Because the expenditure of LNG liquefaction processes are high in a LNG project, it is very important to find a suitable liquefaction process model and optimal operating conditions for a project. Various configurations of LNG liquefaction processes have been suggested, and therefore it takes a lot of time and manpower to compare all of these models in order to select an appropriate liquefaction process for a project. A superstructure model can include multiple options in one model and can contribute to decide the best configuration and operating conditions at the same time. This study developed a superstructure model including multiple process options for SMR (Single Mixed Refrigerant) liquefaction process and optimized it. The results showed that the optimization results of the superstructure model have similar values with optimization results of the separate SMR model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.7
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pp.337-342
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2018
A rain water pumping station is a structural countermeasure to inland flooding of domestic water generated in a urban watershed. In this study, the optimal operation water level of the pump with the minimum overflow was determined based on the opinions of the person in charge of the operation of the rain water pump station. A GA (Genetic Algorithm), which is an optimization technique, was used to estimate the optimal operation water level of the rain water pump station and was linked with SWMM (Ver.5.1) DLL, which is a rainfall-runoff model of an urban watershed. Considering the time required to maximize the efficiency of the pump, the optimal operating water level was estimated. As a result, the overall water level decreased at a lower operating water level than the existing water level. For most pumps, the lowest operating water level was selected for the operating range of each pump unit. The operation of the initial pump could reduce the amount of overflow, and there was no change in the overflow reduction, even after changing the operation condition of the pump. Internal water flooding reduction was calculated to be 1%~2%, and the overflow occurring in the downstream area was reduced. The operating point of the pump was judged to be an effective operation from a mechanical and practical point of view. A consideration of the operating conditions of the pump in future, will be helpful for improving the efficiency of the pump and to reducing inland flooding.
In the fields of plant layout optimization, the main goal is to minimize the construction cost including pipelines as satisfying all constraints such as safety and operating issues. However, what is the lacking of considerations in previous researches is to consider proper safety and maintenance spaces for a complex plant. Based on the mathematical programming, MILP(Mixed Integer Linear Programming) problems including various constraints can be formulated to find the optimal solution which is to achieve the best economic benefits. The objective function of this problem is the sum of piping cost, pumping cost and area cost. In general, many conventional optimization solvers are used to find a MILP problem. However, it is really hard to solve this problem due to complex inequality and equality constraints, since it is impossible to use the derivatives of objective functions and constraints. To resolve this problem, the PSO (Particle Swarm Optimization), which is one of the representative sampling approaches and does not need to use derivatives of equations, is employed to find the optimal solution considering various complex constraints in this study. The EO (Ethylene Oxide) plant is tested to verify the efficacy of the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.6
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pp.1979-1995
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2015
Network convergence is regarded as the development tendency of the future wireless networks, for which self-organization paradigms provide a promising solution to alleviate the upgrading capital expenditures (CAPEX) and operating expenditures (OPEX). Self-optimization, as a critical functionality of self-organization, employs a decentralized paradigm to dynamically adapt the varying environmental circumstances while without relying on centralized control or human intervention. In this paper, we present comprehensive surveys of heterogeneous networks (HetNets) and investigate the enhanced self-optimization models. Self-optimization approaches such as dynamic mobile access network selection, spectrum resource allocation and power control for HetNets, etc., are surveyed and compared, with possible methodologies to achieve self-optimization summarized. We hope this survey paper can provide the insight and the roadmap for future research efforts in the self-optimization of convergence networks.
With the wide application of intelligent household appliances, the optimization of electricity behavior has become an important component of home-based intelligent electricity. In this study, a multi-objective optimization model in an intelligent electricity environment is proposed based on economy and comfort. Firstly, the domestic consumer's load characteristics are analyzed, and the operating constraints of interruptible and transferable electrical appliances are defined. Then, constraints such as household electrical load, electricity habits, the correlation minimization electricity expenditure model of household appliances, and the comfort model of electricity use are integrated into multi-objective optimization. Finally, a continuous search multi-objective particle swarm algorithm is proposed to solve the optimization problem. The analysis of the corresponding example shows that the multi-objective optimization model can effectively reduce electricity costs and improve electricity use comfort.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.304-310
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2021
The paper presents problems of optimization of the synthesis of embedded systems, in particular Pareto optimization. The model of such a system for its design for high-level of abstract is based on the classic approach known from the theory of task scheduling, but it is significantly extended, among others, by the characteristics of tasks and resources as well as additional criteria of optimal system in scope structure and operation. The metaheuristic algorithm operating according to this model introduces a new approach to system synthesis, in which parallelism of task scheduling and resources partition is applied. An algorithm based on a genetic approach with simulated annealing and Boltzmann tournaments, avoids local minima and generates optimized solutions. Such a synthesis is based on the implementation of task scheduling, resources identification and partition, allocation of tasks and resources and ultimately on the optimization of the designed system in accordance with the optimization criteria regarding cost of implementation, execution speed of processes and energy consumption by the system during operation. This paper presents examples and results for multi-criteria optimization, based on calculations for specifying non-dominated solutions and indicating a subset of Pareto solutions in the space of all solutions.
In this paper we performed evaluation of the economics of a district heating system (DHS) consisting of energy suppliers and consumers, heat generation and storage facilities and power transmission lines in the capital region, as well as identification of optimal operating conditions. The optimization problem is formulated as a mixed integer linear programming (MILP) problem where the objective is to minimize the overall operating cost of DHS while satisfying heat demand during 1 week and operating limits on DHS facilities. This paper also propose a new forecasting model of the system marginal price (SMP) using past data on power supply and demand as well as past cost data. In the optimization, both the forecasted SMP and actual SMP are used and the results are analyzed. The salient feature of the proposed approach is that it exhibits excellent predicting performance to give improved energy efficiency in the integrated DHS.
Jang, Myeong Je;Won, Mi So;Lee, Kyu Hwan;Choi, Sung Mook
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.49
no.2
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pp.159-165
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2016
The hydrogen has been recognized as a clean, nonpolluting and unlimited energy source that can solve fossil fuel depletion and environmental pollution problems at the same time. Water electrolysis has been the most attractive technology in a way to produce hydrogen because it does not emit any pollutants compared to other method such as natural gas steam reforming and coal gasification etc. In order to improve efficiency and durability of the water electrolysis, comprehensive studies for highly active and stable electrocatalysts have been performed. The platinum group metal (PGM; Pt, Ru, Pd, Rh, etc.) electrocatalysts indicated a higher activity and stability compared with other transition metals in harsh condition such as acid solution. It is necessary to develop inexpensive non-noble metal catalysts such as transition metal oxides because the PGM catalysts is expensive materials with insufficient it's reserves. The optimization of operating parameter and the components is also important factor to develop an efficient water electrolysis cell. In this study, we optimized the operating parameter and components such as the type of AEM and density of gas diffusion layer (GDL) and the temperature/concentration of the electrolyte solution for the anion exchange membrane water electrolysis cell (AEMWEC) with the transition metal oxide alloy anode and cathode electrocatalysts. The maximum current density was $345.8mA/cm^2$ with parameter and component optimization.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.11
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pp.129-136
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2002
Electric vehicle body has to be subjected to uniform load and demand auxiliary equipment such as air pipe, electric wire pipe and gas pipe. Especially, lightweight vehicle body is salutary to save operating costs and fuel consumption. Cross beam supports the weight of passenger and electrical equipments and account for the most of weight of vehicle body. Therefore this study performs the size and the shape optimization of crossbeam for electric vehicle using GENESIS 7.0 and presents the effect of mass reduction and the shape of hole in cross beam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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