A New Multi-Objective Optimization of Regenerative Clausius Rankine Cycle with Two Feedwater Heaters
यह शोध पत्र दो फीडवॉटर हीटर्स वाले एक रिजेनरेटिव रैनकिन चक्र को स्वायत्त रूप से अनुकूलित करने के लिए सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक एल्गोरिदम का उपयोग करके एक नवीन डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो विविध पर्यावरणीय और परिचालन स्थितियों में मजबूत प्रदर्शन बनाए रखते हुए उच्च तापीय और एक्सर्जी दक्षता प्राप्त करता है।
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ईंधन जलाकर बिजली पैदा करने वाले बिजली संयंत्र एक निरंतर, शांत संघर्ष का सामना करते हैं: गर्मी की हर बूंद से अधिकतम ऊर्जा कैसे निकाली जाए और बर्बादी को कम से कम कैसे किया जाए। इस संघर्ष के केंद्र में 'रैंकिन साइकिल' नामक एक मौलिक मशीन है, जो एक ऐसी प्रणाली है जो गर्म पानी को भाप में बदलती है, बिजली बनाने के लिए टर्बाइन को घुमाती है, और फिर चक्र को फिर से शुरू करने के लिए भाप को वापस पानी में ठंडा कर देती है। इंजीनियरों ने इन "फीडवॉटर हीटर्स" को जोड़कर इस प्रक्रिया में सुधार करने की लंबे समय से कोशिश की है, जो प्री-वार्मर (पूर्व-गर्म करने वाले यंत्र) के रूप में कार्य करते हैं। ठंडे पानी को सीधे बॉयलर में भेजने के बजाय, ये हीटर पानी को पहले गर्म करने के लिए टर्बाइन से ली गई भाप का उपयोग करते हैं। यह सरल तरकीब सिस्टम को लगने वाले झटके को कम करती है और ईंधन बचाती है। हालाँकि, इन हीटर्स के लिए सटीक सेटिंग्स खोजना अविश्वसनीय रूप से कठिन है। इस प्रणाली में कई चलते-फिरते हिस्से और बदलती स्थितियाँ शामिल हैं, जैसे कि बाहरी तापमान या ईंधन की गुणवत्ता, जिससे यह जानना कठिन हो जाता है कि सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए पंपों के दबाव को ठीक से कैसे समायोजित किया जाए।
हामेडन यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने पारंपरिक, धीमी गणनाओं पर निर्भर रहने के बजाय कंप्यूटर को खुद सबसे अच्छी सेटिंग्स सीखने के लिए प्रशिक्षित करके इस समस्या का समाधान निकाला है। उन्होंने बिजली संयंत्र के एक विशिष्ट संस्करण पर ध्यान केंद्रित किया जो इन प्री-वर्मिंग हीटर्स में से दो का उपयोग करता है। इस जटिल पहेली को सुलझाने के लिए, उन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक प्रकार 'डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग' का उपयोग किया। कल्पना कीजिए कि एक छात्र साइकिल चलाना सीख रहा है; वह संतुलन बनाने की कोशिश करता है, गिरता है, सुधार करता है, और फिर से प्रयास करता है जब तक कि वह सही लय नहीं पा लेता। यह कंप्यूटर प्रोग्राम भी इसी तरह काम करता है। यह एक 'एजेंट' के रूप में कार्य करता है जो पंपों के विभिन्न दबाव सेटिंग्स का लगातार परीक्षण करता है, परिणामों का अवलोकन करता है, और प्लांट के प्रदर्शन के आधार पर एक स्कोर प्राप्त करता है। समय के साथ, कंप्यूटर ऐसे निर्णय लेने के लिए सीख जाता है जो उत्पादित बिजली की मात्रा और ऊष्मा उपयोग की दक्षता को अधिकतम करते हैं, और इसके लिए उसे हर कदम पर किसी इंसान द्वारा बताए जाने की आवश्यकता नहीं होती।
