Dinamično optimiranje problemov kemijskega inženirstva z uporabo programskega okolja APMonitorKrajnc, Nika (Avtor) Bogataj, Miloš (Mentor) Nemet, Andreja (Komentor) dinamični sistemidinamično optimiranjekemijsko inženirstvoAPMonitorGEKKODinamično optimiranje je veja uporabne matematike, ki omogoča optimiranje matematičnih modelov, zapisanih z diferencialnimi in algebrskimi enačbami (DAE). Je orodje, ki omogoča sprejemanje odločitev na osnovi napovedi časovnega obnašanja sistemov. V diplomskem delu predstavljamo programsko okolje APMonitor oziroma njegov Pythonov modul GEKKO, ki je med drugim namenjeno reševanju prav takih optimizacijskih problemov. V delu poleg generičnih, ilustrativnih primerov dinamičnega optimiranja, ki so namenjeni predstavitvi ustreznih reformulacij in sintakse programa, predstavljamo tudi dva primera iz kemijskega inženirstva. Prvi izmed obeh je dinamična optimizacija temperaturnega profila v šaržnem reaktorju, drugi pa dinamična optimizacija prehoda med dvema stacionarnima stanjema v pretočnem mešalnem reaktorju. V obeh primerih smo izvedli občutljivostno analizo in opazovali vpliv omejevanja vrednosti manipulirnih in regulirnih veličin na spreminjanje optimalnih dinamičnih profilov. V prvem primeru smo se omejili na spreminjanje mej na koncentracijah reaktanta in produkta. V drugem primeru pa smo spreminjali vrednosti uteži v namenski funkciji. Rezultati dela nakazujejo, da je programsko okolje primerno orodje za izvajanje optimiranja dinamičnih sistemov. Temeljna prednost okolja je avtomatizirana pretvorbe DAE v sistem algebrskih enačb, ki jih nato rešujemo z integriranimi reševalniki za optimiranje nelinearnih problemov (npr. IPOPT). Od uporabnika tako zahteva le zapis modela v obliki DAE, ki je zaradi sintakse, ki temelji na sintaksi jezika Python, enostavno berljiva in se je lahko relativno hitro priučimo. Preostali koraki, ki vodijo do rezultatov so popolnoma avtomatizirani. Numerični rezultati pa poleg tega, da so bili omenjeni problemi rešljivi v manj kot 1 s procesorskega časa, nakazujejo, da lahko v odvisnosti od načina implementacije modela pridobimo različne rešitve, za katere lahko trdimo le, da so lokalno optimalne.[N. Krajnc]20212021-06-28 10:10:25Diplomsko delo/naloga79419sl