[論文レビュー] Cleaning Schedule Optimization of Heat Exchanger Networks Using Particle Swarm Optimization

Totok R. Biyanto, Sumitra Wira Suganda+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 2, 2015

Process Optimization and Integration参考文献 5被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、石油精製所の熱交換器ネットワーク（HENs）の最適な清掃スケジュールを特定するための粒子群最適化（PSO）手法を提案する。44か月間の期間にわたり、熱回収、清掃費用、ポンプ運転コストをバランスさせることで、100回の反復と収束したフィットネス関数を用い、エネルギー損失と保守コストを最小限に抑え、合計123万6000ドルのコスト削減を達成した。

ABSTRACT

Oil refinery is one of industries that require huge energy consumption. The today technology advance requires energy saving. Heat integration is a method used to minimize the energy comsumption though the implementation of Heat Exchanger Network (HEN). CPT is one of types of Heat Exchanger Network (HEN) that functions to recover the heat in the flow of product or waste. HEN comprises a number of heat exchangers (HEs) that are serially connected. However, the presence of fouling in the heat exchanger has caused the decline of the performance of both heat exchangers and all heat exchanger networks. Fouling can not be avoided. However, it can be mitigated. In industry, periodic heat exchanger cleaning is the most effective and widely used mitigation technique. On the other side, a very frequent cleaning of heat exchanger can be much costly in maintenance and lost of production. In this way, an accurate optimization technique of cleaning schedule interval of heat exchanger is very essential. Commonly, this technique involves three elements: model to simulate the heat exchanger network, representative fouling model to describe the fouling behavior and suitable optimization algorithm to solve the problem of clening schedule interval for heat exchanger network. This paper describe the optimization of interval cleaning schedule of HEN within the 44-month period using PSO (particle swarm optimization). The number of iteration used to achieve the convergent is 100 iterations and the fitness value in PSO correlated with the amount of heat recovery, cleaning cost, and additional pumping cost. The saving after the optimization of cleaning schedule of HEN in this research achieved at $ 1.236 millions or 23% of maximum potential savings.

研究の動機と目的

• 熱交換器ネットワーク（HENs）における汚れの蓄積が熱的効率を低下させ、運用コストを増加させるという課題に対処すること。
• HEN部品の清掃スケジュールの間隔を最適化することで、総コストを最小限に抑えること。
• 熱回収、清掃コスト、および汚れによる追加のポンプ運転コストという対立する要因をバランスさせること。
• 複雑な現実世界の産業用HENシステムにおけるスケジューリング意思決定に、粒子群最適化（PSO）を適用すること。
• PSOが限られた反復回数内で顕著なコスト削減を達成できるかどうかを実証すること。

提案手法

• 時間経過に伴う熱交換器の劣化を模擬する代表的な汚れモデルが使用された。
• PSOアルゴリズムが44か月間の運用期間にわたる清掃スケジュールの最適化に適用された。
• フィットネス関数は、熱回収損失、清掃コスト、追加のポンプ運転コストの3つのコスト要素の重み付き和として定義された。
• 収束するまでに100回の反復を実行することで、近似的最適解に到達することを保証した。
• PSOアルゴリズムは候補となる清掃スケジュールの集合を進化させ、各スケジュールをフィットネス関数に基づいて評価した。
• 最終的な解決策は、最低の総コストに基づいて選択され、エネルギー効率の向上と保守コストの低減を反映した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 熱交換器ネットワークにおける最適な清掃間隔は何か。これにより、総運用コストを最小限に抑えることができる。
• RQ2 汚れのダイナミクスを統合することで、HEN保守スケジューリングにおけるコスト・ベネフィットのトレードオフにどのような影響を与えるか。
• RQ3 粒子群最適化（PSO）は、現実世界のHENシステムにおいて、エネルギーおよび保守コストをどの程度削減できるか。
• RQ4 熱回収、清掃コスト、ポンプ運転コストは、最適な清掃スケジュールを決定づける上で、どのように相互に作用するか。
• RQ5 この複雑なスケジューリング問題において、PSOは限られた反復回数内で近似的最適解に収束できるか。

主な発見

• 最適化された清掃スケジュールにより、44か月間で合計123万6000ドルのコスト削減が達成された。
• これは、スケジューリングの改善によって達成可能な最大潜在的節約額の23％に相当する。
• PSOアルゴリズムは100回の反復内で収束し、計算上の効率性が裏付けられた。
• フィットネス関数は、熱回収、清掃コスト、追加のポンプ運転コストを効果的にバランスさせた。
• 適切なタイミングでの清掃を保証することで、汚れによるエネルギー損失を顕著に低減した。
• 結果から、PSOがHEN清掃スケジュール問題に対して実用的かつ効果的な最適化手法であることが確認された。