Bootstrapped Gross Error Detection for Efficient and Fault-Tolerant Real-Time Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Real-time optimization (RTO) is a model-based approach for generating economically optimal steady-state process set points. The process model used in RTO requires reconciliation with the plant through parameter estimation, which uses online measurements. In the presence of sensor faults causing measurement bias, the estimation layer can result in suboptimal set points that may violate safety, environmental, or operational constraints. Herein, a gross error detection approach is proposed to determine measurement sets that exclude faults, thus avoiding estimation errors propagating to the set points and ensuring safe operation. This is achieved by computing parameter estimate samples offline using varying measurement combinations and bootstrapping available plant data. The resulting parameter estimates are subjected to single-sample t-tests to determine which estimates are significantly different; these correspond to the measurement that have the highest probability of being faulty. The computational complexity of the algorithm is discussed, whereby it is shown to be related to the observability criteria and number of measurements. A continuously stirred tank reactor with an upper bound on heat generation is used to exemplify the proposed approach in a process safety setting. The incidence of constraint-violating operation is observed to decrease in both frequency and severity when using the proposed framework; thus, the resulting set points are economical while ensuring safe heating limits are respected during operation.
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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 ».