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Enregistrement W2088603478 · doi:10.1002/mats.200500018

Optimal Control of Batch MMA Polymerization with Specified Time, Monomer Conversion, and Average Polymer Molecular Weights

2005· article· en· W2088603478 sur OpenAlexaff
Baranitharan Sanmuga Sundaram, Simant R. Upreti, Ali Lohi

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Theory and Simulations · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBatch reactorMonomerPolymerizationMaximizationBatch processingOptimal controlComputer scienceMinificationMathematical optimizationPolymerMaterials scienceMathematicsChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Summary: In this paper, the optimal control policies are determined for the free‐radical polymerization of methyl methacrylate (MMA) in a non‐isothermal batch reactor. The temperature of the fluid inside reactor‐jacket is used as the control function to realize four different optimal control objectives. Each objective is formulated to optimize a given variable simultaneously specifying another. The first two objectives target the maximization of monomer conversion in a specified operation time, and the minimization of operation time for a specified, final monomer conversion. The last two objectives target the maximization of monomer conversion for specified, final number‐ and weight‐average polymer molecular weights. The realization of these objectives is expected to be very useful for the batch production of polymers. To meet the specification of an optimization variable other than time, the differential model of batch process is expressed and utilized in the range of specified variable. Equations are provided for Jacobian evaluations to help in the accurate solution of process model. A genetic algorithms‐based optimal control method is applied to realize the four optimal control objectives. The results of this application show considerable improvements in the performance of batch MMA polymerization. magnified image

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 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 enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,744

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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