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Automated synthesis of steady-state continuous processes using reinforcement learning

Frontiers of Chemical Science and Engineering 2022年第2期16卷 288-302页

作者： Quirin Göttl Dominik GGrimm jakob burger Technical University of Munich Campus Straubing for Biotechnology and SustainabilityLaboratory of Chemical Process Engineering94315 StraubingGermany Technical University of Munich Campus Straubing for Biotechnology and Sustainability94315 StraubingGermany Weihenstephan-Triesdorf University of Applied Sciences 94315 StraubingGermany Technical University of Munich Department of Informatics85748 GarchingGermany

Automated flowsheet synthesis is an important field in computer-aided process *** present work demonstrates how reinforcement learning can be used for automated flowsheet synthesis without any heuristics or prior knowledge of conceptual *** environment consists of a steady-state flowsheet simulator that contains all physical *** agent is trained to take discrete actions and sequentially build up flowsheets that solve a given process problem.A novel method named SynGameZero is developed to ensure good exploration schemes in the complex ***,flowsheet synthesis is modelled as a game of two competing *** agent plays this game against itself during training and consists of an artificial neural network and a tree search for forward *** method is applied successfully to a reaction-distillation process in a quaternary system.

关键词： automated process synthesis flowsheet synthesis artificial intelligence machine learning reinforcement learning

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