Parallel constrained global optimization for mathematical modeling of chemical reaction kinetics

Authors

  • M.V. Tikhonova
  • V.V. Ryabov
  • S.I. Spivak
  • I.M. Gybaidullin

Keywords:

inverse kinetic problem
constrained global optimization
index method
rotated evolvents
parallel algorithms

Abstract

The application of constrained global optimization methods for solving inverse kinetic problems by reducing feasible domains is considered. The example of inhibited oxidation reaction for n-decane shows how the functional constraints can be used to take into account the correlation between physico-chemical values and the structural dependence between various reaction mechanisms. The parallel index method of constrained global optimization is used to solve the model identification problem. This method was previously successfully used for metal complex catalysis reactions in the unconstrained case.

New computational technologies

Downloads

Published

2013-06-10

Issue

Vol. 14 (2013): Issue 2.

Section

Section 1. Numerical methods and applications

Author Biographies

M.V. Tikhonova

Institute of Petrochemistry and Catalysis of RAS
• PhD Student

V.V. Ryabov

Institute of Petrochemistry and Catalysis of RAS
• Junior Researcher

S.I. Spivak

Institute of Petrochemistry and Catalysis of RAS
• Professor, Head of Laboratory

I.M. Gybaidullin

Institute of Petrochemistry and Catalysis of RAS
• Senior Researcher

References

  1. Яблонский Г.С., Спивак С.И. Математические модели химической кинетики. М: Знание, 1977.
  2. Губайдуллин И.М., Рябов В.В., Тихонова М.В. Применение индексного метода глобальной оптимизации при решении обратных задач химической кинетики // Вычислительные методы и программирование. 2011. 12. 137-145.
  3. Рябов В.В., Тихонова М.В., Губайдуллин И.М. Методы глобальной оптимизации и исследование эффективности химических реакций карбоалюминирования олефинов // Тр. XI Всероссийской конференции «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах». Нижний Новгород, 2011. 278-281.
  4. Сидоров С.В., Рябов В.В. Параллельные алгоритмы глобальной оптимизации и использование разверток растущего уровня детализации // Вестник ННГУ. Серия «Математическое моделирование и оптимальное управление». 2011. № 3. 127-133.
  5. Strongin R.G., Sergeyev Ya.D. Global optimization with non-convex constraints. Sequential and parallel algorithms. Dordrecht: Kluwer, 2000.
  6. Баркалов К.А., Рябов В.В., Сидоров С.В. Параллельные вычисления в задачах многоэкстремальной оптимизации // Вестник ННГУ. Серия «Математическое моделирование и оптимальное управление». 2009. № 6. 171-177.
  7. Баркалов К.А. Ускорение сходимости в задачах условной глобальной оптимизации. Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского гос. ун-та, 2005.
  8. Тихонова М.В., Гарифуллина Г.Г., Герчиков А.Я., Спивак С.И. Математическая модель реакции радикально-цепного окисления органических соединений в присутствии ингибитора // Башкирский химический журнал. 2012. 19, № 4. 144-147.
  9. Денисов Е.Т., Азатян В.В. Ингибирование цепных реакций. Черноголовка, 1996.
  10. Денисов Е.Т., Мицкевич Н.И., Агабеков В.Е. Механизм жидкофазного окисления кислородсодержащих соединений. Минск: Наука и техника. 1975.
  11. Гарифуллина Г.Г., Герчиков А.Я., Осипова С.А. Регенерация ингибитора добавками многоатомных спиртов в окисляющемся декане // Башкирский химический журнал. 1997. 4, № 3. 64-65.