Verification of a Neural Network Based Predictive Emission Monitoring Module for an RB211-24C Gas Turbine
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a verification of a Predictive Emission Monitoring (PEM) model developed for a non-DLE RB211-24C gas turbine used at a natural gas compressor station on the TransCanada Pipeline System in Alberta, Canada. The basis and methodology of the PEM model is first described, and its predictions were compared to recent Continuous Emission Monitoring (CEM) data obtained at different engine load conditions varying from 10 to 19 MW (site condition). The PEM model is based on an optimized Neural Network (NN) architecture which takes 6 fundamental engine parameters as input variables. The model predicts NOx (dry) as an output variable. The NN was trained using CEM measurements comprising four sets of actual emission data collected over four different dates in four different seasons during 2000, and at different operating conditions covering the range of the engine operating parameters. The PEM model was then implemented in the station Compressor Equipment Health Monitoring (CEHM) system and NOx predictions were reported online on a minutely basis for several months and NOx emission trends were captured and analyzed. Comparison between predictions and stack measurements shows a fairly good agreement between the PEM and CEM data within ±10 ppm (dry).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».