KNOWLEDGE-BASED REASONING ENHANCED CONTROL SYSTEM FOR<i>IN-SITU</i>BIOREMEDIATION PROCESSES
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.
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.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle