Letteratura scientifica selezionata sul tema "Optimisation MINLP"
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Articoli di riviste sul tema "Optimisation MINLP":
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Epelle, Emmanuel I., e Dimitrios I. Gerogiorgis. "A computational performance comparison of MILP vs. MINLP formulations for oil production optimisation". Computers & Chemical Engineering 140 (settembre 2020): 106903. http://dx.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.106903.
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Diaby, Abdullatif Lacina, Lee Luong, Amer Yousef e Jonas Addai Mensah. "A Review of Optimal Scheduling Cleaning of Refinery Crude Preheat Trains Subject to Fouling and Ageing". Applied Mechanics and Materials 148-149 (dicembre 2011): 643–51. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.148-149.643.
Abstract (sommario):
Refinery crude preheat train (CPHT) is prone to fouling and ageing effects due to the complexity of processed crude feedstock preheated prior to distillation. This has serious implications on the thermal and hydraulic performance of the CPHT. As a result, efficient performance of crude preheat trains is compromised and as such, optimal scheduling cleaning operations are required to restore performance. In this paper, we attempt to review the subject of fouling/ageing control and mitigation in crude preheat train network by optimal scheduling cleaning approach. Three prominent optimisation techniques/models namely Mathematical Models (Mixed integer linear programming (MILP) and Mixed integer non-linear programming (MINLP) models); Artificial Intelligence (AI) Models; and Heuristic Techniques used for achieving optimal cleaning are outlined.
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Savola, Tuula, e Carl-Johan Fogelholm. "MINLP optimisation model for increased power production in small-scale CHP plants". Applied Thermal Engineering 27, n. 1 (gennaio 2007): 89–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2006.05.002.
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Yusuf, Noor, e Tareq Al-Ansari. "Current and Future Role of Natural Gas Supply Chains in the Transition to a Low-Carbon Hydrogen Economy: A Comprehensive Review on Integrated Natural Gas Supply Chain Optimisation Models". Energies 16, n. 22 (20 novembre 2023): 7672. http://dx.doi.org/10.3390/en16227672.
Abstract (sommario):
Natural gas is the most growing fossil fuel due to its environmental advantages. For the economical transportation of natural gas to distant markets, physical (i.e., liquefaction and compression) or chemical (i.e., direct and indirect) monetisation options must be considered to reduce volume and meet the demand of different markets. Planning natural gas supply chains is a complex problem in today’s turbulent markets, especially considering the uncertainties associated with final market demand and competition with emerging renewable and hydrogen energies. This review study evaluates the latest research on mathematical programming (i.e., MILP and MINLP) as a decision-making tool for designing and planning natural gas supply chains under different planning horizons. The first part of this study assesses the status of existing natural gas infrastructures by addressing readily available natural monetisation options, quantitative tools for selecting monetisation options, and single-state and multistate natural gas supply chain optimisation models. The second part investigates hydrogen as a potential energy carrier for integration with natural gas supply chains, carbon capture utilisation, and storage technologies. This integration is foreseen to decarbonise systems, diversify the product portfolio, and fill the gap between current supply chains and the future market need of cleaner energy commodities. Since natural gas markets are turbulent and hydrogen energy has the potential to replace fossil fuels in the future, addressing stochastic conditions and demand uncertainty is vital to hedge against risks through designing a responsive supply chain in the project’s early design stages. Hence, hydrogen supply chain optimisation studies and the latest works on hydrogen–natural gas supply chain optimisation were reviewed under deterministic and stochastic conditions. Only quantitative mathematical models for supply chain optimisation, including linear and nonlinear programming models, were considered in this study to evaluate the effectiveness of each proposed approach.
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Gutierrez, G., e P. Vega. "PROCESS SYNTHESIS APPLIED TO ACTIVATED SLUDGE PROCESSES: A FRAMEWORK WITH MINLP OPTIMISATION MODELS". IFAC Proceedings Volumes 35, n. 1 (2002): 393–97. http://dx.doi.org/10.3182/20020721-6-es-1901.01458.
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Savola, Tuula, Tor-Martin Tveit e Carl-Johan Fogelholm. "A MINLP model including the pressure levels and multiperiods for CHP process optimisation". Applied Thermal Engineering 27, n. 11-12 (agosto 2007): 1857–67. http://dx.doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2007.01.002.
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Biscos, C., M. Mulholland, M. V. Le Lann, C. J. Brouckaert, R. Bailey e M. Roustan. "Optimal operation of a potable water distribution network". Water Science and Technology 46, n. 9 (1 novembre 2002): 155–62. http://dx.doi.org/10.2166/wst.2002.0228.
Abstract (sommario):
This paper presents an approach to an optimal operation of a potable water distribution network. The main control objective defined during the preliminary steps was to maximise the use of low-cost power, maintaining at the same time minimum emergency levels in all reservoirs. The combination of dynamic elements (e.g. reservoirs) and discrete elements (pumps, valves, routing) makes this a challenging predictive control and constrained optimisation problem, which is being solved by MINLP (Mixed Integer Non-linear Programming). Initial experimental results show the performance of this algorithm and its ability to control the water distribution process.
