論文の概要: A novel method for error analysis in radiation thermometry with application to industrial furnaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04069v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 15:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 14:22:30.174880
• Title: A novel method for error analysis in radiation thermometry with application to industrial furnaces
• Title（参考訳）: 放射線熱測定における新しい誤差解析法と工業炉への応用
• Authors: I\~nigo Martinez, Urtzi Otamendi, Igor G. Olaizola, Roger Solsona, Mikel Maiza, Elisabeth Viles, Arturo Fernandez, Ignacio Arzua
• Abstract要約: 本稿では, 石油化学燃焼シナリオにおける温度測定における誤差や不確実性のかなりの源泉の予算化手法を提案する。 ドメインエキスパートが炉の操業をリアルタイムで分析できるように、ディープラーニングに基づく測定補正モデルによって支援された継続的監視システムを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate temperature measurements are essential for the proper monitoring and control of industrial furnaces. However, measurement uncertainty is a risk for such a critical parameter. Certain instrumental and environmental errors must be considered when using spectral-band radiation thermometry techniques, such as the uncertainty in the emissivity of the target surface, reflected radiation from surrounding objects, or atmospheric absorption and emission, to name a few. Undesired contributions to measured radiation can be isolated using measurement models, also known as error-correction models. This paper presents a methodology for budgeting significant sources of error and uncertainty during temperature measurements in a petrochemical furnace scenario. A continuous monitoring system is also presented, aided by a deep-learning-based measurement correction model, to allow domain experts to analyze the furnace's operation in real-time. To validate the proposed system's functionality, a real-world application case in a petrochemical plant is presented. The proposed solution demonstrates the viability of precise industrial furnace monitoring, thereby increasing operational security and improving the efficiency of such energy-intensive systems.
• Abstract（参考訳）: 正確な温度測定は、産業用炉の適切な監視と制御に不可欠である。 しかし、測定の不確実性はそのような臨界パラメータのリスクである。 ターゲット表面の放射率の不確実性、周囲の物体からの放射の反射、大気の吸収と放射など、スペクトル帯放射温度測定技術を使用する場合、特定の測定値と環境誤差を考慮する必要がある。 測定された放射に対する望ましくない寄与は、誤差補正モデルとも呼ばれる測定モデルを用いて分離することができる。 本稿では, 石油化学炉における温度測定における誤差や不確実性のかなりの源泉の予算化手法を提案する。 また, 連続監視システムについても, 深層学習に基づく測定補正モデルを用いて検討し, 専門家が炉の運転をリアルタイムで解析できるようにした。 提案システムの有効性を検証するため,石油化学プラントにおける実世界の応用事例を示す。 提案手法は, 精密な産業用炉モニタリングの実現可能性を示し, 運転安全性を向上し, エネルギー集約システムの効率を向上する。

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