Otimização de processos em Python utilizando GEKKO/APMonitor

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na otimização da atribuição de correntes de processo a trocadores de calor, visando à minimização do custo total, ao tempo que se satisfazem as restrições de que cada corrente pode ser designada a um único trocador e vice-versa.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na otimização da transportação de um produto desde várias plantas de produção para vários armazéns distribuidores, visando à minimização do custo total, ao tempo que se satisfazem as restrições de capacidade de produção das plantas e quantidades de produto pedidas pelos armazéns.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na otimização da produção de uma refinaria que utiliza diferentes matérias primas (óleo cru) e pode produzir diferentes destilados (gasolina, querosene, fuel oil, etc), visando à maximização do lucro diário, ao tempo que se satisfazem as restrições de capacidade de produção de cada destilado.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na optimização da operação de um processo de separação por membranas, no qual são determinados os tempos de filtragem e retro-lavagem ótimos, visando à maximização do volume de permeado produzido por jornada laboral, ao tempo que são satisfeitas as restrições da operação.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na otimização do projeto de um sistema de três reatores em série, no qual é determinado o volume ótimo de cada reator, visando à maximização da conversão da reação, ao tempo que é satisfeita a restrição de capacidade volumétrica total.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na otimização do projeto de um sistema de trocadores de calor, no qual são determinadas as condições ótimas de operação, visando à minimização do custo total (custo de capital + custo de operação), ao tempo que são satisfeitas as restrições físicas do sistema.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na conversão de um problema não linear (NLP) em um problema linear inteiro misto (MILP), mediante a aplicação da técnica de linearização por partes. O problema original (não linear) apresenta vários mínimos, pelo que dependendo da condição inicial o algoritmo de otimização pode entregar um ótimo local como solução. A aplicação da linearização por partes é apresentada como um método para contornar essa situação.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na determinação da configuração ótima do processo de produção de um produto químico, para o qual existem diversas rotas para sua obtenção. Pelo que será necessário determinar quais rotas de processo ou alternativas constituem as melhores, considerando a economia do processo como um tudo, ao tempo que são satisfeitas as restrições físicas do problema.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na otimização do projeto de um sistema de trocadores de calor, no qual são determinadas as condições ótimas de operação, visando à minimização do custo total (custo de capital + custo de operação), ao tempo que são satisfeitas as restrições físicas do sistema. O problema é similar ao estudado na Aula 11, só que neste caso são utilizadas equações diferentes, segundo a faixa em que se encontra o valor de área de transferência, para a estimativa do custo de capital dos trocadores de calor. Sendo assim, o problema não linear (NLP) estudado na Alua 11 é transformado num problema não linear inteiro misto (MINLP).

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na determinação da operação ótima de um forno, no qual existem diversas peças que podem ser processadas. Será necessário determinar quais tipos de peças e a quantidade de cada tipo que devem ser processadas em cada batelada, visando a maximizar a receita diária, ao tempo que são satisfeitas as restrições do problema.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na otimização multiobjetivo de dois objetivos conflitantes. Ambos os objetivos são expressos mediante equações matemáticas simples, pois o foco aqui é entender a metodologia para resolver problemas de otimização multiobjetivo.

Nesta aula é apresentado um estudo de caso consistente na otimização multiobjetivo de dois objetivos conflitantes. O primeiro objetivo pretende a minimização da concentração de saída do reagente, enquanto o segundo objetivo visa à minimização do volume total de reação. O processo consiste em um sistema de três reatores em série similar ao estudado na Aula 10.