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Dkhili, Nouha, David Salas, Julien Eynard, Stéphane Thil e Stéphane Grieu. "Innovative Application of Model-Based Predictive Control for Low-Voltage Power Distribution Grids with Significant Distributed Generation". Energies 14, n. 6 (23 marzo 2021): 1773. http://dx.doi.org/10.3390/en14061773.
Abstract (sommario):
In past decades, the deployment of renewable-energy-based power generators, namely solar photovoltaic (PV) power generators, has been projected to cause a number of new difficulties in planning, monitoring, and control of power distribution grids. In this paper, a control scheme for flexible asset management is proposed with the aim of closing the gap between power supply and demand in a suburban low-voltage power distribution grid with significant penetration of solar PV power generation while respecting the different systems’ operational constraints, in addition to the voltage constraints prescribed by the French distribution grid operator (ENEDIS). The premise of the proposed strategy is the use of a model-based predictive control (MPC) scheme. The flexible assets used in the case study are a biogas plant and a water tower. The mixed-integer nonlinear programming (MINLP) setting due to the water tower ON/OFF controller greatly increases the computational complexity of the optimisation problem. Thus, one of the contributions of the paper is a new formulation that solves the MINLP problem as a smooth continuous one without having recourse to relaxation. To determine the most adequate size for the proposed scheme’s sliding window, a sensitivity analysis is carried out. Then, results given by the scheme using the previously determined window size are analysed and compared to two reference strategies based on a relaxed problem formulation: a single optimisation yielding a weekly operation planning and a MPC scheme. The proposed problem formulation proves effective in terms of performance and maintenance of acceptable computational complexity. For the chosen sliding window, the control scheme drives the power supply/demand gap down from the initial one up to 38%.
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Tanvir, M. S., e I. M. Mujtaba. "Optimisation of design and operation of MSF desalination process using MINLP technique in gPROMS". Desalination 222, n. 1-3 (marzo 2008): 419–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.desal.2007.02.068.
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Brusis, D., J. Stichlmair e F. F. Kuppinger. "MINLP Optimisation of a Distillation/Pervaporation Process for the Separation of a Ternary Azeotropic Mixture". Chemie Ingenieur Technik 73, n. 6 (giugno 2001): 624. http://dx.doi.org/10.1002/1522-2640(200106)73:6<624::aid-cite6242222>3.0.co;2-s.
Tesi sul tema "Optimisation MINLP":
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Boix, Marianne. "Optimisation multicritère de réseaux d'eau". Thesis, Toulouse, INPT, 2011. http://www.theses.fr/2011INPT0078/document.
Abstract (sommario):
Cette étude concerne l’optimisation multiobjectif de réseaux d’eau industriels via des techniques de programmation mathématique. Dans ce travail, un large éventail de cas est traité afin de proposer des solutions aux problèmes de réseaux les plus variés. Ainsi, les réseaux d’eau monopolluants sont abordés grâce à une programmation mathématique linéaire (MILP). Cette méthode est ensuite utilisée dans le cadre d’une prise en compte simultanée des réseaux d’eau et de chaleur. Lorsque le réseau fait intervenir plusieurs polluants, le problème doit être programmé de façon non linéaire (MINLP). L’optimisation multicritère de chaque réseau est basée sur la stratégie epsilon-contrainte développée à partir d’une méthode lexicographique. L’optimisation multiobjectif suivie d’une réflexion d’aide à la décision a permis d’améliorer les résultats antérieurs proposés dans la littérature de 2 à 10% en termes de consommation de coût et de 7 à 15% en ce qui concerne la dépense énergétique. Cette méthodologie est étendue à l’optimisation de parcs éco-industriels et permet ainsi d’opter pour une solution écologique et économique parmi un ensemble de configurations proposéesThis study presents a multiobjective optimization of industrial water networks through mathematical programming procedures. A large range of various examples are processed to propose several feasible solutions. An industrial network is composed of fixed numbers of process units and regenerations and contaminants. These units are characterized by a priori defined values: maximal inlet and outlet contaminant concentrations. The aim is both to determine which water flows circulate between units and to allocate them while several objectives are optimized. Fresh water flow-rate (F1), regenerated water flow-rate (F2),interconnexions number (F3), energy consumption (F4) and the number of heat exchangers (F5) are all minimized. This multiobjective optimization is based upon the epsilon-constraint strategy, which is developed from a lexicographic method that leads to Pareto fronts. Monocontaminant networks are addressed with a mixed linear mathematical programming (Mixed Integer Linear Programming, MILP) model, using an original formulation based on partial water flow-rates. The obtained results we obtained are in good agreement with the literature data and lead to the validation of the method. The set of potential network solutions is provided in the form of a Pareto front. An innovative strategy based on the GEC (global equivalent cost) leads to the choice of one network among these solutions and turns out to be more efficient for choosing a good network according to a practical point of view. If the industrial network deals with several contaminants, the formulation changes from MILP into MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming). Thanks to the same strategy used for the monocontaminant problem, the networks obtained are topologically simpler than literature data and have the advantage of not involving very low flow-rates. A MILP model is performed in order to optimize heat and water networks. Among several examples, a real case of a paper mill plant is studied. This work leads to a significant improvement of previous solutions between 2 to 10% and 7 to 15% for cost and energy consumptions respectively. The methodology is then extended to the optimization of eco-industrial parks. Several configurations are studied regarding the place of regeneration units in the symbiosis. The best network is obtained when the regeneration is owned by each industry of the park and allows again of about 13% for each company. Finally, when heat is combined to water in the network of the ecopark, a gain of 11% is obtained compared to the case where the companies are considered individually
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Hijazi, Hassan. "Optimisation non-linéaire mixte en nombres entiers pour la conception de réseaux en télécommunications". Thesis, Aix-Marseille 2, 2010. http://www.theses.fr/2010AIX22107/document.
