論文の概要: A Hybrid Approach of Transfer Learning and Physics-Informed Modeling: Improving Dissolved Oxygen Concentration Prediction in an Industrial Wastewater Treatment Plant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11217v1
• Date: Sat, 20 Jan 2024 11:53:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 17:33:03.618324
• Title: A Hybrid Approach of Transfer Learning and Physics-Informed Modeling: Improving Dissolved Oxygen Concentration Prediction in an Industrial Wastewater Treatment Plant
• Title（参考訳）: 移行学習と物理インフォームドモデリングのハイブリッドアプローチ:産業排水処理プラントにおける溶存酸素濃度予測の改善
• Authors: Ece S. Koksal and Erdal Aydin
• Abstract要約: 目的は, 産業排水処理プラントの予測性能を, (i) プロセスの基盤となる物理を捉えたオープンソースのシミュレーションモデル, (ii) ノイズと限られたデータで特徴づけられるが, 同一の精製所にある別の産業プラント, (iii) の知識を伝達することによって向上することである。 その結果,テスト性能は27%,検証性能は59%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constructing first principles models is a challenging task for nonlinear and complex systems such as a wastewater treatment unit. In recent years, data-driven models are widely used to overcome the complexity. However, they often suffer from issues such as missing, low quality or noisy data. Transfer learning is a solution for this issue where knowledge from another task is transferred to target one to increase the prediction performance. In this work, the objective is increasing the prediction performance of an industrial wastewater treatment plant by transferring the knowledge of (i) an open-source simulation model that captures the underlying physics of the process, albeit with dissimilarities to the target plant, (ii) another industrial plant characterized by noisy and limited data but located in the same refinery, and (iii) the model in (ii) and making the objective function of the training problem physics informed where the physics information derived from the open-source model in (ii). The results have shown that test and validation performance are improved up to 27% and 59%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 最初の原理モデルを構築することは、排水処理ユニットのような非線形で複雑なシステムにとって難しい課題である。 近年、データ駆動モデルは複雑さを克服するために広く使われている。 しかし、それらはしばしば、欠落、低品質、ノイズの多いデータといった問題に悩まされる。 伝達学習は、他のタスクからの知識を目標に転送し、予測性能を向上する、この問題に対する解決策である。 本研究の目的は, 産業排水処理プラントの知識の移転による予測性能の向上である。 (i)対象プラントとの類似性はあるものの、そのプロセスの基礎となる物理を捉えるオープンソースのシミュレーションモデル 二 騒々しく限られたデータで特徴づけられるが、同一の製油所にある別の工業工場 (iii)モデル (ii)オープンソースのモデルから得られた物理情報を学習問題物理学の目的関数とすること (ii) その結果、テストと検証のパフォーマンスは、それぞれ27%と59%に向上した。

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