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Artículo

Recent contributions to the optimal design of pipeline networks in the energy industry using mathematical programming

Cafaro, Diego CarlosIcon ; Presser, Demian JavierIcon ; Grossmann, Ignacio E.
Fecha de publicación: 07/2022
Editorial: Springer
Revista: Top
ISSN: 1134-5764
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ingeniería de Procesos Químicos

Resumen

The optimal design of pipeline networks has inspired process systems engineers and operations research practitioners since the earliest times of mathematical programming. The nonlinear equations governing pressure drops, energy consumption and capital investments have motivated nonlinear programming (NLP) approaches and solution techniques, as well as mixed-integer nonlinear programming (MINLP) formulations and decomposition strategies. In this overview paper, we present a systematic description of the mathematical models proposed in recent years for the optimal design of pipeline networks in the energy industry. We provide a general framework to address these problems based on both the topology of the network to build, and the physical properties of the fluids to transport. We illustrate the computational challenges through several examples from industry collaboration projects, published in recent papers from our research group.
Palabras clave: DESIGN , ENERGY , MINLP , NETWORK , OPTIMIZATION , PIPELINE , SUPPLY CHAIN
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info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/223625
URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11750-022-00635-3
DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11750-022-00635-3
Colecciones
Articulos(INTEC)
Articulos de INST.DE DES.TECNOL.PARA LA IND.QUIMICA (I)
Citación
Cafaro, Diego Carlos; Presser, Demian Javier; Grossmann, Ignacio E.; Recent contributions to the optimal design of pipeline networks in the energy industry using mathematical programming; Springer; Top; 30; 3; 7-2022; 618-648
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