Theses Year : 2024

Bayesian optimal design approaches for chemical reaction yield maximization in multi-reactor systems

Conception bayésiennes optimale d’expériences pour la maximisation du rendement des réactions chimiques dans les systèmes multiréacteurs

Abstract

This thesis addresses the optimization of reaction conditions in heterogeneous catal-ysis, particularly in multi-reactor systems (MRS) like the REALCAT Flowrence unit.Traditional methods struggle with the complexity and resource demands of theseexperiments. The research introduces a novel optimization framework based onBayesian Optimization (BO), specifically Process-Constrained Batch Bayesian Opti-mization with Thompson Sampling (pc-BO-TS). This methodology manages hierar-chical process constraints in MRS, enabling scalable and efficient catalyst optimiza-tion.The thesis focuses on optimizing both constrained and unconstrained param-eters in parallel batch settings, with a hierarchical extension, hpc-BO-TS, to han-dle multiple levels of constraints. By combining Bayesian Optimization (BO) withThompson Sampling in a tree-expansion approach, the framework efficiently bal-ances exploration and exploitation to quickly identify the optimum, while consid-ering process constraints. At the most constrained optimization level, an acquisi-tion function like Upper Confidence Bound (UCB) selects the parameter. For theprogressively less constrained parameters, Thompson Sampling is employed in ahierarchical or tree-like manner to determine the remaining parameters. The meth-ods are evaluated using both synthetic and real-world case studies, demonstratingsuperior efficiency. This approach was applied to real-world catalyst optimizationexperiments, guided by the pc-BO-TS framework in combination with a human-in-the-loop setting. Specifically, it was used to optimize the reaction conditions forthe oxidative dehydrogenation of propane (ODHP) to propylene on the REALCATplatform.The findings underscore the scalability and flexibility of pc-BO-TS for optimiz-ing catalytic systems, providing faster convergence to optimal conditions comparedto traditional techniques.
Cette thèse aborde l’optimisation des conditions de réaction en catalyse hétérogène,en particulier dans des systèmes multi-réacteurs (MRS) tels que l’unité Flowrencede REALCAT. Les méthodes traditionnelles peinent à gérer la complexité et les be-soins en ressources de ces expériences. La recherche propose un nouveau cadred’optimisation basé sur l’optimisation bayésienne (BO), plus précisément BO parlots sous contraintes de processus avec échantillonnage de Thompson (pc-BO-TS).Cette méthodologie gère les contraintes de processus hiérarchiques dans les MRS,permettant une optimisation des catalyseurs à la fois scalable et efficace.La thèse se concentre sur l’optimisation simultanée de paramètres contraints etnon contraints dans des environnements en parallèle par lots, avec une extensionhiérarchique, hpc-BO-TS, pour gérer plusieurs niveaux de contraintes. En com-binant l’optimisation bayésienne (BO) avec l’échantillonnage de Thompson dansune approche d’expansion en arbre, le cadre équilibre efficacement l’exploration etl’exploitation afin d’identifier rapidement l’optimum tout en prenant en compte lescontraintes de processus. Au niveau le plus contraint de l’optimisation, une fonc-tion d’acquisition telle que la borne de confiance supérieure (UCB) sélectionne leparamètre. Pour les paramètres progressivement moins contraints, l’échantillonnagede Thompson est utilisé de manière hiérarchique ou en arbre pour déterminer lesparamètres restants. Les méthodes sont évaluées à l’aide d’études de cas synthé-tiques et réelles, démontrant une efficacité supérieure. Cette approche a été ap-pliquée à des expériences d’optimisation de catalyseurs réelles, guidées par le cadrepc-BO-TS en combinaison avec une intervention humaine. En particulier, elle a étéutilisée pour optimiser les conditions de réaction pour la déshydrogénation oxyda-tive du propane (ODHP) en propylène sur la plateforme REALCAT.Les résultats soulignent la flexibilité du pc-BO-TS pour l’optimisation des sys-tèmes catalytiques, offrant une convergence plus rapide vers des conditions opti-males par rapport aux techniques traditionnelles
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tel-04870317 , version 1 (07-01-2025)

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  • HAL Id : tel-04870317 , version 1

Cite

Markus Grimm. Bayesian optimal design approaches for chemical reaction yield maximization in multi-reactor systems. Automatic Control Engineering. Centrale Lille Institut, 2024. English. ⟨NNT : 2024CLIL0010⟩. ⟨tel-04870317⟩
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