Razvoj surogatnih algebrskih modelov kinetičnih reaktorjev

diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa I. stopnje

Petra Munđar (Avtor), Miloš Bogataj (Mentor), Andreja Nemet (Komentor)

Povzetek

Modeliranje kemijskih kinetičnih reaktorjev na osnovi reakcijske kinetike je zahteven proces in običajno vsebuje vsaj dve diferencialni enačbi (snovna in energijska bilanca). Kadar poteka več reakcij modeli postanejo kompleksni in s tem numerično zahtevni. Take modele najpogosteje rešujemo z uporabo procesnih simulatorjev. Reševanje teh enačb v enačbno orientiranem algebrskem sistemu je težavno, saj moramo sisteme diferencialnih enačb pretvoriti v algebrske. Pretvarjanje le teh pa lahko naredimo na več načinov. V diplomski nalogi smo uporabili tehniko modeliranja, ki temelji na strojnem učenju ti. surogatni modeli, kjer smo iz kompleksnih modelov dobili enostavnejše, ki so primerni za enačbno orinetiran algebraični (EOA) sistem. Za razvoj surogatnih modelov smo uporabili programa ALAMO in Matlab. Cilj diplomske naloge je bil ustvariti matematične modele, ki opisujejo vhodno izhodne podatke in ustvariti zvezne odsekoma linearne modele, ki glede na različne vrednosti statističnega merila najbolje opišejo pridobljene podatke. Za vir podatkov smo uporabili simulacijo kinetičnega reaktorja za sintezo metanola. Simulacijo smo izvedli v programu Aspen Plus; kot podatke smo dobili množinske pretoke sinteznih plinov vzdolž cevnega reaktorja. Ugotovili smo, da lahko kompleksne nelinearne modele snovnega profila komponent v katalitskem cevnem reaktorju zadovoljivo opišemo s sistemom odsekoma zveznih linearnih funkcij in da so ob visokih vrednostih koeficienta determinacije modeli dober približek originalnega nelinearnega modela, ampak ne bodo zadostili masni bilanci. Raziskave razvoja surogatnih modelov so pomembne za področje procesne sistemske tehnike. Optimizacija in sinteza procesov, ki temeljijo na osnovi matematičnega programiranja, z večanjem računske moči in razvojem novih, hitrejših in učinkovitejših algoritmov, ne bodo več temeljila le na sposobnosti reševanja problemov, ampak bo poudarek tudi na napovedovanju natančnosti modelov, zato so raziskave na področju surogatnih modelov tehtne.

Ključne besede

Kinetične reakcije;surogatni modeli;odsekoma zvezna linearna regresija;kinetični reaktor;algebrski modeli;diplomske naloge;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2023
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	UM FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
Založnik:	[P. Munđar]
UDK:	66.011(043.2)
COBISS:	171885059
Št. ogledov:	78
Št. prenosov:	12
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Development of surrogate algebraic models of kinetic reactor
Sekundarni povzetek:	Modeling of chemical kinetic reactors based on reaction kinetics is a challenging process and typically involves at least two differential equations (mass and energy balances). When multiple reactions are involved,in the models they become complex and numerically demanding. Such models are most commonly solved using process simulators. If we want to solve these models in an equation-oriented algebraic system, we need to transform systems of differential equations into algebraic ones. The transformation of these can be done in various ways. In this diploma thesis, we used a modelling technique based on machine learning, i.e. surrogate models, where complex models have been converted into simpler models suitable for Equation-Oriented Algebraic (EOA). We used ALAMO and Matlab programs to develop surrogate models. The aim of the diploma thesis was to create mathematical models that describe input-output data and generate piecewise continuous linearmodels that best describe the obtained data based on various statistical criteria. We used a kinetic reactor simulation for methanol synthesis as the data source. The simulation was performed using the Aspen Plus program, and the result were molar flow rates of synthesis gases along the tubular reactor. We found that complex nonlinear models of component profiles in a catalytic tubular reactor can be satisfactorily described by a system of piecewise continuous linear functions. We also found that at high values of the coefficient of determination, the models are good approximation of the original nonlinear model, but they will not satisfy mass balance. Research into the development of surrogate models is relevant to the field of process systems engineering. In the future, as computational power increases and new, faster and more efficient algorithms are developed, optimisation and synthesis processes based on mathematical programming will no longer be based on problem-solving ability alone but will also focus on the predictive accuracy of models, which is why research into surrogate models is important.
Sekundarne ključne besede:	Reaction kinetics;surrogate model;piecewise linear regression;kinetic reactor algebraic model;
Vrsta dela (COBISS):	Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo:	Univ. v Mariboru, Fak. za kemijo in kemijsko tehnologijo, Kemijsko inženirstvo
Strani:	1 spletni vir (1 datoteka PDF (XII, 35 f.))
ID:	19930517