به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

multi-objective optimization

در نشریات گروه مهندسی شیمی، نفت و پلیمر
تکرار جستجوی کلیدواژه multi-objective optimization در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه multi-objective optimization در مقالات مجلات علمی
  • Seyyed Amirreza Abdollahi *, Seyyed Faramarz Ranjbar, Mirbiuok Ehghaghi, Moharram Jafari

    Industrial advancements in recent years have led to a significant increase in global energy consumption. Consequently, the pollution resulting from the use of fossil fuels to meet this energy demand has become a pressing issue. The utilization of biomass as a renewable energy source presents a viable solution to mitigate this problem. In addition to biomass, solar energy has also emerged as a dependable energy source that has been extensively researched in recent times. This study proposes a combined cooling, heat and power (CCHP) system that integrates four different systems - biomass, milk powder processing, refrigeration, and photovoltaic panels to generate electricity, milk powder, and cooling capacity. The proposed system underwent optimization through multi-objective approach to enhance its overall performance and payback period time. The findings indicate that the payback period for the investment can be reduced to 3.82 years, with a maximum cycle efficiency of 33 percent. These values can be adjusted based on the relative importance of each factor. For instance, if the payback period is extended to 4.8 years, the cycle efficiency would decrease to 27 percent.

    Keywords: Solar Energy, Biomass, Photovoltaic Panel, Multi-Objective Optimization
  • مصطفی احمدی اهنک، الهام یساری*، علی احمدپور

    با استفاده از فرآورده های نفتی در صنعت پتروشیمی و انجام یک سری فرآیندهای شیمیایی، می توان محصولات متنوع و با ارزش افزوده به دست آورد. پروپیلن یکی از این محصولات بسیار مهم و اساسی است که می تواند برای تولید مواد مختلف مورد استفاده قرار گیرد. بنابراین، در مطالعه حاضر، یک مدل پایا و دو بعدی از فرآیند هیدروژن زدایی اکسایشی پروپان به پروپیلن در یک راکتور میکرو کانال در شبیه ساز COMSOL انجام شد. سپس، یک بهینه سازی چند هدفه با هدف افزایش پروپیلن (افزایش تولید) و کاهش CO (جلوگیری از تشکیل کک) برای اولین بار انجام گرفت. در مرحله اول مقایسه نتایج شبیه سازی با داده های آزمایشگاهی خطایی حدود 7% را نشان می دهد که براساس فرضیات مدل قابل قبول است. به منظور تجزیه و تحلیل فرآیند، اثر دما، سرعت جریان خوراک، ترکیب خوراک و ضریب انتقال حرارت بر میزان تولید پروپیلن و CO بررسی شد. سپس برای بهینه سازی عملکرد راکتور و با توجه به هزینه محاسباتی مدل COMSOL و مسئله بهینه سازی، یک مدل جایگزین برای راکتور میکرو کانال براساس روش طراحی آزمایش (DOE) ارایه شد. سرانجام، با کمک مدل حاصل بهینه سازی چند هدفه فرآیند توسط روش D-optimal انجام و جبهه بهینه پرتو به دست آمد. با توجه به نتایج بهینه سازی، افزایش پروپیلن منجر به افزایش تولید CO می شود که نشان دهنده وجود تضاد بین این دو تابع هدف می باشد. پس از بهینه سازی نتایج یکی از نقاط بهینه جبهه پرتو ارایه گردید. دما و سرعت بهینه در این نقطه C° 513 و m/s 103/0 می باشد. در این شرایط، بیشترین مقدار غلظت پروپیلن و کمترین مقدار CO به ترتیب برابر با 195/0 و mol/m3 088/0 محاسبه می گردد.

    کلید واژگان: هیدروژن زدایی اکسایشی، پروپان، میکروکانال، مدل سازی، بهینه سازی چند هدفی
    Mostafa Ahmadi Ohnak, Elham Yasari *, Ali Ahmadpour

    By using petroleum products in the petrochemical industry and performing series of chemical processes, various and value-added products can be obtained. Propylene is one of these very important and basic products that can be used to produce various materials. Therefore, in the present study, a two-dimensional steady state model of the process of oxidative dehydrogenation of propane to propylene in a micro-channel reactor was performed in the COMSOL simulator. Then, a multi-objective optimization with the purpose of increasing propylene (increasing production) and decreasing CO (preventing coke formation) was performed, for the first time. Comparison of the simulation results with laboratory data shows an error of about 7%, which is acceptable based on the model assumptions. In order to analyze the process, effect of temperature, feed flow rate, feed composition and heat transfer coefficient on the amount of propylene and CO production was investigated. To optimize the performance of the reactor and due to computational cost of the COMSOL model and optimization process, an alternative model for the micro-channel reactor was presented based on the design of experimental (DOE) method. Finally, the multi-objective optimization of the process was performed based on the prepared model by the response surface method (D-optimal), and the optimal pareto front was obtained. According to optimization results increasing propylene leads to an increase in CO production, which it shows a trade-off between objectives. After optimization, the results of one of the optimal points of the Pareto front were presented. The optimum temperature and velocity at this point is 513°C and 0.103 m/s, and in these conditions, the maximum concentration of propylene and the minimum amount of CO are set equal to 0.195 and 0.088 mol/m3, respectively.

    Keywords: Oxidative Dehydrogenation, Propane, microchannel, Modeling, Multi-objective Optimization
  • سمیرا احمدی*، محمدرضا جعفری نصر

    مبرد آمیخته در فرآیند مایع سازی گاز طبیعی به صورت وسیع مورد استفاده قرار می گیرد و این امر باعث می شود تا بهینه سازی پارامترهای اثرگذار در این فرآیند مهم باشد. در این پژوهش یک فرآیند پریکو با مبرد آمیخته به کمک الگوریتم ژنتیک چندهدفه با رتبه بندی نامغلوب 2 بهینه سازی شده است. در این بهینه سازی انرژی مصرفی و سطح مبدل حرارتی به صورت هم زمان بهینه شدند تا اثر نامطلوب افزایش سطح مبدل حرارتی ناشی از بهینه سازی تک هدفه انرژی مصرفی که در مقالات پیشین مشاهده شد، برطرف شود. دبی های مولی ترکیبات مبرد آمیخته شامل متان، اتیلن، پروپان، ایزوپنتان و نیتروژن، فشار جریان های خروجی از کمپرسور اول و دوم و فشار جریان خروجی از شیرفشارشکن چرخه سردسازی به عنوان متغیرهای بهینه سازی درنظر گرفته شدند. همچنین توابع هدف درنظرگرفته شده نسبت به متغیرهای بهینه سازی تحلیل حساسیت شدند. جواب های بهینه سازی به صورت مجموعه ای از جواب های بهینه به نام جبهه بهینه پارتو ارایه شدند که نتایج آن، تضاد دو تابع هدف را به خوبی نشان می دهند. در ادامه نتایج بهینه سازی چندهدفه با نتایج کمینه سازی تک هدفه انرژی مصرفی مقایسه شدند. نتایج مقایسه نشان می دهند که سطح مبدل حرارتی در بهینه سازی چندهدفه به میزان 54% نسبت به بهینه سازی تک هدفه (کمینه سازی انرژی) کاهش یافته است.

    کلید واژگان: مایع سازی گازطبیعی، فرآیند پریکو، الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی چندهدفه، تحلیل اکسرژی
    Samira Ahmadi *, MohamadReza Jafari Nasr

    Mixed refrigerant is widely used in the natural gas liquefaction process, and this makes it important to optimize the parameters affecting this process. In this research, a PRICO process with mixed refrigerant was optimized by using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGAII). In this optimization, energy consumption and the surface of heat exchanger were optimized simultaneously to eliminate the adverse effect of the surface of heat exchanger increase due to the single-objective optimization of the energy consumption observed in the previous papers. Molar flow rates of mixed refrigerant compounds including methane, ethylene, propane, isopentane and nitrogen, outlet pressures of the first and second compressors and outlet pressure of the cooling cycle valve were considered as optimization variables. Also, the considered objective functions were performed on sensitive analysis towards optimization variables Moreover, the optimization solutions were presented as a set of optimal solutions called Pareto optimal fronts whose results showed the contradiction of the two objective functions well. Afterwards, multi-objective optimization results were compared with single-objective minimization results. Ultimately, comparison results showed that the surface of heat exchanger in multi-objective optimization was reduced by 54% in comparison with  single-objective optimization (energy optimization).

