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Enregistrement W2139712475 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4055

HEAT EXCHANGER NETWORK OPTIMIZATION AND CONTROLLABILITY USING DESIGN RELIABILITY THEORY

2011· article· en· W2139712475 sur OpenAlexaffvenue
Rodolfo Tellez, Brent R. Young

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesLehigh University
Mots-clésControllabilityFlexibility (engineering)Reliability (semiconductor)Reliability engineeringProbabilistic designConstraint (computer-aided design)Heat exchangerComputer scienceControl theory (sociology)Mathematical optimizationControl (management)EngineeringEngineering design processMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a given heat exchanger network (HEN) it is often necessary to determine its behaviour to disturbances in supply temperature and/or inlet flow rate variations, that is its ability/flexibility to meet the design requirements at new operating conditions. An analysis of the HEN flexibility is very useful to assess other design options and in the design of a robust control structure. The use of design reliability theory coupled with fuzzy design uncertainties can be used to determine the possibility of violating the HEN constraints. This measures the potential of the design failure rather than the frequency of failure, the latter being measured by probability theory. The HEN constraints considered in this work are the target temperatures, hot/cold utility flow rate and heat transfer area/overall coefficient (UA). If the design under consideration results in a significant value of the failure possibility for any of these constraints, then this HEN design will require either a modification of the design or the establishment of a specific requirement in the control system. The case study treated in this paper shows that design reliability theory is a useful tool for determining HEN constraint violations that will require special attention from a control point of view, that is controllability analysis. Thus this approach has proven to be a useful tool for determining design changes and for developing a workable control scheme for HEN designs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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