Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning-Assisted Surrogate Modeling with Multi-Objective Optimization and Decision-Making of a Steam Methane Reforming Reactor

論文の概要: Machine Learning-Assisted Surrogate Modeling with Multi-Objective Optimization and Decision-Making of a Steam Methane Reforming Reactor

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07641v1
Date: Thu, 10 Jul 2025 11:10:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.371191
Title: Machine Learning-Assisted Surrogate Modeling with Multi-Objective Optimization and Decision-Making of a Steam Methane Reforming Reactor
Title（参考訳）: 蒸気メタン改質反応器の多目的最適化と決定処理による機械学習支援サロゲートモデリング
Authors: Seyed Reza Nabavi, Zonglin Guo, Zhiyuan Wang,
Abstract要約: 本研究では, 蒸気メタン改質炉(SMR)のモデリングと最適化の枠組みについて述べる。内部物質移動抵抗を考慮した1次元固定層反応器モデルを用いて反応器の性能をシミュレーションした。数学モデルの計算コストを高く抑えるため、ハイブリッドANNサロゲートが構築され、平均シミュレーション時間の93.8%の削減を実現した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.704938459679978
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study presents an integrated modeling and optimization framework for a steam methane reforming (SMR) reactor, combining a mathematical model, artificial neural network (ANN)-based hybrid modeling, advanced multi-objective optimization (MOO) and multi-criteria decision-making (MCDM) techniques. A one-dimensional fixed-bed reactor model accounting for internal mass transfer resistance was employed to simulate reactor performance. To reduce the high computational cost of the mathematical model, a hybrid ANN surrogate was constructed, achieving a 93.8% reduction in average simulation time while maintaining high predictive accuracy. The hybrid model was then embedded into three MOO scenarios using the non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) solver: 1) maximizing methane conversion and hydrogen output; 2) maximizing hydrogen output while minimizing carbon dioxide emissions; and 3) a combined three-objective case. The optimal trade-off solutions were further ranked and selected using two MCDM methods: technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) and simplified preference ranking on the basis of ideal-average distance (sPROBID). Optimal results include a methane conversion of 0.863 with 4.556 mol/s hydrogen output in the first case, and 0.988 methane conversion with 3.335 mol/s hydrogen and 0.781 mol/s carbon dioxide in the third. This comprehensive methodology offers a scalable and effective strategy for optimizing complex catalytic reactor systems with multiple, often conflicting, objectives.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 数値モデル, 人工ニューラルネットワーク (ANN) を用いたハイブリッドモデリング, 高度多目的最適化 (MOO) とマルチ基準決定 (MCDM) 技術を組み合わせた, 蒸気メタン改質 (SMR) 反応器の統合モデリングおよび最適化フレームワークを提案する。内部物質移動抵抗を考慮した1次元固定層反応器モデルを用いて反応器の性能をシミュレーションした。数学モデルの計算コストを高く抑えるため、予測精度を高く保ちながら平均シミュレーション時間を93.8%削減するハイブリッドANNサロゲートが構築された。ハイブリッドモデルは、非支配的ソート遺伝的アルゴリズムII(NSGA-II)を用いて、3つのMOOシナリオに埋め込まれた。 1) メタンの変換及び水素出力の最大化 2 二酸化炭素排出量を最小化しつつ、水素出力を最大化する。 3) 複合的三目的事件。最適トレードオフ解はさらに2つのMCDM法を用いて、理想解(TOPSIS)との類似性による選好の順序付け手法と、理想平均距離(sPROBID)に基づく簡易選好ランク付け手法を用いてランク付けされ、選択された。最適結果としては、最初のケースで4.556 mol/sの水素出力で0.863のメタン変換、第三ケースで3.335 mol/sの水素と0.781 mol/sの二酸化炭素による0.988のメタン変換がある。この包括的手法は、複数の、しばしば矛盾する目的を持つ複雑な触媒反応器システムを最適化するためのスケーラブルで効果的な戦略を提供する。

