توضیحاتی در مورد کتاب :
وایلی; نسخه 1 (28 مه 2013). — 528 p
به دلایل مالی و محیطی، نیاز دائمی به بهینه سازی طراحی و شرایط عملیاتی سیستم های فرآیند صنعتی به منظور بهبود عملکرد، بهره وری انرژی، وجود دارد. سودآوری، ایمنی و قابلیت اطمینان. با این حال، با توجه به بسیاری از مشکلات کاربرد مهندسی شیمی که دارای متغیرهای زیادی با روابط پیچیده درونی هستند، رسیدن به این اهداف بهینهسازی میتواند چالش برانگیز باشد. اینجاست که بهینه سازی چند هدفه (MOO) برای یافتن مبادلات بهینه بین دو یا چند هدف متناقض مفید است
این کتاب مروری بر پیشرفتها و کاربردهای اخیر MOO برای مدلسازی، طراحی و بهرهبرداری از مواد شیمیایی ارائه میکند. ، پتروشیمی، دارویی، انرژی و فرآیندهای مرتبط. سپس تحولات نظری و محاسباتی مهم و همچنین کاربردهای خاص مانند شبکههای واکنش متابولیک، سیستمهای کروماتوگرافی، هدفگیری انتشار CO2 برای واحدهای پالایش نفت، طراحی زیستمحیطی فرآیندهای شیمیایی، تصفیه اتانول و طراحی فرآیند کیومن را پوشش میدهد
بهینهسازی چند هدفه در مهندسی شیمی: توسعهها و برنامهها منبع ارزشمندی برای محققان و دانشجویان فارغالتحصیل در رشته مهندسی شیمی و همچنین متخصصان صنایع و مهندسین درگیر در طراحی، مدلسازی و بهینهسازی فرآیند است
فهرست محتواپیشگفتار
نمای کلی
مقدمه
آدریان بونیلا-پتریسیولت و گید پاندو رانگایا
بهینه سازی و مهندسی شیمی
تعریف و مفاهیم اساسی بهینه سازی چند هدفه
بهینه سازی چندهدفه در مهندسی شیمی
گستره و سازماندهی کتاب
بهینه سازی مسائل ادغام برای دو هدف با استفاده از روش محدودیت ε
هایبو ژانگ و Gade Pandu Rangaiah
مقدمه
توضیحات و فرمولهای مسئله ادغام
روش محدودیت ε-و الگوریتم IDE
کاربرد در مسائل ادغام
نتایج و بحث
نتیجه گیری
/>کاربردهای بهینه سازی چندهدفه در مهندسی شیمی
شیووم شارما و گاد پاندو رانگایا
مقدمه
کاربردهای بهینه سازی چندهدفه در طراحی و عملیات فرآیند
کاربردهای بهینه سازی چندهدفه در نفت پالایش، پتروشیمی و پلیمریزاسیون
کاربردهای بهینه سازی چندهدفه در صنایع غذایی، بیوتکنولوژی و داروسازی
کاربردهای بهینه سازی چندهدفه در تولید برق و انتشار دی اکسید کربن
کاربردهای بهینه سازی چندهدفه انرژی های تجدیدپذیر
کاربردهای MOO در تولید هیدروژن و سلول های سوختی
نتیجه گیری
تحولات بهینه سازی چندهدفه II
مقایسه عملکرد انطباقات ژنتیکی الگوریتم ژنتیک مرتب سازی غیر انحصاری الیتیست
شیوم شارما، سیدرضا نبوی و گاد پاندو رنگایه
مقدمه
تطبیقات ژن پرش
معیار خاتمه
محدودیت ها مدیریت و اجرای برنامه ها
مقایسه عملکرد
نتیجه گیری
تکنیک مدیریت محدودیت بهبود یافته برای بهینه سازی چندهدفه با کاربرد در دو فرآیند تخمیر
شیووم شارما و گاد پاندو رانگایا
مقدمه
رویکردهای مدیریت محدودیت در مهندسی شیمی
Adap محدودیتها و رویکرد امکانسنجی برای SOO
آرامش تطبیقی محدودیتها و رویکرد امکانسنجی برای MOO
آزمایش MODE-ACRFA
بهینهسازی چندهدفه فرآیند تخمیر
نتیجهگیری
الگوریتم ژنتیک چندهدفه قوی (RMOGA) با تقریب آنلاین تحت عدم قطعیت بازهای
ویوی هو، عادل بات، علی المنصوری، شاپور آذرم و علی الکامل
مقدمه
زمینه و تعریف
قوی الگوریتم ژنتیک چندهدفه (RMOGA)
RMOGA به کمک تقریب آنلاین
مطالعات موردی
نتیجه گیری
برنامه نویسی محدود شانس برای مدیریت عدم قطعیت در مدل های فرآیند غیرخطی
Kishalay Mitra
مقدمه
تکنیک های مدیریت عدم قطعیت
برنامه نویسی محدود به شانس: مبانی
مطالعه موردی صنعتی: سنگ زنی
نتیجه گیری
بهینه سازی چندهدفه فازی برای شبکه های واکنش متابولیک توسط ترکیبی تکامل دیفرانسیل هیبریدی صحیح
فنگ-شنگ وانگ و وو-هسیونگ وو
مقدمه
فرمول بندی مشکل
بهینه
تکامل دیفرانسیل ترکیبی عدد صحیح مختلط
نمونه ها
