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Enregistrement W1514562855 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4054

AN INTEGRATED, REAL-TIME APPROACH TO PROCESS CONTROL SYSTEM DESIGN EDUCATION

2011· article· en· W1514562855 sur OpenAlexafffundvenueabout
Brent R. Young, William Y. Svrcek

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésInstrumentation and control engineeringProcess (computing)Process controlControl (management)Advanced process controlEngineeringDomain (mathematical analysis)Computer scienceEngineering managementSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the chemical and process industries, ever more emphasis is being placed upon extracting increasingly greater value from plant equipment, with substantial interest in energy efficiency and responsible environmental stewardship. Improved process control is almost unique in its ability to deliver substantial operational efficiency and environmental improvements with relatively little additional capital investment. As such, process control has become one of the most sought after skills within the chemical and process industries. Industry needs graduates that are educated in the latest and most relevant skills. Industry practitioners rely heavily on commercially available process simulation tools and hands on, time domain based control strategy development techniques, e.g. [1-2]. This paper describes an integrated, real-time approach to the education of undergraduate chemical engineering students in process control system design [3-4]. The real-time approach to process control system design education integrates introductory process control education and industrial practice. The approach focuses on the more applied and practical time domain based techniques derived from modern process simulation. The use of computers is a central theme to the approach, and their use in simulations and the software is carefully introduced. The students gain a thorough understanding of instrumentation, process design versus controllability trade offs, control loop configurations and tuning, practical techniques for the control of unit operations and basic plant-wide control. This integrated, real-time approach to the education of undergraduate chemical engineering students in process dynamics and control has been taught as a capstone subject at the University of Calgary since 1997 using active, “hands on” or resource based learning [5-6]. A small number of lectures at the beginning of the course are advocated from a learning perspective to motivate students rather than to simply transmit information. A majority of “hands on” tutorial and / or simulation sessions are recommended on case studies, workshops or projects facilitated by the instructors [7]. The approach is illustrated by examples from this capstone course.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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