Cas d’application

Optimisation de la synthèse du méthanol à partir de ressources renouvelables : conception dynamique de réacteurs

Artelys Knitro est utilisé pour aider les chercheurs à concevoir des réacteurs pour la synthèse de méthanol à partir de ressources renouvelables

Cas d’application

Optimisation de la synthèse du méthanol à partir de ressources renouvelables : conception dynamique de réacteurs

Artelys Knitro est utilisé pour aider les chercheurs à concevoir des réacteurs pour la synthèse de méthanol à partir de ressources renouvelables

Le méthanol est un composé important largement utilisé dans l’industrie chimique. Aujourd’hui, il est principalement produit à partir de ressources fossiles. La synthèse du méthanol à partir d’énergie renouvelable pose le défi de la disponibilité variable de l’hydrogène vert comme flux d’entrée. Les procédés conventionnels ne sont pas conçus pour prendre en compte ces fluctuations. L’objectif de cet article est d’identifier la conception optimale d’un réacteur à étages multiples pour la synthèse de méthanol vert avec des fluctuations d’entrée.

Les auteurs modélisent les paramètres de conception et les conditions de fonctionnement du réacteur et proposent un problème d’optimisation pour maximiser le rendement en méthanol, sous réserve d’un taux de conversion en carbone minimum. Ils résolvent le problème dans l’état d’équilibre nominal et dans une version robuste de l’état d’équilibre, qui est réalisable pour différentes valeurs d’entrée de fluctuation. Cependant grâce à des simulations numériques, ils démontrent que ces modèles ne sont pas réalisables lorsque le comportement transitoire est pris en compte.

Ils proposent donc un modèle de programmation dynamique qui permet à la distribution d’alimentation et aux températures de l’enveloppe du réacteur de varier au fil du temps, en fonction de la valeur variable du flux d’entrée. Les résultats des simulations montrent que ce problème est réalisable pour des conditions d’entrée fluctuantes.

Les trois problèmes d’optimisation sont continus et non linéaires et nécessitent une discrétisation du problème de dimension infinie pour être résolus. Les auteurs exploitent la puissance d’Artelys Knitro avec l’option multi-start pour résoudre ces trois problèmes.

Tutoriel

 

Vous n’êtes pas encore familier avec le domaine de l’optimisation non linéaire ? Dans ce tutoriel, nous vous présentons quelques exemples de problèmes non linéaires pour diverses applications. Vous y découvrirez notamment les méthodes de programmation non linéaire en utilisant le solveur Artelys Knitro dans un notebook Python, au travers de différents exemples.

Version d’essai

 

Obtenez votre licence d’essai gratuite et testez les performances d’Artelys Knitro sur vos problèmes d’optimisation mathématique. La version d’essai vous permettra d’accéder gratuitement à Artelys Knitro sans limitations pour une durée d’un mois ou avec contraintes pour une durée de six mois. Cette version d’essai inclut un service de support et maintenance.

Artelys Knitro : des performances sans pareilles

Meilleur solveur

non-linéaire

Depuis plusieurs années, Artelys Knitro s’est distingué dans les benchmarks indépendants, démontrant ainsi sa capacité à trouver des solutions optimales réalisables plus rapidement que les solveurs concurrents.

Support technique

L’équipe de support technique d’Artelys est constituée de consultants hautement qualifiés (niveau doctorat),  ayant une grande expérience dans la résolution de problèmes complexes et la mise en place de solutions d’optimisation à l’échelle de l’entreprise. Grâce à leur expertise, ils sauront vous guider sur la mise en place des fonctionnalités algorithmiques ou logicielles qui pourraient optimiser votre utilisation d’Artelys Knitro.

Mises à jour et nouvelles fonctionnalités 

L’équipe de développement travaille sans relâche afin de fournir deux nouvelles versions d’Artelys Knitro par an. Ces deux versions se basent sur des retours clients d’expériences et nous permettent d’améliorer notre solveur en s’assurant d’être toujours plus proche des besoins de nos utilisateurs. 

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