Modelling and optimization of a multistage flash desalination process
Notice bibliographique
Résumé
The multistage flash (MSF) desalination process is a widespread and vitally important process for satisfying the needs of citizens of arid land such as in the Middle East Countries. MSF processes are large and complex plants, and a number of simplifying assumptions must be used in order to provide first principle models for simulating and predicting their operation. This article describes the development and application of artificial neural networks (ANNs) as a modelling technique for simulating, analyzing, and optimizing MSF processes. Real operational data is obtained from an existing MSF plant during two modes of operation: a summer mode and a winter mode. ANNs based on a feed-forward architecture and trained by the backpropagation algorithm with momentum and a variable learning rate are developed. The networks can predict different plant performance outputs including the distilled water produced and top brine temperature. The inputs to the ANNs are based on engineering know-how of the operation of the plant. The predictions of the prepared networks were compared to actual measurements. Good agreements were obtained. In addition to their use as a training tool for new operators and for decision-making, the prepared networks were used to optimize the performance of the plant. A composite objective function that consists of the different plant performance measures was used in conjunction with the prepared ANNs within an optimization model. The ANN model serves as an accurate and more convenient replacement of first principle models or plant data. The decision variables over which optimization was carried out are subjected to constraints to ensure that maximum and minimum bounds are adhered to as well as safety considerations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».