Подход к решению задач синтеза одностадийных систем теплообменных аппаратов с учетом неопределенности в исходной информации

  • Татьяна Владимировна Лаптева Казанский национальный исследовательский технологический университет https://orcid.org/0000-0003-2846-8337
  • Надир Низамович Зиятдинов Казанский национальный исследовательский технологический университет https://orcid.org/0000-0002-2314-8935
  • Илья Игоревич Емельянов Казанский национальный исследовательский технологический университет https://orcid.org/0000-0003-0257-0739
  • Дарья Александровна Мицай Казанский национальный исследовательский технологический университет
Ключевые слова: синтез технических систем, оптимизация в условиях неопределенности, одностадийный теплообмен

Аннотация

Решение задач синтеза сложных технологических систем требует решения дискретно-непрерывных задач нелинейного программирования. Для обеспечения работоспособности синтезируемой системы необходимо учесть изменения в условиях функционирования, что приводит к учету жестких или мягких ограничений и интегральному виду функции цели в задаче оптимизации. В работе предлагается подход к решению задачи синтеза оптимальных систем одностадийного теплообмена при учете изменяющихся условий эксплуатации. Предлагаемый подход основан на разбиении области, которая характеризует изменение условий функционирования синтезируемой системы, на подобласти, имеющие меньшие размерности и меньший размера. Решение задачи синтеза одностадийной системы теплообменных аппаратов проводится на основе декомпозиции изначально заданной суперструктуры, которая включает все структуры систем одностадийного теплообмена, возможные для заданного набора горячих и холодных потоков, включенных в процесс теплообмена. Процедура декомпозиции проводится до уровня отдельного теплообменного аппарата и связанной с ним подобласти неопределенности. Это позволит провести декомпозицию исходной задачи на подзадачи проектирования оптимальных работоспособных подсистем теплообмена для двух потоков. Решение таких задач даст оценки эффективности подсистем теплообмена, не зависящие от изменения значений неопределенных параметров. Вычисление значения оценки эффективности проводится решением задачи проектирования подсистемы с учетом связанной с ней подобластью неопределенности. Решение проводится на основе одноэтапной задачи оптимизации с мягкими ограничениями. Определение оптимальной структуры системы проводится решением задачи о назначениях на основе полученных оценок. Это позволит построить гибкую оптимальную систему одностадийного теплообмена путем выбора и объединения подсистем с лучшими характеристиками эффективности.v

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Татьяна Владимировна Лаптева, Казанский национальный исследовательский технологический университет

д-р техн. наук, доц., профессор кафедры системотехники, Казанский национальный исследовательский технологический университет

Надир Низамович Зиятдинов, Казанский национальный исследовательский технологический университет

д-р технических наук, профессор, зав. кафедрой системотехники, Казанский национальный исследовательский технологический университет

Илья Игоревич Емельянов, Казанский национальный исследовательский технологический университет

канд. техн. наук, доц., доцент кафедры системотехники, Казанский национальный исследовательский технологический университет

Дарья Александровна Мицай, Казанский национальный исследовательский технологический университет

аспирант кафедры системотехники, Казанский национальный исследовательский технологический университет