Abstract (sommario):
Dans cette thèse, nous nous basons sur les outils apportés par la programmation mathématique afin de modéliser et résoudre des problèmes relevant du domaine des télécommunications. Notre premier objectif consiste à se conformer aux contraintes réelles, prenant en compte les aléas courants, afin de définir des stratégies optimales de routage et de planification dans les réseaux. Les contributions théoriques concernent l'optimisation convexe non linéaire mixte en nombres entiers. Parmi les résultats majeurs, nous établissons en particulier : *une formulation compacte des contraintes de type "on/off" qui s'écrivent f(x) ≤ 0 si z = 1,I ≤ x ≤ u si z = 0, basée sur une nouvelle caractérisation de l'enveloppe convexe de l'union d'un hyper-rectangle et d'un ensemble convexe dans l'espace des variables d'origine. * Une prise en compte de l'incertitude au niveau des fonctions additives ∑i(fi(xi) + vi) ≤ 0 où vi représente une perturbation bornée de chaque fonction univarée fi(xi). * Un algorithme spécialisé pour les problèmes d'optimisation non-linéaires mixtes en nombres entiers faisant intervenir des fonctions additives. D'un point de vue industriel, ces apports théoriques nous permettent de nous rapprocher de notre objectif consistant à définir des stratégies de gestion optimales pour des réseaux de télécommunications plus fiables. La qualité de service perçue par le client est modélisée par une fonction délai de bout en bout, différentiée selon le type de service et dépendant de la congestion au niveau de chaque lienIn our work, we rely on the powerful arsenal of mathematical programming theory to model telecommunication problems and devise efficient methods for solving them. Our goal is to comply to real life constraints when defining optimal routing strategies and designing efficient capacity planning tools. Theoretical contributions apply the field of Mixed Integer Non-Linear Optimization. Among relevant results, let us mention :Explicit formulations of convex hulls in disjunctive programming, generalizing the famous perspective formulationsTractable compact formulations of problems featuring inerval uncertainty in Robust OptimizationAn efficient Outer-Inner approximation algorithm for solving large families of separable mixed Integer Non-Linear Programs (MINLPs) and Second Order Cone Programs (SOCPs), outperforming state-of-the-art commercial solvers.In the application part, our work aims at introducing reliable telecommunication networks, offering appropriate and guaranteed Quality of Service to all its customers. Today, Wide Access Networks (WAN), Virtual Private Networks (VPN) or IP-based Backbones carry a wide range services, namely: voice, video streaming and data traffic. Each one of these contents has its own performance requirements. Unfortunately, best effort algorithms are implemented at all levels, offering no guarantee for delay sensitive applications. Is it possible to build routing strategies guaranteeing upper bounds on source-to-destination delays? Can we make these routing protocols to delay variation ? Does service differentiation affect capacity planning decisions ? Answers to these questions will be developed in this thesis
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Gugenheim, Dan. "Modélisation et optimisation d’un réseau de transport de gaz". Phd thesis, Toulouse, INPT, 2011. http://oatao.univ-toulouse.fr/11760/1/gugenheim.pdf.
Abstract (sommario):
Durant ces 40 dernières années, le gaz naturel a vu son utilisation augmenter jusqu’à constituer aujourd’hui la troisième ressource énergétique mondiale. Il est alors devenu nécessaire de l’acheminer sur des distances de plus en plus longues entre les lieux d’extraction et de consommation. Ce transport peut s’effectuer à l’état liquide par des méthaniers ou à l’état gazeux par le biais des réseaux de transport de gaz naturel composés de canalisations de grandes dimensions, tant en diamètre qu’en longueur. Cette thèse porte sur la modélisation et l’optimisation de la configuration des réseaux de transport de gaz naturel et sur l’application au cas du réseau principal de transport français qui présente plusieurs particularités. En effet, il s’agit d’un réseau de grandes dimensions, fortement maillé pour lequel plusieurs sources d’approvisionnement sont possibles pour desservir divers points de consommation. Il possède en outre, des stations d’interconnexion entre les canalisations. GRTgaz en est le gestionnaire. Ce travail concerne l’étude de la faisabilité de configurer le réseau de transport pour un scénario d’approvisionnement et de consommation. Le coeur de cette thèse porte sur le développement d’un modèle de réseau de transport de gaz et sur la détermination des flux et des configurations des stations d’interconnexion dans ce réseau à l’aide d’outils d’optimisation. L’une des innovations est la description et la modélisation des stations d’interconnexion, carrefours incontournables du réseau. Deux modèles sont ainsi proposés, faisant intervenir une formulation d’une part mixte non linéaire en nombres entiers et d’autre part, non linéaire continue. Leur efficacité en fonction de différents solveurs d’optimisation est ensuite discutée. Le choix de la meilleure formulation du problème de transport de gaz naturel a été étudié sur un ensemble de réseaux fictifs, mais représentatifs du réseau français. La meilleure stratégie, basée sur l’utilisation combinée d’une ormulation non linéaire continue, du choix de la pression comme variable et d’une initialisation par un sous-problème a ensuite été appliquée sur des instances de taille réelle. Les difficultés du passage à des instances réelles ont ensuite été résolues à l’aide de deux améliorations: d’une part, la mise à l’échelle des variables a permis de mieux conditionner le problème, puis d’autre part, une suite de relaxations a été employée afin de résoudre tous les cas réels. Les solutions sont finalement validées à l’aide de solutions métiers existantes.
