A CFD assisted control system design with applications to NO<sub><i>x</i></sub>control in a FGR furnace
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel technique to design control systems for industrial processes with non-linear distributed parameters is proposed. The technique utilizes computational fluid dynamics (CFD) simulation to extract the most essential characteristics from the non-linear industrial process, and then represent them as a set of linear dynamic models around a specific operating point. Based on the linear dynamic representation, a closed-loop feedback linear control system can be designed to maintain the desired performance for the system around the chosen operating point. To illustrate such a design process, an industrial reheating furnace with flue gas recirculation (FGR) is selected herein. The method involves the numerical solution of the partial differential equations describing the fluid flow, heat transfer and combustion process in the furnace. The resulting dynamic relations between the furnace inputs and outputs can then be represented in terms of a multi-input and multi-output transfer function matrix. The objective of the control system is then to maintain the optimally selected furnace operating conditions and compensate for any deviations caused by disturbances to minimize the nitric oxides (NO x ) emission through feedback mechanisms. The performance of the closed-loop controlled furnace is evaluated not only in the linear domain, but also with the detailed full-scale non-linear CFD model. The results have shown that the proposed method is viable and the designed control system can indeed minimize the deviation of the furnace from the desired operating conditions and hence to prevent any excessive NO x formation in the combustion process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».