خلاصه
کاربردهای مهندسی شیمی سوم
برآورد پارامتر در محاسبات تعادل فازی با استفاده از الگوریتم های تکاملی چندهدفه
سامیر پوناپالا، فرانسیسکو ام. وارگاس و علی الکامل
مقدمه
icle Swarm Optimization (PSO)
تخمین پارامتر در محاسبات تعادل فاز
شرح مدل
نتایج و بحث های بهینه سازی چندهدفه
نتیجه گیری
تطبیق داده های تعادل فاز با استفاده از چند هدف تکامل دیفرانسیل با فهرست تابو
A. Bonilla-Petriciolet، Shivom Sharma و Gade Pandu Rangaiah
مقدمه
فرمول بندی مسئله تطبیق داده برای مدلسازی تعادل فاز
بهینه سازی چندهدفه با استفاده از تکامل دیفرانسیل با فهرست تابو
تطبیق داده ها تعادل بخار-مایع توسط MOO
نتیجه گیری
هدف گذاری انتشار CO2 برای بهینه سازی پالایشگاه نفت
محمد ا. المیاحی، اندرو اف.ا. چارچوب تجزیه و تحلیل MOO-Pinch برای هدف قرار دادن انتشار CO2
مطالعات موردی
مطالعات موردی
نتیجه گیری
Ecodesign فرآیندهای شیمیایی با الگوریتم های ژنتیک چندهدفه
Catherine Azzaro-Pantel و Luc Pibouleau
مقدمه
ابزارهای عددی
بهینه سازی فرآیند ویلیامز-اتو (WOP) برای اهداف چندگانه اقتصادی و زیست محیطی
بازبینی فرآیند HDA
نتیجه گیری و دیدگاه ها
مدل سازی و بهینه سازی چندهدفه یک سیستم کروماتوگرافی
ابهیجیت تارافدر
مقدمه
کروماتوگرافی—برخی حقایق
مدلسازی سیستمهای کروماتوگرافی
حل معادلات مدل
مراحل مدلسازی خصوصیات
توضیح روال بهینه سازی-NSGA-II
بهینه سازی جداسازی دوتایی در کروماتوگرافی
یک مطالعه نمونه
نتیجه گیری
تخمین توزیع اندازه بلور: بر اساس آستانه تصویر در بهینه سازی چندهدفه
Karthik Raja Periasamy and S. Lakshminarayanan
مقدمه
روش
شبیه سازی تصویر
پیش پردازش تصویر
تقسیم بندی تصویر
استخراج ویژگی
کار آینده
نتیجه گیری
بهینه سازی چندهدفه فرآیند غشای استریپر هیبریدی بخار برای تصفیه مداوم بیواتانول
کریشنا گودنا، گاد پاندو رانگایا و اس لاکشمینارایانان
در مقدمه
br/>توضیح و طراحی یک سیستم غشایی-استریپر هیبریدی
فرمول بندی ریاضی و بهینه سازی
نتایج و بحث
نتیجه گیری
تمرین
طراحی فرآیند برای اقتصادی، زیست محیطی و ایمنی اهداف با کاربرد در فرآیند کومن
شیووم شارما، زی چائو لیم و گاد پاندو رانگایاه
مقدمه
بررسی و محاسبه شاخص های ایمنی
فرایند کومن، شبیه سازی و هزینه یابی آن
محاسبه I2SI برای فرآیند Cumene
بهینه سازی با استفاده از برنامه EMOO
بهینه سازی برای دو هدف
بهینه سازی برای اهداف EES
نتیجه گیری
روش های تنظیم کنترل کننده PI جدید با استفاده از بهینه سازی چند هدفه
Allan Vandervoort، Jules Thibault و Yash Gupta
مقدمه
مدل کنترلر PI
مشکل بهینه سازی
دامنه پارتو
نتایج بهینه سازی
تنظیم کنترل
کاربرد روش های تنظیم
نتیجه گیری
شاخص
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
Wiley; 1 edition (May 28, 2013). — 528 p
For reasons both financial and environmental, there is a perpetual need to optimize the design and operating conditions of industrial process systems in order to improve their performance, energy efficiency, profitability, safety and reliability. However, with most chemical engineering application problems having many variables with complex inter-relationships, meeting these optimization objectives can be challenging. This is where Multi-Objective Optimization (MOO) is useful to find the optimal trade-offs among two or more conflicting objectives