Литература

1. Hollermann D. E., Goerigk M., Hoffrog­ge D. F. et al. Flexible here-and-now decisions for two-stage multi-objective optimization: method and application to energy system design selection // Optimization and Engineering. 2020. P. 1–27. DOI
2. Alekseev A. P. Conceptual Approach to Designing Efficient Cyber-Physical Systems in the Presence of Uncertainty // Cyber-Physical Systems: Advances in Design & Modeling. 2020. 259. P. 69–80. DOI
3. Linnhoff B. and Flower J. R. Synthesis of Heat Exchanger Networks: I. Systematic Generation of Energy Optimal Networks // AIChE journal. 1978. 24. P. 633−642. DOI
4. Umeda T., Itoh J. and Shiroko K. Heat exchanger systems synthesis // Chemical Engineering Progress. 1978. 74. P. 70–76.
5. Townsend, D. W. and Linnhoff B. Heat and power networks in process design Part II. Design procedure for equipment selection and process matching // AIChE journal. 1983. 29. P. 748–771. DOI
6 Tsirlin A. M., Akhremenkov A. A. and Boi­kov S. Y. Evaluation of irreversibility and optimal design of an integrated system of multiflow heat exchange // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 53. 2019. P. 1001–1011. DOI
7. Dhole V. R. and Linnhoff B. Total Site targets for fuel, co-generation, emission and cooling // Computers & Chemical Engineering. 1993. 17. P. 101–109. DOI
8. Klemeš J. J., Dhole V. R., Raissi K., Per­ry S. J. and Puigjaner L. Targeting and design methodology for reduction of fuel, power and CO2 on Total Site // Applied Thermal Engineering. 1997. 7. P. 993–1003. DOI
9. Chew K. H., Klemeš J. J., Alwi S. R. W., Manan Z. A. and Reverberi A. P. Total Site Heat Integration considering pressure drops. Energies. 2015. 8 (2). P. 1114–1137. DOI
10. Tarighaleslami A. H., Walmsley T. G., At­kins M. J., Walmsley M. R. W. and Nealea J. R. Total Site Heat Integration: Utility selection and optimization using cost and exergy derivative analysis // Energy. 2017. 141. P. 949–963. DOI
11. Linnhoff B. and Hindmarsh E. The pinch design method of heat exchanger networks // Chemical Engineering Science. 38 (5). P. 745–763. DOI
12. Couper J. R., Penney W. R., Fair J. R. and Walas S. M. Chemical Process Equipment: Selection and Design. Oxford : Elsivier, Gulf Professional Publishing. 2005.
13. Krasławski A. Review of Applications of Various Types of Uncertainty in Chemical Engineering // Chemical Engineering and Processing: Process Intensification. 1989. 26 (3). P. 185−191. DOI
14. Liew P. Y., Alwi S. R.W., Varbanov P. S., Manan Z. A. and Klemeš J. J. A numerical technique for Total Site sensitivity analysis // Applied Thermal Engineering. 2012. 40. P. 397–408. DOI
15. Arya D., Shah K., Gupta A. and Bandyo­padhyay S. Stochastic Pinch Analysis to Optimize Resource Conservation Networks // Industrial & Engineering Chemistry Research. 2018. 57 (48). P. 16423−16432. DOI
16. Arya D. and Bandyopadhyay S. Iterative Pinch Analysis to Address Non-Linearity in a Stochastic Pinch Problem // Journal of Cleaner Production. 2019 227. P. 543−553. DOI
17. Bandyopadhyay S. Interval Pinch Analysis for Resource Conservation Networks with Epistemic Uncertainties // Industrial & Engineering Chemistry Research. 2020. 59 (30). P. 13669–13681. DOI
18. Klemeš J. J., Varbanov P. S., Walmsley T. G. and Jia X. New directions in the implementation of Pinch Methodology (PM) // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. 98. P. 439–468. DOI
19. Biegler L. T. Nonlinear Programming: Concepts, Algorithms, and Applications to Chemical Processes. Philadelphia : PA, SIAM. 2010.
20. Yee T. F. and Grossmann I. E. Optimization models for heat integration –II. Heat exchanger network synthesis // Computers & Chemical Engineering. 1990. 14. P. 1165–1184. DOI
21. Pintaric Z. N. and Kravanja Z. A methodology for the synthesis of heat exchanger networks having large numbers of uncertain parameters // Energy. 2015. 92. P. 373–382. DOI
22. Kobayashi S., Umeda Т. and Ichikawa A. Synthesis of Optimal Heater Exchange System an Approach by the Optimal Assignement in Linear Programming // Chemical Engineering Science. 1971. 26 (9). P. 1367–1380. DOI
23. Ostrovskii G. M., Ziyatdinov N. N. and Emel’yanov I. I. Designing a heat-exchange system upon the reconstruction and synthesis of optimal systems of distillation columns // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2016. 50. P. 178-187. DOI
24. Zheng K., Lou H. H., Wang J. and Cheng F. A method for flexible heat exchanger network design under severe operation uncertainty // Chemical Engineering & Technology. 2013. 36. P. 757–765. DOI
25. Zirngast K. A., Kravanja Z. and Pin­tarič Z. N. Robust Decomposition Methodology for Synthesis of Flexible Processes with Many Uncertainty Parameters – Application to HEN Synthesis // Chemical and Biochemical Engineering Quarterly. 2018. 4 (32). P. 401–411. DOI
26. Li J., Du J., Zhao Z. and Yao P. Structure and area optimization of flexible heat exchanger networks // Industrial & Engineering Chemistry Research. 2014. 53 (29). P. 11779–11793. DOI
27. Halemane K. P. and Grossmann I. E. Optimal process design under uncertainty // AIChE Journal. 1983. 29. P. 425–433. DOI
28. Bernardo F. P. Model analysis and optimization under uncertainty using thinned cubature formulae // Computers & Chemical Engineering. 2016. 92. P. 133–142. DOI
29. Küçükyavuz S. On mixing sets arising in chance-constrained programming // Mathematical Programming. 2012. 132. P. 31–56. DOI
30. Lapteva T. V., Silvestrova A. S. and Ziat­ dinov N. N. An approach to solve the power and resource-intensive process design problem in a one-stage optimization problem form // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019. 288. P. 012102. DOI
31. Ostrovsky G. M., Ziyatdinov N. N. and Lapteva T. V. Optimization problem with normally distributed uncertain parameters // AIChE Journal. 2013. 59 (7). P. 2471–2484. DOI
Опубликован
2021-02-02
Как цитировать
Лаптева, Т. В., Зиятдинов, Н. Н., Емельянов, И. И., & Мицай, Д. А. (2021). Подход к решению задач синтеза одностадийных систем теплообменных аппаратов с учетом неопределенности в исходной информации. Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, (4), 5-18. https://doi.org/10.17308/sait.2020.4/3200
Раздел
Математические методы системного анализа и управления