Evoluční výpočetní techniky v ropném průmyslu

Abstract

Vzhledem k dynamice chemických reakcí a nelinearitě funkčních vztahů mezi vstupy a výstupy proměnných, vyžaduje řízení chemických procesů inteligentní kontrolu. "Chemický reaktor" je jednou z hlavních procesních jednotek v chemickém, farmaceutickém a petrochemickém průmyslu, stejně jako v inženýrství řízení odpadu a životního prostředí. Navzdory pokračujícím pokrokům v rozvoji technik optimalizace a problémům řízení, stále existuje velká část příliš komplexních problémů, které se nedají řešit klasickými metodami. Hlavním cílem této práce je demonstrovat fakt, že optimalizační nástroje, jakými jsou evoluční algoritmy (EA), mohou být použity pro prediktivní řízení a optimalizaci chemických procesů. V práci jsou použity čtyři algoritmy: Diferenciální evoluce (DE), Self organizing migrating algorithm (SOMA), Genetický algoritmus (GA) a Simulované žíhání (SA). V první části práce byly tyto evoluční algoritmy použity k optimalizaci parametrů dávkového reaktoru ("batch reactor"). Následně jsou EA použity k modelování technických parametrů chemických reaktorů. Druhá část demonstruje optimalizaci chemických procesů, zvláště těch, ve kterých je použit evoluční algoritmus pro optimalizaci a řízení "Continuous stirred tank" reaktorů. Optimalizace a řízení chemických reaktorů byla provedena několika způsoby, každá pro jiný vektor parametrů reaktoru nebo s rozdílnou účelovou funkcí evolučního algoritmu. Veškeré optimalizované procesy jsou demonstrovány v grafech. Závěrem práce jsou prezentovány experimentální výsledky a jejich zhodnocení.