Design of an online learning scheme for quality prediction in refining and chemical units
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The refining and chemical production process is highly complex, with various uncertainties leading to fluctuations in product quality or even non‐compliance with standards. This makes real‐time monitoring of product quality essential. In recent years, with the advancement of digitalization and intelligent technologies, many quality prediction methods based on mechanistic or data‐driven modelling have emerged. However, for refining and chemical processes characterized by high dimensionality, strong coupling, and multiple working conditions, these methods may suffer from model mismatches and other limitations. Therefore, this study introduces an online learning approach for quality prediction in refining and chemical units, aiming to extract feature data across multiple working conditions from historical records without relying on process models. The method begins by efficiently extracting steady‐state data from process variables using filtering and fluctuation detection techniques. K‐means clustering and support vector data description (SVDD) are then applied to extract features at typical process points, while an innovative incremental principal component analysis (IPCA) method is employed to determine the optimal number of clusters for precise data classification. Additionally, a novel solution addresses matching issues between data sampled at different intervals, integrating process variables, working conditions, and quality indicators based on expert knowledge. A case study of a catalytic cracking distillation unit demonstrates the feasibility of the approach, highlighting its significant implications for quality prediction and online soft sensors, as well as its strong potential for future application across multiple units.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».