Approximating Nonlinear Relationships for Optimal Operation of Natural Gas Transport Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The compressor fuel cost minimization problem (FCMP) for natural gas pipelines is a relevant problem because of the substantial energy consumption of compressor stations transporting the large global demand for natural gas. The common method for modeling the FCMP is to assume key modeling parameters such as the friction factor, compressibility factor, isentropic exponent, and compressor efficiency to be constants, and their nonlinear relationships to the system operating conditions are ignored. Previous work has avoided the complexity associated with the nonlinear relationships inherent in the FCMP to avoid unreasonably long solution times for practical transportation systems. In this paper, a mixed-integer linear programming (MILP) based method is introduced to generate piecewise-linear functions that approximate the previously ignored nonlinear relationships. The MILP determines the optimal break-points and orientation of the linear segments so that approximation error is minimized. A novel FCMP model that includes the piecewise-linear approximations is applied in a case study on three simple gas networks. The case study shows that the novel FCMP model captures the nonlinear relationships with a high degree of accuracy and only marginally increases solution time compared to the common simplified FCMP model. The common simplified model is found to produce solutions with high error and infeasibility when applied on a rigorous simulation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle