論文の概要: An Adaptive GViT for Gas Mixture Identification and Concentration Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05685v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 03:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 16:17:12.192883
• Title: An Adaptive GViT for Gas Mixture Identification and Concentration Estimation
• Title（参考訳）: ガス混合物の同定と濃度推定のための適応gvit
• Authors: Ding Wang, Wenwen Zhang
• Abstract要約: ガス識別の精度は97.61%に達し、純粋なガス濃度推定のR2は平均で99.5%を超える。 GViTモデルは、センサアレイの可変長リアルタイム信号データを入力として直接利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.331787778137945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating the composition and concentration of ambient gases is crucial for industrial gas safety. Even though other researchers have proposed some gas identification and con-centration estimation algorithms, these algorithms still suffer from severe flaws, particularly in fulfilling industry demands. One example is that the lengths of data collected in an industrial setting tend to vary. The conventional algorithm, yet, cannot be used to analyze the variant-length data effectively. Trimming the data will preserve only steady-state values, inevitably leading to the loss of vital information. The gas identification and concentration estimation model called GCN-ViT(GViT) is proposed in this paper; we view the sensor data to be a one-way chain that has only been downscaled to retain the majority of the original in-formation. The GViT model can directly utilize sensor ar-rays' variable-length real-time signal data as input. We validated the above model on a dataset of 12-hour uninterrupted monitoring of two randomly varying gas mixtures, CO-ethylene and methane-ethylene. The accuracy of gas identification can reach 97.61%, R2 of the pure gas concentration estimation is above 99.5% on average, and R2 of the mixed gas concentration estimation is above 95% on average.
• Abstract（参考訳）: 環境ガスの組成と濃度を推定することは産業用ガスの安全性に不可欠である。 他の研究者はガスの同定とコンセントレーション推定アルゴリズムを提案したが、これらのアルゴリズムは深刻な欠陥に悩まされ、特に業界の要求を満たす。 例えば、産業環境で収集されるデータの長さは異なる傾向にある。 従来のアルゴリズムでは、変長データを効率的に分析することはできない。 データのトリミングは定常的な値のみを保持し、必然的に重要な情報が失われる。 本稿では,GCN-ViT(GViT)と呼ばれるガス識別および濃度推定モデルを提案する。 GViTモデルは、センサアレイの可変長リアルタイム信号データを入力として直接利用することができる。 ランダムに変化するCO-エチレンとメタン-エチレンの混合ガスを12時間無断で観測した。 ガス識別の精度は97.61%に達し、純粋なガス濃度推定のR2は平均で99.5%以上、混合ガス濃度推定のR2は平均で95%以上である。

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