関連論文リスト

Simultaneous Optimization of Efficiency and Degradation in Tunable HTL-Free Perovskite Solar Cells with MWCNT-Integrated Back Contact Using a Machine Learning-Derived Polynomial Regressor [0.8739101659113155]
孔輸送層(HTL)を持たないペロブスカイト太陽電池(PSC)は、従来のアーキテクチャに代わるコスト効率が高く安定した代替手段を提供する。本研究では,HTLフリーPSCの効率性と安定性を最適化する機械学習(ML)駆動のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-24T13:37:48Z)
Bridging Equilibrium and Kinetics Prediction with a Data-Weighted Neural Network Model of Methane Steam Reforming [0.0]
運動と平衡の両方を統一できる代理モデルを示す。運動と平衡の実験からの実験データを含む包括的なデータセットに基づいてトレーニングされた人工ニューラルネットワーク。ネットワークが予測の連続デリバティブを提供する能力は、特にプロセスモデリングと最適化に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-15T14:55:06Z)
PearSAN: A Machine Learning Method for Inverse Design using Pearson Correlated Surrogate Annealing [66.27103948750306]
PearSANは、大きな設計空間を持つ逆設計問題に適用可能な機械学習支援最適化アルゴリズムである。ピアソン相関代理モデルを用いて、真の設計計量のメリットの図形を予測する。最先端の最大設計効率は97%で、少なくとも以前の方法よりも桁違いに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-26T17:02:19Z)
Synergistic Development of Perovskite Memristors and Algorithms for Robust Analog Computing [53.77822620185878]
本稿では,ペロブスカイト・メムリスタの製作を同時に最適化し,ロバストなアナログDNNを開発するための相乗的手法を提案する。 BO誘導ノイズインジェクションを利用したトレーニング戦略であるBayesMultiを開発した。我々の統合されたアプローチは、より深くより広いネットワークでのアナログコンピューティングの使用を可能にし、最大100倍の改善を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-03T19:20:08Z)
EM Distillation for One-step Diffusion Models [65.57766773137068]
最小品質の損失を最小限に抑えた1ステップ生成モデルに拡散モデルを蒸留する最大可能性に基づく手法を提案する。本研究では, 蒸留プロセスの安定化を図るため, 再パラメータ化サンプリング手法とノイズキャンセリング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-27T05:55:22Z)
A Deep Unrolling Model with Hybrid Optimization Structure for Hyperspectral Image Deconvolution [50.13564338607482]
本稿では,DeepMixと呼ばれるハイパースペクトルデコンボリューション問題に対する新しい最適化フレームワークを提案する。これは3つの異なるモジュール、すなわちデータ一貫性モジュール、手作りの正規化器の効果を強制するモジュール、および装飾モジュールで構成されている。本研究は,他のモジュールの協調作業によって達成される進歩を維持するために設計された,文脈を考慮した認知型モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z)
Machine-Learning-Optimized Perovskite Nanoplatelet Synthesis [55.41644538483948]
総合成量200のCsPbBr3ナノプレート(NPL)の品質向上のためのアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、前駆率に基づいて、NPL分散のPL放出最大値を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-18T11:54:11Z)
Toward Development of Machine Learned Techniques for Production of Compact Kinetic Models [0.0]
化学動力学モデルは燃焼装置の開発と最適化に欠かせない要素である。本稿では、過度に再現され、最適化された化学動力学モデルを生成するための、新しい自動計算強化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-16T12:31:24Z)
Toward Machine Learned Highly Reduce Kinetic Models For Methane/Air Combustion [0.0]
運動モデルを用いて、物理実験と比較して運転条件、燃料組成、燃焼器設計の影響をテストする。対象とする詳細なモデル特性を高い忠実度で再現するコンパクトモデルを作成するための,新しいデータ指向三段階法を提案する。この戦略はメタン/空気燃焼のための19種と15種のコンパクトモデルによって実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-15T13:29:08Z)

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。