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J-GLOBAL ID：201702273570607779   整理番号：17A1389784

多数プロセス不確実性のグローバル感度解析と不確実性定量化のための乗法的次元縮小および多項式カオスの段階アプローチ【Powered by NICT】

A two-stage approach of multiplicative dimensional reduction and polynomial chaos for global sensitivity analysis and uncertainty quantification with a large number of process uncertainties

著者 (5件)： Minh Le Quang (School of Chemical Engineering, Yeungnam University, Gyeongsan, Republic of Korea) ,  Duong Pham Luu Trung (Luxembourg Centre for Systems Biomedicine, Systems Control Group, University of Luxembourg, Esch-sur-Alzette, Luxembourg) ,  Goncalves Jorge (Luxembourg Centre for Systems Biomedicine, Systems Control Group, University of Luxembourg, Esch-sur-Alzette, Luxembourg) ,  Kwok Ezra (Chemical & Biological Engineering, University of British Columbia, Vancouver, Canada) ,  Lee Moonyong (School of Chemical Engineering, Yeungnam University, Gyeongsan, Republic of Korea)
資料名： Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers  (Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers)
巻： 78  ページ： 254-264  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3224A  ISSN： 1876-1070  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデルパラメータの推定に関連した不確実性は,化学過程のシミュレーション及びモデル化時に避けられないと安全性,一貫性,および意思決定に大きな影響を与える。モデルから導かれると管理勧告を変えることができるので,これらの不確実性を定量化することは,実際のシステム挙動を模倣に必須である。不確実性定量化(例えば,モンテカルロと標準多項式カオス法)のための従来のアプローチの使用は,大きな/中程度の数の不確実性を持つ複雑なシステムのための計算的に高価である。本論文では,中等度/多数の不確実性(5以上)と複雑な化学プロセスの不確実性を定量化するために2段階アプローチを開発した。第一段階は,分散ベースの大域感度指標(Sobol法)を近似するために,不確実性定量化段階のモデルを単純化するための乗法的次元縮小法を応用した。第二段階は第一段階から単純化したモデルの不確実性を定量化するために一般化された多項式カオスアプローチを使用した。厳密なシミュレーションは三複雑な化学プロセスのためのMATLAB,HYSYS間の界面を用いて,提案した手法を示した。提案した方法は,従来の方法と比較した,準モンテカルロサンプリングベース法と標準多項式カオスベース法である。結果は,計算量の観点から提案アプローチの明白な利点を明らかにした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *乗算 ,  簡素化 ,  化学プロセス ,  計算量 ,  モデル ,  *次元縮小 ,  モデリング ,  *不確実性 ,  モンテカルロ法 ,  安全性 ,  *感度解析 ,  界面 ,  意思決定
準シソーラス用語： MATLAB ,  *多項式カオス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 不確実性定量化 ,  分散に基づく感度解析 ,  乗法性次元縮小法 ,  多項式カオス ,  Gauss過程回帰モデル

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (9件)： プロセス ,  不確実性 ,  グローバル ,  感度解析 ,  定量化 ,  乗法 ,  次元縮小 ,  多項式カオス ,  段階