MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165744450 · doi:10.11159/rtese21.303

ARX-PID/NARX-PID Modelling and Control of UV/H2O2 TubularPhotoreactor for PVA Degradation in Water

2021· article· en· W3165744450 sur OpenAlexaff
Yi Lin, Mehrab Mehrvar, Ramdhane Dhib

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference of Recent Trends in Environmental Science and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPID controllerDegradation (telecommunications)Nonlinear autoregressive exogenous modelControl theory (sociology)Water treatmentChemistryChemical engineeringComputer scienceMaterials scienceAutoregressive modelControl engineeringControl (management)Environmental scienceTemperature controlEnvironmental engineeringEngineeringMathematicsArtificial intelligenceEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various industries rely on water-soluble polymers as additives, therefore, it is imperative to treat them so that they do not enter our environment as persistent pollutants. Though used as a leading method for degradation of organic pollutants, biological treatment can only treat wastewater that is readily degradable by living organisms. If that is not possible, researchers mainly focused on the oxidation of polyvinyl alcohol (PVA) in an Advanced Oxidation Process (AOP) such as UV/H2O2 process as an easy process owing to its relatively developed kinetics, non-selective degradation, low cost, and ease in operation at large-scale [1-3]. In particular, the UV/H2O2 process requires modelling to establish a control system that prevents adverse effects of PVA and residual hydrogen peroxide (H2O2) to the aquatic system and subsequent biological processes by maintaining H2O2 residuals in the treated effluent within a safe level. During this study, the performance of black-box methods was examined in determining the dynamics of polyvinyl alcohol degradation in various UV/H2O2 systems, where process inputs and responses involved hydrogen peroxide concentration and acidity, respectively. The complete data analysis and model fitting is undertaken with MATLAB R2019b software. Models including the linear AutoRegressive with eXogenous Input (ARX), the nonlinear ARX (NARX), and the Hammerstein-Wiener model are compared for their success in providing an accurate representation of statistical dynamics. Comparatively, the sigmoidnetwork-based NARX was better at representing the process dynamics when compared to others. The study also explores the design of PID controllers via ARX and sigmoid-network-based NARX models and analyzes controller performance for set-point tracking and disturbance rejection. The ARX-P, ARX-PI, NARX-P, and NARX-PI controllers were not adequate for a good control design as they exhibit higher offset from set-point, higher overshoot, and longer settling time. The ARX-PID and NARX-PID provide adequate closed-loop responses, while NARX-PID seems better suited for the studied process. However, the ARX-PID has a higher IAE and produces a more robust output response against disturbances as it is adequate for processing disturbances but less useful in tracking process set-points. As a result, to compensate for the complexity in generating models and tuning the parameters with the NARX model, an approximation based on the ARX model is appropriate when its implementation will be followed by another set-up for H2O2 elimination. Although feasibility of linear control scheme was presented, it is suggested that similar scenarios should be considered in future designs, validations, and performance evaluations of the entire controlled system, especially for improving controller robustness by implementing multivariate adaptive controls and linear or non-linear predictive controls

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,305

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,198 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the International Conference of Recent Trends in Environmental Science and EngineeringMême sujetWater Quality Monitoring TechnologiesTravaux en français237 207