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Enregistrement W2023477124 · doi:10.1002/cjce.20194

Enhanced model predictive control of a catalytic flow reversal reactor

2009· article· en· W2023477124 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of AlbertaPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneModel predictive controlContinuous stirred-tank reactorPlug flow reactor modelVolumetric flow rateCombustionInertCatalysisInletEnergy balanceCatalytic combustionChemistryControl theory (sociology)Nuclear engineeringMechanicsThermodynamicsEngineeringComputer sciencePhysicsPhysical chemistryControl (management)Mechanical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The combustion of lean methane air mixtures in a catalytic flow reversal reactor (CFRR) is studied using a two dimensional heterogeneous continuum model, based on mole and energy balance equations for the solid (the inert and catalytic sections of the reactor) and the fluid phases. Following a design of experiments (DOE), many simulations were carried out to investigate the reactor performance. The results show the impact on the methane conversion and the maximum temperature in the reactor of key process parameters such as the methane inlet concentration, the superficial gas velocity, the switching time, and the mass extraction rate. A simple empirical model is deduced to predict the maximum temperature and conversion of methane in the reactor at stationary state. This model is combined with a model predictive control (MPC) strategy in the form of a terminal constraint to improve the controller performance. Results show that the control of the reactor is improved.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,162 · 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