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J-GLOBAL ID：201802270545495082   整理番号：18A1578816

パターン認識とスペクトルマッピングに基づく汎用油品調合モデル【JST・京大機械翻訳】

General Oil Blending Model Based on Pattern Recognition and Spectra Projection

著者 (3件)： Wang Ying (中国科学院自動化研究所,北京,100190) ,  Du Zhongyuan (中国科学院自動化研究所,北京,100190) ,  Li Zefei (中国科学院自動化研究所,北京,100190)
資料名： Shiyou Xuebao Shiyou Jiagong  (Shiyou Xuebao Shiyou Jiagong)
巻： 34  号： 3  ページ： 545-551  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2724A  ISSN： 1001-8719  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な油品の調合最適化モデルは質量の制約を創立するときに、各性質のカードエッジの制約を順次確立して、非線形の調合関係の性質が統一的な調合モデルで記述できないため、プロセス条件の変動による成分油の波動の時、調合モデルの大きな偏差を招いたことがあったので、その変化の原因となることができる。この問題に対して、油品の近赤外線スペクトログラムに基づく汎用的に品質の制約を構築する方法を提出し、非線形不統一な性質の制約を特徴空間上の得点ベクトル間の線形制約に変換する。成分油の特性空間の射影により、ナイーブBayes分類器を用いて訓練セットのあるサンプルに判別し、カーネル密度推定方法を用いて、製品油類に一つの制約領域を確定し、それから、成分油と製品油の得点ベクトルの間の線形加算関係を利用して、調合品の品質制約を創立した。このモデリング方法はプロセス条件の変動に適応でき、異なる製油所に適合でき、ガソリン、ディーゼル、原油などの異なる油品の調合にも適用できる。特定の製油所のディーゼルデータで調合実験を行い、この方法の有効性と正確性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 製油所 ,  原油 ,  モデリング ,  *スペクトル ,  ガソリン ,  ベクトル ,  加算 ,  線形性 ,  品質 ,  *パターン認識 ,  *モデル ,  調合品
準シソーラス用語： 正確性 ,  スコア ,  スペクトログラム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： oil blending ,  near-infrared (NIR) spectra ,  feature space ,  Naive Bayes classifier ,  kernel density estimation method

分類 (2件)： 石油工業一般  (YF01010F) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： パターン認識 ,  スペクトル ,  マッピング ,  汎用 ,  油 ,  調合 ,  モデル