An ontology‐based procedure knowledge framework for the process industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Process industry enterprises rely heavily on expert experience in production, and expert knowledge is stored in multiple formats like, pictures, texts, videos, etc. Several isolated islands of information or knowledge are formed, and they are difficult to store, share, and expand upon. Therefore, the same procedure appears multiple times in different application scenarios, such as optimization scheduling, optimization operation, or fault diagnosis. If redundant knowledge is paid too much attention, decision‐makers will not be able to comprehensively consider business knowledge. Thus, a novel framework is proposed for the process industry to manage procedure knowledge. This paper first divides the detailed procedure of process plants into four layers, that is, raw materials, intermediate materials, operation, and products based on the P‐graph theory, which involves virtual hierarchies, nodes, and operations. Second, the domain ontology‐based procedure knowledge model is constructed. Finally, two experimental cases, the Tennessee Eastman (TE) and the ethylene production process, are studied to verify the procedure knowledge framework (PKF). The PKF provides a useful foundation for the subsequent construction of a superstructure model based on the P‐graph theory and is different from the previous industrial process industrial ontology model. The PKF has a theoretical basis for simulation calculation and makes future work based on PKF more accurate and interpretable.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».