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J-GLOBAL ID：202202287827538191   整理番号：22A0147748

プロセスシステム工学応用のためのデータ駆動最適化【JST・京大機械翻訳】

Data-driven optimization for process systems engineering applications

著者 (8件)： van de Berg Damien (Sargent Centre for Process Systems Engineering, Roderic Hill Building, South Kensington Campus, London SW7 2AZ, United Kingdom) ,  Savage Thomas (Centre for Process Integration, The Mill, University of Manchester, M1 3AL, United Kingdom) ,  Savage Thomas (Department of Chemical Engineering and Biotechnology, Philippa Fawcett Drive, University of Cambridge, CB3 0AS, United Kingdom) ,  Petsagkourakis Panagiotis (Sargent Centre for Process Systems Engineering (CPSE), Department of Chemical Engineering, University College London, Torrington Place, London WC1E 7JE, United Kingdom) ,  Zhang Dongda (Centre for Process Integration, The Mill, University of Manchester, M1 3AL, United Kingdom) ,  Zhang Dongda (Sargent Centre for Process Systems Engineering, Roderic Hill Building, South Kensington Campus, London SW7 2AZ, United Kingdom) ,  Shah Nilay (Sargent Centre for Process Systems Engineering, Roderic Hill Building, South Kensington Campus, London SW7 2AZ, United Kingdom) ,  del Rio-Chanona Ehecatl Antonio (Sargent Centre for Process Systems Engineering, Roderic Hill Building, South Kensington Campus, London SW7 2AZ, United Kingdom)
資料名： Chemical Engineering Science  (Chemical Engineering Science)
巻： 248  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022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： 工学におけるほとんどの最適化問題は,その解が関数評価の数によって制限される,「expのブラックボックス問題として定式化できる。頻繁に,技術者は,評価が可能で,そして/または安価である物理的システムの正確なモデルを開発する。これらのモデルは効率的に解決でき,解は実システムに移される。勾配情報や安心モデルがない場合,関数評価のみに依存する効率的な最適化ルーチンに頼る必要がある。モデルの創造は,高価なブラックボックス最適化プロセスの一部と考えることができる。本研究では,知覚された最先端の微分フリー最適化(DFO)アルゴリズムが,プロセス工学におけるこれらの問題の異なるインスタンスに対処する方法を検討した。アルゴリズム側では,モデルベースおよび直接探索DFOアルゴリズムの両者をベンチマークした。問題サイドに関して,1つの数学的最適化問題と5つの化学工学応用,すなわち,実験,フローシート最適化,リアルタイム最適化,自己最適化反応,および制御装置調整のモデルベース設計に関して比較を行った。制約満足,不確実性,問題次元および評価コストのような様々な課題を考察した。本研究は,化学およびプロセス産業のディジタル化を進めるためのプロセスシステム領域におけるデータ駆動最適化アルゴリズムの効率への洞察を提供することによって,微分フリー最適化とプロセスシステム文献の間のギャップを埋める。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  制御装置 ,  不確実性 ,  最適化手法 ,  流れ図 ,  微分 ,  ブラックボックス ,  定式化 ,  *プロセスシステム ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： モデルベース ,  *データ駆動 ,  直接探索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 代理最適化 ,  ブラックボックス最適化 ,  微分自由最適化 ,  プロセス工学 ,  機械学習 ,  ディジタル化

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 (4件)： プロセスシステム工学 ,  応用 ,  データ駆動 ,  最適化