Domain-informed operation excellence of gas turbine system with machine learning
Notice bibliographique
Résumé
The domain-consistent adoption of artificial intelligence (AI) remains low in thermal power plants due to the black-box nature of AI algorithms and low representation of domain knowledge in conventional data-centric analytics. In this paper, we develop a MAhalanobis Distance-based OPTimization (MAD-OPT) framework that incorporates the AI models and Mahalanobis distance-based constraint to introduce domain knowledge into data-centric analytics. The developed MAD-OPT framework is applied to maximize thermal efficiency and minimize turbine heat rate for an industrial 395 MW capacity gas turbine system. Artificial neural network (ANN) models are trained to predict thermal efficiency, power and turbine heat rate with more than 95% accuracy on the test dataset. The MAD-OPT framework yields 0.1 percentage point relative improvement in thermal efficiency during complete power ramp-up from gas turbine system when operated at ambient temperature of 22 °C than at 34 °C. The robust-optimal values of thermal efficiency (40.99 ± 0.16%) and turbine heat rate (8820 ± 32.82 kJ/kWh) are estimated at the power generation of 305 MW and ambient temperature of 26 °C. More importantly, the framework is successfully deployed to estimate optimal process conditions beyond the design limit of the gas turbine system, addressing the barrier of ANN-based extrapolation in untrained operating space. We also demonstrate that implementing data-centric optimization analytics without incorporating domain-informed constraints may provide ineffective solutions that may not be implementable in the real operation of the gas turbine system. The MAD-OPT framework has demonstrated to adapt with the real-time operating constraints of industrial operations of gas turbine system which may advance the safe and domain-compliant AI adoption to enhance the operation excellence of thermal power systems. • MAhalanobis Distance-based OPTimization (MAD-OPT) framework is presented. • MAD-OPT provides domain-consistent optimal solutions for gas turbine system. • MAD-OPT estimates domain-compliant process conditions to produce power beyond the design limits. • Domain-consistency is critical for safe AI adoption in power systems. • Thermal efficiency of 40.99 ± 0.16% is estimated at 305 MW production from gas turbine system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».