論文の概要: Data-based Design of Inferential Sensors for Petrochemical Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13503v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 08:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 12:57:13.015350
• Title: Data-based Design of Inferential Sensors for Petrochemical Industry
• Title（参考訳）: ペトロケミカル産業用推論センサのデータベース設計
• Authors: Martin Mojto, Karol \v{L}ubu\v{s}k\'y, Miroslav Fikar and Radoslav Paulen
• Abstract要約: 産業において、不正確な(またはソフトな)センサーは、オンラインで測定された変数から不正確かつ稀に測定された(または完全に測定されていない)変数の値を推測するために用いられる。 本研究は, 石油精製装置2基の工業蒸留塔の製品組成推定センサの設計に焦点をあてたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inferential (or soft) sensors are used in industry to infer the values of imprecisely and rarely measured (or completely unmeasured) variables from variables measured online (e.g., pressures, temperatures). The main challenge, akin to classical model overfitting, in designing an effective inferential sensor is the selection of a correct structure of the sensor. The sensor structure is represented by the number of inputs to the sensor, which correspond to the variables measured online and their (simple) combinations. This work is focused on the design of inferential sensors for product composition of an industrial distillation column in two oil refinery units, a Fluid Catalytic Cracking unit and a Vacuum Gasoil Hydrogenation unit. As the first design step, we use several well-known data pre-treatment (gross error detection) methods and compare the ability of these approaches to indicate systematic errors and outliers in the available industrial data. We then study effectiveness of various methods for design of the inferential sensors taking into account the complexity and accuracy of the resulting model. The effectiveness analysis indicates that the improvements achieved over the current inferential sensors are up to 19 %.
• Abstract（参考訳）: 産業において、不正確な(または柔らかい)センサーは、オンラインで測定された変数(例えば圧力、温度)から不正確かつ稀に測定された(または完全に測定されていない)変数の値を推測するために用いられる。 効果的な推論センサーを設計する際の、古典的なモデルオーバーフィッティングに似た主な課題は、センサーの正しい構造を選択することである。 センサ構造は、オンラインで測定された変数とその(単純な)組み合わせに対応するセンサへの入力数によって表現される。 本研究は,2つの油精製ユニット,流体触媒分解ユニットと真空ガス水素化ユニットにおける工業蒸留塔の製品組成推定センサの設計に焦点をあてたものである。 最初の設計ステップとして,いくつかのよく知られたデータ前処理(gross error detection)手法を用いて,利用可能な産業データにおける系統的エラーと異常値を示すために,これらの手法の能力を比較する。 次に,得られたモデルの複雑さと精度を考慮した推論センサの設計手法の有効性について検討する。 有効性分析の結果、現在の平均センサによる改善は最大19%であった。

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