Otimização de processos em EMSO

Aprenda na prática como resolver problemas de otimização de processos utilizando EMSO.

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Udemy
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Português
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Engineering
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Otimização de processos em EMSO
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9 hours
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Sep 2022
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What you will learn

Formular matematicamente diferentes problemas de otimização de processos apresentados nos estudos de casos.

Identificar a função objetivo, as variáveis de decisão, as restrições de igualdade e desigualdade e os graus de liberdade do problema de otimização.

Escolher o tipo de algoritmo de otimização mais adequado para o tipo de problema de otimização que se pretende resolver.

Implementar a formulação matemática do problema de otimização em EMSO de modo que possa ser resolvido utilizando os algoritmos de otimização disponíveis.

Resolver os problemas de otimização e interpretar os resultados.

Conferir os resultados das otimizações mediante gráficos no caso que a dimensão do problema assim o permita.

Serão apresentados estudos de casos que envolvem a solução de problemas de otimização lineares (LP), não lineares (NLP), com variáveis inteiras além das contínuas (MINLP), algoritmos determinísticos e não determinísticos e otimização multiobjetivo.

Description

Neste curso são apresentados os principais tipos de otimização comummente utilizada na engenharia de processos / engenharia de produção / engenharia química e é ensinado na prática como solucionar esses problemas com o auxílio do simulador de processos EMSO.

A Seção 1 começa com uma breve introdução teórica onde são explicadas as características e fundamentos teóricos da otimização linear (LP), otimização não linear (NLP), otimização mista inteira linear e não linear (MILP/MINLP) e otimização multiobjetivo (MO). Nessa mesma seção, realiza-se uma breve introdução ao EMSO, ferramenta computacional gratuita que o aluno aprenderá a utilizar durante o curso para resolver os problemas de otimização propostos, e comenta-se sobre os algoritmos determinísticos e não determinísticos disponíveis nesse software. Como o curso tem um viés prático (bem mão na massa mesmo) finalizamos essa seção já resolvendo nosso primeiro problema de otimização utilizando EMSO.

As seguintes seções são todas de caráter prático, sendo apresentado um estudo de caso (problema de otimização a ser resolvido) em cada aula. Para cada caso de estudo é realizada a interpretação do problema, transformando da linguagem verbal para a linguagem matemática, com a correspondente formulação matemática do problema. Finalmente, a formulação matemática do problema é implementada no EMSO para determinar a solução do problema e interpretar os resultados obtidos.

A Seção 2 é dedicada ao estudo da otimização lineal e na Seção 3 são tratados problemas de otimização não lineares. Em cada uma dessas seções são apresentados 3 casos de estudo diferentes. Já na Seção 4 são resolvidos 3 estudos de caso de otimização mista inteira linear e não linear. Finalmente, na Seção 5 utilizam-se 2 estudos de caso para abordar a otimização multiobjetivo.

Ao final de cada seção prática é deixado um exercício individual (tarefa) para que o aluno coloque mão na massa e possa testar as habilidades e conhecimentos adquiridos durante ela.

Content

Introdução

Introdução

Programação linear (LP)

O problema da designação ótima.
O problema da transportação ótima.
O problema da produção ótima.

Programação não linear (NLP)

Operação ótima de um processo de separação por membranas.
Otimização do projeto de um sistema de reatores em série.
Otimização do projeto de um sistema de trocadores de calor.

Otimização mista inteira linear e não linear (MILP e MINLP)

Linearização por partes de um problema não linear.
Configuração ótima da produção.
Otimização do projeto de um sistema de trocadores de calor aplicando MINLP.

Otimização multiobjetivo

Exemplo numérico simples de objetivos conflitantes.
Maximização da conversão e minimização do volume total de reação

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2/15/2020
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2/5/2021
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