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Reverse Osmosis Network Rigorous Design Optimization
Industrial & Engineering Chemistry Research ( IF 3.8 ) Pub Date : 2019-02-11 , DOI: 10.1021/acs.iecr.8b02639 Abdon Parra 1 , Mario Noriega 2 , Lidia Yokohama 1 , Miguel Bagajewicz 3
Industrial & Engineering Chemistry Research ( IF 3.8 ) Pub Date : 2019-02-11 , DOI: 10.1021/acs.iecr.8b02639 Abdon Parra 1 , Mario Noriega 2 , Lidia Yokohama 1 , Miguel Bagajewicz 3
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In this work, we propose a methodology to solve a nonlinear mathematical model for the optimal design of reverse osmosis (RO) networks, which ameliorates the shortcomings of the computational performance and sometimes convergence failures of commercial software to solve the rigorous mixed integer nonlinear programming (MINLP) models. Our strategy consists of the use of a genetic algorithm to obtain initial values for a full nonlinear MINLP model. In addition, because the genetic algorithm based on the rigorous model equations is insurmountably slow, we use metamodels to reduce the mathematical complexity and considerably speed up the run. We explore the effects of the feed flow, seawater concentration, number of reverse osmosis stages, and the maximum number of membrane modules in each pressure vessel on the total annualized cost of the plant.
中文翻译：
反渗透网络严谨的设计优化
在这项工作中，我们提出了一种解决非线性数学模型的方法，以优化反渗透（RO）网络的设计，从而弥补了商业软件解决严格的混合整数非线性规划的计算性能和有时收敛失败的缺点（ MINLP）模型。我们的策略包括使用遗传算法来获取完整非线性MINLP模型的初始值。此外，由于基于严格模型方程的遗传算法的速度是不可克服的，因此我们使用元模型来降低数学复杂度并显着加快运行速度。我们探讨了进料流量，海水浓度，反渗透阶段数以及每个压力容器中膜组件的最大数量对工厂年总成本的影响。
更新日期：2019-02-13
中文翻译：
反渗透网络严谨的设计优化
在这项工作中，我们提出了一种解决非线性数学模型的方法，以优化反渗透（RO）网络的设计，从而弥补了商业软件解决严格的混合整数非线性规划的计算性能和有时收敛失败的缺点（ MINLP）模型。我们的策略包括使用遗传算法来获取完整非线性MINLP模型的初始值。此外，由于基于严格模型方程的遗传算法的速度是不可克服的，因此我们使用元模型来降低数学复杂度并显着加快运行速度。我们探讨了进料流量，海水浓度，反渗透阶段数以及每个压力容器中膜组件的最大数量对工厂年总成本的影响。
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