Surrogate model-based dynamics and control for continuous processes : analysis of a non-isothermal continuously stirred tank reactor (CSTR)

In engineering practice, one must often computationally simulate a complex system. For chemical engineers, this may include modeling of chemical production processes, scheduling problems, or complex thermodynamics. These computer simulations help one to gather valuable information about the process and avoid impracticable or impossible experimental investigation. However, many of these simulations require substantial computational effort and time to evaluate. Cost of running these complex simulations severely limit their use in important areas, such as design optimization. For example, single evaluations of CFD analyses can take a long time from minutes to hours and days. As a result, the computational demand of performing domain exploration, optimization, or sensitivity analysis becomes prohibitive. In some cases, a clear relationship between input variables and their responses may not be accessible to the designer. A solution to this issue is the use of surrogate models (or meta-models, regression surfaces, emulators), which are mathematically simple models that map, or regress, the input-output relationships of a more complex, computationally demanding model.

Nella pratica ingegneristica, è spesso necessario simulare computazionalmente un sistema complesso. Per gli ingegneri chimici, ciò può includere la modellazione di processi di produzione chimica, problemi di pianificazione o termodinamica complessa. Queste simulazioni al computer aiutano a raccogliere preziose informazioni sul processo ed evitare indagini sperimentali impraticabili o impossibili. Tuttavia, molte di queste simulazioni richiedono un notevole impegno computazionale e tempo per essere valutate. Il costo di esecuzione di queste simulazioni complesse ne limita fortemente l'utilizzo in aree importanti, come l'ottimizzazione di progetto. Per esempio, le singole valutazioni di analisi CFD possono richiedere molto tempo, da minuti a ore e giorni. Di conseguenza, la richiesta computazionale per eseguire l'esplorazione del dominio, l'ottimizzazione o l'analisi della sensibilità diventa proibitiva. In alcuni casi, una chiara relazione tra le variabili di input e le loro risposte potrebbe non essere accessibile al progettista. Una soluzione a questo problema è l'uso di modelli surrogato (o meta-modelli, superfici di regressione, emulatori), che sono modelli matematicamente semplici che mappano, o portano a regressione, le relazioni input-output di un modello più complesso e computazionalmente impegnativo.