MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1987082152 · doi:10.1109/acc.2012.6314978

Design of a model predictive controller for interface level regulation in oil sands separation cells

2012· article· en· W1987082152 sur OpenAlexafffund
A. Narang, Sirish L. Shah, Tongwen Chen, Eliyya Shukeir, Ramesh Kadali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSuncor Energy Incorporated
Mots-clésArithmetic underflowModel predictive controlInterface (matter)AsphaltProcess (computing)Computer scienceExtraction (chemistry)Controller (irrigation)Separation (statistics)Separation processProcess engineeringPID controllerControl theory (sociology)EngineeringControl engineeringControl (management)ChromatographyArtificial intelligenceTemperature controlBubbleMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Separation cells used in primary extraction in the oil sands industry are integral components in the overall process of bitumen extraction. Good regulation of the interface level between the bitumen froth and the middlings in these cells can result in a significant improvement in bitumen recovery and heavily influence process economics. This paper details a case study application of identification and the design of a model based predictive controller for the separation cell process. Model predictive control (MPC) using linear models is designed, implemented and tested in real time on the industrial separation cell. The test results show that the MPC scheme provides significant benefits over current operation which uses a PID controller. The benefits include significant reduction in the variance of the interface level and underflow pump movement, resulting in higher bitumen recovery, smoother operations downstream and pump energy savings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Control Systems OptimizationTravaux en français237 207