論文の概要: A machine learning approach to automation and uncertainty evaluation for self-validating thermocouples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18411v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 08:38:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.157023
• Title: A machine learning approach to automation and uncertainty evaluation for self-validating thermocouples
• Title（参考訳）: 自己検証型熱電対の自動化と不確実性評価のための機械学習アプローチ
• Authors: Samuel Bilson, Andrew Thompson, Declan Tucker, Jonathan Pearce,
• Abstract要約: 本稿では,融解台地の形状を認識し,識別するための新しい機械学習手法を提案する。 これにより、融点の特定と特徴付けにおける人間の介入の必要性が排除される。 CCPI Europeによる試験データから, 融点検出の精度は100%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Thermocouples are in widespread use in industry, but they are particularly susceptible to calibration drift in harsh environments. Self-validating thermocouples aim to address this issue by using a miniature phase-change cell (fixed-point) in close proximity to the measurement junction (tip) of the thermocouple. The fixed point is a crucible containing an ingot of metal with a known melting temperature. When the process temperature being monitored passes through the melting temperature of the ingot, the thermocouple output exhibits a "plateau" during melting. Since the melting temperature of the ingot is known, the thermocouple can be recalibrated in situ. Identifying the melting plateau to determine the onset of melting is reasonably well established but requires manual intervention involving zooming in on the region around the actual melting temperature, a process which can depend on the shape of the melting plateau. For the first time, we present a novel machine learning approach to recognize and identify the characteristic shape of the melting plateau and once identified, to quantity the point at which melting begins, along with its associated uncertainty. This removes the need for human intervention in locating and characterizing the melting point. Results from test data provided by CCPI Europe show 100% accuracy of melting plateau detection. They also show a cross-validated R2 of 0.99 on predictions of calibration drift.
• Abstract（参考訳）: 熱電対は産業で広く使われているが、特に厳しい環境下でのキャリブレーションドリフトの影響を受けやすい。 自己バリデーション型熱電対は、熱電対の測定ジャンクション(チップ)に近接して微小な位相変化セル(固定点)を使用することでこの問題に対処することを目的としている。 固定点は、既知の融解温度の金属のインゴットを含むクルシブルである。 監視されるプロセス温度がインゴットの融解温度を通過すると、熱電対出力は融解中に「プラトー」を示す。 インゴットの融解温度が知られているので、熱電対をその場で再調整することができる。 融点を同定して融点を決定することは合理的に確立されているが, 融点の形状に依存するプロセスである実際の融点温度付近の領域をズームインする手作業による介入が必要である。 融解台地の特徴的形状を認識・識別する機械学習手法を初めて提案し,その不確実性とともに融解開始点を定量化する。 これにより、融点の特定と特徴付けにおける人間の介入の必要性が排除される。 CCPI Europeによる試験データから, 融点検出の精度は100%であった。 また、キャリブレーションドリフトの予測について0.99のクロスバリデーションR2を示す。

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