An Integrated Simulation-based Process Control and Operation Planning (IS-PCOP) System for Marine Oily Wastewater Management
Notice bibliographique
Résumé
An ideal combination of process control and operation planning can reduce system cost and maximize economic and environmental benefits. This research proposed an integrated simulation-based process control and operation planning (IS-PCOP) system by using neural networks, genetic algorithm, multistage principle, and Monte Carlo simulation. It could well link process control and operation planning by simultaneously adopting different time-scales in computation. The hourly process control strategy forwarded the results to the operation planning module where long-term arrangements could be further evaluated. The use of ANN modeling also played a key role in predicting the nonlinear behavior of complex processes. In addition, Monte Carlo simulation yielded a better insight on uncertainties, which may arise from a number of different sources. A case study on marine wastewater management was carried out to demonstrate the efficacy of the proposed approach. Six different treatment standards (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, and 30 μg L?1) were examined over a 20-day period and the 20 μg L?1 standard appeared to be the most economic option with a mean net cost of $18 per day. As compared to the traditional operation planning without process control, the integrated approach achieved more economically competitive results. By addressing the uncertainties and expressing the results in probability distributions, the decision makers would have more confidence in making decisions on both short- and long-term operations. It was concluded that the combination of process control and operation planning could help meet the economic objectives and ensure timely completion of the tasks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».