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J-GLOBAL ID：201802247154153421   整理番号：18A0958262

進化的プログラミングを用いたab initioプロセス合成【JST・京大機械翻訳】

Ab-initio process synthesis using evolutionary programming

著者 (1件)： Neveux Thibaut (Laboratoire Reactions et Genie des Procedes (LRGP), UMR 7274 CNRS, Universite de Lorraine, Nancy F-54001, France)
資料名： Chemical Engineering Science  (Chemical Engineering Science)
巻： 185  ページ： 209-221  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0254A  ISSN： 0009-2509  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プロセス合成法により,ユニット操作の決定とプロセスフローシートへのそれらの相互接続が可能になり,関連する設計と操作パラメータを有し,与えられた目的に応答する。最新の方法は,プロセス超構造を最適化するために,例えば混合整数非線形計画法(MINLP)定式化を用いて最適化されている。探索空間の適切な定義を見出すことは,そのようなアプローチにおいて,特に可能な組合せの数がプロセス複雑性のために高い場合には重要でない問題であり,主に専門知識(例えば,発見的方法)によって駆動される。その結果,限られた探索空間の制限により,誘導バイアスが本質的に導入される。これは,限られたセットのプロセス代替案を表す超構造の選択のようなものである。本研究において,進化的方法を提案して,基本的な構築ブロックとして利用可能なユニット操作(および関連モデル)の集合に基づくいくつかのプロセスアーキテクチャを生成した。この手順は,あらかじめ定義されたプロセス構造を必要としないので,ab initioプロセス合成と呼ばれる。開発した方法は,基本的な構築ブロック(すなわちユニット操作)を選択し,組み立て,接続するために,突然変異オペレータを用いることによるプロセスの自動構築のために,種レベルでの自然進化を模倣する進化プログラミング(EP)の使用に依存する。非線形計画法(NLP)をプロセス評価のために使用し,同時にバランスを解き,プロセス自由度を最適化する。この方法は,PSEvo(進化によるプロセス合成)と呼ばれる新しく開発されたツールに実装される。種々の問題定義と進化制御パラメータを用いて,典型的な反応分離問題への応用を示し,最適プロセスを生成する方法の能力を実証した。最後に,ab initioプロセス合成の可能な利用と課題を論じた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自由度 ,  相互接続 ,  定式化 ,  バイアス ,  突然変異 ,  非線形計画法 ,  *進化的プログラミング ,  発見的方法 ,  *プロセス合成 ,  最適化
準シソーラス用語： 制御パラメータ ,  複雑性 ,  探索空間 ,  混合整数非線形計画法 ,  超構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： プロセスシステム工学 ,  プロセス合成 ,  進化的プログラミング ,  最適化 ,  反応分離

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 進化的プログラミング ,  プロセス合成