論文の概要: Optimizing Operation Recipes with Reinforcement Learning for Safe and Interpretable Control of Chemical Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16297v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 12:24:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.611718
• Title: Optimizing Operation Recipes with Reinforcement Learning for Safe and Interpretable Control of Chemical Processes
• Title（参考訳）: 化学プロセスの安全かつ解釈可能な制御のための強化学習による運転レシピの最適化
• Authors: Dean Brandner, Sergio Lucia,
• Abstract要約: 化学プロセスの最適操作は、化学工学におけるエネルギー、資源、コスト削減に不可欠である。 従来の強化学習手法は、品質と安全性に関する厳しい制約により、課題に直面している。 本稿では,操作レシピに埋め込まれた知識を活用する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Optimal operation of chemical processes is vital for energy, resource, and cost savings in chemical engineering. The problem of optimal operation can be tackled with reinforcement learning, but traditional reinforcement learning methods face challenges due to hard constraints related to quality and safety that must be strictly satisfied, and the large amount of required training data. Chemical processes often cannot provide sufficient experimental data, and while detailed dynamic models can be an alternative, their complexity makes it computationally intractable to generate the needed data. Optimal control methods, such as model predictive control, also struggle with the complexity of the underlying dynamic models. Consequently, many chemical processes rely on manually defined operation recipes combined with simple linear controllers, leading to suboptimal performance and limited flexibility. In this work, we propose a novel approach that leverages expert knowledge embedded in operation recipes. By using reinforcement learning to optimize the parameters of these recipes and their underlying linear controllers, we achieve an optimized operation recipe. This method requires significantly less data, handles constraints more effectively, and is more interpretable than traditional reinforcement learning methods due to the structured nature of the recipes. We demonstrate the potential of our approach through simulation results of an industrial batch polymerization reactor, showing that it can approach the performance of optimal controllers while addressing the limitations of existing methods.
• Abstract（参考訳）: 化学プロセスの最適操作は、化学工学におけるエネルギー、資源、コスト削減に不可欠である。 最適操作の課題は強化学習に対処できるが,従来の強化学習手法では,厳密な満足が求められる品質や安全性,必要となる大量のトレーニングデータに関する厳しい制約により,課題に直面している。 化学プロセスは十分な実験データを提供できないことが多く、詳細な動的モデルが代替となることもあるが、その複雑さは必要なデータを生成するために計算的に難解である。 モデル予測制御のような最適制御法も、基礎となる動的モデルの複雑さに悩まされる。 その結果、多くの化学プロセスは手動で定義された操作レシピと単純な線形制御器を組み合わせ、最適以下の性能と柔軟性が制限された。 本研究では,操作レシピに埋め込まれた知識を活用する新しい手法を提案する。 強化学習を用いて、これらのレシピとその基盤となる線形コントローラのパラメータを最適化することにより、最適化された操作レシピを実現する。 この方法は, 極めて少ないデータで, 制約を効果的に処理し, レシピの構造的性質から従来の強化学習法よりも解釈しやすい。 本稿では, 工業用バッチ重合炉のシミュレーション結果を用いて, 既存の手法の限界に対処しつつ, 最適制御器の性能にアプローチできることを実証する。

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