This book provides an overview of the recent developments and applications of MOO for modeling, design and operation of chemical, petrochemical, pharmaceutical, energy and related processes. It then covers important theoretical and computational developments as well as specific applications such as metabolic reaction networks, chromatographic systems, CO2 emissions targeting for petroleum refining units, ecodesign of chemical processes, ethanol purification and cumene process design
Multi-Objective Optimization in Chemical Engineering: Developments and Applications is an invaluable resource for researchers and graduate students in chemical engineering as well as industrial practitioners and engineers involved in process design, modeling and optimization
Table of ContentsPreface
Overview
Introduction
Adrian Bonilla-Petriciolet and Gade Pandu Rangaiah
Optimization and Chemical Engineering
Basic Definitions and Concepts of Multi-Objective Optimization
Multi-Objective Optimization in Chemical Engineering
Scope and Organization of the Book
Optimization of Pooling Problems for Two Objectives Using the ε-Constraint Method
Haibo Zhang and Gade Pandu Rangaiah
Introduction
Pooling Problem Description and Formulations
ε-Constraint Method and IDE Algorithm
Application to Pooling Problems
Results and Discussion
Conclusions
Multi-objective Optimization Applications in Chemical Engineering
Shivom Sharma and Gade Pandu Rangaiah
Introduction
Multi-Objective Optimization Applications in Process Design and Operation
Multi-Objective Optimization Applications in Petroleum Refining, Petrochemicals, and Polymerization
Multi-Objective Optimization Applications in the Food Industry, Biotechnology, and Pharmaceuticals
Multi-Objective Optimization Applications in Power Generation and Carbon Dioxide Emissions
Multi-Objective Optimization Applications in Renewable Energy
MOO Applications in Hydrogen Production and Fuel Cells
Conclusions
II Multi-Objective Optimization Developments
Performance Comparison of Jumping-Gene Adaptations of the Elitist Nondominated Sorting Genetic Algorithm
Shivom Sharma, Seyed Reza Nabavi and Gade Pandu Rangaiah
Introduction
Jumping-Gene Adaptations
Termination Criterion
Constraints Handling and Implementation of Programs
Performance Comparison
Conclusions
Improved Constraint Handling Technique for Multi-objective Optimization with Application to Two Fermentation Processes
Shivom Sharma and Gade Pandu Rangaiah
Introduction
Constraint Handling Approaches in Chemical Engineering
Adaptive Constraint Relaxation and Feasibility Approach for SOO
Adaptive Relaxation of Constraints and Feasibility Approach for MOO
Testing of MODE-ACRFA
Multi-Objective Optimization of the Fermentation Process
Conclusions
Robust Multi-Objective Genetic Algorithm (RMOGA) with Online Approximation under Interval Uncertainty
Weiwei Hu, Adeel Butt, Ali Almansoori, Shapour Azarm and Ali Elkamel
Introduction
Background and Definition
Robust Multi-Objective Genetic Algorithm (RMOGA)
Online Approximation-Assisted RMOGA
Case Studies
Conclusion
Chance Constrained Programming to Handle Uncertainty in Nonlinear Process Models
Kishalay Mitra
Introduction
Uncertainty Handling Techniques
Chance-Constrained Programming: Fundamentals
Industrial Case Study: Grinding
Conclusion
