ニューラルネットモデルを用いた触媒充填層反応器の最適化制御

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概要

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軽質ナフサの改質反応を行う触媒充填層反応器の最適化制御問題を解くために, ニューラルネットによる反応器のダイナミックスのモデル化の可能性を検討した.本反応プロセスは, 多成分の原料から, 複雑な反応経路を経て生成物を得る分布定数系となるプロセスであり, 運転時間の経過に伴い, 触媒活性の劣化が進行するため, 非常に非線形で複雑な挙動を示す.ここでは, 三層構造のニューラルネットに対し, 数学モデルによるシミュレーションデータを用いて学習を行った.その結果, ニューラルネットモデルは, フィード組成一定の条件下で, 初期の触媒活性分布, および熱媒温度のみから, 生成物の組成を比較的正確に予測できた.また, ニューラルネットモデルを用いて, 主生成物であるベンゼンの収率を一定に保つための熱媒温度の最適化制御問題を効率良く解くことができた.
社団法人化学工学会の論文

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