Моделирование2021-05-11 · 1 мин

Оценка затрат и выбросов системы пиролиза биомассы с использованием суррогатной модели машинного обучения (Кригинг) в Aspen Plus

В статье представлено решение задачи снижения времени расчета реактора пиролиза биомассы в Aspen Plus для проведения технико-экономической оценки и оценки жизненного цикла. Разработана суррогатная модель на базе метода Кригинга, интегрированная в схему биорефайнери через CAPE-OPEN. Интеграция позволила мгновенно рассчитывать выходы продуктов пиролиза с высокой точностью.

AspenPlusCAPE_OPENMachineLearningPyrolysisKrigingROM

Оценка затрат и выбросов системы пиролиза биомассы с использованием суррогатной модели машинного обучения (Кригинг) в Aspen Plus

Какая задача решалась: Традиционное моделирование процессов быстрого и автотермического пиролиза биомассы сопряжено с высокой вычислительной сложностью из-за необходимости применения детальных кинетических механизмов (например, кинетики Ранци) в сочетании с одномерной эйлеровой гидродинамикой. Задачей было снизить время расчета реактора в симуляторе завода для проведения масштабной технико-экономической оценки (TEA) и оценки жизненного цикла (LCA) [cite: 1].

Используемый софт/версия: Aspen Plus, Python (библиотека PyKriging), стандарт интерфейса CAPE-OPEN (AmsterCHEM) [cite: 1, 6].

Методы и подходы: Исследователи разработали суррогатную модель пониженного порядка (Reduced Order Model, ROM) на базе метода Кригинга (регрессия на основе гауссовских процессов). Для обучения модели было сгенерировано 400 наборов данных "вход-выход", включающих 21 первичный продукт пиролиза на базе детальной химической кинетики. Набор разделили на обучающую (320 образцов) и тестовую (80 образцов) выборки [cite: 1, 6]. Полученная ROM была упакована в пользовательский модуль (unit operator) посредством протокола CAPE-OPEN и интегрирована непосредственно в схему биорефайнери коммерческого масштаба (2000 тонн в день) в среде Aspen Plus [cite: 1].

Валидация и результат: Интеграция позволила мгновенно рассчитывать выходы продуктов пиролиза для 314 различных образцов сырья без запуска тяжелых CFD или кинетических скриптов. Модель ROM достигла средней среднеквадратичной ошибки (MSE) $1.8 \times 10^{-20}$ и средней абсолютной ошибки (MAE) 0.53% [cite: 1, 7]. Технико-экономическая оптимизация показала выход биотоплива от 65 до 130 галлонов на тонну сухой биомассы и минимальную цену реализации от 2.62 до 5.43 долларов за галлон [cite: 1]. Данный подход демонстрирует, как инженеры могут обходить встроенные ограничения Aspen Plus для нетипового оборудования.

Оценка затрат и выбросов системы пиролиза биомассы с использованием суррогатной модели машинного обучения (Кригинг) в Aspen Plus

Оценка затрат и выбросов системы пиролиза биомассы с использованием суррогатной модели машинного обучения (Кригинг) в Aspen Plus

Источник

Теги

Оценка затрат и выбросов системы пиролиза биомассы с использованием суррогатной модели машинного обучения (Кригинг) в Aspen Plus

Оценка затрат и выбросов системы пиролиза биомассы с использованием суррогатной модели машинного обучения (Кригинг) в Aspen Plus

Источник

Теги