Fuzzy Multi-objective Optimization for Metabolic Reaction Networks by Mixed-Integer Hybrid Differential Evolution
Feng-Sheng Wang and Wu-Hsiung Wu
Introduction
Problem Formulation
Optimality
Mixed-Integer Hybrid Differential Evolution
Examples
Summary
III Chemical Engineering Applications
Parameter Estimation in Phase Equilibria Calculations using Multi-Objective Evolutionary Algorithms
Sameer Punnapala, Francisco M. Vargas and Ali Elkamel
Introduction
icle Swarm Optimization (PSO)
Parameter Estimation in Phase Equilibria Calculations
Model Description
Multi-Objective Optimization Results and Discussions
Conclusions
Phase Equilibrium Data Reconciliation using Multi-Objective Differential Evolution with Tabu List
A. Bonilla-Petriciolet, Shivom Sharma and Gade Pandu Rangaiah
Introduction
Formulation of the Data-Reconciliation Problem for Phase Equilibrium Modeling
Multi-Objective Optimization using Differential Evolution with Tabu List
Data Reconciliation of Vapor-Liquid Equilibrium by MOO
Conclusions
CO2 Emissions Targeting for Petroleum Refinery Optimization
Mohmmad A. Al-Mayyahi, Andrew F.A. Hoadley and Gade Pandu Rangaiah
Introduction
MOO-Pinch Analysis Framework to Target CO2 Emissions
Case Studies
Case Studies
Conclusions
Ecodesign of Chemical Processes with Multi-Objective Genetic Algorithms
Catherine Azzaro-Pantel and Luc Pibouleau
Introduction
Numerical Tools
Williams–Otto Process (WOP) Optimization for Multiple Economic and Environmental Objectives
Revisiting the HDA Process
Conclusions and Perspectives
Modeling and Multi-objective Optimization of a Chromatographic System
Abhijit Tarafder
Introduction
Chromatography—Some Facts
Modeling Chromatographic Systems
Solving the Model Equations
Steps for Model Characterization
Description of the Optimization Routine—NSGA-II
Optimization of a Binary Separation in Chromatography
An Example Study
Conclusion
Estimation of Crystal Size Distribution: Image Thresholding based on Multi-Objective Optimization
Karthik Raja Periasamy and S. Lakshminarayanan
Introduction
Methodology
Image Simulation
Image Preprocessing
Image Segmentation
Feature Extraction
Future Work
Conclusions
Multi-Objective Optimization of a Hybrid Steam Stripper-Membrane Process for Continuous Bioethanol Purification
Krishna Gudena, Gade Pandu Rangaiah and S Lakshminarayanan
Introduction
Description and Design of a Hybrid Stripper-Membrane System
Mathematical Formulation and Optimization
Results and Discussion
Conclusions
Exercises
Process Design for Economic, Environmental and Safety Objectives with an Application to the Cumene Process
Shivom Sharma, Zi Chao Lim and Gade Pandu Rangaiah
Introduction
Review and Calculation of Safety Indices
Cumene Process, its Simulation and Costing
I2SI Calculation for Cumene Process
Optimization using EMOO Program
Optimization for Two Objectives
Optimization for EES Objectives
Conclusions
New PI Controller Tuning Methods Using Multi-Objective Optimization
Allan Vandervoort, Jules Thibault and Yash Gupta
Introduction
PI Controller Model
Optimization Problem
Pareto Domain
Optimization Results
Controller Tuning
Application of the Tuning Methods
Conclusions
Index