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J-GLOBAL ID：201802267155053668   整理番号：18A0089446

データの論理的解析に基づく解釈可能パターンを用いた工業化学プロセスの故障診断【Powered by NICT】

Fault diagnosis in industrial chemical processes using interpretable patterns based on Logical Analysis of Data

著者 (7件)： Ragab Ahmed (Applied Mathematics and Industrial Engineering Department, Ecole Polytechnique de Montreal, 2500 Chemin de Polytechnique, Montreal, Quebec H3T 1J4, Canada) ,  Ragab Ahmed (CanmetENERGY-Natural Resources Canada (NRCan), 1615 Lionel-Boulet Blvd., P.O. Box 4800, Varennes, Quebec J3X 1S6, Canada) ,  Ragab Ahmed (Industrial Electronics and Control Engineering Department, Faculty of Electronic Engineering, Menoufia University, Menouf, Menoufia 32952, Egypt) ,  El-Koujok Mohamed (CanmetENERGY-Natural Resources Canada (NRCan), 1615 Lionel-Boulet Blvd., P.O. Box 4800, Varennes, Quebec J3X 1S6, Canada) ,  Poulin Bruno (CanmetENERGY-Natural Resources Canada (NRCan), 1615 Lionel-Boulet Blvd., P.O. Box 4800, Varennes, Quebec J3X 1S6, Canada) ,  Amazouz Mouloud (CanmetENERGY-Natural Resources Canada (NRCan), 1615 Lionel-Boulet Blvd., P.O. Box 4800, Varennes, Quebec J3X 1S6, Canada) ,  Yacout Soumaya (Applied Mathematics and Industrial Engineering Department, Ecole Polytechnique de Montreal, 2500 Chemin de Polytechnique, Montreal, Quebec H3T 1J4, Canada)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 95  ページ： 368-383  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 工業化学プロセスにおける故障を検出し,診断するための論理的解析データ(LAD)の適用した。機械学習分類手法が,解釈可能なパターン,基礎となる物理的現象に関連することを明らかにすることにより,工業データセットにおける,隠れた知識を発見する。パターンを組み合わせたプロセス運転の間の故障を診断する意思決定モデルを構築し,これらの断層の潜在的原因を説明した。LADを二つの事例研究に適用し,複雑な化学プロセスにおける故障を解釈する際の困難性を例示するために選択した。最初の事例研究は,Tennessee Eastmanプロセス(TEP),模擬データを用いたプロセスモニタリングと制御の分野でよく知られたベンチマーク問題である。第二のものは,パルプ工場における黒液回収ボイラからの実データセットを用いた。結果は他の一般的な機械学習技術,すなわち人工神経回路網(ANN),ディシジョンツリー(DT),ランダムフォレスト(RF),k最近傍(kNN),二次判別分析(QDA)及び支援ベクトルマシン(SVM)により得られたものと比較した。その説明力に加えて,結果は,LADの性能が最も正確な技術に匹敵することを示す。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *故障診断 ,  回収ボイラ ,  事例研究 ,  ディシジョンツリー ,  ベンチマーク ,  機械学習 ,  黒液 ,  ニューラルネットワーク ,  パルプ ,  *化学プロセス
準シソーラス用語： 二次判別分析 ,  ランダムフォレスト ,  機械学習技術 ,  プロセス監視 ,  意思決定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 故障検出と診断 ,  工業化学プロセス ,  テネシーイーストマンプロセス ,  データの論理的解析 ,  機械学習とパターン認識 ,  黒液回収ボイラ

分類 (3件)： 設備管理  (KB02020X) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 解析 ,  工業 ,  化学プロセス ,  故障診断