Time-dependent multi-objective framework for heat exchanger network design in batch processes with integrated thermal energy storage
Notice bibliographique
Résumé
• Developed a dynamic multi-objective optimization framework for greenhouse HEN design. • Integrated thermal energy storage (TES) with direct and indirect heat recovery strategies. • Balanced energy recovery, cost, and GHG emissions using Pareto-based decision support. • Applied the framework to a real Québec greenhouse case, achieving lower TAC and emissions. • Provides a practical pathway for sustainable, year-round greenhouse energy systems. This study presents a novel dynamic multi-objective optimization framework for the design of heat exchanger networks (HENs) in batch processes, with integrated thermal energy storage (TES). Targeting the dual goals of minimizing total annual cost (TAC) and greenhouse gas (GHG) emissions while maximizing heat recovery (HR), the methodology combines direct and indirect heat recovery strategies with a Pareto-based NSGA-II algorithm. While multi-objective optimization is widely applied in HEN design, most studies address steady-state conditions and overlook time-varying thermal loads. The proposed framework overcomes this limitation by capturing time-dependent thermal load variations across TDs derived from clustering analysis and integrating thermal energy storage (TES) into a unified optimization model. It incorporates both economic and environmental trade-offs into the decision-making process, enabling more realistic and practical HEN configurations for dynamic operations. A detailed case study of a greenhouse in Sherbrooke, Canada. The optimized HEN and TES configurations achieved up to 31 % reductions in HR while cutting TAC by over 50% and containing GHG emissions to modest increases, offering a balanced and operationally feasible energy integration solution. This approach enables the systematic design of cost-effective and sustainable thermal systems in dynamic industrial settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».