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Enregistrement W2508166680 · doi:10.1021/ie504995n

Economic Model Predictive Control of Wastewater Treatment Processes

2015· article· en· W2508166680 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésBenchmark (surveying)Model predictive controlEffluentSewage treatmentComputer scienceWastewaterWork (physics)Control (management)Operating costQuality (philosophy)Component (thermodynamics)Process engineeringEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEngineeringWaste managementArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater treatment is an integral component in the sustainable development of our society. Optimal control and operation is critical to the efficiency and economics of a wastewater treatment plant. In this work, we apply economic model predictive control (EMPC) to a wastewater treatment plant and compare its performance with two commonly used control methods. Specifically, we take advantage of the benchmark simulation model no. 1 provided by the International Water Association to simulate a biological wastewater treatment plant. A computationally efficient EMPC developed recently is adopted in this work to optimize the effluent quality and operating cost directly. The performance of the EMPC is compared with a proportional-integral (PI) control scheme and a regular tracking model predictive control (MPC) scheme from different perspectives including effluent quality and operating cost. The simulation results demonstrate that EMPC has the potential to significantly improve effluent quality and reduce operating cost simultaneously compared with PI and MPC schemes.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,804

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,224 · 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