Multi-Target Causal Bayesian Experimental Design [43.76697029708785]
  本稿では,ベイズ最適設計問題に対する勾配に基づくアプローチを導入し,バッチ環境で因果モデルを学習する。 既存の手法は、一連の実験を構築するためにグリーディ近似に依存している。 そこで本稿では,最適介入対象ペアの集合を取得するための,概念的にシンプルな勾配に基づく最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T11:32:59Z)
• Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
  ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。 1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。 本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z)
• Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.03944557979725]
  モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。 状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。 特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T00:26:31Z)
• When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement Learning [50.74369835934703]
  モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。 続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。 さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:57:43Z)
• Approximate Bayesian Optimisation for Neural Networks [6.921210544516486]
  モデル選択の重要性を強調するために、機械学習アルゴリズムを自動化するための一連の作業が行われた。 理想主義的な方法で解析的トラクタビリティと計算可能性を解決する必要性は、効率と適用性を確保することを可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T19:03:32Z)
• Robust, Accurate Stochastic Optimization for Variational Inference [68.83746081733464]
  また, 共通最適化手法は, 問題が適度に大きい場合, 変分近似の精度が低下することを示した。 これらの結果から,基礎となるアルゴリズムをマルコフ連鎖の生成とみなして,より堅牢で正確な最適化フレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T19:12:11Z)
• Causal Bayesian Optimization [8.958125394444679]
  本研究では、介入の順序が実行される因果モデルの一部である関心の変数をグローバルに最適化する問題について検討する。 私たちのアプローチは、因果推論、不確実性定量化、シーケンシャルな意思決定といったアイデアを組み合わせています。 因果グラフを理解することで、最適な意思決定戦略を推論する能力が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-24T13:20:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。