Model‐predictive safety optimal actions to detect and handle process operation hazards
Model‐predictive safety optimal actions to detect and handle process operation hazards
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模型—预测安全最佳行动，以检测和处理过程操作危险
DOI：
10.1002/aic.16932
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Arbogast, Jeffrey E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Soroush, Masoud;Masooleh, Leila Samandari;Seider, Warren D.;Oktem, Ulku;Arbogast, Jeffrey E.
2016年，我们引入了模型预测安全性的概念（MPS; Ahooyi et al，AIChE J. 2016; 62：2024 - 2042）。MPS是功能安全系统中提出的创新，以系统地考虑过程非线性和变量相互作用，以实现预测性，规定性的行动，而现有的功能安全系统通常在单个过程变量超过阈值时做出反应。MPS系统地利用动态过程模型来真实的实时检测即将发生的和潜在的未来操作危险，并主动采取最佳的预防和缓解措施。这项工作扩展了MPS的概念，并制定了两个最小-最大优化问题，离线解决方案是最佳的主动预防和缓解措施，MPS采取在线，在预测的过程操作危害。提出了一种求解极小极大优化问题的嵌套粒子群优化（PSO）算法。最小-最大优化配方的应用和性能，PSO算法，MPS，应用于两个化工过程的例子，通过数值模拟。
In 2016, we introduced the concept of model‐predictive safety (MPS; Ahooyi et al,AIChE J. 2016; 62:2024‐2042). MPS is a proposed innovation in functional safety systems to methodically account for process nonlinearities and variable interactions to enable predictive, prescriptive actions, while existing functional safety systems generally react when individual process variables exceed thresholds. MPS systematically utilizes a dynamic process model to detect imminent and potential future operation hazards in real time and to take optimal preventive and mitigative actions proactively. This work expands the concept of MPS and formulates two min–max optimization problems, offline solutions of which are the optimal proactive preventive and mitigating actions that MPS takes online, in response to predicted process operation hazards. A nested particle‐swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to solve the min–max optimization problems. The application and performance of the min–max optimization formulations, the PSO algorithm, and MPS, applied to two chemical process examples, are shown through numerical simulations.
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