Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Optimization, State Estimation, and Model Predictive Control of Simulated Moving Bed Processes

Achim Küpper (Unbekannter Einband, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
Simulated Moving Bed (SMB) processes are highly efficient continuous chromatographic processes for the separation of components due to a counter-current flow of the liquid phase and the solid bed. Especially for temperature sensitive components or for substances with similar thermodynamic properties, the SMB process poses an important process option. The counter-current flow is established by switching the inlet ports and outlet ports periodically in the direction of the liquid flow. Since SMB processes are characterized by mixed discrete and continuous dynamics, spatially distributed state variables with steep slopes, and slow and strongly nonlinear responses of the concentration profiles to changes of the operating parameters, they are difficult to optimize and to control. In order to exploit the full economic potential of such processes, advanced optimization and control approaches based upon rigorous nonlinear process models employing efficient algorithms for simulation and optimization are needed. This thesis considers the optimization of SMB processes including the variants ModiCon SMB and the reactive Hashimoto SMB process based on direct mathematical optimization. In this work, the superior performance of these variants in terms of reduced eluent consumption and higher feed throughput is demonstrated. In order to control the product purities of SMB processes in the presence of plant disturbances, an advanced control scheme is developed incorporating a moving horizon state and parameter estimation scheme (MHE) and a nonlinear model predictive control (NMPC) scheme. The NMPC scheme directly optimizes the economic process performance which is referred to as optimizing control.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 39,99 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
01.06.2010
Sprache
Englisch
EAN
9783832292072
Herausgeber
Shaker
Serien- oder Bandtitel
Schriftenreihe des Lehrstuhls für Systemdynamik und Prozessführung
Sonderedition
Nein
Autor
Achim Küpper
Seitenanzahl
205
Auflage
1
Einbandart
Unbekannter Einband
Schlagwörter
Hashimoto process, State estimation, Simulated Moving Bed chromatography, Moving horizon estimation, Model identification
Thema-Inhalt
TG - Maschinenbau und Werkstoffe
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!