A Protocol for the Estimation of Parameters in Process Models: Case Studies with Polymerization Scenarios
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summary: As our understanding of chemical processes increases, the complexity of the models developed to describe them also increases. In most cases the equations are nonlinear in the inputs and parameters, and must be solved numerically. At present in estimating parameters for large process models, there are two shortcomings in the existing knowledge about (multiresponse) parameter estimation. The first is, how effective is the present parameter estimation methodology when applied to large models, and the second is, can any advantage be gained from considering the parameter estimation problem as a whole. This paper will address these questions, by revisiting the various steps of a parameter estimation protocol. There is little discussion in the literature as to how all the steps for parameter estimation are related. In the development of this protocol all of the steps for parameter estimation will be revisited: parameter sensitivity analysis, statistical design of experiments, estimation of parameters and confidence regions. By considering all these steps as a whole the overall parameter estimation procedure can be more efficient and some pitfalls, such as local optima and incorrect confidence regions, may be dealt with in an appropriate manner. To illustrate the application of the protocol, two case studies related to polymerization models are presented. These case studies illustrate some of the problems that may be encountered in the parameter estimation process and how the proposed protocol can aid in overcoming them. Plot of conversion versus time for the copolymerization of styrene/methyl methacrylate. image Plot of conversion versus time for the copolymerization of styrene/methyl methacrylate.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle