Hybrid simulation-optimization based approach for the optimal design of single-product biotechnological processes

In this work, we present a systematic method for the optimal development of bioprocesses that relies on the combined use of simulation packages and optimization tools. One of the main advantages of our method is that it allows for the simultaneous optimization of all the individual components of a bioprocess, including the main upstream and downstream units. The design task is mathematically formulated as a mixed-integer dynamic optimization (MIDO) problem, which is solved by a decomposition method that iterates between primal and master sub-problems. The primal dynamic optimization problem optimizes the operating conditions, bioreactor kinetics and equipment sizes, whereas the master levels entails the solution of a tailored mixed-integer linear programming (MILP) model that decides on the values of the integer variables (i.e., number of equipments in parallel and topological decisions). The dynamic optimization primal sub-problems are solved via a sequential approach that integrates the process simulator SuperPro Designer® with an external NLP solver implemented in Matlab®. The capabilities of the proposed methodology are illustrated through its application to a typical fermentation process and to the production of the amino acid L-lysine.Support from the Spanish Ministry of Education and Science (projects DPI2008-04099 and CTQ2009-14420-C02) and the Spanish Ministry of External Affairs (projects A/023551/09, A/031707/10 and HS2007-0006)

Multi-objective optimization of environmentally conscious chemical supply chains under demand uncertainty

In this work, we analyze the effect of demand uncertainty on the multi-objective optimization of chemical supply chains (SC) considering simultaneously their economic and environmental performance. To this end, we present a stochastic multi-scenario mixed-integer linear program (MILP) with the unique feature of incorporating explicitly the demand uncertainty using scenarios with given probability of occurrence. The environmental performance is quantified following life cycle assessment (LCA) principles, which are represented in the model formulation through standard algebraic equations. The capabilities of our approach are illustrated through a case study. We show that the stochastic solution improves the economic performance of the SC in comparison with the deterministic one at any level of the environmental impact.The authors wish to acknowledge support from the Spanish Ministry of Education and Science (ENE2011-28269-C03-03, ENE2011-22722, DPI2012-37154-C02-02, CTQ2009-14420-C02, CTQ2012-37039-C02) and Programa DRAC de la Xarxa Vives d’Universitats

Design and planning of the bioethanol supply chain via simulation-based optimization : The case of Argentina

This paper addresses the strategic planning of bioethanol supply chains (SC) under uncertainty in the demand. The design problem is setting as a reformulation of a multi-scenario mixed-integer linear programming (MILP) problem. It consists in the adoption of a simulation-based optimization scheme to accommodate the variables belonging to different management levels. The strategy supports decisions on the capacity expansions of the production and storage facilities of the network over time along with the associated planning decisions (i.e., production rates, sales, etc.). The capability of the approach is demonstrated through a case study based on the Argentinean sugarcane industry. Results include the investment strategy for the optimal SC configuration.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Optimización multi-objetivo de cubículos: minimización del coste y del impacto ambiental

Actualmente el sector de los edificios es responsable de, aproximadamente, un 40% del consumo de energía a nivel mundial. La mayor parte de esta energía se utiliza para la iluminación, la calefacción y el aire acondicionado. Las estrategias de eficiencia energética, como el aislamiento térmico de edificios, mejoran el comportamiento energético del edificio sin comprometer el confort. La tendencia actual promueve grandes espesores de aislamiento térmico lo cual permite una reducción del consumo de energía en el edificio. Sin embargo, el grado en el que esta estrategia reduce el impacto medioambiental aún es poco conocido. Amplios espesores de aislamiento no necesariamente implican una reducción del impacto ambiental. No considerar el impacto asociado a los materiales de aislamiento puede llevar a soluciones en las que el ahorro de energía podría alcanzarse a costa de aumentar las cargas medioambientales. Este estudio presenta una metodología para determinar el óptimo espesor de aislamiento para las superficies externas de los edificios. Nuestro enfoque se basa en un modelo de optimización multiobjetivo que minimiza simultáneamente el coste y el impacto ambiental asociado tanto al consumo de energía durante la fase operativa del edificio, como al consumo asociado a la generación de los materiales de construcción. Las cargas térmicas de los cubículos modelados se calcularon utilizando EnergyPlus, un programa de simulación energética de edificios ampliamente utilizado. El impacto ambiental se cuantificó siguiendo la metodología de Análisis del Ciclo de Vida (ACV). En este trabajo una herramienta de optimización multi-objetivo basada en un algoritmo genético (NSGA-II): JEPlus + EA se combina con EnergyPlus para desarrollar el proceso de optimización. Esta metodología fue aplicada a un caso de estudio donde se considera una construcción tipo cubículo situada en Lleida. Tomando como base un cubículo estándar sin aislamiento, se han identificado soluciones que reducen alrededor de un 40% tanto el coste económico como el impacto ambiental. Se han considerado tres materiales de aislamiento: Poliuretano (PU), poliestireno (XPS) y lana mineral (MW). La solución óptima des de una perspectiva ambiental se obtiene mediante el uso de MW con un espesor de 23 cm en todas las superficies externas, mientras que el óptimo económico se obtiene mediante el uso de PU con un grosor de aislamiento de 8 cm en la fachada exterior norte, 6 cm en la sur, 7 cm en la este y la oeste y 9 cm en el techo. Las soluciones óptimas muestran también importantes mejoras económicas y ambientales en comparación con cubículos construidos según los requisitos de la legislación española.Los autores quieren agradecer el soporte económico del Ministerio de Economía y Competitividad del gobierno español (DPI2012-37154-C02-02, CTQ2012-37039-C02) y del gobierno catalán por la acreditación de calidad de su grupo de investigación GREA (2014 SGR 123).La investigación ha recibido financiación del Séptimo Programa Marco de la Comisión Europea (FP / 2007-2013) en el acuerdo de subvención no. PIRSES-GA-2013-610692 (INNOSTORAGE)