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Guo, Kunpeng. "Optimisation of plate/plate-fin heat exchanger design". Thesis, University of Manchester, 2015. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/optimisation-of-plateplatefin-heat-exchanger-design(e019a7a5-4be1-4350-b219-3387fd12f7d1).html.
Abstract (sommario):
With increasing global energy consumption, stringent environmental protection legislation and safety regulations in industrialised nations, energy saving has been put under high priority. One of the most efficient ways of energy reduction is through heat transfer enhancement for additional heat recovery. Applying compact heat exchanger is one of the main strategies of heat transfer enhancement. However, the application of compact heat exchangers is prohibited by the lack of design methodology. Therefore, the aim of this research is to tackle the problem of developing optimisation methodologies of plate/plate-fin heat exchanger design. A mathematical model of plate-fin heat exchanger design is proposed to consider fin type selection with detailed geometry and imposed constraints simultaneously. The concept of mix-and-match fin type combinations is put forward to include all possible fin type combinations in a heat exchanger. The mixed integer nonlinear programming (MINLP) model can be converted to a nonlinear programming (NLP) model by employing continuous heat transfer and pressure drop correlations and considering the basic fin geometric parameters as continuous variables. The whole optimisation is based on volumetric minimisation or capital cost minimisation and completed by CONOPT solver in GAMS. Case studies are carried out to demonstrate the effectiveness and benefits of the new proposed methodology. For plate heat exchangers, the design methodology is developed on the basis of plate-fin heat exchanger methodology, and takes phase change, plate pattern selection, flow arrangement and pressure drop constraints simultaneously. The phase change problem is tackled by dividing the whole process into several subsections and considering constant physical properties in each subsection. The performances of various flow arrangements are evaluated by correction factors of logarithmic mean temperature difference. For two-phase conditions, the heat transfer and pressure drop performance are predicted by continuous two-phase Nusselt number and Fanning friction factor correlations to avoid the MINLP problem. The optimisation is solved by CONOPT solver as well. The feasibility and accuracy of the new proposed methodology is examined by case studies.
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Sowgath, Md Tanvir. "Neural network based hybrid modelling and MINLP based optimisation of MSF desalination process within gPROMS : development of neural network based correlations for estimating temperature elevation due to salinity, hybrid modelling and MINLP based optimisation of design and operation parameters of MSF desalination process within gPROMS". Thesis, University of Bradford, 2007. http://hdl.handle.net/10454/10998.
Abstract (sommario):
Desalination technology provides fresh water to the arid regions around the world. Multi-Stage Flash (MSF) distillation process has been used for many years and is now the largest sector in the desalination industry. Top Brine Temperature (TBT) (boiling point temperature of the feed seawater in the first stage of the process) is one of the many important parameters that affect optimal design and operation of MSF processes. For a given pressure, TBT is a function of Boiling Point Temperature (BPT) at zero salinity and Temperature Elevation (TE) due to salinity. Modelling plays an important role in simulation, optimisation and control of MSF processes and within the model, calculation of TE is therefore important for each stages (including the first stage, which determines the TBT). Firstly, in this work, several Neural Network (NN) based correlations for predicting TE are developed. It is found that the NN based correlations can predict the experimental TE very closely. Also predictions of TE by the NN based correlations were found to be good when compared to those obtained using the existing correlations from the literature. Secondly, a hybrid steady state MSF process model is developed using gPROMS modelling tool embedding the NN based correlation. gPROMS provides an easy and flexible platform to build a process flowsheet graphically. Here a Master Model connecting (automatically) the individual unit model (brine heater, stages, etc.) equations is developed which is used repeatedly during simulation and optimisation. The model is validated against published results. Seawater is the main source raw material for MSF processes and is subject to seasonal temperature variation. With fixed design the model is then used to study the effect of a number of parameters (e.g. seawater and steam temperature) on the freshwater production rate. It is observed that, the variation in the parameters affect the rate of production of fresh water. How the design and operation are to be adjusted to maintain a fixed demand of fresh water through out the year (with changing seawater temperature) is also investigated via repetitive simulation. Thirdly, with clear understanding of the interaction of design and operating parameters, simultaneous optimisation of design and operating parameters of MSF process is considered via the application MINLP technique within gPROMS. Two types of optimisation problems are considered: (a) For a fixed fresh water demand throughout the year, the external heat input (a measure of operating cost) to the process is minimised; (b) For different fresh water demand throughout the year and with seasonal variation of seawater temperature, the total annualised cost of desalination is minimised. It is found that seasonal variation in seawater temperature results in significant variation in design and some of the operating parameters but with minimum variation in process temperatures. The results also reveal the possibility of designing stand-alone flash stages which would offer flexible scheduling in terms of the connection of various units (to build up the process) and efficient maintenance of the units throughout the year as the weather condition changes. In addition, operation at low temperatures throughout the year will reduce design and operating costs in terms of low temperature materials of construction and reduced amount of anti-scaling and anti-corrosion agents. Finally, an attempt was made to develop a hybrid dynamic MSF process model incorporating NN based correlation for TE. The model was validated at steady state condition using the data from the literature. Dynamic simulation with step changes in seawater and steam temperature was carried out to match the predictions by the steady state model. Dynamic optimisation problem is then formulated for the MSF process, subjected to seawater temperature change (up and down) over a period of six hours, to maximise a performance ratio by optimising the brine heater steam temperature while maintaining a fixed water demand.