    Keywords: Natural Gas liquefaction, PRICO Process, Genetic Algorithm, Multi-objective Optimization, Exergy analysis
  • A. Ashtiani Abdi, F. Nourmohammadian, Y. Mohammadi, M. R. Saeb
    Harvesting the energy from the sun through the bulk heterojunction (BHJ) solar cells need materials with specific electronic characteristics. However, any promising material if cast improperly in cells will end into low or even null power conversion efficiency (PCE). Cell casting optimization is a time/material consumable step in any photovoltaic manufacturing practice. In this study, we showed that how the artificial intelligence (AI) could help to find optimum values of device preparation variables. For this purpose, an in-house code will catch the input variables (donor: acceptor ratio, spin casting rate, annealing temperature); learn the trends by the hybrid artificial neural network (ANN), genetic algorithm (GA) and optimize the output results simultaneously. The results showed that ANN/GA is capable to learn the trends of relatively small size dataset without over-fitting. This study highlights that how implementing the suggested AI model can help to learn more information and find the optimum recipe from less number of experiments with the highest precision.  
    Keywords: Bulk heterojunction solar cells, Artificial neural network, Genetic algorithm, Multi-objective optimization
  • محمدصابر کرم بیگی *
    روش های بهینه سازی که در آنها تنها به یک معیار توجه شود نمی توانند راه حل جامعی را برای مسئله ارائه نمایند زیرا نمی توانند تهاتر بین اهداف مختلف فنی و اقتصادی را که معمولا با یکدیگر در تضادند، در نظر بگیرند. در این پژوهش، یک الگوریتم بهینه سازی چندهدفه با تلفیق روش های طراحی آزمایش، بهینه سازی ازدحام ذرات و منطق فازی توسعه داده شد که می تواند مسائل بهینه سازی چندمنظوره را با درنظرگرفتن هم زمان اهداف مختلف حل نماید. توانمندی این الگوریتم، در یک مطالعه موردی تزریق پلیمر ارزیابی شد که در آن متغیرهای موثر (طول دوره سیلاب زنی، غلظت پلیمر طول دوره تزریق پلیمر و جذب پلیمر) بر عملیات ازدیاد برداشت تزریق پلیمر به یک مخزن ماسه سنگی با در نظر گرفتن هم زمان معیارهای فنی (تولید تجمعی نفت) و اقتصادی (ارزش فعلی خالص) بهینه سازی شدند. نتایج بهینه سازی این الگوریتم چندمعیاره با نتایج یک سناریوی پایه و همچنین یک روش بهینه سازی تک هدفه (الگوریتم ازدحام ذرات) مقایسه شد. در مقایسه با سناریوی پایه، تولید تجمعی نفت بیش از 58% و ارزش فعلی خالص از 9/6 به 1/13 میلیون دلار افزایش یافتند. تولید تجمعی نفت بهینه در الگوریتم تک هدفه مبتنی بر معیار فنی، نسبت به الگوریتم دوهدفه چندهزار بشکه افزایش پیدا کرد ولی از طرف دیگر شاخص اقتصادی آن شدیدا دچار افت گردید (کاهش ارزش فعلی خالص از 1/13 به 5/11 میلیون دلار). نتایج این پژوهش نشان می دهد، به کارگیری الگوریتم های بهینه سازی چندمعیاره منجر به تصمیم گیری دقیق تر و واقع بینانه تر برای پیاده سازی عملیات خواهد شد.
    کلید واژگان: تزریق پلیمر، بهینه سازی چندهدفه، الگوریتم ازدحام ذرات، منطق فازی، روش ازدیاد برداشت شیمیایی نفت
    Mohammadsaber Karambeigi *
    Single-criterion techniques in which just a single objective is considered cannot offer the perfect solution because they cannot take into account the trade-off between conflicting technical and economic conditions. In this study, a multi-criteria algorithm was developed based on experimental design methods, particle swarm optimization, and fuzzy logic. It was able to solve the optimization problem via considering different objectives simultaneously, finding the optimum values of effective factors. To evaluate the efficiency of the workflow, a case study was done in which influential parameters (water flooding duration, polymer concentration, duration of polymer injection, and