KNOWLEDGE-BASED REASONING ENHANCED CONTROL SYSTEM FOR<i>IN-SITU</i>BIOREMEDIATION PROCESSES
Notice bibliographique
Résumé
This study describes the development of a dynamic knowledge-based reasoning-enhanced model predictive control system (KBRECS) for in-situ bioremediation processes. The automated control system balances the complex physical, chemical, and biological processes involved in the remediation process while minimizing overall cost of the entire remediation process. The control system includes an optimization subsystem and a monitoring subsystem. The optimization subsystem consists of a simulation model supported by an optimization function which is designed to generate a series of optimal control actions. The monitoring subsystem is a knowledge-based system which is designed to monitor and adjust the online control actions. The numerical simulation model describes the fate and transport of the subsurface contaminants. The optimization function is a constrained, nonlinear function that has been implemented using a genetic algorithm (GA). Intermediate genetic algorithm individuals are indexed and stored in the knowledge base, thereby reducing search times for values to replace the unqualified schemes used by the monitoring subsystem. The system was applied to a lab experiment and compared with the control system presented in [9]. The results indicated that the knowledge based reasoning system enhanced the control system by generating an appropriate control strategy and adjusting control actions promptly. This helps to enhance efficiency in control of the in-situ bioremediation process at petroleum-contaminated groundwater systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».