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Marty, Fabien. "Optimisation de la structure globale des activités de surface d’une centrale géothermique à cogénération électricité/chaleur". Thesis, Pau, 2017. http://www.theses.fr/2017PAUU3021/document.
Abstract (sommario):
Dirigé par la société Fonroche Géothermie, un consortium de dix partenaires participe au projet FONGEOSEC qui s’inscrit dans le cadre des Investissements d’Avenir de l’ADEME. Ce projet a pour but de concevoir et de réaliser un démonstrateur innovant de centrale géothermique haute enthalpie. L’énergie, ainsi récupérée en profondeur, servira à la cogénération d’électricité et de chaleur. L’une des étapes du projet correspond à l’objectif de cette thèse : développer une méthodologie pour la conception optimale des activités de surface de la centrale géothermique. Il s’agit donc de formuler le problème d’optimisation, de proposer une stratégie de résolution robuste et enfin, de mettre en oeuvre cette stratégie grâce à un outil logiciel.Dans l’outil ainsi développé, la répartition entre la production d’électricité et de chaleur s’effectue en parallèle. Le fluide géothermal est séparé en deux courants, l’un alimentant un Cycle Organique de Rankine (ORC : Organic Rankine Cycle) pour la production d’électricité, et l’autre étant relié à un Réseau de Chaleur Urbain (RCU) pour la distribution de la chaleur. Chaque constituant de l’ORC est dimensionné et la topologie du RCU est déterminée. Cet outil permet alors de déterminer simultanément :quelle est la meilleure répartition entre production d’électricité et de chaleur,quelles sont les meilleures dimensions pour les composants de l’ORC,et quelle est la meilleure topologie du RCU.Concernant l’ORC, l’outil permettra de savoir si l’utilisation d’un éventuel récupérateur de chaleur interne (IHE : Internal Heat Exchanger) est avantageuse ou non. Du point de vue du RCU, tous les consommateurs (sous-stations) envisagés ne sont pas obligatoires. L’outil permettra de choisir quels consommateurs relier au réseau et dans quelle disposition. L’utilisation de variables discrètes est alors nécessaire et le problème d’optimisation ainsi résolu est un problème de type MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming).Une méthodologie de résolution permettant l’obtention d’une solution de « confiance » (probablement, mais non certainement, l’optimum global) est proposée. Cette stratégie de résolution est testée pour différents cas d’étude proches des conditions du projet FONGEOSEC. La stabilité et la robustesse de cette stratégie sont alors mises en avant. Une analyse économique et une analyse énergétique sont réalisées. La résolution multi-objectif est alors effectuée dans le but de fournir le meilleur compromis entre bénéfices annuels nets et destruction d’exergie. Pour finir, la diversité des résultats montre qu’il n’est pas satisfaisant de dissocier les études des deux systèmes (ORC et RCU) et démontre l’intérêt de l’outil développéA consortium of ten partners, led by “FONROCHE Géothermie”, works on the FONGEOSEC project, an “Investissement d’Avenir” organized by the French Agency for Environment and Energy (ADEME). The aim of this project is to design and create an innovative demonstrator of a high-energy geothermal power plant. The geothermal energy will be used to produce electricity and heat. Among other tasks, this project aims to develop a support tool for the optimal design of the structure for the surface activities in the geothermal plant.Within the developed tool, the repartition between electricity and heat production is in parallel. The geothermal fluid is split in two streams, one is used for an Organic Rankine Cycle (ORC) for electricity production, and the other is connected to a District Heating Network (DHN) for the heat distribution. This tool enables to determine simultaneously:which is the best repartition between electricity and heat,which is the best sizing for ORC components,which is the best configuration for the DHN.About the ORC, the tool will enable to decide if the use of an Internal Heat Exchanger (IHE) is interesting or not. For the DHN point of view, all the consumers envisaged are not mandatory. The tool will enable to choose which consumers it is better to connect to the network and in which disposition. The use of discrete variables is necessary and the optimization problem to be solved is a MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming) problem.A solution strategy is implemented in order to obtain a confident solution with a determinist algorithm. This strategy is tested for different study cases close to FONGEOSEC conditions. Stability and Robustness of this strategy are then highlighted. An economic and an exergetic analysis are carried out. In order to find a good compromise between the two objectives, a multi-objective solution is performed. Finally, the diversity of results obtained shows it is not suitable to dissociate ORC and DHN studies and shows the interest of the developed tool
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Cafieri, Sonia. "From local to global and back : a closed walk in mathematical programming and its applications". Habilitation à diriger des recherches, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00979273.
