熱交換ネットワークの構築

この段階では、すでに次のような準備ができているはずです。

using EnergyIntegration
using Unitful: °C
stream_data = [...]
config = IntervalsConfig()

次に、以下のようにして熱交換ネットワークオブジェクトを構築します。

prob = build_hen(stream_data; config)

Function

build_hen

build_hen(streams; config = IntervalsConfig(), mixture = nothing, assign = nothing )

温度グリッド、バケッティング、カスケード、問題表、前処理の各ステップを通して、`EIStream` の集合を安定した `HeatExchangerNetwork` に変換します。

Arguments

streamsVector{EIStream}

SI 単位で定義された高温流体と低温流体の集合です。

Keyword Arguments

configIntervalsConfig= IntervalsConfig()

温度区間の構築方法とアルゴリズムに関する設定です。`config.use_clapeyron == true` の場合は、`mixture` も指定する必要があります。

mixture= nothing

物性値評価に用いる Clapeyron EOS モデルです。Clapeyron ベースの物性計算を無効にする場合は `nothing` を指定します。

assignUnion{Nothing,Dict{Symbol,Int}}= nothing

ストリーム名からストリーム添字への任意の対応付けです。自動の名前対応を上書きしたい場合に使用します。

Returns

HeatExchangerNetwork

`streams`、`intervals_cfg`、`T_nodes`、`buckets`、`table`、`composite`、`registry`、`result` を保持するコンテナです。

Example

prob = build_hen(stream_data; config=IntervalsConfig())

この段階を終えると、いくつかのフィールドを直接確認できるようになります。

prob.streams

6-element Vector{EIStream}:
 C1      Common   333.15 K          -> 433.15 K            762.0 kW ( 4, 9)
 H2      Common   433.15 K          -> 366.15 K            589.0 kW ( 5, 7)
 C3      Common   389.15 K          -> 533.15 K            876.0 kW ( 2, 6)
 H4      Common   522.15 K          -> 411.15 K           1171.0 kW ( 3, 5)
 HU1     Isoth..  543.15 K                                     ? kW ( 1)
 CU1     Common   311.15 K          -> 355.15 K                ? kW ( 9,10)

注記

HU1 と CU1 は流量がまだ決まっていないユーティリティ流体であるため、熱負荷は ? kW と表示されます。最適化の完了後に再度 prob.streams を確認すると、最適値が表示されます。

prob.table

─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 Row        H2        H4        C1        C3  heat_cascade  T_upper  T_lower 
─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
   1         -         -         -         -             -   538.15   538.15
   2         -         -         -  127750.0      127750.0   538.15   517.15
   3         -  833410.0         -  480580.0     -352830.0   517.15   438.15
   4         -  105500.0   76200.0   60833.0       31538.0   438.15   428.15
   5  193400.0  232090.0  167640.0  133830.0     -124020.0   428.15   406.15
   6  105490.0         -   91440.0   73000.0       58948.0   406.15   394.15
   7  290100.0         -  251460.0         -      -38643.0   394.15   361.15
   8         -         -    7620.0         -        7620.0   361.15   360.15
   9         -         -  167640.0         -      167640.0   360.15   338.15
  10         -         -         -         -             -   338.15   316.15
─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

prob.composite

────────────────────────────────────────
 Row      hot    cold  feasible_hc    T 
────────────────────────────────────────
   1        0       0       127749  538
   2        0  127749       127749  538
   3  -833414  480581            0  517
   4  -105495  137033       352833  438
   5  -425492  301473       321295  428
   6  -105492  164440       445315  406
   7  -290103  251460       386367  394
   8        0    7620       425010  361
   9        0  167640       417390  360
  10        0       0       249750  338
  11        0       0       249750  316
────────────────────────────────────────

prob.intervals_cfg.forbidden_match

Dict{Tuple{Symbol, Symbol}, Tuple{Float64, Float64}}()

問題表 (prob.table) と複合曲線表 (prob.composite) が得られたので、次の自然なステップは、それらを複合曲線および総合複合曲線として可視化することです。続きは次の節を参照してください。