Optimization of chemical process simulation = application to the optimal rigorous design of natural gas liquefaction processes

Abstract

RESUMO: Projetar produtos e processos é um aspecto fundamental da engenharia que impacta significativamente a sociedade e o mundo. O projeto de processos químicos visa criar processos de produção mais eficientes e sustentáveis, que consumam menos recursos e emitam menos poluição. Modelos matemáticos que descrevem com precisão o comportamento do processo são necessários para tomar decisões informadas e responsáveis. No entanto, à medida que os processos se tornam mais complexos, formulações puramente simbólicas podem ser inadequadas e simulações usando algoritmos especializados se tornam necessárias. O processo de tomada de decisão no projeto ótimo requer um procedimento para escolher a melhor opção enquanto cumpre as restrições do sistema, para os quais as abordagens de otimização são adequadas. Esta tese de doutorado foca em resolver problemas de otimização caixa?preta que surgem ao usar simuladores de processos em problemas de projeto ótimo e avalia o potencial de abordagens de otimização sem derivadas, meta?heurísticas e baseadas em modelos substitutos. O projeto ótimo de processos de liquefação de gás na? tural é o estudo de caso desta pesquisa. Para superar problemas numéricos de problemas caixa?preta, o primeiro trabalho desta tese de doutorado consistiu em usar o globalmente convergente método simplex de Nelder?Mead para o problema de projeto ótimo rigoroso. O segundo trabalho introduziu modelos substitutos para auxiliar a busca pelo ótimo global do problema caixa?preta e um esquema de amostragem adaptativa com otimização de função de aquisição por meta?heurística. Kriging como modelos substitutos para problemas de simulação?otimização são preditores computacionalmente menos custosos e eficazes, sendo adequados para busca global. O terceiro trabalho visa superar as limitações da otimização da função de aquisição e o uso de meta?heurísticas. A notação matemática do problema de otimização substituto proposta é prontamente implementável em software de linguagem de modelagem algébrica. A abordagem apresentada inclui modelos de kriging das funções objetivo e de restrição, um procedimento de amostragem adaptativo, uma heurística para critérios de parada e um problema de otimização substituto prontamente solucionável com programação matemática. O sucesso da abordagem de otimização baseado em modelos substitutos depende da precisão de previsão dos modelos kriging em relação às funções originais dadas pela simulação. A quarta publicação expande o trabalho anterior para problemas de otimização multiobjetivo de caixa?preta. Ela aplica o método ??restrito para transformar o problema de otimização por surrogado multiobjetivo em uma sequência de problemas de um único objetivo. Os problemas de otimização substitutos com restrição ? são implementados automaticamente em software de linguagem de modelagem algébrica e resolvidos usando um solucionador baseado em gradiente de ponta. A quinta publicação é orientada para aplicações e foca na identificação da tecnologia de refrigeração de mistura refrigerante mais adequada para liquefação de gás natural em termos de consumo de energia e custos. O estudo investiga cinco processos de liquefação de gás natural usando otimização por enxame de partículas e conclui que há falhas nas relações esperadas entre complexidade do processo, consumo de energia e custos anualizados totais. Em conclusão, a pesquisa realizada nesta tese de doutorado demonstra a importância e as capacidades de usar a otimização em simuladores de processos. O trabalho apresentado aqui destaca o potencial das abordagens de otimização baseadas em modelos substitutos para reduzir significativamente o custo computacional e orientar a busca em problemas de otimização caixa?preta com simuladores de processos químicos incorporados. No geral, esta tese de doutorado contribui para o desenvolvimento de estratégias de otimização para processos químicos complexos que são essenciais para abordar alguns dos desafios ambientais e sociais mais urgentes da atualidade. Os métodos e resultados apresentados neste trabalho podem ajudar engenheiros e cientistas a projetar processos mais sustentáveis e eficientes, contribuindo para um futuro melhor para todos