Abstract (sommario):
Ce document propose un parcours de mes travaux de recherche en optimisation, en passant par l'optimisation mixte en variables entières, l'optimisation non-linéaire continue locale et le clustering dans les réseaux (graphes). Le premier chapitre traite de la programmation non linéaire mixte en variables entières et de l'optimisation globale déterministe. Il présente des contributions relatives à des investigations théoriques ainsi que des applications à des problèmes concrets. Nous discutons principalement de relaxations convexes et de reformulations automatiques de problèmes de programmation mathématique, dans le but d'améliorer l'efficacité des algorithmes de Branch-and-Bound. Dans le cadre de la programmation polynomiale, nous avons étudié des relaxations convexes pour les monômes multilinéaires et la génération de relaxations compactes de problèmes polynomiaux basés sur une technique spécifique de reformulation-linéarisation (RLT). Parmi les applications, une attention particulière est portée à des problèmes qui se posent dans la gestion du trafic aérien. Nous avons proposé de nouveaux modèles mathématiques et des approches de résolution basées d'une part sur l'optimisation mixte en variables entières et d'autre part sur le contrôle optimal. Deux thèmes de l'optimisation continue non-linéaire sont décrits au deuxième chapitre. Des méthodes de point intérieur pour la programmation quadratique et leurs noyaux d'algèbre linéaire (systèmes KKT) sont d'abord discutées. L'accent est mis sur les méthodes itératives pour les systèmes KKT et sur des questions connexes, telles que les techniques de préconditionnement et les propriétés de convergence. L'autre sujet discuté concerne, encore une fois, des problèmes de trafic aérien. Il porte sur les approches déjà mentionnées de contrôle optimal qui conduisent à des problèmes non-linéaires. Le troisième chapitre présente mes principaux résultats dans le domaine du clustering dans les réseaux. Le problème de l'identification de clusters dans les réseaux peut être formulé en utilisant la programmation mathématique et conduit généralement à un problème d'optimisation combinatoire. Mes contributions concernent les critères de classification et les méthodes de clustering correspondantes. Une attention particulière est portée aux méthodes exactes utilisées pour résoudre l'ensemble du problème d'optimisation ou, localement, les sous-problèmes survenant dans des heuristiques hiérarchiques, ou enfin dans le raffinement des solutions obtenues précédemment par d'autres méthodes.
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Vidal, Emmanuel. "Stratégie de planification pour la flexibilité opérationnelle d'un atelier à cheminement unique". Toulouse, INPT, 2000. http://www.theses.fr/2000INPT041G.
Abstract (sommario):
La gestion des ateliers de production recherche le meilleur compromis entre les impératifs commerciaux, financiers et industriels. L'objectif de cette thèse est la caractérisation des leviers de flexibilité d'un atelier de production à cheminement unique, afin d'assurer la flexibilité opérationnelle du système, c'est à dire sa capacité à répondre à des changements connus. Les différents critères sont pris en compte de manière globale, sans privilégier l'un d'eux "a priori ". La "convergence" entre les ressources requises pour l'exécution d'un plan de production et celles mises en oeuvre pour sa réalisation est ainsi favorisée ; la fonction objectif intègre donc l'évaluation des stocks et en-cours, le coût du travail, de l'inactivité et des conséquences des perturbations. Des indicateurs "secondaires" ont également été définis. Le problème est résolu selon deux approches : - la première, dite "globale", traite l'ensemble des variables simultanément, selon une formulation de programmation mathématiques non-linéaire en variables mixtes (MINLP) ; - la seconde, dite "séquentielle", repose sur une décomposition du problème en sous-problèmes, afin de les résoudre à l'aide d'algorithmes génétiques, tout d'abord selon une approche mono-objectif, puis selon une approche multi-objectifs, intégrant les indicateurs "secondaires". Cette démarche est illustrée sur un exemple de taille réduite, afin de valider la décomposition du problème et l'utilisation d'heuristique, puis sur un exemple de plus grandes dimensions, représentant une configuration industrielle "réaliste"The management of a production shop aims at finding the best compromise between commercial, financial and industrial requirements. This survey deals with the characterization of "flexibility tools" in flow shop, to ensure the system's operational flexibility, that is its ability to comply with familiar changes. The different criteria are taken into account in a global manner, without favoring "a priori" one of them. So is the "convergence" between the required resources, to carry out the production planning, and the ones set to work favored ; that's why the objective function brings together different types of costs, such as work in progress, inventory, workforce, inactivity and the consequences of the perturbations. Some criteria of minor importance have also been defined. The problem has been approached by two different methods : - the first one, so called "global approach", process simultaneously all the variables, under a mixed integer non linear programming (MINLP) formulation ; - the second one, so called "sequential approach", is based on a decomposition of the problem into sub-problems, to solve them using genetic algorithms at first with a mono-objective formulation, and at second with a multi-objective formulation, that uses the secondary criteria. A small sized example illustrates this approach, to validate the decomposition of the problem into sub-problems and the use of heuristics ; then a bigger example is shown, that is realistic towards a real life industrial configuration
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Mertz, Théophile. "Optimisation simultanée de la configuration et du dimensionnement des réseaux de chaleur urbains". Thesis, Pau, 2016. http://www.theses.fr/2016PAUU3019/document.
