ARX/NARX modeling and PID controller in a UV/H2O2 tubular photoreactor for aqueous PVA degradation
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Notice bibliographique
Résumé
Water-soluble polymers are widely employed as additives in many different industries. The need to treat sewage contaminated with water-soluble polymers is essential to prevent persistent pollutants from entering our environment. The advanced oxidation process (AOP), UV/H 2 O 2 process, is used in this study to degrade polyvinyl alcohol (PVA) in aqueous solutions. However, a suitable modeling approach and a control scheme are required to remove the PVA polymer and reduce hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) residual in the treated effluent within a safe level to prevent adverse effects on the aquatic system as well as subsequent biological processes. This study presents black-box modeling for identifying the dynamics of polyvinyl alcohol (PVA) degradation in a series of UV/H 2 O 2 photo-reactors, where the process input and response variables are inlet hydrogen peroxide concentrations and effluent pH , respectively. Data processing, model development, and process simulation are performed using MATLAB R2019b software. In this study, the linear AutoRegressive with eXogenous input (ARX), non-linear ARX (NARX), and Hammerstein-Wiener models are considered as base system models, where the sigmoid-network-based NARX produced the best representation with 82.24% of the trainset and 76.28% of the validation-set of the process dynamics. The design of PID controllers tuned using ARX and sigmoid-network-based NARX models are discussed, and the controller performance is analyzed for set-point tracking and disturbance rejection through simulation studies. The closed-loop response of ARX-PID and NARX-PID are deemed adequate. In fact, the NARX-PID performs much better for the studied process achieving an integrated absolute error (IAE) of 0.6211 with a settling time of 4.63 h, whereas the ARX-PID has lower IAE (0.4238) and produces a more aggressive controlled output response robust in disturbance rejection. Thus, ARX-PID is adequate for frequent process disturbances but less suitable for process set-point tracking.
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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 découle