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http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/24671| Tipo do documento: | Dissertação |
| Título: | Optimal design of oil and gas industry equipment through enumeration techniques |
| Título(s) alternativo(s): | Projeto ótimo de equipamentos da indústria de óleo e gás a partir de técnicas de enumeração |
| Autor: | Nahes, André Luis Moreira ![]() |
| Primeiro orientador: | Costa, André Luiz Hemerly |
| Segundo orientador: | Bagajewicz, Miguel Jorge |
| Primeiro membro da banca: | Alberton, André Luis |
| Segundo membro da banca: | Lima, Eduardo Rocha de Almeida |
| Terceiro membro da banca: | Fernandes, Heloísa Lajas Sanches |
| Resumo: | Uma parte significativa dos custos associados à indústria de óleo e gás correspondem aos equipamentos de processo. Portanto, muitos pesquisadores vêm se empenhando para desenvolver novas abordagens para resolver o problema de projeto ótimo, com objetivo de reduzir os custos. Dois importantes métodos são extensivamente investigados pela literatura para a solução do problema de projeto: método metaheurístico e programação matemática. Porém, apesar do sucesso para resolver vários problemas de projeto, eles apresentam algumas limitações relevantes (algoritmos de programação matemática, por exemplo, podem não convergir e o desempenho da otimização metaheurística depende de uma sintonização adequada dos seus parâmetros de controle). Com o objetivo de propor um procedimento de projeto ótimo sem as limitações das abordagens anteriores, esta dissertação explora a utilização de duas técnicas de enumeração: Set Trimming parcial seguido da Smart Enumeration e SuperSmart Enumeration. Set Trimming parcial emprega as restrições de desigualdade para reduzir o número de candidatos à solução. A Smart Enumeration envolve a enumeração do conjunto de candidatos de acordo com uma ordem crescente de um limite inferior da função objetivo, associada a um critério de parada adequado baseado no valor da função objetivo do incumbente. A SuperSmart Enumeration é um procedimento inovador, proposto nesta dissertação, que acelera a solução de problemas de projeto usando regras de eliminação de candidatos (Eliminação por Similaridade e Eliminação por Função Objetivo). Essas regras são agregadas em uma busca recursiva de cima para baixo de um conjunto de candidatos organizados em ordem crescente de dimensão. Ambos os procedimentos de enumeração não apresentam problemas de convergência e sempre encontram o ótimo global. Seus desempenhos são testados para o projeto de trocadores de calor de placas e reatores de leito fixo. Uma comparação com métodos metaheurísticos mostra que os procedimentos de enumeração estão associados a tempos computacionais menores e a SuperSmart Enumeration proporciona uma grande redução do tempo computacional quando comparada com a Smart Enumeration. |
| Abstract: | A significant portion of the costs associated with the oil and gas industry corresponds to the process equipment. Therefore, many researchers have been devoting effort to develop new approaches to solve the optimal design problem in order to reduce costs. Two important classes of methods are extensively investigated in the literature for the solution of design problems: metaheuristic methods and mathematical programming. However, despite their success to solve several design problems, both approaches present some relevant limitations (e.g. mathematical programming algorithms may not converge, the performance of metaheuristic optimization depends on an adequate tuning of the control parameters, etc.). Aiming at proposing an optimal design procedure without the limitations of previous approaches, this dissertation explores the utilization of two enumeration techniques: Partial Set Trimming followed by Smart Enumeration and SuperSmart Enumeration. Partial Set Trimming employs the inequality constraints to reduce the number of solution candidates. Smart Enumeration involves the enumeration of the set of solution candidates according to a crescent order of a lower bound of the objective function, associated with a proper stopping criterion based on the value of the incumbent objective function. The SuperSmart Enumeration is a novel procedure, proposed in this dissertation, which accelerates the solution of design problems using candidate elimination rules (Similarity Elimination and Elimination by Objective Function). These rules are aggregated in a recursive search from top to bottom of a set of solution candidates organized in a crescent order of their dimension. Both enumeration procedures do not present convergence problems and always attain the global optimum. Their performances were tested here for the design of gasketed-plate heat exchangers and fixed-bed reactors. A comparison with metaheuristic methods showed that the enumeration procedures lead to lower computational times and the SuperSmart Enumeration provides a large reduction of the computational time when compared with the Smart Enumeration. |
| Palavras-chave: | Design Optimization Smart enumeration Supersmart enumeration Set trimming Projeto Otimização Otimização matemática Projeto experimental Óleo Gás Indústria |
| Área(s) do CNPq: | ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Instituição: | Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
| Sigla da instituição: | UERJ |
| Departamento: | Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Química |
| Programa: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química |
| Citação: | NAHES, André Luis Moreira. Optimal Design of Oil and Gas Industry Equipment through Enumeration Techniques. 2022. 123 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Instituto de Química, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2022. |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/24671 |
| Data de defesa: | 25-Ago-2022 |
| Aparece nas coleções: | Mestrado em Engenharia Química |
Arquivos associados a este item:
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| Dissertação - André Luis Moreira Nahes - Completa - 2022.pdf | 5,18 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar | |
| Termo - André Luis Moreira Nahes - 2025.pdf | 287,81 kB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar Solictar uma cópia | |
| CRN - Andre Luis Moreira Nahes - 2025.pdf | 291,98 kB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar Solictar uma cópia |
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