शोधकर्ताओं ने बिजली संयंत्र का एक विस्तृत डिजिटल मॉडल बनाया और इसे अपने लर्निंग एल्गोरिदम से जोड़ दिया। उन्होंने कंप्यूटर का लक्ष्य एक साथ तीन विशिष्ट चीजों में सुधार करना रखा: कुल कार्य जो प्लांट कर सकता है, थर्मल दक्षता (यह गर्मी को बिजली में कितनी अच्छी तरह बदलता है), और एक्सर्जी दक्षता (यह उपलब्ध ऊर्जा का बिना बर्बाद किए कितनी अच्छी तरह उपयोग करता है)। कंप्यूटर को हजारों सिमुलेशन चलाने की अनुमति दी गई, जिसमें बाहरी तापमान और ईंधन की स्थितियाँ यादृच्छिक रूप से बदलती रहीं और पंप के विभिन्न दबाव संयोजनों का परीक्षण किया गया। एल्गोरिदम ने 'सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक' नामक पद्धति का उपयोग किया, जो निरंतर परिवर्तनों को संभालने और संभावनाओं के जटिल परिदृश्य में सबसे अच्छा रास्ता खोजने में विशेष रूप से कुशल है। इसने तेजी से अनुकूलित होना सीखा, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि भले ही वातावरण बदल जाए, प्लांट अपने चरम प्रदर्शन के करीब बना रहे।
प्रशिक्षण पूरा होने के बाद, परिणामों ने दिखाया कि कंप्यूटर ने इस प्रणाली को चलाने का एक अत्यधिक प्रभावी तरीका खोज लिया था। सर्वोत्तम परिदृश्यों में, अनुकूलित प्लांट ने 38.99 प्रतिशत की थर्मल दक्षता और 82.35 प्रतिशत की एक्सर्जी दक्षता प्राप्त की। इसने सिस्टम में बहने वाले पानी के प्रति किलोग्राम 888.2 किलोजूल का विशिष्ट कार्य आउटपुट भी उत्पन्न किया। ये संख्याएँ मानक संचालन की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार का प्रतिनिधित्व करती हैं, जो यह दर्शाती हैं कि बुद्धिमान प्रणाली उन पंप दबावों के लिए 'स्वीट स्पॉट' (इष्टतम बिंदु) खोज सकती है जिसे मानव इंजीनियर शायद चूक दें। यह प्रणाली उल्लेखनीय रूप से स्थिर रही; यहाँ तक कि जब शोधकर्ताओं ने स्थितियों को बदला, तो प्रदर्शन में 0.58 प्रतिशत से भी कम का उतार-चढ़ाव हुआ। यह निरंतरता बताती है कि यह विधि केवल कंप्यूटर सिमुलेशन में ही नहीं, बल्कि विभिन्न मौसमों और स्थानों में वास्तविक दुनिया के बिजली संयंत्रों में भी विश्वसनीय रूप से काम कर सकती है।
अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि विभिन्न कारक प्लांट के प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने पाया कि जैसे-जैसे बाहर की हवा का तापमान बढ़ा, दक्षता बनाए रखने के लिए पंपों के इष्टतम दबाव सेटिंग्स को थोड़ा समायोजित करना आवश्यक था। इसी तरह, टर्बाइनों और पंपों की स्वयं की दक्षता ने भी प्रमुख भूमिका निभाई; जब टर्बाइन अधिक कुशल थे, तो सिस्टम काफी अधिक बिजली पैदा कर सका। कंप्यूटर ने इन संबंधों को स्वचालित रूप से नेविगेट करना और वर्तमान स्थितियों के अनुरूप पहले, दूसरे और तीसरे पंप के दबाव को समायोजित करना सीख लिया। इस बुद्धिमान दृष्टिकोण का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि बिजली संयंत्र दक्षता और अनुकूलन क्षमता के उस स्तर के साथ काम कर सकते हैं जो पहले प्राप्त करना कठिन था, जो अधिक कुशल और टिकाऊ ऊर्जा उत्पादन की दिशा में एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है।
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