Notice bibliographique
Résumé
Due to the high nonlinearity and complex reactions occurring in fluid catalytic cracking unit (FCCU), solving the time optimal control problem is especially challenging. Also constraints on the state variables make the problem even more difficult. However, the large throughput of FCCU, the change in operating conditions and the substantial economic benefits are the motivation behind this research. To solve the time optimal control problem based on the realistic model, the four-lump FCC model proposed by Ali and Rohani (1997) is used with small modifications. The modifications are justified by providing better agreement with the industrial data of the steady state and dynamic simulations. During the operation of a FCCU, the kinetic parameters may change and for adequate control, those parameters should be up-dated, especially when the feed is changed. In this work, Luus-Jaakola (LJ) optimization procedure is first applied to the estimation of kinetic parameters in the four-lump kinetic model for the riser reactor, and is then applied to the entire model of FCC unit. The results show better agreement with experimental data of Wang (Lee et al., 1989a) and the industrial data (Ali and Rohani, 1997). In addition, the significance of incorporating line search into LJ optimization procedure is illustrated by faster convergence and more accurate results for all the optimization problems in parameter estimation. The computations are reasonably fast, so in the future with faster computers the parameters can be up-dated on-line. Based on the developed dynamic model with the estimated kinetic parameters, a steady state optimization problem is solved to provide the desired optimal operation point for time optimal control. Compared with the industrial operating conditions, the optimal steady state obtained by using LJ optimization procedure increases the economic benefit by 17.33%. In solving the time optimal control problem of FCC unit, iterative dynamic programming (IDP) provides an efficient way to obtain the optimal control policy and to handle the constraints in a highly nonlinear dynamic system. The time to reach the vicinity of the desired state is significantly reduced with the use of time optimal control policy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».