論文の概要: Data-driven surrogate modelling and benchmarking for process equipment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07701v2
- Date: Tue, 8 Sep 2020 14:42:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 01:31:15.356197
- Title: Data-driven surrogate modelling and benchmarking for process equipment
- Title（参考訳）: データ駆動型サロゲートモデリングとプロセス機器のベンチマーク
- Authors: Gabriel F. N. Gon\c{c}alves, Assen Batchvarov, Yuyi Liu, Yuxin Liu,
Lachlan Mason, Indranil Pan, Omar K. Matar
- Abstract要約: 化学プロセス機器のモデリングを目的とした計算流体力学(CFD)シミュレーションスイートを開発した。
有限関数評価予算の制約の下で,これらのCFDシミュレータをループ内での回帰型能動学習戦略について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8395181176356432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In chemical process engineering, surrogate models of complex systems are
often necessary for tasks of domain exploration, sensitivity analysis of the
design parameters, and optimization. A suite of computational fluid dynamics
(CFD) simulations geared toward chemical process equipment modeling has been
developed and validated with experimental results from the literature. Various
regression-based active learning strategies are explored with these CFD
simulators in-the-loop under the constraints of a limited function evaluation
budget. Specifically, five different sampling strategies and five regression
techniques are compared, considering a set of four test cases of industrial
significance and varying complexity. Gaussian process regression was observed
to have a consistently good performance for these applications. The present
quantitative study outlines the pros and cons of the different available
techniques and highlights the best practices for their adoption. The test cases
and tools are available with an open-source license to ensure reproducibility
and engage the wider research community in contributing to both the CFD models
and developing and benchmarking new improved algorithms tailored to this field.
- Abstract（参考訳）: 化学プロセス工学では、複雑なシステムのサロゲートモデルがドメイン探索、設計パラメータの感度解析、最適化のタスクにしばしば必要となる。
化学プロセス機器モデリングのための一連の計算流体力学(cfd)シミュレーションが開発され、文献からの実験結果とともに検証されている。
有限関数評価予算の制約の下で,これらのCFDシミュレータをループ内での回帰型能動学習戦略について検討した。
具体的には,工業的重要性と複雑さの異なる4つの試験事例を考慮し,5つの異なるサンプリング戦略と5つの回帰手法を比較した。
ガウス過程の回帰は、これらのアプリケーションに対して一貫して優れた性能を有することが観察された。
本研究は,さまざまなテクニックの長所と短所を概説し,導入のベストプラクティスを強調する。
テストケースとツールはオープンソースライセンスで利用可能で、再現性を確保し、より広い研究コミュニティにcfdモデルへのコントリビュートや、この分野に合わせた新しい改良アルゴリズムの開発とベンチマークに関わります。
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