polymer adsorption) for the design of an enhanced oil recovery operation of polymer flooding in a sandstone reservoir were optimized considering technical (cumulative oil production) and economic (net present value) objectives. The results were compared to the results of the base-case scenario as well as a single objective algorithm (particle swarm optimization). Compared to the base-case scenario, cumulative oil production increased more than 58% and net present value rised from $ 6.9 to 13.1 MM as well. Although the optimum scenario proposed by single-criterion optimization algorithm based on technical objective produced more oil compared to the best solution of the multi-purpose algorithm, a severe reduction was observed in the economic objective simultaneously. Finally, the results of this study demonstrate that multi-objective algorithms are more applicable to precise and realistic decision-making.
    Keywords: Polymer Flooding, Multi-objective Optimization, Particle Swarm Optimization, Fuzzy Logic, Chemical Enhanced Oil Recovery
  • Parvaneh Kheirkhah Barzoki, Morteza Vadood*, Majid Safar Johari
    One way to improve the properties of staple yarns is to employ core–compact yarn spinning system. This type of yarn is used in a wide range of applications and up to now many researchers have studied its production process and properties. However, there is a lack of researches regarding the optimization of the properties of rotorcraft compact spinning (RoCos) core-spun yarns based on the spinning parameters. Therefore, in this paper, the influence of some spinning parameters including the pre-tension of filament, yarn count and type of sheath fiber on the properties of RoCos core-spun yarns was investigated. To achieve the goals of this research, the physical and mechanical properties of RoCos core-spun yarns including the tenacity, hairiness and abrasion resistance were measured, and then modeled by artificial neural network (ANN). Finally, to optimize all measured properties at the same time the ANN models and non-dominated sorting genetic algorithm (NSGAII) method were applied as a hybrid model. The results showed that the presented method could be successfully used to determine the spinning parameters to produce RoCos yarns with desired properties. The optimized values of hairiness, tenacity and abrasion resistance for an ideal yarn were observed at yarn count of 41.5 tex, filament pre-tension of 125 g and for sheath fiber of viscous/polyester.
    Keywords: rocos, core-spun yarn, artificial neural network, non-dominated sorting genetic algorithm, multi-objective optimization
  • Saber Sadeghi *
    Increasing efficiency and decreasing cost are the main purposes in the design of the power generation systems. In this study two hybrid systems: solid oxide fuel cell (SOFC)-gas turbine (GT) and SOFC-GT-steam turbine (ST); are considered. Increasing the SOFC input temperature causes thermodynamics improvement in the hybrid system operation. For this purpose, using two set of SOFC reactants heat exchangers (primary heat exchangers and secondary heat exchangers) are recommended. Selection of The primary heat exchangers output temperature and therefore the secondary heat exchangers input temperature (heat exchangers mid-temperatures) influences on the thermodynamics and economics operation of the hybrid system. This work shows that the annualized cost (ANC) and the levelized cost of energy (LCOE) act in conflict with each other. The MatLab genetic optimization algorithms are used to obtain the optimum solutions. The maximum achievable efficiency is 0.599 and the minimum LCOE is 0.0163 $/kWh. Also results show that the heat exchangers mid-temperature of air has the main role in the operation of the hybrid system.
