論文の概要: A deep latent variable model for semi-supervised multi-unit soft sensing in industrial processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13310v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 09:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 16:00:24.046676
• Title: A deep latent variable model for semi-supervised multi-unit soft sensing in industrial processes
• Title（参考訳）: 産業プロセスにおける半教師付きマルチユニットソフトセンシングのための深潜時変動モデル
• Authors: Bjarne Grimstad, Kristian Løvland, Lars S. Imsland, Vidar Gunnerud,
• Abstract要約: 半教師付きマルチユニットソフトセンシングのための潜時変動モデルを提案する。 この階層的で生成的なモデルは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方から学習するだけでなく、異なるユニットを共同でモデル化することができる。 半教師付き学習とマルチタスク学習を組み合わせることで,提案手法は優れた結果が得られることを示す。
• 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: In many industrial processes, an apparent lack of data limits the development of data-driven soft sensors. There are, however, often opportunities to learn stronger models by being more data-efficient. To achieve this, one can leverage knowledge about the data from which the soft sensor is learned. Taking advantage of properties frequently possessed by industrial data, we introduce a deep latent variable model for semi-supervised multi-unit soft sensing. This hierarchical, generative model is able to jointly model different units, as well as learning from both labeled and unlabeled data. An empirical study of multi-unit soft sensing is conducted using two datasets: a synthetic dataset of single-phase fluid flow, and a large, real dataset of multi-phase flow in oil and gas wells. We show that by combining semi-supervised and multi-task learning, the proposed model achieves superior results, outperforming current leading methods for this soft sensing problem. We also show that when a model has been trained on a multi-unit dataset, it may be finetuned to previously unseen units using only a handful of data points. In this finetuning procedure, unlabeled data improve soft sensor performance; remarkably, this is true even when no labeled data are available.
• Abstract（参考訳）: 多くの産業プロセスにおいて、明らかにデータの欠如は、データ駆動型ソフトセンサーの開発を制限する。 しかし、よりデータ効率のよいモデルを学ぶ機会がしばしばあります。 これを実現するために、ソフトセンサーが学習したデータに関する知識を利用することができる。 産業データに頻繁に保持される特性を生かして,半教師付きマルチユニットソフトセンシングのための潜時変動モデルを提案する。 この階層的で生成的なモデルは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方から学習するだけでなく、異なるユニットを共同でモデル化することができる。 単相流体流の合成データセットと,油井およびガス井内の多相流の大規模実データを用いて,マルチユニットソフトセンシングの実証的研究を行った。 半教師付き学習とマルチタスク学習を組み合わせることで,このソフトセンシング問題において,従来の先行手法よりも優れた結果が得られることを示す。 また、モデルがマルチユニットデータセットでトレーニングされた場合、少数のデータポイントのみを使用して、以前に見つからなかったユニットに微調整されることも示している。 この微調整法では、ラベルなしデータによりソフトセンサーの性能が向上し、ラベル付きデータが入手できない場合でも顕著である。

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