Distributional uncertainty analysis and robust optimization in spatially heterogeneous multiscale process systems
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Multiscale models have been developed to simulate the behavior of spatially‐heterogeneous porous catalytic flow reactors, i.e., multiscale reactors whose concentrations are spatially‐dependent. While such a model provides an adequate representation of the catalytic reactor, model‐plant mismatch can significantly affect the reactor's performance in control and optimization applications. In this work, power series expansion (PSE) is applied to efficiently propagate parametric uncertainty throughout the spatial domain of a heterogeneous multiscale catalytic reactor model. The PSE‐based uncertainty analysis is used to evaluate and compare the effects of uncertainty in kinetic parameters on the chemical species concentrations throughout the length of the reactor. These analyses reveal that uncertainty in the kinetic parameters and in the catalyst pore radius have a substantial effect on the reactor performance. The application of the uncertainty quantification methodology is illustrated through a robust optimization formulation that aims to maximize productivity in the presence of uncertainty in the parameters. © 2016 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 62: 2374–2390, 2016
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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