Abstract (sommario):
L’objectif de ces travaux est de développer une méthode d’aide à la conception des réseaux de chaleur urbains (RCU). Cette méthode utilise un modèle de type MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming) pour l’optimisation simultanée de la configuration et du dimensionnement d’un RCU. Aux variables continues pour l’aide au dimensionnement (température, vitesse, diamètre, aire des échangeurs), s’ajoutent des variables binaires aidant à définir la configuration du réseau (maillage et choix des technologies). La fonction objectif à minimiser est le coût total (capex et opex), qui est soumise à un ensemble de contraintes non linéaires (p. ex. pertes thermiques et de charge, bilans). La méthode développée dans ce manuscrit offre la possibilité de connecter en cascade des consommateurs n’ayant pas les mêmes besoins en température, et de réaliser des réseaux bouclés (une canalisation par tranchée). Elle permet aussi de choisir : les consommateurs à connecter au RCU, le ou les sites de production ainsi que le type de technologie utilisée. Enfin la bonne prise en compte de la physique permet de choisir le meilleur compromis entre pertes thermiques et pertes de charge, sur une large gamme de température. Cette formulation permet donc d’optimiser des réseaux de 4éme génération et de démontrer la rentabilité de l’intégration d’EnR&R sur le long terme (30 ans). Un premier travail est réalisé afin de proposer une méthodologie de résolution en plusieurs étapes permettant l’obtention de l’optimum global. Différents cas d’études académiques sont utilisés pour présenter les intérêts multiples de cette formulation. Enfin la comparaison avec un réseau existant a permis de démontrer la cohérence des résultats du modèle et a servi de base pour l’optimisation d’un cas d’étude de grande dimension. Plusieurs études de sensibilité post-optimale sont réalisées afin de démontrer l’intérêt de cet outil pour l’aide à la conception initiale ou l’extension de RCU existantsThe aim of this thesis is to develop a method that provides design assistance for District Heating Network (DHN). This tool allows simultaneously the optimization of the configuration and its sizing, thanks to an MINLP formulation (Mixed Integer Non-Linear Programming). Binary variables help to choose the optimal configuration (network layout and technologies of production), whereas continuous variables help DHN sizing (temperature, diameter, velocity, heat exchanger area, thermal generating capacity …). The objective function to minimize is the total cost (capex and opex), subjected to numerous nonlinear constraints (e.g. thermal losses, pressure drop, energy balance).This method enables to design temperature cascade between consumers, when consumer temperature requirements are different, and also looped network (only one pipe in one trench). It helps also the decision to connect (or not) consumers to the main network and also the location(s) and type(s) of the heating plant. Moreover, the arbitrage between heat losses and pressure drops is taken into account thanks to physical considerations (non-linear equations). Eventually, it is possible to design 4th generation DHN and prove their financial profitability over the long terms (30 years). First a multi-step resolution strategy is proposed to ensure finding global optimum of the complex MINLP problem. Then academic study cases are analyzed to underline the numerous assets of the formulation. Finally, the optimal design compared to an existing DHN ensures the consistency of the method and allows to build a study case at a wider scale, which can be solved thanks to the comprehensive strategy developed. The design assistance method is available for initial design as well as for extension of existing DHN
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Zhao, Qiao. "Conception and optimization of supercritical CO2 Brayton cycles for coal-fired power plant application". Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0080/document.
Abstract (sommario):
L'amélioration des systèmes énergétiques est considérée comme un levier technologique pour répondre aux défis liés à la croissance de la demande d’électricité et des émissions des gaz à effet de serre. Les futures centrales devraient présenter une intégration thermique plus flexible et des sources de chaleur mixtes possibles. Une des solutions fiables consiste à utiliser un cycle de Brayton au CO2 supercritique (CO2-SC), un tel cycle à haut rendement est théoriquement prometteur pour les applications nucléaires, fossiles et solaires thermiques. Un des principaux obstacles au déploiement du cycle de Brayton au CO2-SC est de justifier sa faisabilité, sa viabilité et son potentiel à l’échelle industrielle. Dans ce contexte deux axes de recherche ont été identifiées : • Une sélection rigoureuse de l’équation d’état qui permet de représenter les propriétés d’intérêt du CO2-SC. • Une nouvelle méthodologie pour l’optimisation des centrales électriques, permettant de sélectionner automatiquement le procédé optimal parmi une grande quantité de configurations possibles (dénomme superstructure). Les résultats de la première partie de cette thèse mettent en lumière que l’équation de SW est pertinente pour limiter l’impact de l’imprécision de l’équation d’état sur le dimensionnement du procédé. Dans cette thèse, un simulateur de procédé commercial, ProSimPlus a été combiné avec un solveur type évolutionnaire (MIDACO) afin d’effectuer des optimisations superstructure. Premièrement, le critère d’optimisation est de maximiser le rendement énergétique du procédé. Dans un deuxième temps, on cherche simultanément à minimiser les coûts du procédé. Pour ce faire, des fonctions de coût internes à EDF ont été utilisées afin de permettre l’estimation des coûts d'investissement (CAPEX), des dépenses opérationnelles (OPEX) et du coût actualisé de l'électricité (LCOE)Efficiency enhancement in power plant can be seen as a key lever in front of increasing energy demand. Nowadays, both the attention and the emphasis are directed to reliable alternatives, i.e., enhancing the energy conversion systems. The supercritical CO2 (SC-CO2) Brayton cycle has recently emerged as a promising solution for high efficiency power production in nuclear, fossil-thermal and solar-thermal applications. Currently, studies on such a thermodynamic power cycle are directed towards the demonstration of its reliability and viability before the possible building of an industrial-scale unit. The objectives of this PhD can be divided in two main parts: • A rigorous selection procedure of an equation of state (EoS) for SC-CO2 which permits to assess influences of thermodynamic model on the performance and design of a SC-CO2 Brayton cycle. • A framework of optimization-based synthesis of energy systems which enables optimizing both system structure and the process parameters. The performed investigations demonstrate that the Span-Wagner EoS is recommended for evaluating the performances of a SC-CO2 Brayton cycle in order to avoid inaccurate predictions in terms of equipment sizing and optimization. By combining a commercial process simulator and an evolutionary algorithm (MIDACO), this dissertation has identified a global feasible optimum design –or at least competitive solutions– for a given process superstructure under different industrial constraints. The carried out optimization firstly base on cycle energy aspects, but the decision making for practical systems necessitates techno-economic optimizations. The establishment of associated techno-economic cost functions in the last part of this dissertation enables to assess the levelized cost of electricity (LCOE). The carried out multi-objective optimization reflects the trade-off between economic and energy criteria, but also reveal the potential of this technology in economic performance
Capitoli di libri sul tema "Optimisation MINLP":
1
Goyal, Vishal, e M. G. Ierapetritou. "Stochastic MINLP optimisation using simplicial approximation". In Computer Aided Chemical Engineering, 61–66. Elsevier, 2005. http://dx.doi.org/10.1016/s1570-7946(05)80132-4.
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Epelle, Emmanuel I., e Dimitrios I. Gerogiorgis. "Oil Production Optimisation using Piecewise Linear Approximations (MILP): Computational Performance Comparison vs. MINLP Formulation". In Computer Aided Chemical Engineering, 1249–54. Elsevier, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-823377-1.50209-3.
3
Diab, Samir, Nikolaos Mytis, Andreas G. Boudouvis e Dimitrios I. Gerogiorgis. "Technoeconomic MINLP Optimisation of Liquid-Liquid Extraction (LLE) Cascades for Continuous Pharmaceutical Manufacturing (CPM) of Atropine". In Computer Aided Chemical Engineering, 211–16. Elsevier, 2019. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-818634-3.50036-9.
4
Faísca, Nuno P., Konstantinos I. Kouramas e Efstratios N. Pistikopoulos. "Global Optimisation of mp-MILP Problems". In Computer Aided Chemical Engineering, 919–24. Elsevier, 2009. http://dx.doi.org/10.1016/s1570-7946(09)70153-1.
Atti di convegni sul tema "Optimisation MINLP":
1
Khalafa, A., K. Djouania, Y. Hamama e Y. Alaylid. "Mixed-integer linear programming (MILP) for optimisation of medical equipment maintenance schedules". In 2015 22nd Iranian Conference on Biomedical Engineering (ICBME). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icbme.2015.7404143.
2
Magalhaes, Pedro L., e Carlos Henggeler Antunes. "A comparison of indoor temperature models for building demand response optimisation using MILP". In 2021 International Conference on Smart Energy Systems and Technologies (SEST). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/sest50973.2021.9543146.
3
Wang, Xin, Jason Atkin, Serhiy Bozhko e Christopher Hill. "Application of a MILP-based Algorithm for Power Flow Optimisation within More-Electric Aircraft Electrical Power Systems". In 2019 21st European Conference on Power Electronics and Applications (EPE '19 ECCE Europe). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.23919/epe.2019.8915388.
4
Wrigley, P. A., P. Wood, S. O’Neill, R. Hall e D. Robertson. "Module Design Layout and Equipment Analysis for Off-Site Prefabrication Manufacture and Assembly in a Small Modular Reactor". In 2020 International Conference on Nuclear Engineering collocated with the ASME 2020 Power Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/icone2020-16077.
Abstract (sommario):
Abstract Current large scale, generation 3 nuclear power plants (in the western world) are mostly expensive, delayed and over budget [1] [2]. Modularisation in industrial plants has shown cost savings of between 7–20% and schedule savings between 20–50% [3]. Small Modular Reactors (SMR) defined as “shop fabricated and then transported as modules to the sites for installation” [4] might enable further cost reductions and there are over 50+ SMR designs currently in development internationally. This paper establishes the module envelope constraints for road transportable factory built SMR Modules and analyses equipment data from a Pressurised Water Reactor (PWR) reactor for these module envelope constraints. The paper found that two tanks and a pump might need to be redesigned for road transport or they may be utilised as one off logistical operations, depending on costs. The 900MWe PWR reactor equipment items were then scaled to reflect a 450MWe plant [5], [6]. If the equipment items are scaled, all equipment would fit into the 5m module space envelope at least in one direction. It may be advantageous to redesign the two tanks. Finally, a simple Mixed Integer Linear Programming (MILP) modularisation optimisation was utilised to layout equipment into a (6 × 50 × 4.5m) module. The objective function was reduced from 14661 for the original Lapp (1989) plant to 2958 for the single module.