ニュ-ナルネットによる複合反応システムのダイナミックモデルの作成と最適化への応用

• Project/Area Number: 03650754
• Research Category: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: 化学工学
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 松本 繁 東北大学, 工学部, 教授 (00005456)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉田 雅俊 東北大学, 工学部, 助手 (30230759) ; 岩間 力 東北大学, 工学部, 助手 (00223420)
• Project Period (FY): 1991
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1991)
• Budget Amount: ¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000); Fiscal Year 1991: ¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
• Keywords: ニュ-ラルネット / 触媒充填層反応器 / 複合反応システム / ダイナミックモデル / 最適化

Research Abstract

(1)充填層反応器のニュ-ラルネットモデルの作成:外部加熱型触媒充填層反応器による軽質ナフサの改質反応を対象として、ダイナミックモデルを作成し、シミュレ-ションを行なった。本反応は、原料が多成分で、複数の素反応が同時に進行し且つ、運転時間の経過に伴って触媒活性の劣化が起こり、目的成分の収率も変化するという複雑なものであるが、本モデルでは、関与する化学種を7成分に簡略化し、目的成分をベンゼンのみとし反応器内で起こる素反応を重要なものの8つとし、触媒活性の劣化のダイナミックスも考慮に入れた。次に、反応器の熱媒温度や触媒の劣化を入力とし、一定時間後の生成物成分を出力とするニュ-ラルネットモデルを構築し、シミュレ-ションデ-タを用いて、バックプロパゲ-ションによりニュ-ラルネットの学習を行なった結果、精度良くダイナミックスを表現できることが確認できた。なお、ニュ-ラルネットは3層からなり、入力層、中間層、出力層のセル数はそれぞれ22,20,27である。
(2)反応システムの最適化:上記のニュ-ラルネットモデルを用いて、反応器一個の場合のベンゼン収率を一定に保つための熱媒温度の時間軌跡を求める問題を解いた。ニュ-ラルネットモデルにより求めた熱媒温度の時間軌跡は、シミュレ-タ-により最適化計算で求めたものとほぼ一致しており、良好な結果を得た。また、ニュ-ラルネットモデルによる最適化計算は、シミュレ-タ-によるものと比べて計算時間が非常に短いので、種々の最適化問題を解く場合には優れた方法であるといえる。多段反応器の熱媒温度の最適化および一定の運転時間内のベンゼン収率を最大とする場合の熱媒温度の最適化については、現在検討中である。
なお、以上の結果をまとめて、公表の準備をしている。