論文の概要: From Text to Simulation: A Multi-Agent LLM Workflow for Automated Chemical Process Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06776v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 04:41:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.976907
• Title: From Text to Simulation: A Multi-Agent LLM Workflow for Automated Chemical Process Design
• Title（参考訳）: テキストからシミュレーションへ:化学プロセス自動設計のためのマルチエージェントLLMワークフロー
• Authors: Xufei Tian, Wenli Du, Shaoyi Yang, Han Hu, Hui Xin, Shifeng Qu, Ke Ye,
• Abstract要約: 本稿では,化学プロセスシミュレーションソフトウェアとの反復的な相互作用を可能にする,新しいマルチエージェントワークフローを提案する。 提案手法では,タスク理解,トポロジ生成,パラメータ設定,評価分析を担当する4つの特殊エージェントを統合する。 提案手法は,最先端のベースラインと比較してシミュレーション収束率を31.1%向上させ,設計時間を89.0%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.90369595664683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Process simulation is a critical cornerstone of chemical engineering design. Current automated chemical design methodologies focus mainly on various representations of process flow diagrams. However, transforming these diagrams into executable simulation flowsheets remains a time-consuming and labor-intensive endeavor, requiring extensive manual parameter configuration within simulation software. In this work, we propose a novel multi-agent workflow that leverages the semantic understanding capabilities of large language models(LLMs) and enables iterative interactions with chemical process simulation software, achieving end-to-end automated simulation from textual process specifications to computationally validated software configurations for design enhancement. Our approach integrates four specialized agents responsible for task understanding, topology generation, parameter configuration, and evaluation analysis, respectively, coupled with Enhanced Monte Carlo Tree Search to accurately interpret semantics and robustly generate configurations. Evaluated on Simona, a large-scale process description dataset, our method achieves a 31.1% improvement in the simulation convergence rate compared to state-of-the-art baselines and reduces the design time by 89. 0% compared to the expert manual design. This work demonstrates the potential of AI-assisted chemical process design, which bridges the gap between conceptual design and practical implementation. Our workflow is applicable to diverse process-oriented industries, including pharmaceuticals, petrochemicals, food processing, and manufacturing, offering a generalizable solution for automated process design.
• Abstract（参考訳）: プロセスシミュレーションは化学工学設計の重要な基盤である。 現在の自動化学設計手法は主にプロセスフロー図の様々な表現に焦点を当てている。 しかしながら、これらの図を実行可能なシミュレーションフローシートに変換することは、シミュレーションソフトウェア内で広範囲な手動パラメータ設定を必要とするため、時間と労力を要する作業である。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)のセマンティック理解機能を活用し,化学プロセスシミュレーションソフトウェアとの反復的な相互作用を可能にするマルチエージェントワークフローを提案する。 提案手法では,タスク理解,トポロジ生成,パラメータ設定,評価分析を担当する4つの特殊エージェントを統合し,モンテカルロ木探索と組み合わせてセマンティクスを正確に解釈し,構成を堅牢に生成する。 本手法は大規模プロセス記述データセットであるSimonaに基づいて,最先端のベースラインと比較してシミュレーション収束率を31.1%向上させ,設計時間を89。 0%であった。 この研究は、AIによる化学プロセス設計の可能性を示し、概念設計と実践的実装のギャップを埋める。 我々のワークフローは、医薬品、石油化学、食品加工、製造など様々なプロセス指向の産業に適用でき、自動化プロセス設計のための一般化可能なソリューションを提供する。

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