Optimizing process parameters to increase the quality of the output in a separator : An application of Deep Kernel Learning in combination with the Basin-hopping optimizer
Notice bibliographique
Résumé
Achieving optimal efficiency of production in the industrial sector is a process that is continuously under development. In several industrial installations separators, produced by Alfa Laval, may be found, and therefore it is of interest to make these separators operate more efficiently. The separator that is investigated separates impurities and water from crude oil. The separation performance is partially affected by the settings of process parameters. In this thesis it is investigated whether optimal or near optimal process parametersettings, which minimize the water content in the output, can be obtained.Furthermore, it is also investigated if these settings of a session can be testedto conclude about their suitability for the separator. The data that is usedin this investigation originates from sensors of a factory-installed separator.It consists of five variables which are related to the water content in theoutput. Two additional variables, related to time, are created to enforce thisrelationship. Using this data, optimal or near optimal process parameter settings may be found with an optimization technique. For this procedure, a Gaussian Process with the Deep Kernel Learning extension (GP-DKL) is used to model the relationship between the water content and the sensor data. Three models with different kernel functions are evaluated and the GP-DKL with a Spectral Mixture kernel is demonstrated to be the most suitable option. This combination is used as the objective function in a Basin-hopping optimizer, resulting in settings which correspond to a lower water content.Thus, it is concluded that optimal or near optimal settings can be obtained. Furthermore, the process parameter settings of a session can be tested by utilizing the Bayesian properties of the GP-DKL model. However, due to large posterior variance of the model, it can not be determined if the process parameter settings are suitable for the separator.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».