Machine learning for early detection of distillation column flooding
Notice bibliographique
Résumé
• Demonstrates effectiveness in realistic navigation scenarios with obstacles via simulation. • The issue with data scarcity surrounding the application of supervised ML for flooding detection is addressed. • The time-series generative adversarial network is used to generate synthetic data while preserving the temporal order. • Sets of industrial data are used to demonstrate the efficacy of the algorithm. Flooding in a distillation column is an abnormal event that limits the operations of the column and eventually leads to plant shutdown if not prevented. Recently, machine learning (ML) has been widely employed in process engineering to uncover critical patterns in data. Supervised ML methods can predict flooding by monitoring pressure changes in the column. However, one of the challenges of applying supervised ML methods for predicting flooding in distillation columns is the need for large volumes of flooding data. Flooding events are rare compared to normal operations, resulting in an imbalanced dataset. To address this, we used a time-series generative adversarial network to generate synthetic flooding data by preserving the temporal patterns of the original dataset. With this extra data, we trained supervised ML models to predict flooding by forecasting the pressure drops. Our results show that flooding can be detected 19 min in advance, and supervised ML methods outperformed unsupervised ML methods like PCA and Autoencoders in early detection.
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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 | 0,001 |
| 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 ».