Integrated operation optimization strategy for batch process based on process transfer model under disturbance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An integrated operation optimization strategy based on the process transfer model (PTM) is proposed in this work, which combines the batch‐to‐batch optimization method and the within‐batch optimization method. The data‐driven tool with the joint‐Y partial least squares (JYPLS) model is utilized to transfer rich information from a similar old process to the new process to assist the establishment of the model of the new process. However, differences invariably exist between similar batch processes, which can bring about a fateful necessary condition of optimality (NCO) mismatch. Although the traditional batch‐to‐batch optimization method can overcome the problem of plant‐model mismatch between batches, it is helpless to deal with the problem of mismatch and disturbance during a single batch operation. For the sake of settlement of problems, the within‐batch optimization method is introduced. The main advantages of the integrated operation optimization strategy are (i) the plant‐model mismatch and disturbances within the batch or during batches can be solved, (ii) the suboptimal results of batch‐to‐batch optimization can be further compensated, and (iii) the optimization performance is better by discretizing the control profile into several intervals. Taking the cobalt oxalate synthesis process as a simulation study, the superior performance of the proposed strategy is illustrated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».