Economic model predictive control of a high-pressure grinding rolls circuit: energy considerations
Notice bibliographique
Résumé
Mineral processing plants remain nowadays infamous for their low energy efficiency. Economic model predictive control (EMPC), by directly considering the energy costs, could possibly help reducing their footprint, but its environmental benefits are yet to be quantified. In an attempt to cast some light on this topic, this manuscript compares EMPC to advanced regulatory control (ARC) in scenarios with identical ore hardness disturbance sequences using the net value and the specific energy as metrics. The simulated circuit comprises a high-pressure grinding rolls (HPGR), a ball mill, and a flotation circuit. It is based on population balance modelling and is an extension of previous work. The ARC system consists of proportional-integral controllers maximizing the plant feed rate with override constraint handling. The results show that 1) The EMPC cost criterion must contain weights on the changes of the manipulable variables to ensure stability, 2) advanced regulatory control can generate the same economic performance as EMPC because the system's constraints define the economic optimum, and 3) the EMPC can minimize the specific energy by saturating the HPGR circuit circulating load with a hybrid criterion that penalizes power draw.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».