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Many-Objective Simulation-Based Optimization of an Air Separation Unit

机译：基于客观的空气分离单元的仿真优化

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Air separation systems are crucial in the production of oxygen, which has gained particular relevance during the COVID-19 outbreak. Mechanical ventilation can compensate respiratory deficiencies along with the use of medical oxygen in vulnerable patients infected with this disease. In this contribution, a many-objective simulation-based optimization framework is proposed for determining eleven decision variables for the operation of an air separation unit. The framework combines the capabilities of the process simulator PRO/II with a Python environment. Three objective functions are optimized together towards the construction of a 3-D Pareto front. Results provide insightful information regarding the most adequate operating conditions of the unit, including the definition of an operational window rather than a single operational point.
机译：空气分离系统在生产氧气中至关重要，在Covid-19爆发期间已经获得了特殊相关性。 机械通风可以补偿呼吸缺陷以及在感染这种疾病的脆弱患者中使用医用氧气。 在这一贡献中，提出了一种基于许多基于仿真的优化框架，用于确定用于空气分离单元的操作的11个判定变量。 该框架将过程模拟器Pro / II的功能与Python环境结合起来。 三个客观函数共同优化，朝着建造3-D帕累托前线。 结果提供有关该单位最适当的操作条件的富有识别信息，包括操作窗口的定义而不是单个运行点。

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