Methodology to Solve the Multi-Objective Optimization of Acrylic Acid Production Using Neural Networks as Meta-Models
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
It is paramount to optimize the performance of a chemical process in order to maximize its yield and productivity and to minimize the production cost and the environmental impact. The various objectives in optimization are often in conflict, and one must determine the best compromise solution usually using a representative model of the process. However, solving first-principle models can be a computationally intensive problem, thus making model-based multi-objective optimization (MOO) a time-consuming task. In this work, a methodology to perform the multi-objective optimization for a two-reactor system for the production of acrylic acid, using artificial neural networks (ANNs) as meta-models, is proposed in an effort to reduce the computational time required to circumscribe the Pareto domain. The performance of the meta-model confirmed good agreement between the experimental data and the model-predicted values of the existent relationships between the eight decision variables and the nine performance criteria of the process. Once the meta-model was built, the Pareto domain was circumscribed based on a genetic algorithm (GA) and ranked with the net flow method (NFM). Using the ANN surrogate model, the optimization time decreased by a factor of 15.5.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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