Les développements récents dans le domaine de la chimie ont permis de remplacer les expérimentations souvent coûteuses par des méthodes et outils informatiques capables de prédire les propriétés d’une structure moléculaire ou de contrôler les résultats de travaux expérimentaux. Une de ces méthodes est la conception conjointe de molécules et de procédés qui vise à définir quelle molécule est la plus appropriée pour des cas d’applications au génie chimique ou énergétique.

Un des défis majeurs de cette méthode est la représentation de molécules de manière lisible par un ordinateur et ce afin que la conception conjointe puisse être formulée comme un problème d’optimisation mathématique. Il faut, en effet, trouver le bon compromis entre des représentations précises et un temps de calcul raisonnable. Le risque de représentations simplifiées résidant dans la perte d’information tant lors du processus d’optimisation qu’au moment d’interpréter les résultats.

Les auteurs proposent ici une nouvelle représentation moléculaire dans laquelle l’intégralité de l’information structurelle d’une molécule donnée est disponible lors du processus d’optimisation. Couplée à des méthodes avancées de prédiction des propriétés, cette représentation permet de trouver le fluide de travail optimal pour un cycle organique de Rankine à haute température. La nature discrète des molécules induit l’utilisation de variables entières, auxquelles s’ajoute le modèle du procédé décrit par des variables continues et des fonctions linéaires, ce qui aboutit à un problème de programmation non linéaire en nombres entiers (MINLP).

Artelys Knitro est utilisé pour résoudre ce problème grâce à son algorithme de séparation et évaluation (Branch-and-Bound) parallèle couplé à l’algorithme d’optimisation quadratique successive (SQP). Sa fonction multi-start est également cruciale pour résoudre de façon optimale ce problème non convexe. L’approche innovante des chercheurs, combinée aux performances d’Artelys Knitro, permet des prédictions de propriétés moléculaires d’une grande précision et peut s’appliquer à de multiples problèmes de conception de procédés intégrant des fonctions et des contraintes non linéaires complexes.