Development of a vision‐based online soft sensor for oil sands flotation using support vector regression and its application in the dynamic monitoring of bitumen extraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extraction from oil sands is a crucial step in the industrial recovery of bitumen. It is challenging to obtain online measurements of process outputs such as bitumen grade and recovery. Online measurements are a prerequisite for innovating better process control solutions for process efficiency and cost reduction. We have developed a soft sensor to provide online measurements of bitumen grade and recovery in a flotation‐based oil sand extraction process. Continuous froth images were captured using a VisioFroth camera system on a batch flotation unit. A support vector regression (SVR) model with a Gaussian kernel was constructed to develop a soft sensor for bitumen grade and recovery using froth image features as the inputs. The model was trained and validated for batch flotation of different grades of oil sands ore at industry‐relevant process conditions. A Dean‐Stark analyzer was used to obtain offline grade and recovery measurements that were used to calibrate the soft sensor. Mean squared errors (MSE) of 62 and 74 were achieved for grade (%) and recovery (%), respectively, and this was obtained using 5‐fold cross validation. The developed soft sensor model has been applied successfully in the real‐time dynamic monitoring of flotation grade and recovery for different grades of ore and operating conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».