Optimization of Biogas Steam Reforming Toward Low Carbon Hydrogen Production Using Integrated Artificial Neural Network and Genetic Algorithm

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Demonstrates a hybrid AI-optimization approach for chemical process design, applicable to other hydrogen production pathways.

🏢実務担当者:Provides a data-driven tool to identify optimal operating conditions for biogas-to-hydrogen plants, improving yield and reducing costs.

🏛政策担当者:Highlights the potential of AI-enhanced process optimization to accelerate low-carbon hydrogen deployment, informing R&D support policies.

水素は多用途のエネルギーキャリアとして特定されており、脱炭素化と増大する世界のエネルギー需要への対応という実行可能な経路を提供する。有機物の嫌気性消化から生成されるバイオガスは、水蒸気改質プロセスを用いた水素製造の原料として役立つ可能性がある。本研究は、Artificial Neural Network (ANN) と Genetic Algorithm (GA) を統合し、バイオガス原料を用いた低炭素水素製造のための水蒸気改質プロセスの最適化を調査する。プロセスの平衡ベースの定常状態シミュレーションは、ニューラルネットワークのトレーニング、検証、テスト用のデータを生成するために Aspen HYSYS を用いて開発された。最適化のために考慮された主要なプロセスパラメータには、バイオガス流量、水蒸気流量、改質器温度、改質器圧力が含まれ、応答変数として改質器出口での水素モル分率が用いられた。4-12-1 アーキテクチャを持つ2層フィードフォワードニューラルネットワークがシミュレーションデータでトレーニングされ、相関係数 (R値) 0.99 を達成した。この ANN モデルは GA の適合度関数内に統合され、水素モル分率を最大化しながらコーキングによる触媒失活のリスクを低減するために、水蒸気対炭素比の制約 ≥ 2.5 の条件下でプロセスパラメータを反復的に最適化した。特定された最適パラメータは、バイオガス流量 63 kg/h、水蒸気流量 62.04 kg/h、改質器温度 1000°C、改質器圧力 12.34 bar であり、ANN モデルによって予測された改質器出口での最大水素モル分率 0.5536 に対応する。これらの最適パラメータを Aspen HYSYS モデルに対して検証したところ、相対誤差は 2.67% であり、改質器出口での水素収率は 98.53% であった。提案されたハイブリッド ANN-GA フレームワークは、収率を向上させながら運用の信頼性と効率を維持する最適な運転条件を決定するための、堅牢で体系的なアプローチを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Hydrogen has been identified as a versatile energy carrier, offering a viable route to decarbonize and meet escalating global energy demands. Biogas produced from the anaerobic digestion of organic matter can potentially serve as a feedstock for hydrogen production using steam reforming process. This research investigates the optimization of a steam reforming process utilizing biogas feedstock for low-carbon hydrogen production using Artificial Neural Network (ANN) integrated with Genetic Algorithm (GA). An equilibrium based steady-state simulation of the process was developed using Aspen HYSYS to generate data for neural network training, validation and testing. Key process parameters considered for optimization include: biogas flow rate, steam flow rate, reformer temperature and reformer pressure with hydrogen mole fraction at reformer outlet as the response variable. A two-layer feedforward neural network with 4-12-1 architecture was trained on simulation data, achieving a correlation coefficient (R-value) of 0.99. This ANN model was integrated within the fitness function of GA to iteratively optimize process parameters subject to a steam-to-carbon ratio constraint ≥ 2.5 to maximize hydrogen mole fraction while reducing the risk of catalyst deactivation via coking. The optimal parameters identified were 63 kg/h biogas flow rate, 62.04 kg/h steam flow rate, 1000°C reformer temperature, and 12.34 bar reformer pressure corresponding to a maximum hydrogen mole fraction of 0.5536 at the reformer outlet as predicted by the ANN model. Validation of these optimal parameters against the Aspen HYSYS model showed a relative error of 2.67% and 98.53% hydrogen yield at the reformer outlet. The proposed hybrid ANN-GA framework provides a robust, systematic approach for determining optimal operating conditions that enhance yield while maintaining operational reliability and efficiency.

• openalex https://doi.org/10.69997/pse.100137first seen 2026-07-15 05:01:24