کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7104455 | 1460343 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Robust dynamic optimization in heterogeneous multiscale catalytic flow reactors using polynomial chaos expansion
ترجمه فارسی عنوان
بهینه سازی پویای قوی در راکتورهای جریان چند لایه کاتالیستی ناهمگن با استفاده از گسترش هرج و مرج چندجملهای
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل سازی چند بعدی، رآکتورهای جریان کاتالیستی، بهینه سازی پویا، گسترش هرج و مرج چندجملهای، گسترش سری قدرت،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
تکنولوژی و شیمی فرآیندی
چکیده انگلیسی
This paper explores the application of optimal design and operational strategies under uncertainty to a transient multiscale catalytic flow reactor system. The catalytic reactor is modeled using a spatially-dependent multiscale model that comprises lattice-based kinetic Monte Carlo (kMC) models coupled with continuum partial differential equations (PDEs) to account for the fine-scale and the macroscale reactor behaviour, respectively. This work compares two uncertainty propagation techniques, power series expansion (PSE) and polynomial chaos expansion (PCE), to assess their performance in multiscale process systems. The analysis reveals that PCE provides accurate results at minimal computational cost for the multiscale catalytic reactor model under the conditions considered in this work. PCE is subsequently used to perform robust dynamic optimization studies on the catalytic reactor system under uncertainty. The first study determines the optimal temperature trajectories that maximize the reactor's performance under uncertainty. The second study aims to identify the optimal design and operating policies that allow the reactor, under uncertainty in the multiscale model parameters, to meet targeted performance specifications within a level of confidence. Both studies illustrate the benefits of performing dynamic optimization studies to improve performance for multiscale process systems under uncertainty.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Process Control - Volume 60, December 2017, Pages 128-140
Journal: Journal of Process Control - Volume 60, December 2017, Pages 128-140
نویسندگان
Donovan Chaffart, Luis A. Ricardez-Sandoval,