Dissertação

{en_GB=Development and Evaluation of Concepts regarding Hybrid Multi-objective Optimization for Integrated Chemical Processes} {} EVALUATED

{pt=Integração de processos representa um dos mais importantes conceitos para a criação de processos químicos mais eficientes. Um dos processos que possuem uma grande parte das despesas de capital na indústria química é a destilação. Criar aparatos de destilação integrados reduz significativamente o custo global e investimento e operação. Além disso, desenvolver abordagens de otimização fidedignas para estes processos é uma necessidade. Este trabalho visa adaptar o conceito de um método de otimização híbrido num Algoritmo Evolucionário Multi-objetivo (AEMO) pré-existente. Este método híbrido possibilita que a otimização e uma análise de parâmetros de processo se realize simultaneamente. A implementação geral do método híbrido envolveu a transformação da otimização multi-objetivo num procedimento parametrizado. Adicionalmente, critérios de paragem foram agregados ao algoritmo e um novo conceito relativo às operações de seleção e reprodução de indivíduos foi desenvolvido com o intuito de manter diversidade populacional. De forma a avaliar a qualidade e viabilidade dos métodos implementados, análises iniciais foram conduzidas com um problema teste e uma investigação aprofundada foi executada para a simulação de uma Coluna de Destilação Reativa (CDR). Os resultados obtidos com a versão final do AEMO híbrido, mostraram uma capacidade promissora de manter um balanço "exploration/exploitation" saudável no espaço de soluções, enquanto métricas de convergência automaticamente terminam a otimização assim que o conjunto de soluções atinge um estado ótimo. De maneira a melhorar os resultados deste método, testes adicionais são requeridos com diferentes parametrizações do problema., en=Process integration represents one of the most important concepts for the creation of more efficient chemical processes. One of the processes that holds the largest share of capital expenditure in the chemical industry is distillation. Creating integrated distillation apparatuses significantly reduces the overall investment and operating costs. Furthermore, developing reliable optimization approaches for these processes is a necessity. This work aims to adapt the concept of a hybrid optimization method into a pre-existing Multi-objective Evolutionary Algorithm (MOEA). This hybrid method enables the simultaneous optimization and analysis of process parameters. The general implementation of the hybrid method involved transforming the conventional multi-objective optimization into a parameter-specific procedure. Furthermore, parameter-specific stopping criteria were added to the algorithm and a new concept regarding operations of selection and reproduction of individuals was developed with the purpose of maintaining population diversity. In order to evaluate the quality and reliability of the implemented methods, initial analyses were conducted with a test problem and further investigation was carried out for the simulation of a Reactive Distillation Column (RDC). The results obtained with the final version of the hybrid MOEA showed a promising ability in maintaining a healthy balance between exploration and exploitation of the solution space, while enabling convergence metrics to automatically terminate the optimization once solution sets achieve an optimal state. To further improve the outcome of this method, additional testing is required with different problem parametrizations.}
{pt=Integração de Processos, Otimização Híbrida, Algoritmo Evolucionário Multi-objetivo, Diversidade Populacional, Critérios de Paragem, en=Process Integration, Hybrid Optimization, Multi-objective Evolutionary Algorithm, Population Diversity, Stopping Criteria}

Junho 25, 2018, 16:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Laura-Selin Harding

Institut für Prozess- und Anlagentechnik - TUHH

MSc

ORIENTADOR

Alexandra Bento Moutinho

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Auxiliar