Integrated Process Design and Operational Optimization via Multiparametric Programming
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Sep 2020, 2020
Serie: Libro 23 di 110 - Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents a comprehensive optimization-based theory and framework that exploits the synergistic interactions and tradeoffs between process design and operational decisions that span different time scales. Conventional methods in the process industry often isolate decision making mechanisms with a hierarchical information flow to achieve tractable problems, risking suboptimal, even infeasible operations. In this book, foundations of a systematic model-based strategy for simultaneous process design, scheduling, and control optimization is detailed to achieve reduced cost and improved energy consumption in process systems. The material covered in this book is well suited for the use of industrial practitioners, academics, and researchers.In Chapter 1, a historical perspective on the milestones in model-based design optimization techniques is presented along with an overview of the state-of-the-art mathematical tools to solve the resulting complex problems. Chapters 2 and 3 discuss two fundamental concepts that are essential for the reader. These concepts are (i) mixed integer dynamic optimization problems and two algorithms to solve this class of optimization problems, and (ii) developing a model based multiparametric programming model predictive control. These tools are used to systematically evaluate the tradeoffs between different time-scale decisions based on a single high-fidelity model, as demonstrated on (i) design and control, (ii) scheduling and control, and (iii) design, scheduling, and control problems. We present illustrative examples on chemical processing units, including continuous stirred tank reactors, distillation columns, and combined heat and power regeneration units, along with discussions of other relevant work in the literature for each class of problems.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 260 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031009617
- Titolo
- Integrated Process Design and Operational Optimization via Multiparametric Programming
- Autore
- Baris Burnak
- Editore
- Springer, Springer Sep 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031009614
- ISBN 13
- 9783031009617
- Peso dell'articolo
- 492 grammi
- Dimensioni
- 235x191x15 mm
- Serie
- Libro 23 di 110: Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology
This book presents a comprehensive optimization-based theory and framework that exploits the synergistic interactions and tradeoffs between process design and operational decisions that span different time scales. Conventional methods in the process industry often isolate decision making mechanisms with a hierarchical information flow to achieve tractable problems, risking suboptimal, even infeasible operations. In this book, foundations of a systematic model-based strategy for simultaneous process design, scheduling, and control optimization is detailed to achieve reduced cost and improved energy consumption in process systems. The material covered in this book is well suited for the use of industrial practitioners, academics, and researchers.
In Chapter 1, a historical perspective on the milestones in model-based design optimization techniques is presented along with an overview of the state-of-the-art mathematical tools to solve the resulting complex problems. Chapters 2 and 3 discuss two fundamental concepts that are essential for the reader. These concepts are (i) mixed integer dynamic optimization problems and two algorithms to solve this class of optimization problems, and (ii) developing a model based multiparametric programming model predictive control. These tools are used to systematically evaluate the tradeoffs between different time-scale decisions based on a single high-fidelity model, as demonstrated on (i) design and control, (ii) scheduling and control, and (iii) design, scheduling, and control problems. We present illustrative examples on chemical processing units, including continuous stirred tank reactors, distillation columns, and combined heat and power regeneration units, along with discussions of other relevant work in the literature for each class of problems.
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