Modelling and Validation of Evaporation Systems; Mass & Energy Balances
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the performance of evaporation systems, performance parameters such as overall heat transfer coefficient and evaporation rate need to be evaluated. These parameters are difficult measure and therefore need to be calculated using other measured data. Alfa Laval Technologies AB have evaporation systems connected to the cloud that record measured data for evaluation. In this degree project 3 models for 3 different evaporation systems, a 1- effect system, a 2-effect system, and a 3-effect system, were developed in python. These models should be able to process the measured data and with it calculate and deliver information about system performance. The models were based on simple dynamic mass & energy balances for an evaporation system that were solved using the python function ”scipy.ompimize.minimize” in the python package ”scipy”. In the end the models all models fulfil the requirements however, the 1-effect system cannot collect data from the cloud and can only be run with a specific set of measured data points. All systems were validated by comparing model results to validated results, the 1-effect system using measured data and the 2- and 3-effect systems using an existing program for determining system performance. The validation showed that the 2-effect models results were very accurate. The model results for the 1- and 3-effect systems were less accurate but still okay.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».