Optimization of chemical process simulationApplication to the optimal rigorous design of natural gas liquefaction processes

Resumen

Diseñar productos y procesos es un aspecto fundamental de la ingeniería que impacta sig‐ nificativamente en la sociedad y en el mundo. El diseño de procesos químicos tiene como objetivo crear procesos de producción más eficientes y sostenibles, que consuman menos recursos y emitan menos contaminación. Se necesitan modelos matemáticos que describan con precisión el comportamiento del proceso para tomar decisiones informadas y responsa‐ bles. Sin embargo, a medida que los procesos se vuelven más complejos, las formulaciones puramente simbólicas pueden resultar inadecuadas y se requieren simulaciones que usen al‐ goritmos especializados. El proceso de toma de decisiones en el diseño óptimo requiere un procedimiento para elegir la mejor opción mientras se cumplen las restricciones del sistema, para lo cual los enfoques de optimización son adecuados. Esta tesis de doctorado se centra en resolver problemas de optimización caja negra que surgen al utilizar simuladores de pro‐ cesos en problemas de diseño óptimo y evalúa el potencial de enfoques de optimización sin derivadas, metaheurísticas y basadas en modelos sustitutos. El diseño óptimo de procesos de licuefacción de gas natural es el estudio de caso de esta investigación. Para superar los problemas numéricos de los problemas caja negra, el primer trabajo de esta tesis de docto‐ rado consistió en utilizar el método simplex de Nelder‐Mead globalmente convergente en el problema de diseño óptimo riguroso. El segundo trabajo introdujo modelos sustitutos para ayudar en la búsqueda del óptimo global del problema caja negra y un esquema de muestreo adaptativo con optimización de función de adquisición por metaheurística. Kriging como mo‐ delos sustitutos para problemas de simulación‐optimización son predictores computacional‐ mente menos costosos y eficaces, siendo adecuados para búsqueda global. El tercer trabajo busca superar las limitaciones de la optimización de la función de adquisición y el uso de metaheurísticas. La notación matemática del problema de optimización sustituto propuesta es fácilmente implementable en software de lenguaje de modelado algebraico. El enfoque presentado incluye modelos de kriging de las funciones objetivo y de restricción, un proce‐ dimiento de muestreo adaptativo, una heurística para criterios de parada y un problema de optimización sustituto fácilmente resoluble con programación matemática. El éxito del en‐ foque de optimización basado en modelos sustitutos depende de la precisión de predicción de los modelos kriging en relación con las funciones originales dadas por la simulación. La cuarta publicación expande el trabajo anterior para problemas de optimización multiobjeti‐ vo de caja negra. Aplica el método de ε‐restringido para transformar el problema de optimi‐ zación por sustituto multiobjetivo en una secuencia de problemas de un solo objetivo. Los problemas de optimización sustitutos con restricción ε se implementan automáticamente en software de lenguaje de modelado algebraico y se resuelven utilizando un solucionador basado en gradiente. La quinta publicación está orientada a aplicaciones y se centra en la identificación de la tecnología de refrigeración de mezcla refrigerante más adecuada para la liquefacción de gas natural en términos de consumo de energía y costos. El estudio investi‐ ga cinco procesos de liquefacción de gas natural mediante la optimización por enjambre de partículas y concluye que existen fallos en las relaciones esperadas entre la complejidad del proceso, el consumo de energía y los costos anualizados totales. En conclusión, la investiga‐ ción realizada en esta tesis doctoral demuestra la importancia y las capacidades de utilizar la optimización en simuladores de procesos. El trabajo presentado aquí destaca el potencial de los enfoques de optimización basados en modelos sustitutos para reducir significativamen‐ te el costo computacional y orientar la búsqueda en problemas de optimización caja negra con simuladores de procesos químicos incorporados. En general, esta tesis doctoral contri‐ buye al desarrollo de estrategias de optimización para procesos químicos complejos que son esenciales para abordar algunos de los desafíos ambientales y sociales más urgentes de la actualidad. Los métodos y resultados presentados en este trabajo pueden ayudar a los inge‐ nieros y científicos a diseñar procesos más sostenibles y eficientes, contribuyendo así a un futuro mejor para todos.