    Keywords: multi-objective optimization, SOFC, Gas turbine, Steam Turbine, heat exchanger
  • عاطفه بهزادی فروغ، رامین روشندل*
    در زمینه سیستم های تولید توان، سیستم هایی که بر اساس پیل سوختی کار می کنند به عنوان یک جایگزین مناسب برای سیستم هایی که تنها بر پایه سیکل ترمودینامیکی کار می کنند، مطرح می باشد. در این مقاله یک مدل (فنی- اقتصادی) برای مدلسازی 10 استک پیل سوختی اکسید جامد1 (SOFC) و بهینه سازی عملکرد این سیستم با استفاده از الگوریتم ژنتیک2 ارائه خواهد شد. در قسمت بهینه سازی از روش بهینه سازی چند هدفه3 (MOO) که به طور معین، نقاط مطلوب عملکردی سیستم SOFC را بدست می آورد، استفاده شده است. این روش اجازه خواهد داد تا بهینه سازی سیستم مورد نظر با توجه به دو تابع هدف که یکبار به صورت بیشینه سازی توان الکتریکی و کمینه سازی قیمت همتراز شده ی برق تولیدی و بار دیگر به صورت بیشینه سازی بازدهی الکتریکی سیستم و کمینه سازی قیمت همتراز شده برق تولیدی در نظر گرفته خواهد شد، صورت می گیرد. بهینه سازی ها نشان خواهند داد که در مساله اول بیشینه توان خروجی سیستم kW 78/8 در قیمت برق 0.56 $/kWh و همچنین کمینه قیمت برق 0.32 $/kWh در توان kW 31/54 صورت خواهد گرفت. همچنین در مساله بهینه سازی دوم، بیشینه بازدهی سیستم 0/52 در قیمت برق معادل 0.46 $/kWh و کمینه قیمت برق 0.32 $/kWh در بازدهی معادل 0/44 محاسبه شده است. در انتها تحلیل حساسیت بر روی مقادیر مختلف ضریب مصرف سوخت4 ارائه می شود. شایان ذکر است که بهینه سازی چند هدفه میتواند هم به عنوان یک ابزار تحلیلی پیشرفته و هم به عنوان یک عامل حمایت کننده برای تصمیم گیرنده ای که با چنین سیستمی کار می کند، در نظر گرفته شود.
    کلید واژگان: الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی چند هدفه، پیل سوختی اکسید جامد، مدلسازی، تحلیل حساسیت
    A. Behzadi Forough, R. Roshandel*
    In the context of stationary power generation, fuel cell based systems are being predicted as a valuable option to tabernacle the thermodynamic cycle based power plants. In this paper, a thermo-economic model is developed to simulate a solid oxide fuel cell (SOFC) and optimize the stacks performance using genetic algorithm technique. Multi- objective optimization (MOO) method is presented that systematically generates the most attractive operation condition of a SOFC system. This allows performing the optimization of the system regarding to two objectives in the first problem that are minimization of the breakeven per-unit energy cost ($/kWh) and maximization of the output power. Similarly, two other objectives are also considered in the second problem as minimization of the breakeven per-unit energy cost ($/kWh) and maximization of the efficiency. Optimization of the first problem predicts a maximum power output of 78.7 kW at a breakeven per-unit energy cost of 0.56 $/kWh and minimum breakeven per-unit energy cost of 0.32 $/kWh at a power of 31.5 kW. In the second problem, maximum efficiency of 52.3% at a breakeven per-unit energy cost of 0.46 $/kWh is predicted, while minimum breakeven per-unit energy cost of 0.32 $/kWh at efficiency of 44.6% is obtained. At the end, sensitivity analyses of two problems for different fuel utilization values are presented. It is worthy to note that multi objective optimization can be considered both as an advanced analysis tool and as support to technology managers, engineers and decision makers when working by such as systems.
    Keywords: Multi Objective Optimization, Solid Oxide Fuel Cell, Genetic Algorithm, Sensitivity Analysis, Fuel Utilization
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال