論文の概要: Physics-Informed Neural Networks for Dynamic Process Operations with Limited Physical Knowledge and Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01528v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 15:30:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:17.902483
• Title: Physics-Informed Neural Networks for Dynamic Process Operations with Limited Physical Knowledge and Data
• Title（参考訳）: 物理知識とデータに制限のある動的プロセス操作のための物理インフォームニューラルネットワーク
• Authors: Mehmet Velioglu, Song Zhai, Sophia Rupprecht, Alexander Mitsos, Andreas Jupke, Manuel Dahmen,
• Abstract要約: 化学工学では、プロセスデータを取得するのが高価であり、複雑な現象を完全にモデル化することは困難である。 特に、直接データも観測方程式も利用できない状態の推定に焦点をあてる。 実験データが少ない場合, PINNはプロセスのモデリングが可能であり, 部分的には機械的記述しか知られていないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.39977540117143
• License:
• Abstract: In chemical engineering, process data are expensive to acquire, and complex phenomena are difficult to fully model. We explore the use of physics-informed neural networks (PINNs) for modeling dynamic processes with incomplete mechanistic semi-explicit differential-algebraic equation systems and scarce process data. In particular, we focus on estimating states for which neither direct observational data nor constitutive equations are available. We propose an easy-to-apply heuristic to assess whether estimation of such states may be possible. As numerical examples, we consider a continuously stirred tank reactor and a liquid-liquid separator. We find that PINNs can infer immeasurable states with reasonable accuracy, even if respective constitutive equations are unknown. We thus show that PINNs are capable of modeling processes when relatively few experimental data and only partially known mechanistic descriptions are available, and conclude that they constitute a promising avenue that warrants further investigation.
• Abstract（参考訳）: 化学工学では、プロセスデータを取得するのが高価であり、複雑な現象を完全にモデル化することは困難である。 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて,不完全機械的半明示的微分代数方程式系と不足プロセスデータを用いた動的プロセスのモデリングを行う。 特に,直接観測データも構成方程式も利用できない状態の推定に着目する。 本稿では,そのような状態の推定が可能かどうかを評価するため,容易に適用可能なヒューリスティックを提案する。 数値的な例として, 連続的に沸騰するタンクリアクターと液液分離器について考察する。 PINNは,各構成方程式が未知であっても,測定不能な状態を妥当な精度で推定できることがわかった。 そこで, PINNは実験データが少なく, 一部しか知られていない機械的記述が利用可能である場合に, プロセスのモデル化が可能であることを示し, さらなる調査を保証できる有望な方法であると結論付けた。

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