Aplicación de eco-cost en el diseño de edificios

Generalmente, la elección o la elaboración de un producto es una mera cuestión económica. Sin embargo, en las últimas décadas, la sociedad está adquiriendo una mayor concienciación ambiental. Como resultado de esta conciencia sostenible muchas empresas y consumidores persiguen que los productos sean rentables económicamente pero que al mismo tiempo sean respetuosos con el medio ambiente produciendo un bajo impacto ambiental. Normalmente el objetivo económico y el ambiental son opuestos, es decir, para conseguir una mejora en uno necesariamente hay que empeorar el otro. Para resolver este problema, podemos recurrir a la técnica de optimización multi-objetivo cuyo resultado viene dado por un conjunto de soluciones óptimas, que representan una combinación única de los objetivos económico y ambiental. El problema viene dado por la elección de la solución final, ya que generalmente hay muchos implicados y distintos intereses en el proceso de toma de decisiones. Para superar este problema una estrategia puede ser la de convertir los impactos ambientales a términos de valor monetario estandarizado. De esta manera, se simplifica el proceso de toma de decisiones ya que, por lo general, sólo hay una solución óptima que viene expresada en términos monetarios. El objetivo del presente estudio consiste en encontrar el espesor óptimo de aislamiento térmico de las superficies exteriores de un edificio que permite minimizar simultáneamente el coste económico y el impacto medioambiental. La evaluación del impacto ambiental se realiza a través de un indicador llamado Eco-cost (basado en ACV) que representa los costes marginales de prevención del impacto potencial de un producto o actividad. Las capacidades de la metodología se demuestran a través de su aplicación a un caso de estudio donde se considera una construcción tipo localizada en Lleida (España). Los resultados indican que la solución obtenida teniendo en cuenta el coste más el eco-coste (TEC) difiere de la solución que se obtendría considerando únicamente el coste ya que la solución TEC presenta un pequeño aumento económico pero con una importante mejora ambiental.Los autores quieren agradecer el soporte económico del Ministerio de Economía y Competitividad del gobierno español (DPI2012-37154-C02-02, CTQ2012-37039-C02) y del gobierno catalán por la acreditación de calidad de su grupo de investigación GREA (2014 SGR 123). La investigación ha recibido financiación del Séptimo Programa Marco de la Comisión Europea (FP / 2007-2013) en el acuerdo de subvención no. PIRSES-GA-2013- 610692 (INNOSTORAGE

Steady-state global optimization of metabolic non-linear dynamic models through recasting into power-law canonical models

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Design of newly engineered microbial strains for biotechnological purposes would greatly benefit from the development of realistic mathematical models for the processes to be optimized. Such models can then be analyzed and, with the development and application of appropriate optimization techniques, one could identify the modifications that need to be made to the organism in order to achieve the desired biotechnological goal. As appropriate models to perform such an analysis are necessarily non-linear and typically non-convex, finding their global optimum is a challenging task. Canonical modeling techniques, such as Generalized Mass Action (GMA) models based on the power-law formalism, offer a possible solution to this problem because they have a mathematical structure that enables the development of specific algorithms for global optimization.</p> <p>Results</p> <p>Based on the GMA canonical representation, we have developed in previous works a highly efficient optimization algorithm and a set of related strategies for understanding the evolution of adaptive responses in cellular metabolism. Here, we explore the possibility of recasting kinetic non-linear models into an equivalent GMA model, so that global optimization on the recast GMA model can be performed. With this technique, optimization is greatly facilitated and the results are transposable to the original non-linear problem. This procedure is straightforward for a particular class of non-linear models known as Saturable and Cooperative (SC) models that extend the power-law formalism to deal with saturation and cooperativity.</p> <p>Conclusions</p> <p>Our results show that recasting non-linear kinetic models into GMA models is indeed an appropriate strategy that helps overcoming some of the numerical difficulties that arise during the global optimization task.</p

The Environmental Feasibility of Decentralised Solar Ammonia

Intense efforts have been devoted to developing green and blue centralised Haber-Bosch processes (gHB and bHB, respectively), but the feasibility of a decentralised and sustainable scheme has yet to be assessed. Here we reveal the conditions under which small-scale systems based on the electrocatalytic reduction of nitrogen (eN2R) powered by photovoltaic energy (NH3-leaf) could become a competitive technology in terms of environmental criteria. To this end, we calculated energy efficiency targets based on solar irradiation atlases to guide research in the incipient eN2R field. Even under this germinal state, the NH3-leaf technology would compete favourably in sunny locations relative to the business-as-usual production scenario. The disclosed sustainability potential of NH3-leaf makes it a strong ally of gHB toward a non-fossil ammonia production