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Model-based conceptual design and optimization of continuous chemical processes under uncertainty

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Diese Dissertation umfasst ein Rahmenwerk und ein Werkzeug für die Modellierung und Optimierung von Fließbildsuperstrukturen in frühen Phasen der Prozessentwicklung. Die frühe Phase der Prozesssynthese ist durch einen Mangel an Informationen und einer heterogenen Qualität der vorhandenen Daten gekennzeichnet. Entscheidungen in dieser Situation zu treffen wird weiterhin dadurch erschwert, dass viele Prozessalternativen zur Verfügung stehen. Diese Alternativen in einer für eine Prozessoptimierung geeignete Struktur auszudrücken ist eine herausfordernde Aufgabe. Als grundlegendes Werkzeug für die Lösung dieses Problems wird in dieser Arbeit die Zweistufige Stochastische Optimierung mit operationellen Freiheitsgraden verwendet, da diese Methode den Designprozess gut widerspiegelt. Entscheidungen können zu zwei Zeitpunkten getroffen werden: Während der Planung des Prozesses, und während des Betriebes des Prozesses, wobei hier mehr Informationen zur Verfügung stehen. Die Optimierungsprobleme wurden in der objektorientierten Modellierungssprache Modelica implementiert und werden mit Hilfe eines hybriden evolutionären Algorithmus gelöst. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein neues Computerwerkzeug namens FSOpt (Flowsheet Superstructure Optimization) entwickelt und in der Sprache C\# implementiert. FSOpt unterstützt die Modellierung von Fließbildsuperstrukturen durch die Bereitstellung von drei Eingabeformalismen (tabellarisch, graphisch, Modelica). Die in FSOpt modellierten Superstrukturen werden automatisch in ausführbare Optimierungsprogramme übersetzt, wobei die hierarchischen Strukturen aufgelöst und automatisch erste und zweite partielle Ableitungen der Gleichungen berechnet werden. Die Entwicklungsmethode und das Werkzeug werden in zwei Fallstudien angewendet.

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