論文の概要: Digital Twin Framework for Optimal and Autonomous Decision-Making in Cyber-Physical Systems: Enhancing Reliability and Adaptability in the Oil and Gas Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12755v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 18:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 23:39:23.196988
• Title: Digital Twin Framework for Optimal and Autonomous Decision-Making in Cyber-Physical Systems: Enhancing Reliability and Adaptability in the Oil and Gas Industry
• Title（参考訳）: サイバー物理システムにおける最適・自律的意思決定のためのディジタルツインフレームワーク:石油・ガス産業における信頼性と適応性の向上
• Authors: Carine Menezes Rebello, Johannes J\"aschkea, and Idelfonso B. R. Nogueira
• Abstract要約: 本研究は,石油・ガス産業におけるガスリフトプロセスに適用可能な,最適かつ自律的な意思決定のためのディジタルツインフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ベイジアン推論、モンテカルロシミュレーション、トランスファーラーニング、オンライン学習、そしてDTに認知を与える新しい戦略を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The concept of creating a virtual copy of a complete Cyber-Physical System opens up numerous possibilities, including real-time assessments of the physical environment and continuous learning from the system to provide reliable and precise information. This process, known as the twinning process or the development of a digital twin (DT), has been widely adopted across various industries. However, challenges arise when considering the computational demands of implementing AI models, such as those employed in digital twins, in real-time information exchange scenarios. This work proposes a digital twin framework for optimal and autonomous decision-making applied to a gas-lift process in the oil and gas industry, focusing on enhancing the robustness and adaptability of the DT. The framework combines Bayesian inference, Monte Carlo simulations, transfer learning, online learning, and novel strategies to confer cognition to the DT, including model hyperdimensional reduction and cognitive tack. Consequently, creating a framework for efficient, reliable, and trustworthy DT identification was possible. The proposed approach addresses the current gap in the literature regarding integrating various learning techniques and uncertainty management in digital twin strategies. This digital twin framework aims to provide a reliable and efficient system capable of adapting to changing environments and incorporating prediction uncertainty, thus enhancing the overall decision-making process in complex, real-world scenarios. Additionally, this work lays the foundation for further developments in digital twins for process systems engineering, potentially fostering new advancements and applications across various industrial sectors.
• Abstract（参考訳）: 完全なサイバー物理システムの仮想コピーを作成するというコンセプトは、物理的環境のリアルタイム評価や、信頼性と正確な情報を提供するシステムからの継続的学習など、多くの可能性を開く。 このプロセスは、ツインニングプロセスまたはデジタルツイン(DT)の開発として知られているが、様々な産業で広く採用されている。 しかし、リアルタイム情報交換シナリオにおいて、デジタル双生児のようなaiモデルを実装することの計算的要求を考慮すると、課題が発生する。 本研究は,石油・ガス産業におけるガスリフトプロセスに適用される最適かつ自律的な意思決定のためのディジタルツインフレームワークを提案し,DTの堅牢性と適応性の向上に焦点をあてた。 このフレームワークは、ベイズ推論、モンテカルロシミュレーション、転送学習、オンライン学習、モデル超次元還元や認知タックを含むdtへの認知を促進するための新しい戦略を組み合わせたものである。 その結果、効率的で信頼性があり、信頼できるDT識別のためのフレームワークを作成することができた。 提案手法は,デジタルツイン戦略における様々な学習手法と不確実性管理の統合に関する文献のギャップに対処する。 このデジタルツインフレームワークは、変化する環境に適応し、予測の不確実性を取り入れた、信頼性と効率のよいシステムを提供することを目的としている。 さらに、この研究は、プロセスシステム工学のためのデジタル双生児のさらなる発展の基盤となり、様々な産業分野における新しい進歩と応用を促進する可能性がある。

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