RESUMÉN: Diseñar productos y procesos es un aspecto fundamental de la ingeniería que impacta significativamente en la sociedad y en el mundo. El diseño de procesos químicos tiene como objetivo crear procesos de producción más eficientes y sostenibles, que consuman menos recursos y emitan menos contaminación. Se necesitan modelos matemáticos que describan con precisión el comportamiento del proceso para tomar decisiones informadas y responsables. Sin embargo, a medida que los procesos se vuelven más complejos, las formulaciones puramente simbólicas pueden resultar inadecuadas y se requieren simulaciones que usen algoritmos especializados. El proceso de toma de decisiones en el diseño óptimo requiere un procedimiento para elegir la mejor opción mientras se cumplen las restricciones del sistema, para lo cual los enfoques de optimización son adecuados. Esta tesis de doctorado se centra en resolver problemas de optimización caja negra que surgen al utilizar simuladores de procesos en problemas de diseño óptimo y evalúa el potencial de enfoques de optimización sin derivadas, metaheurísticas y basadas en modelos sustitutos. El diseño óptimo de procesos de licuefacción de gas natural es el estudio de caso de esta investigación. Para superar los problemas numéricos de los problemas caja negra, el primer trabajo de esta tesis de doctorado consistió en utilizar el método simplex de Nelder?Mead globalmente convergente en el problema de diseño óptimo riguroso. El segundo trabajo introdujo modelos sustitutos para ayudar en la búsqueda del óptimo global del problema caja negra y un esquema de muestreo adaptativo con optimización de función de adquisición por metaheurística. Kriging como modelos sustitutos para problemas de simulación?optimización son predictores computacionalmente menos costosos y eficaces, siendo adecuados para búsqueda global. El tercer trabajo busca superar las limitaciones de la optimización de la función de adquisición y el uso de metaheurísticas. La notación matemática del problema de optimización sustituto propuesta es fácilmente implementable en software de lenguaje de modelado algebraico. El enfoque presentado incluye modelos de kriging de las funciones objetivo y de restricción, un procedimiento de muestreo adaptativo, una heurística para criterios de parada y un problema de optimización sustituto fácilmente resoluble con programación matemática. El éxito del enfoque de optimización basado en modelos sustitutos depende de la precisión de predicción de los modelos kriging en relación con las funciones originales dadas por la simulación. La cuarta publicación expande el trabajo anterior para problemas de optimización multiobjetivo de caja negra. Aplica el método de ??restringido para transformar el problema de optimización por sustituto multiobjetivo en una secuencia de problemas de un solo objetivo. Los problemas de optimización sustitutos con restricción ? se implementan automáticamente en software de lenguaje de modelado algebraico y se resuelven utilizando un solucionador basado en gradiente. La quinta publicación está orientada a aplicaciones y se centra en la identificación de la tecnología de refrigeración de mezcla refrigerante más adecuada para la liquefacción de gas natural en términos de consumo de energía y costos. El estudio investiga cinco procesos de liquefacción de gas natural mediante la optimización por enjambre de partículas y concluye que existen fallos en las relaciones esperadas entre la complejidad del proceso, el consumo de energía y los costos anualizados totales. En conclusión, la investigación realizada en esta tesis doctoral demuestra la importancia y las capacidades de utilizar la optimización en simuladores de procesos. El trabajo presentado aquí destaca el potencial de los enfoques de optimización basados en modelos sustitutos para reducir significativamente el costo computacional y orientar la búsqueda en problemas de optimización caja negra con simuladores de procesos químicos incorporados. En general, esta tesis doctoral contri? buye al desarrollo de estrategias de optimización para procesos químicos complejos que son esenciales para abordar algunos de los desafíos ambientales y sociales más urgentes de la actualidad. Los métodos y resultados presentados en este trabajo pueden ayudar a los ingenieros y científicos a diseñar procesos más sostenibles y eficientes, contribuyendo así a un futuro mejor para todos