Optimización heurística de producción de un reformador de vapor en la refinería de La Rábida
- Periodo de desarrollo del proyecto: anterior a la fundación de Datatris, trabajando para DVA Global Energy Services
- Tecnologías utilizadas: Matlab, Python, Redes neuronales, Algoritmos genéticos
La necesidad de nuestro cliente surgió a raíz de la unidad de «producción de hidrógeno mediante el reformado del vapor» del que dispone en su refinería de la Rábida, y que hace uso de un elevado número de set points, que afectaban a su producción, así como al coste específico de producción.
Por tanto, dada la dificultad de encontrar la combinación de los set points para minimizar el coste de producción (o maximizar la producción) realizamos en primer lugar modelos de redes neuronales. El objetivo de estos modelos era la reproducción del comportamiento de la unidad para posteriormente, realizar una búsqueda de valores óptimos.
Finalmente, debido a la no linealidad de los parámetros configurables respecto del objetivo, se emplearon algoritmos genéticos para encontrar las soluciones más adecuadas. Estos algoritmos genéticos nos permitieron encontrar para cada punto de funcionamiento el conjunto idóneo de set points, evitando así las soluciones parciales a las necesidades de nuestro cliente.
un poco más extenso, más detallado quizás?
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