A Modular Mixed-Integer Non-Linear Programming Algorithm for Synthesis of Chemical Processes

A modular approach to the formulation and a solution of mixed-integer non-linear programming (MINLP) problems are presented, which reduce the size of MINLP and the computational expenses effectively. The method decomposes the synthesis task into three hierarchical levels—the superstructure, the structure, and the modules, with the layer of modules being the most critical to the problem solution. The strategy has been implemented in a simulation environment in which the variables of interest are defined as implicit functions of the optimization variables. The implicit relationships are handled using a data-oriented process simulation technique (DOPS) that significantly simplify the simulation. The method has been effectively applied to two case studies, one from literature for the synthesis of hydrodesalkylation, and another from industrial process manufacturing methylene diphenylene diisocyanates. On presente une methode modulaire pour aborder la formulation et la resolution des problemes de programmation non lineaire a nombres entiers mixtes (MINLP), qui permet de reduire l'ampleur de la MINLP et les depenses de calcul de maniere efficace. Cette methode decompose la tâche de synthese en trois niveaux hierarchiques, la superstructure, la structure et les modules, la couche des modules etant la plus critique pour la resolution des problemes. La strategie a ete appliquee dans un contexte de simulation dans lequel les variables d'interet sont definies comme etant des fonctions implicites des variables d'optimisation. Les relations implicites sont manipulees a l'aide d'une technique de simulation des procedes orientees sur les donnees (DOPS), ce qui simplifie grandement la simulation. La methode a ete appliquee avec succes a deux etudes de cas, l'une venant de la litterature scientifique pour la synthese de l'hydrodesalkylation, et l'autre d'un procede industriel pour fabriquer des diisocyanates de methylene-diphenylene.