Mô hình mạng nơron sau khi đã được huấn luyện và kiểm thử so sánh bằng phần mềm Aspen Adsorption có thểđược sử dụng để tính toán hiệu suất hoạt động của hệ thống PSA, đồng thời hàm sinh ra của mô hình này cũng có thể kết hợp được với hàm tối ưu fmincon trong MATLAB. Hàm mục tiêu đểđánh giá hiệu suất hoạt động của hệ thống PSA liên quan đến cặp giá trịđầu ra là độ tinh khiết (Pur) và độ thu hồi (Rec). Hàm mục tiêu J được mô tảnhư trong phương trình 5.4.
𝐽𝐽 =−[𝛼𝛼 ∗ 𝑅𝑅𝑒𝑒𝑐𝑐+ (1− 𝛼𝛼)∗ 𝑀𝑀𝑢𝑢𝑏𝑏] ; 0 ≤ 𝛼𝛼 ≤ 1
𝑠𝑠.𝜕𝜕. : 1 > 𝑀𝑀𝑢𝑢𝑏𝑏 > 0.94, 100 > 𝑅𝑅𝑒𝑒𝑐𝑐 > 80
𝑘𝑘𝑘𝑘𝑤𝑤𝑒𝑒𝑏𝑏𝑏𝑏𝑘𝑘𝑢𝑢𝑛𝑛𝑑𝑑. : [2.6,100] 𝑣𝑣à 𝑢𝑢𝑝𝑝𝑝𝑝𝑒𝑒𝑏𝑏𝑏𝑏𝑘𝑘𝑢𝑢𝑛𝑛𝑑𝑑: [3.5,150]
PT 5.4
Hàm fmincon trong MATLAB thường được dùng để tìm cực tiểu của hàm mục tiêu với các điều kiện ràng buộc và điều kiện biên cho trước. Điều kiện biên của cặp biến đầu vào là:
2.6≤ 𝑝𝑝 ≤ 3.5 (𝑏𝑏𝑀𝑀𝑏𝑏) 𝑣𝑣à 100≤ 𝜕𝜕 ≤ 150 (𝑠𝑠) PT
33 Điều kiện ràng buộc bao gồm 2 thành phần là duy trì độ tinh khiết Pur ≥ 0.94, độ thu hồi Rec ≥ 80% và ràng buộc phi tuyến chính là hàm thu được từ mô hình xấp xỉ mạng nơron.
Trọng sốα thể hiện sự ràng buộc giữa 2 mục tiêu điều khiển là tối ưu hóa cả độ tinh khiết và độ thu hồi của sản phẩm. Một cách tổng quát, khi cần tăng độ thu hồi cần tăng trọng sốαvà ngược lại, giảm trọng sốαđểtăng độ tinh khiết.
Kết quảthu được khi chọn α = 0.5, 0.1 và 0.9 với sai số rất nhỏ giữa mô hình xấp xỉ mạng nơron ANN và mô phỏng Aspen Adsorption.
Hệ sốα Giá trị tối ưu ANN xấp xỉ Kiểm tra bằng
Aspen Sai số (%)
0.5 [2.6877,132.7302][0.9494, 92.3284] [0.9489, 92.324] [0.052,0.0048] 0.1 [3.3506,120.0096] [0.9585,87.6663] [0.9576,87.6678] [0.093,0.0017] 0.9 [2.6512,138.5226] [0.9450,94.6523] [0.9458,94.6501] [0.084,0.0023]
34
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN