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Record W7062117450

Simulación y Control de un Tanque Continuo Calefactado

2020· dissertation· es· W7062117450 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueidUS (Universidad de Sevilla) · 2020
Typedissertation
Languagees
FieldEngineering
TopicParticle accelerators and beam dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsInternet of ThingsWork (physics)SciELO
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La simulación de procesos es una herramienta fundamental en la industria para labores de
\ningeniería, operación y toma de decisiones. Requiere de un estudio exhaustivo del proceso, de las
\nvariables que intervienen y de los fundamentos teóricos que lo sustentan. Especialmente en el ámbito
\ndel control automático, el uso de simuladores de procesos reales resulta esencial a la hora de diseñar
\ny validar estrategias de control que consigan que el sistema se comporte de forma deseada acorde a
\nuna serie de especificaciones.
\nEste trabajo presenta un simulador de tanque continuo calefactado, componente habitual en
\nindustrias tales como la alimentaria o la cosmética, sobre el cual ensayar técnicas de control
\nindustrial. El sistema está basado en una planta piloto situada en la Universidad de Alberta e
\nimplementado sobre la plataforma Simulink.
\nEl simulador resulta de especial interés pues combina la dinámica basada en primeros principios
\ndescrita por el balance de volumen y energía, con las no linealidades propias de la planta derivadas
\nde la calibración de instrumentos. Además, se incorporan datos de perturbaciones y ruidos del
\nproceso real.
\nEn base a ensayos sobre el simulador en torno a un punto de operación en los que se recoge la
\nconducta entrada-salida, se obtiene un modelo lineal de la planta descrito mediante funciones de
\ntransferencia. La herramienta empleada para este propósito es el toolbox de identificación de
\nsistemas de Matlab.
\nHaciendo uso del modelo lineal, se procede a diseñar e implementar una estrategia de control
\nmultivariable para el nivel de agua en el tanque, el caudal de agua fría y la temperatura del agua a la
\nsalida. Se aplicará la teoría de control realimentado empleando controladores PID y se buscará
\nreducir la incidencia de la interacción entre lazos de control por medio de descacopladores. El
\nobjetivo final es la validación de la estrategia escogida mediante ensayos en el simulador

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.605
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2020
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