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J-GLOBAL ID：201502212940027737   整理番号：15A0985769

多目的教育-学習に基づく最適化アルゴリズムに基づくキシレン吸着分離プロセスの最適化【Powered by NICT】

Optimization of xylene adsorption separation process based on multi-objective teaching-learning-based optimization algorithm

著者 (3件)： Hu Rong (Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China Univ. of ...) ,  Yang Minglei (Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China Univ. of ...) ,  Qian Feng (Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China Univ. of ...)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 66  号： 1  ページ： 326-332  発行年： 2015年 
JST資料番号： E0215B  ISSN： 0438-1157  CODEN： HUKHAI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多目的教育学習ベース最適化(MOTLBO)アルゴリズムは,C8芳香族化合物の混合物からp-キシレンの回収のためのシミュレートした移動床クロマトグラフィー分離の多目的最適化問題を研究するために採用した。分離過程は真の移動床(TMB)モデリング法を用いてシミュレートした。MOTLBOアルゴリズムに基づいて,最適な操作条件を二種の典型的な多目的最適化問題のために設計した。NSGA-IIと比較して,MOTLBOアルゴリズムは,シミュレートした移動床の多目的最適化問題を解くためのより効率的であることを検証した。添加では,抽出物流量,抽残液流量とパレート最適解にスイッチング時間の影響も解析した。最適化は,シミュレートした移動床の設計と操作を容易にすることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 流量 ,  多目的計画法 ,  *教育 ,  *アルゴリズム ,  抽残液 ,  移動床 ,  *最適化 ,  *学習 ,  アルキルベンゼン
準シソーラス用語： Pareto最適解 ,  抽出物 ,  NSGA-II ,  操作条件 ,  *キシレン ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  吸着,イオン交換  (XD02060I) ,  ディジタル計算機ハードウェア一般  (JC04010C) ,  鉄鉱石  (WD01032B) ,  石油精製一般  (YF02010M) ,  採油,採ガス一般  (UA10010K) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

物質索引 (1件)： p-キシレン

タイトルに関連する用語 (7件)： 教育 ,  学習 ,  最適化アルゴリズム ,  キシレン ,  吸着分離 ,  プロセス ,  最適化